天下赢家李云峰消息，在李云峰看来，人工智能的呈现改变了IT未来的开展走势，还将在未来继续让更多的职业受益。
李云峰认为，人工智能基本原则是能够收集数据，对数据进行剖析，在了解成果的基础上做出决议并从成果中学习。这就是为什么将人工智能应用于网络安全会给其带来新的才能。
网络安全跟着IT技能的开展而逐步成熟，而海量数据的指数级增加使数据泄露变得更为遍及，原因有许多。比方：安全凭据软弱或盗取，如暗码;病毒，勒索软件，网络钓鱼诈骗方法的歹意软件;社会工程学;来自企业内部的要挟;IT体系配置不正确，以及用户过错;易受进犯的应用程序和权限管理不妥等等。
越来越多的黑客进犯促进企业网络安全架构中选用人工智能来进步效率和愈加精准的进行的数据防护。一同，人工智能的开展也为黑客供给了改进进犯方法和手法的才能。
人工智能对网络安全的影响
事物的开展总是两面性的，一方面人工智能让构建智能的防护体系，供给了更多或许，一方面黑客也在利用它进步要挟才能。
过往，黑客利用精湛的技能，来编写歹意软件代码。现在，歹意软件能够作为智能解决方案出售，只需求即插即用。这将许多不具有技能才能的犯罪分子带入这个范畴，从而增加了黑客的数量。
所以，要防护这类易于运用的智能要挟，需求愈加智能的解决方案。如，运用基于人工智能的网络监控东西，能够经过剖析用户行为，辨认模式，并辨认网络中的不正常行为。做出相应的反响来快速辨认安全缝隙。它能够检测，监控和关闭比人为操作的、更多的网络进犯前言和手法。
它的工作方法是人工智能模型布置在企业的一切端点处，获取企业中每个应用程序的大量数据来开发配置文件。这有助于建立行为基准，如果在行为规范上存在统计学上显著的偏差，则算法会将其标记并进一步查询。
人工智能还能够促进生物辨认认证。一直以来，用户维护数字财物的痛苦之一是需求构思，记住和定时更改强暗码。黑客往往经过软弱的加密方法来渗透和破坏数据安全。现在，能够经过运用扫描指纹，视网膜或掌纹的生物特征登录来弥补这方面的缝隙。生物辨认登录能够独自运用，也能够与暗码一同运用，以操控和监控访问。
自动化防护能大大下降资源本钱
由于现在歹意软件现已广泛选用自动化手法，而不是亲身进行直接的黑客进犯。歹意软件的自动化使进犯变得愈加频繁，复杂和无情。
尤其是自动化的歹意软件对物联网设备的要挟，跟着运用率的进步，安全缝隙也成倍的增加。物联网设备特别受关注，由于设备制造商在制造产品时不会优先考虑安全性，而用户在连接设备时很少考虑安全性，这使物联网设备成为互联网进犯流量的首要目标。
在网络安全防护上，自动化也能够节约网络安全团队的时刻和投入本钱。网络安全团队履行许多需求自动化的例行使命，由于他们面临不断重复产生的事情，内部要挟和设备管理应战，这占用他们完结更要害的使命的时刻。所以，让这些平凡的使命自动化，不只能够开释人力资源，并且能够在短时刻内以更高的准确性取得成果。
机器学习适应不断开展的歹意软件
歹意软件一般具有严格的目的或协议的程序。黑客能够将人工智能应用于它们，来适应每次进犯并从中学习。运用了人工智能的歹意软件还能够仿照IT体系中的人为或受信任元素来可乘之机，所以黑客构建具有混杂功用的多态歹意软件愈加简单。
歹意软件检测的要害财物是病毒定义或带有歹意软件标识符和特征码的数据库，有助于辨认要挟。黑客能够运用机器学习来躲避检测，但网络安全团队也能够运用它来快速辨认风险。
黑客一般会调整其歹意软件代码，来躲避安全软件。而具有机器学习功用的歹意软件数据库能够检测到歹意软件，无论它是现有的，还是经过调整的歹意软件，体系都能够依据先前认为是歹意的事情将其阻止。
运用人工智能能够轻松辨认不断演变的要挟。能够训练人工智能体系在要挟进入体系之前检测勒索软件和歹意软件进犯。一旦发现，能够将它们与体系阻隔。人工智能的猜测功用逾越了传统方法的速度。所以，在网络安全中运用机器学习能够带来许多优势，比方：监控和剖析多个端点来应对网络要挟;在歹意活动表现为全面进犯之前对其进行检测;自动化常规安全使命;消除零日缝隙等等。
人工智能正逐步被应用于网络安全，比方在垃圾邮件过滤;网络入侵检测与防护;诈骗辨认;僵尸网络检测;安全的用户身份验证;安全事情猜测等等范畴。