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目前大多数安全专家都利用人工智能来了解网络环境 。 对于医疗保健系统的网络安全 ， 人工智能可以自信地浏览HIPAA隐私法 ， 并防止来自可穿戴设备或公共系统的患者数据落入未经授权的人员手中 。 使用AI进行网络安全的三个重要方法是使用机器学习来检测基于人工智能的网络威胁 ， 利用人工智能增强人的判断力 ， 利用人工智能作为保存安全策略和网络架构的工具 。



人工智能可以在威胁利用网络漏洞之前 ， 根据对威胁的识别和分析来检测新威胁 。 此外 ， 人类可能会变得自满并依赖人工智能和机器学习来处理其网络的网络安全 。 人工智能在网络安全方面的一个关键优势是人工智能可以立即识别任何异常行为和可疑问题 ， 并防止医疗保健系统受到潜在的网络威胁 。 检测威胁并快速响应的能力可以改善任何耗费资源和声誉的组织的安全系统 。



在威胁破坏关键医疗保健系统之前改进检测和响应的三个重要策略是托管安全服务、领先人工智能和集中响应 。 托管安全服务提供商提供对安全设备和系统的外包监控 。 网络攻击和勒索软件攻击导致医疗保健行业使用人工智能通过识别模式和异常来更好、更快地检测威胁 。 集中化非常重要 ， 因为大多数医疗保健行业在处理网络攻击时都面临着缺乏集中化的问题 。



即使是现在 ， 人类数字安全专家也会根据情节的需要来处理这些方法 。 然而 ， 人工智能框架可以额外提供帮助 ， 从而推荐改进反应的计划 。 网络钓鱼攻击是个人和公司在保护其信息安全方面最常见的安全挑战之一 ， 其中恶意行为者试图利用网络钓鱼攻击传送其有效载荷 。 人工智能和机器学习可能会在阻止和转移网络钓鱼攻击方面发挥重要作用 。 基于计算机的智能机器学习可以识别和跟踪超过一万个动态网络钓鱼源 。



此外 ， 人工智能机器学习可以过滤来自世界各地的网络钓鱼危险 。 网络钓鱼攻击可以有几个不同的目标 ， 包括恶意软件传递、窃取金钱和凭据盗窃 。 大多数网络钓鱼诈骗旨在窃取个人信息 。 它对针对特定地质领域的网络钓鱼活动的理解没有限制 。 以计算机为基础的智能使得快速区分虚假站点和真实站点成为可能 。 安全配置或身份验证已成为无线网络中的一个关键问题 ， 因为它们在支持众多服务方面发挥着至关重要的作用 。



人工智能用来探索各种安全元素以区分用户的物理可识别证明可能是安全验证的主要方式 。 智能手机可以利用扫描仪获取独特的指纹和面部表情 ， 以允许用户安全登录 。 智能手机应用程序会检查指纹和面部表情 ， 以确定登录是否属实 。 此外 ， 人工智能技术可以研究不同的特征来验证用户身份验证并允许用户从任何设备访问信息 。 人工智能在网络安全中的重要用途之一源于其分析行为的能力 。 这意味着机器学习计算可以学习并做出通过分解您使用小工具和在线阶段的方式来举例说明您的行为 。



【医疗保健|目前，大多数安全专家都利用人工智能来了解网络环境】