四种加强智能网络安全的认知技术

目前，人工智能计算机的基本活动包括：语音识别、学习计划和问题解决。采用人工智能(AI)和机器学习(ML)的计算系统正变得越来越普遍，对网络操作至关重要。总的来说，人工智能技术可以用来帮助抵御日益复杂和恶意的恶意软件、勒索软件和其他攻击。人工智能还没有感知能力，但在预测和减轻网络攻击方面，未来很可能会出现人工智能的认知自主。

机器学习

机器学习通常与人工智能相结合，被认为是预测分析的快速自动化。它可以提供识别新的网络攻击最快的方法，得出统计推断，并将这些信息推送到终端安全平台。人工智能和机器学习可以用于监测和检测网络中的异常情况，并在没有已知特征的情况下识别新的威胁。它还可以用于关联来自竖井的数据，以了解攻击的性质，并评估网络漏洞和风险。

自动化和自适应网络

自动化允许对网络进行水平扫描和监控，可以实时报告偏差和异常情况。它允许自动更新防御框架层(网络、有效载荷、端点、防火墙和反病毒)以及网络安全的诊断和取证分析。人工智能和机器学习都可以作为核心组件，支持自动化和自适应网络的应用。

超级计算

超级计算机是未来自动化的引擎。美国国家科学院在其研究“超级计算的未来”中设想，对超级计算的投资是非常有益的，它在国家安全和科学发现中起着至关重要的作用。在网络安全领域，超级计算机也很有前景。

总结

人为因素的易错性一直是网络安全的漏洞。随着数字互联(即物联网智能城市远程工作)的发展，这种情况可能会变得更加严重。智能网络安全在识别、过滤、抵御和补救网络威胁方面发挥着巨大的作用。通过利用不断发展的企业工具，如人工智能、机器学习、自动化和自适应网络以及超级计算，机构将更容易应对未来的挑战。

（编辑：济南站长网）

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