在不断发展的网络威胁环境中，防病毒程序和防火墙被视为老旧的工具，许多公司目前正在寻找所有技术更先进的方法来保护机密和敏感数据。人工智能（AI）正在接受这种情况，以应对全球范围内的数字威胁。它已成为军事领域的主流，但是安全组织也正在整合AI技术，以使用深度学习来发现数据集中的相似之处和差异。像Microsoft这样的组织正在向基于AI的组织投入10亿美元，例如Open AI。
正如ESG研究表明的那样，有29％的安全专家希望利用AI创新来加速病毒检测过程。此外，有27％的企业希望通过这种创新来缩短事件响应时间。对AI安全性的兴趣源于AI可以在短时间内进行分析的代码的复杂性。
尽管AI可以在网络安全领域发挥作用，但在大多数情况下，并不是由AI驱动这些解决方案。通常，受过训练的机器学习和AI是两个令人困惑的术语。在没有合法编程的情况下，人工智能和机器学习的思考能力有所不同。安全组织利用机器学习为这些技术编写复杂的算法，以最好地识别安全漏洞。但是，AI系统可以达到新的分辨率，而不会滋养任何新的算法或数据。
安全领域中机器学习的挑战是恶意软件代码在不断变化，这意味着机器学习网络安全创新背后的编码人员应始终保持完美，并更改算法以向创新展示如何检测这些新代码。但是，防御者能否真正保持对黑客的了解？当然，这是乞求被证明是错误的。这是AI可以理解的问题。如果有意识的机器能够以其恶意软件合作伙伴的速度发展，我们就可以更好地防御它。
人工智能具有融合新的、复杂但尚未尝试的武器的能力，例如网络攻击能力。这种进步令人震惊，因为网络进攻性武器具有破坏主要国家之间军事力量均等化的能力。随着人工智能和机器学习的到来，网络攻击已成为关键基础设施（例如机场航班跟踪，银行系统，医院记录以及运行该国基本基础设施和核反应堆的程序）更常见的危险。
阿拉伯联合酋长国人工智能国务部长奥马尔·奥拉玛（Omar Al Olama）警告说，各国政府对采取积极措施以确保AI框架安全的失望“将再次侵蚀我们”。研究建议最值得注意的问题之一是网络武器的不稳定影响，而人工智能技术对区域力量平衡的影响越来越大。
尽管没有确切证据表明关键基础设施的指挥和控制系统容易受到网络攻击，但由于这些系统的数字化，因此存在漏洞。人工智能网络武器的不稳定影响仍然是每个国家关注的重大问题。毫无疑问，防范这些武器并保护该国的软件，硬件和私人信息免受网络攻击已成为国家安全的重要问题。
与众不同的是，人们在利用机器学习来发展网络威胁的同时，也在利用这些进步来进行安全性和保护，同时明确地生成新的恶意软件样本。预计程序员将利用这些技术来修改新样本中的代码，具体取决于安全系统如何识别更多较老的疾病。由于它将变得更小并且越来越难以检测，因此可以延长系统感染的寿命。
政策制定者应与技术专家密切合作，以调查，预防和应对潜在的威胁性AI使用。研究建议制造AI零日漏洞，此漏洞目前尚不为人所知，因此，在第一个实验之前很难建立其修复程序。此外，在AI领域进行红色团队演练，例如DARPA举行的网络大挑战赛，同样会更好地帮助您了解进行攻击和查找障碍的级别。当前在公共领域的研究仅限于白帽黑客，其计划是利用机器学习来发现漏洞并提出修复建议。
AI的发展速度很快，攻击者不会花费大量时间大规模使用AI功能。人工智能可以毫不掩饰地展示网络安全威胁。随着AI驱动和机器学习产品将被用作防御技术的主要方面，它有可能使IT专家和员工陷入一种虚假的安全感。如今，人工智能解决方案正处于试验阶段，完全依赖它们可能会很困难。
