维护您的数字资产是任何企业和个人的具体必须，无论您是想要维护您的个人照片，公司的知识产权，客户的敏感数据，还是任何其他可能会影响您的声誉或业务的任何东西。 即使维护网络安全的花费早已以致于数十亿美元，但网络攻击的报导数量只减减。AI的预测能力可以运用于许多领域，可以应用于安全性供应商、所有用户和企业。YakirGolan为读者们总结了网络防卫创意的六个关键领域。
一、检测并制止物联网(IoT)设备被黑客攻击 思科公司预测，全球联网设备的数量将从目前的150亿部下降到2020年的500亿部。由于硬件和软件资源受限，很多设备没基本的安全措施。
最近，黑客侵略著名安全性博客KerbsOnSecurity的物联网(IoT)设备，使得KerbsOnSecurity遭到了大规模分布式拒绝服务反击。更加可怕的是，用作对物联网发动网络攻击的Mirai恶意软件的源代码公之于众之后，用于Mirai的源代码可以对任何企业或个人展开网络攻击。
物联网安全性是AI技术最引人注目的领域之一。物联网为AI获取预测模型，可以在较低计算能力的设备上自律待命和操作者，可以找到和制止设备或网络范围的怀疑不道德。
代表初创公司：CyberX，PFPCybersecurity，Dojo-Labs。 二、避免恶意软件和文件反击 基于文件的反击依然是最主要的网络攻击方式之一。最少见网络攻击的文件类型是可执行文件（.exe），AcrobatReader（.pdf）和微软公司Office文件。单行代码中的微小变化可以分解新的蓄意文件。
新的文件具备完全相同的蓄意意图，但具备有所不同亲笔签名的。单行代码的小转变启动时防病毒程序，并启动更加先进设备的高级端点检测和EDR甚至网络系统来解决问题蓄意的网络攻击。
有一些初创公司利用AI来解决问题这个问题。公司利用AI的极大功能，查阅每个怀疑文件中数百万的特征，甚至可以检测出有最严重的代码转变。
代表初创公司：Cylance，DeepInstinct和Invincea是基于文件的AI安全性体系的领导者。 三、提升安全性运营中心的运营效率 安全性团队面对着一个关键的问题，每天接到过多的安全性警报不会带给警报疲惫。
多达，北美企业平均值每天处置近1万个安全性警报。在许多情况下，尽管被标记为怀疑的恶意软件也有可能沦为漏网之鱼。 人工智能可以将多个信息源之间的内部日志和具备外部威胁情报服务的监视系统的信息展开构建，对其中高度涉及的事件展开自动分类。
这个网络防卫是最近的热点，因为它解决问题了享有自己的安全性操作者中心（SOC）的大型企业的网络安全问题。 代表初创公司：Phantom，Jask，StatusToday和CyberLytic等初创公司使用的就是这种AI技术以解决问题这种威胁。
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