分析现在的企业，越来越多的业务被数字化，旧数据被更新，开发内部通常是混合网络。 这些大网络拓扑不仅很复杂，而且需要很多网络安全资源来管理所有通信、事务、连接、应用程序和策略
如果企业规模很大，数字化不仅意味着巨大的投资，而且还有数据被盗的风险。 人工智能在网络安全中的应用完全可以应对这个课题。 值得注意的是，网络安全中的人工智能是监视发送和接收的所有网络流量，挖掘可疑活动，对威胁类型进行分类。
恶意软件检测
恶意软件是攻击发展的代码和软件类别的总称，恶意软件的检测已经存在多年，通常将可疑代码匹配到基于签名的系统，但机器学习现在正在转移到推理技术。
网络安全领域的人工智能在分析大量数据、事件类型、源和结果时，在恶意软件打开之前检测恶意软件的存在。 此外，识别恶意软件的类型也很重要。 因为恶意软件会随着恶意软件木马、僵尸网络、恶意软件广告、恐吓软件等其他技术的进步而发展。
迄今为止，深入的学习和人工智能帮助各种安全应用程序从恶意软件和良性应用程序中获取了数千万个样本。 由此，后期的搜索可以专门设定算法，进行有效的搜索。
扩大安全分析范围的国家网络安全领域人工智能最擅长发现潜在的威胁媒体，但是否真正的威胁必须依赖人类，这意味着人类依然是控制、解释和判断威胁的终结者。 只能说机器学习会使人变得更强。 这主要表现在两个方面。
1 .人工智能使重复的任务自动化。 例如，通过对低风险警报和复杂的数据任务进行分类，分析师有时间做出更高的价值和战略决策。
2 .机器学习负责低级威胁信息的数据整理和分析，人类分析师可以从基本的数据收集工作中解放出来，分析更有价值的信息，做出更有价值的战略决定。
根据实际测试，理想的网络安全性能或正确性往往是人与人工智能相结合的成果而不是单独判断。 在未来几年，加强安全工具可能对安全团队至关重要。 事实上，市场上的一些技术支持UI工具允许网络专家集成威胁类型，重新训练机器学习模式，根据问题设置特定的修正程序。 基于人工智能的逆袭任何技术正反两面的发展趋势都是同步的，现在企业必须训练机器学习算法，识别基于其他机器学习算法的攻击。
例如，有研究者发现黑客使用机器学习识别企业网络的弱点。 他们使用这个消息通过钓鱼、类间软件或分布式拒绝服务攻击将目标设置为攻击的入口点。攻击者已经开发了智能恶意软件，为了根据受害者的情况进行个性化攻击，也有比——名人工黑客更可怕的称呼。 人工智能的攻击显示了人工智能的优越性(迅速的扩张性、行动分析、个性化)，不仅是安全人员，攻击者也能看到。
例如，有研究者发现黑客使用机器学习识别企业网络的弱点。 他们使用这个消息通过钓鱼、类间软件或分布式拒绝服务攻击将目标设置为攻击的入口点。攻击者已经开发了智能恶意软件，为了根据受害者的情况进行个性化攻击，也有比——名人工黑客更可怕的称呼。 人工智能的攻击显示了人工智能的优越性(迅速的扩张性、行动分析、个性化)，不仅是安全人员，攻击者也能看到。
请注意，这四个应用场景只是人工智能网络安全领域中许多应用的一小部分，但机器学习不是万能的，只是人类的辅助工具。 传统基于签名的检测方法的缺点也存在于机器学习中。
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