什么软件能打开ai文件网络威胁分析现在企业将越来越多的业务数字化，以提前避免或阻止威胁

网络安全可能是目前所有企业遭受的最大威胁。尽管这不是新的挑战，但是平台、数据、云科技、应用程序、设备和分布式端点的飙升正在促使网络安全威胁。企业需要比以前非常拼命地保护自己的资产和用户。而这低于了自动化响应性举措的范围，现在信息安全专业专家必须尽力推动主动检查，以提早避免或阻碍威胁。

现在企业开始寻找AI的帮助来提高安全性和保护其业务资产。具体来说，当今的安全工具使用机器学习、深度学习、机器推理和众多相关科技来审查长期数据。其目的是推动对正常与异常的知道，以测试恶意行为和实体。

据统计，到2022年，全球信息安全支出预计将超过1,700亿港元，网络安全市场正在尽力建立更有效、更具韧性的体系和工具。由于科技方面的进步，AI和机器学习在信息安全领域有4个主要用例，你或许很快会在身边的企业中发现这种用例。

网络威胁分析

目前企业将越来越多的业务数字化。他们升级旧的并研发新的外部网络(一般是混合网络)，这些庞大的网络拓扑不仅复杂，而且还必须长期的网络安全资源来管控所有通讯、事务、连接、应用程序和策略。

在企业规模，这意味着很大的投资-更不用强调错的风险。而网络安全AI通过多种方法可面对这一严峻的挑战。重要的是，网络安全AI可监控所有传入和传出的网络流量，以辨识可疑活动并分类威胁类别。

恶意软件检测

恶意软件是刻意被设计为恶意的代码或工具种类的总称。恶意工具测试尚未存在多年-一般是将可疑代码与基于签名的平台相匹配，而目前机器学习正在将其转向推理技术。

在预测大量数据、事件类型、来源和结果时，网络安全AI会在恶意文件被开启前测试到恶意工具的存在。它还可以识别新型恶意工具，这一点至关重要，因为恶意工具也会通过新科技不断演进，从僵尸程序和僵尸网络到恶意广告、索软件等。

到现在为止，我们将要有恶意工具和良性应用程序的数千万个具有标签的样本，这也因而恶意工具测试作为网络安全中深度学习和AI的最顺利用例之一。经过精心练习的算法依赖于大型精确标记的数据集。

安全分析师素质得到提高

网络安全AI最擅长管理潜在威胁媒介的数目。因此，人类预测人员一直是控制、知识和可解释性的重要仲裁者。现在，机器学习通过两种关键方法提高人类预测师的能力：

测试证实，理想的网络安全性能或具体性，通常必须结合人类和AI-只是单靠其中一者。在将来几年，对于安全团队而言，增强的安全工具至关重要。实际上，市场上的这些科技尚未支持UI工具，以使网络专家才能结合新的威胁类型来再次练习机器学习建模，并按照问题配置特定的恢复程序。

基于AI的威胁消除

网络安全科技和风险与AI同步演进。如今，企业需要练习机器学习算法以辨识其他机器学习算法所进行的攻击。例如，攻击者被看到使用机器学习来甄别企业网络中的薄弱环节。他们运用这种信息通过网络钓鱼、间谍工具或分布式拒绝服务攻击来入侵企业。

其他威胁行为者尚未研发智能恶意工具(或者是人工黑客)，以对于受害者的特定情况量身定制攻击。基于AI的攻击证明了AI的一同价值主张：快速可扩展性、行为分析和个性化。这些用途可广泛应用在数据泄露、爆发或其它安全事件中。

企业和攻击者之间的猫捉老鼠游戏代表着网络安全创新中重要而危险的互相作用。企业运用投资进行保护一直至关重要，尤其是在能够轻松升级或更改旧平台的状况下。

以上用例只是网络安全AI众多应用中的少数应用。但必须留意的是，在任何状况下，机器学习不是万能解决方案，它也是一个工具。并且什么软件能打开ai文件，请谨记：不要将它视为救命稻草什么软件能打开ai文件，而应将它视为一线希望。尽管供应商借此宣传，但现实是企业安全环境是很大的动态网络。企业需要不断监控、审计和升级网络，以防止持续不断的内部和外部威胁向量。为了定义哪些是异常，首先必须定义哪些是正常。这是非常困难的，因为计算和经济环境的差异相当快。

传统的基于签名的威胁评估方式(更不用提人类)有盲点，机器学习科技也是盲点。对于任何软件，明确的应用意图都是至关重要的，其输出仅与数据输入一样好。最后，与任何行动-反应一样，人们也是自信的原因：越来越复杂的威胁正在带来越来越先进的改善工具。