較新的 AI 算法非常擅長分析數據流量、訪問和傳輸，以及檢測數據趨勢中的異常值或異常情況。以下是人工智能可以預防和減輕網絡犯罪造成的損害的一些方法。

    世界面臨著現代網絡犯罪前所未有的威脅。隨著越來越多的經濟和個人生活繼續在線遷移，越來越難以追蹤的復雜的、分散在全球的參與者發現自己手上有了大筆財富。

    對于網絡犯罪分子來說，大流行是一個特別富有成效的時期，他們利用恐懼、困惑和在線活動的大量增加，隨時隨地進行黑客攻擊和竊取。

    當您考慮到人工智能 (AI) 日益復雜時，網絡犯罪是對人類文明最嚴重的威脅之一。幸運的是，即使不能完全停止，也可以利用這些相同的技術來減緩壞人的速度。以下是人工智能可以預防和減輕網絡犯罪造成的損害的一些方法。 

一、打擊攻擊

    較新的 AI 算法非常擅長分析數據流量、訪問和傳輸，以及檢測數據趨勢中的異常值或異常情況。如果發現了一些奇怪的東西，人工智能程序可以深入研究數據，看看系統是否存在一個或多個安全漏洞。AI 的創造者還能夠更好地利用 AI模型管理來掌握不斷變化的威脅并產生更多最新的響應。 

    稱為監督學習的過程是人工智能用于預防網絡攻擊的另一種方式。該算法被賦予一組輸入和輸出，它通過根據它看到或期望看到的數據做出決策來“學習”隨著時間的推移檢測風險。例如，監督學習可用于檢測偽裝成良性代碼的復雜惡意軟件。 

    隨著時間的推移和許多（成百上千）不同的實例，我們用來檢測和根除惡意軟件的人工智能變得越來越先進，并且能夠更好地識別和搶占潛在的破壞性攻擊。然而，人工智能必須與目前用于創建和實施網絡攻擊的人工智能同步發展。 

二、簡化網絡安全運營 

    除了用于防止網絡犯罪外，人工智能還在世界各地被用于簡化流程并減輕公司網絡安全團隊的壓力。在越來越多的和復雜的網絡攻擊具有IT安全人員疲憊不堪。由于機器學習是一種高度可擴展的技術，因此經常用于協助 IT 安全人員監控、檢測和消除風險。 

    人工智能在輔以人類的努力時，可用于填補公司網絡安全工作量的空白。這一點很重要，因為網絡犯罪變得越來越先進，需要更復雜甚至更多的 IT 和網絡安全專業人員來處理。由于目前缺乏網絡安全人才，這變得更加緊迫，這使得本已緊張的團隊在面對老練的犯罪分子時更加處于劣勢。 

三、模擬

    人工智能還被用于幫助模擬對網絡的攻擊，以便網絡安全團隊更好地了解他們的主要漏洞在哪里以及在發生這些攻擊時如何響應。人工智能已經擅長描繪威脅行為者如何通過網絡橫向移動尋找弱點。

    企業網絡防御者和研究人員通過在網絡上創建各種節點并識別哪些服務正在運行、存在哪些漏洞以及在創建攻擊模擬時采取了哪些類型的安全措施來做到這一點。

    在攻擊場景中，模擬威脅參與者的自動化代理被部署為在嘗試接管節點時執行隨機行為。這些模擬對于基礎設施和運輸等關鍵部門的保護尤為重要。 

    通過利用這些植入的漏洞，模擬攻擊者希望獲得對網絡部分的控制。當模擬攻擊者在網絡上移動時，防御代理會監視網絡流量以檢測攻擊者的存在并遏制攻擊。模擬和游戲化學習和測試是我們對付日益復雜和狡猾的網絡犯罪分子的一些最佳武器，他們正在利用和修改人工智能來達到他們的目的。 

    未來幾十年將在很大程度上由人工智能的進步來定義，至少在技術方面是這樣。像任何新技術一樣，它會被惡意行為者利用，試圖使竊取、勒索和造成損害更容易、更難追蹤、更難以打擊。

    然而，人工智能也將同步發展并幫助網絡安全專業人員，即使是普通人在日常網絡安全中使用的現成程序也更有可能挫敗犯罪分子。 

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