近幾年來，AI人工智能已成為人們生活的一個重要部分。各種各樣的算法通過執行一系列與市場決策相關的任務，來發現與人類習慣相關的基礎技術實現以外的洞察力。YouTube和TikTok上所用的推薦算法，將根據你的反饋提供個性化的內容。并且像虛擬地圖這樣的應用程序可以根據你的車輛和當前流量來計算，為你推薦最好、最快的通勤路線。

當然，人工智能不僅會給我們帶來各種積極的影響，還會產生一定的負面影響。就網絡安全而言，越來越多的網絡犯罪分子利用人工智能自動掃描漏洞，從而破解復雜的目標系統。其中最典型的例子有各種各樣復雜的、大規模的社會工程攻擊以及深度偽造。更重要的是，攻擊者還將使用先進的技術，如人工智能驅動的數據壓縮算法和趨勢。以下內容就是AI人工智能給網絡安全領域帶來的五種發展趨勢。

一，改進網絡威脅的檢測。
目前，從攻擊到被發現往往需要很長時間。據數據泄漏報告，企業平均需要280天才能發現和控制相關數據泄漏。很明顯，在這種充足的時間里黑客們，足以造成嚴重的破壞。而且這種威脅檢測技術的引入，在智能方面可望帶來很大改善。
當然，這種人工智能威脅檢測也需要考慮隱私。例如，我們需要考慮和設計與銀行業務相關的敏感工作流程的方法和用例。

二，增強型生物特征認證。
不可否認的是，很多人仍然認為Qwerty是一個難以猜測的密碼，他們將使用一年以上不進行修改。然而，這種密碼機制卻常常給企業和個人帶來各種易受攻擊的漏洞。你也許從各種各樣與安全意識有關的信息中知道：一個攻擊者能夠很容易地破譯一套僅有六位數的密碼。但是，如果一組密碼由10個數字、大小寫字母和特殊符號組成，然后通過散列算法計算，從未以明文的形式顯示，攻擊者需要400多年才能破解。另外，我們通常所說的雙因素認證(2FA)，是指需要通過第二種方法的驗證，才能完成登錄環節。所以在理論上，這是一種更安全的認證機制。

三，更好的網絡釣魚保護。
從表面上看，隨著大多數網民安全意識的提高，網絡釣魚已經成為一種過時的社會工程形式。然而，最近的數據調查顯示，91%的網絡攻擊始于網絡釣魚郵件。可見，網絡釣魚仍然是一種非常經典有效的網絡攻擊策略。

四，暗網監控。
另外一個重要的問題是， AI人工智能和機器學習在網絡安全領域中起著重要作用，那就是防止我們的個人數據信息落入惡意黑客手中。一旦我們的姓名、生日、電話號碼、電子郵件地址、社會安全號碼和信用卡詳細信息受到威脅或泄露，將在財務甚至人身安全方面造成巨大災難。然而，并非我們處處小心，就能避免這種情況。假如我們所信任的和托管的數據處理公司受到攻擊或者破壞，那么各種敏感的業務數據就會落入互聯網的陰暗角落。這就要求人工智能通過監控黑暗網絡（網絡犯罪分子進行骯臟交易的網絡場所無法被傳統搜索引擎找到），并迅速采取行動，防止身份盜竊等事故的進一步惡化和傳播。

五，檢查壓縮存檔的內容。
目前，用的文件包壓縮格式多種多樣。AI算法已經熟悉了很多格式，比如著名的burows-wheler塊排序系統。當然，也有一些新格式伴隨著新算法。例如，根據管理某些特定邊緣用例的需要，生成的新算法及其格式并沒有及時反映在 人工智能的檢測范圍中。

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