在一个无情的数字化世界中，网络攻击的数量正在增加，最终变得更加复杂。随着越来越多的组织利用网络为他们自己的焦点，网络犯罪分子正在寻找渗透安全保障的方法。人工智能提供即时见解，以便组织能够明显更有效地得出关于危险的明显结论，缩短响应时间并使企业的安全性更加合规。再次，机器学习是一种适合在新信息中感知设计的算法，其目标是机器可以事实上学习。

人工智能文本分析增强了监控和区分犯罪运动的能力。AI利用数学监督方法可以帮助检测人类智能研究人员无法从大量信息中获取的隐藏行为模式的指示。人工智能文本分析使专家能够确定犯罪分子是否是所识别语言的当地发言人，并进一步收集有关罪魁祸首的情况的见解。

在这个新的网络安全威胁时期，犯罪分子正在抛弃他们传统的，超级先进的努力，而是专注于网络链中最弱的联系，即人。随后，组织需要快速移动并实现速度更快的识别系统，利用大数据甚至人工智能来了解危险。在此之前，网络犯罪分子一直试图远程攻击组织，因为外围安全产品已成为成年人，因此打破了他们全面确保的边界。流氓也改变了他们的行动方式。如今，网络犯罪分子在组织的墙内耗尽，定期进行系统移动，大多数人都不会关注安全大师，类似于使用相同密码登录的银行代表。

速度是预测网络攻击的主要因素，因为识别和阻止恶意代码模式的代码和签名是一个缓慢的过程。数字流氓会带来新的危险，安全专家会不断地对更多的签名做出反应。这通常是解决网络攻击的程序。今天，网络安全专家，政府组织和学者们正在寻求人工智能来更加成功地分析和打击网络攻击，这一直到现在都是可以想象的。

我们经历了日常的人工智能创新，我们在任何情况下都不知道。它是电子商务业务跟踪客户购买模式并向他们展示试图协调他们对服装或小工具的偏好的广告的手段。尽管这是对AI技术的极其简单的利用，但是越来越多的尖端AI类型正在取得进步并完成大量工作。最近在处理能力方面的进展已经准备好使计算机能够击败人们关于屏蔽系统的许多部分以防止即将发生的威胁。

随着大量信息的传播，人们需要更多的时间来体验和识别危险和风险，这并不奇怪。人工智能是一种有用的资产。像不同的工具一样，它加强了个人的工作。人工智能将大量非结构化数据整合到整个认知中，带来更多值得注意的熟练程度和洞察力。

此外，机器学习意味着AI可以比人们更快地学习模式。这加快了响应时间，使我们在原因问题出现之前更容易，更快地阻止危险。例如，IBM目前正在将AI和认知技术应用于网络安全领域，以使公司能够更快地识别威胁并更有效地响应它们。Watson for Cyber​​ Security在语料库中注入了超过20亿个档案，其中包括数千个档案。它使得将事件检查的时间从几小时缩短到几分钟，极大地加速了缓解并最大限度地减少了对公司的影响。

当机器人在那里搜索网络流量中的漏洞时，不远处，不同的机器人将同时插入这些点。总的来说，这种框架正在兴起。大数据创业公司Splunk与咨询公司Booz Allen Hamilton合作提供人工智能推动服务，以帮助转移攻击。人工智能利用不由人管理的机器学习算法将网络分离为可疑行为。

文本通信和网络安全将逐步将人工智能作为一个组成部分，包括这些改进将有助于揭示覆盖现有信息的更重要和越来越复杂的模式。人工智能开始被用来做一些对于人们来说更难或不可能的事情，比如在没有深度学习机器帮助的情况下数量和多方面性质超过人们的能力时分解信息。