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目前大多數安全專家都利用人工智能來了解網絡環境 。 對于醫療保健系統的網絡安全 ， 人工智能可以自信地瀏覽HIPAA隱私法 ， 并防止來自可穿戴設備或公共系統的患者數據落入未經授權的人員手中 。 使用AI進行網絡安全的三個重要方法是使用機器學習來檢測基于人工智能的網絡威脅 ， 利用人工智能增強人的判斷力 ， 利用人工智能作為保存安全策略和網絡架構的工具 。



人工智能可以在威脅利用網絡漏洞之前 ， 根據對威脅的識別和分析來檢測新威脅 。 此外 ， 人類可能會變得自滿并依賴人工智能和機器學習來處理其網絡的網絡安全 。 人工智能在網絡安全方面的一個關鍵優勢是人工智能可以立即識別任何異常行為和可疑問題 ， 并防止醫療保健系統受到潛在的網絡威脅 。 檢測威脅并快速響應的能力可以改善任何耗費資源和聲譽的組織的安全系統 。



在威脅破壞關鍵醫療保健系統之前改進檢測和響應的三個重要策略是托管安全服務、領先人工智能和集中響應 。 托管安全服務提供商提供對安全設備和系統的外包監控 。 網絡攻擊和勒索軟件攻擊導致醫療保健行業使用人工智能通過識別模式和異常來更好、更快地檢測威脅 。 集中化非常重要 ， 因為大多數醫療保健行業在處理網絡攻擊時都面臨著缺乏集中化的問題 。



即使是現在 ， 人類數字安全專家也會根據情節的需要來處理這些方法 。 然而 ， 人工智能框架可以額外提供幫助 ， 從而推薦改進反應的計劃 。 網絡釣魚攻擊是個人和公司在保護其信息安全方面最常見的安全挑戰之一 ， 其中惡意行為者試圖利用網絡釣魚攻擊傳送其有效載荷 。 人工智能和機器學習可能會在阻止和轉移網絡釣魚攻擊方面發揮重要作用 。 基于計算機的智能機器學習可以識別和跟蹤超過一萬個動態網絡釣魚源 。



此外 ， 人工智能機器學習可以過濾來自世界各地的網絡釣魚危險 。 網絡釣魚攻擊可以有幾個不同的目標 ， 包括惡意軟件傳遞、竊取金錢和憑據盜竊 。 大多數網絡釣魚詐騙旨在竊取個人信息 。 它對針對特定地質領域的網絡釣魚活動的理解沒有限制 。 以計算機為基礎的智能使得快速區分虛假站點和真實站點成為可能 。 安全配置或身份驗證已成為無線網絡中的一個關鍵問題 ， 因為它們在支持眾多服務方面發揮著至關重要的作用 。



人工智能用來探索各種安全元素以區分用戶的物理可識別證明可能是安全驗證的主要方式 。 智能手機可以利用掃描儀獲取獨特的指紋和面部表情 ， 以允許用戶安全登錄 。 智能手機應用程序會檢查指紋和面部表情 ， 以確定登錄是否屬實 。 此外 ， 人工智能技術可以研究不同的特征來驗證用戶身份驗證并允許用戶從任何設備訪問信息 。 人工智能在網絡安全中的重要用途之一源于其分析行為的能力 。 這意味著機器學習計算可以學習并做出通過分解您使用小工具和在線階段的方式來舉例說明您的行為 。



【醫療保健|目前，大多數安全專家都利用人工智能來了解網絡環境】