全球网络安全威胁态势正在变化，互联网用户如今面临着不断演变的数据和隐私威胁。
大量自动化程度很高的僵尸网络正在感染消费者设备；此外，还有社会工程或网络钓鱼攻击，企图诱骗用户交出钱财和数据。
人工智能如今已成为网络安全领域最新的武器。
要了解为什么人工智能（AI）是当今及未来网络安全工具箱中的重要工具，我们必须了解威胁态势如何演变，以及互联网用户每天面临哪些威胁。
不断演变的威胁态势
全球威胁态势正在变化。互联网用户如今面临着截然不同的威胁。一方面，大量自动化程度很高的僵尸网络正在感染消费者设备；另一方面，社会工程（或网络钓鱼）攻击企图诱骗用户交出钱财和数据。
据我们的研究人员称，僵尸网络威胁的规模正在扩大：设备普及数据表明，北美约有17亿台联网设备，许多物联网（IoT）设备正日益普及。其中，IP摄像头和网络附加存储（NAS）设备的威胁状况尤其令人担忧，因为恶意行为者对它们的攻击比对其他设备更频繁。
与此同时，移动设备（手机、平板电脑和智能手表）仍是最普及的一类设备，面临着不同的威胁状况。CUJO AI 的安全数据显示，移动设备面临的威胁中，近60%与不安全浏览有关：数百万台设备正在访问传播恶意软件、垃圾信息和间谍软件的网站。令人担忧的是，约20%的移动浏览威胁源于网络钓鱼活动；由于钓鱼网站存续时间短，这类威胁最难应对。
当下运用人工智能应对网络安全威胁
过去，安全解决方案主要采取被动应对方式：网络安全公司的研究人员发现新的恶意软件样本后，会对其进行分析并将其加入恶意软件名单。业界仍在采用这种方法，但如今行动更为主动，尤其是在应对社会工程威胁方面。
机器学习或人工智能算法在这一转变中发挥着关键作用。它们并非解决所有网络安全问题的万能方案，但对于快速自动化决策流程，以及从不完整或已发生变化的数据中推断模式，极为有用。这些算法首先通过现实世界的数据进行学习，例如现有安全威胁和误报，以及全球研究人员发现的最新威胁。
人工智能算法是模式检测工具，与传统的基于名单的安全系统相比具有显著优势。人工智能能够检测呈现可疑模式的新型威胁，从而增强并超越这些系统。要达到这种人工智能能力水平，需要经历大量学习过程，而这只有依托针对每种威胁向量的可靠数据来源才能实现。
机器学习系统并非无所不能，也可能出错。不过，当算法的误差率足够低时，它们便会成为在线安全不可或缺的工具，因为快速决策流程能减少用户操作阻碍，且不会对用户体验造成负面影响。这对于大规模提升网络安全至关重要，也是人工智能应用于网络安全所带来的可喜副效应。它不仅提升安全性，还能覆盖威胁态势中的广阔范围。
人工智能算法能够预防一些新型威胁，这与威胁本身的演变方式有关：安全威胁、恶意软件和对抗性策略通常通过利用先前的漏洞和恶意软件不断演进。每年真正全新的威胁相对较少：大多数恶意行为者并非开发者，而是恶意软件即服务套件的使用者，或对现有泄露恶意代码进行改造的人。我们的研究人员在近期一项研究中揭示了这一点。该研究考察了 Sysrv 僵尸网络的演变，发现其大多数新恶意软件变种都是由其他现有恶意代码组合、重新组合而成。
由于这些线性演变的威胁往往能够躲避标准的反恶意软件检测，人工智能是提升全球网络安全的有用工具。简单的改动通常不足以骗过这些算法。
根据我们自己的经验，采用人工智能算法加强数千万家庭的防护，取得了显著成功。我们成功地将现有网络安全解决方案的最佳实践与机器学习的进展结合起来，打造出一款对用户干扰极小的安全解决方案，使网络运营商能够保护其消费者。凭借 CUJO AI 的规模，人工智能帮助我们每分钟阻止约10,000次威胁。
未来运用人工智能应对网络安全威胁
在人工智能网络安全领域，最令人兴奋、也最有价值的成就之一，或许是能够在用户访问可疑网站（包括钓鱼网站）之前向其发出警报。社会工程攻击通常会给消费者造成最大的损失，侵害其隐私并带来经济损失，因此，利用人工智能在新型攻击出现在行业数据库之前加以防范，极为重要。
展望未来，云端人工智能网络安全还有一项超越标准防病毒软件和防火墙的关键优势：它可以部署在路由器上，增强特定网络中所有设备的防护。鉴于我们的数据显示，约50%的联网设备无法运行防病毒软件，这一点至关重要。
尤其是考虑到社会工程和物联网恶意软件的规模与威胁，消费者网络安全的未来离不开人工智能。
