千讯咨询发布的中国人工智能市场发展研究及投资前景报告显示，我们只看到了人工智能可以为信息安全做些什么的开始。阿兰·图灵之所以出名有几个原因，其中之一就是他在第二次世界大战期间破解了纳粹看似牢不可破的Enigma机器码。在以后的生活中，图灵还设计了一种被称为图灵测试的方法，用于确定计算机是否“智能”-我们现在称之为人工智能（AI）。图灵认为，如果一个人无法区分对话中的计算机和人，那么该计算机就会显示人工智能。
自20世纪中叶现代计算机诞生以来，人工智能和信息安全几乎交织在一起。对于今天的企业来说，这种关系通常可以分为三类：事件检测，事件响应和态势感知-即帮助企业在事件发生之前了解其漏洞。自图灵时代以来，IT基础架构变得如此复杂，以至于在人员注意到入侵之前可能需要几个月的时间。
当前的计算机学习迭代已经产生了有希望的结果。Chronicle最近由谷歌的母公司Alphabet推出，它允许公司利用其巨大的处理能力和先进的机器学习功能来扫描IT基础设施，以防止未经授权的活动。AI2很快就学会了如何将真正的攻击与仅仅是不寻常的活动区分开来，减轻了IT安全团队的棘手问题：误报。还有许多其他基于AI的解决方案的例子，例如PaloAltoNetworks的放大镜，它利用机器学习来自动化事件响应，利用AI的另一个优势：速度。
这些进展恰逢其时，因为网络犯罪的风险正在迅速增长;估计全球每年的成本约为6000亿美元。企业数据泄露的平均成本估计为130万美元，小企业的平均成本为117,000美元，公司正在注意。根据ESG的研究，12％的企业组织已经广泛部署了基于AI的安全分析，27％的企业已经在有限的基础上部署了基于AI的安全分析。
不幸的是，人工智能也可供黑客使用。到目前为止，黑暗网络的发展值得认真讨论，例如机器学习在网络钓鱼方面变得越来越好-欺骗人们打开冒名顶替的消息以便破解它们。通过学习如何构建假图像，机器可以进一步模仿。专家们还担心基于人工智能的黑客程序可能会重新路由甚至导致自动驾驶车辆（例如交付无人机）崩溃。
我怀疑，在未来，前端的用户会幸福地意识到幕后的好坏学习机器之间的争斗激烈，每一方都在不断创新以超越另一方。人工智能和网络安全的综合已经产生了令人着迷的结果，毫无疑问，我们只是刚刚开始。我想起了图灵博士的一句话：“我们只能看到前方很短的距离，但我们可以看到很多需要做的事情。”
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