在超互联的数字世界中，组织需要处理来自不同系统的海量数据，以检测异常、定位漏洞并先发制人。与大多数人工跟踪方法不同，基于AI和ML的系统可以每天监控数百万个事件，并促进及时的威胁检测以及适当和快速的响应。
人工智能算法是基于过去和当前的数据开发的，用于定义“正常”，并可以识别偏离该“正常”的异常。然后，机器学习可以从这些模式中识别威胁，还可以用于评估和分类恶意软件，并进行风险分析。
人工智能算法可以跟踪和记录甚至是最小的异常，并且具有更快的学习曲线，可以更好地理解和分析用户行为。因此，它减少了安全团队的工作量，安全团队随后可以专注于需要更高认知性能的事件，因为算法可以识别和过滤错误警报。
组织还可以通过使用人工智能系统将平均检测时间和平均响应时间从几天减少到几分钟，从而在早期阶段阻止任何损害。
安全任务和过程的自动化有助于改善组织的整体安全态势，并将自身从确定性企业转变为认知企业。它有助于收集和关联安全数据，检测现有的危害，并以比人类可能更快的速度生成和实施保护。
自动化可以帮助以时间敏感的方式处理复杂的安全过程，同时避免手动错误和法规遵从性问题，并减少IT资源的负载。它还有助于在发生攻击时触发自愈过程，从而促进快速修复和隔离受损系统。
自动化日常的安全流程也可以让安全团队的成员自由地专注于网络安全的更具战略性的方面。它通过让他们远离每天的多次警报和重复性任务(如补丁管理、软件更新、身份管理、地平线扫描等)来减少疲劳。
预测性分析和关联在网络安全和实现主动威胁情报方面发挥着关键作用，帮助企业在潜在攻击之前识别安全威胁。
一个组织的威胁情报系统处理来自不同全球来源的信息，包括商业和开源网络。人工智能和机器学习可以非常有效地用来收集数据和见解，不仅可以快速识别潜在的威胁，还可以对威胁做出快速反应，而不是每次都手动解析这些信息。即使发生攻击，AI系统也可以将受影响的系统与IT基础设施的其他部分隔离开来，以限制网络攻击的有效性。
此外，了解攻击者的行为并具有识别危害指标的能力，除了可以做出更好的决策外，还可以帮助检测事件并更快地做出响应。组织还可以定制AI和ML算法，以建立可靠的系统和流程，用于安全事件的自我报告，包括基于AI的行为分析。
虽然将人工智能用于网络安全有几个优势，但该领域的进步也为商业间谍、数据泄露、金融诈骗、深度伪造等不良行为者发起的人工智能支持的网络攻击和社会工程活动铺平了道路。
一些组织将道德黑客作为企业网络安全战略的一部分，以在自己的游戏中击败网络罪犯。然而，使用人工智能对人工智能支持的网络安全系统进行暴力验证也可能导致一种人工智能模型，这种模型可以智胜现有系统，进行更高级的网络攻击。
