沃卡惠隨著移動/互聯網、物聯網和社交網絡應用的進步，大數據已成為研究熱點。然而，在采集、分析、存儲和利用的過程中，也面臨著一些安全隱患和隱私保護。在網絡安全方面，大數據有多種應用。另一方面，機器學習或人工智能 (AI) 是一種有價值的工具，網絡安全公司使用它來擴展他們對惡意軟件行業日益增加的威脅的響應。本分析探討了大數據和人工智能在網絡安全中的應用。
大數據在網絡安全中的應用
大數據在網絡或信息安全方面具有三大應用。這里有一些要評估的。
1. 威脅發現
大數據在信息安全中的第一個應用是基于大數據的威脅發現技術。IBM 表示，這是品牌改造網絡安全的最大方式之一，尤其是使用 Spark 等工具。
與傳統的安全系統不同，安全系統中使用的大數據技術可以更早地檢測到安全威脅。例如，大數據技術可以發現網絡中的異常行為，預測附著行為，以及分析攻擊的來源。通過對社交網絡上的電子郵件和信息的分析，可以分析企業中心懷不滿的員工，并及時實施計劃以阻止安全事件。
2.身份認證
大數據在信息安全中的第二個應用是基于大數據的行為屬性身份認證技術。傳統的認證技術依賴于三種認證方式：生物特征認證、密碼認證和身份證。但是，在大數據環境中，可以根據行為特征對用戶進行身份驗證。這使得用戶更難獲得基于特征偽造的身份驗證，同時減輕了用戶的負擔，因為他們不必記住復雜的密碼或使用身份證。
3. 真實性分析
大數據的第三個應用是真實性分析。大數據在本質上并不真實，這意味著真實的安全數據必須對信息安全產生一定的影響。可以通過大數據技術分析數據的真實性，杜絕虛假數據。例如，可以利用大數據來區分垃圾郵件和真實郵件，區分評論網絡中的哪些評論是虛假評論，或者生產系統中收集的哪些數據是錯誤的。
人工智能在信息安全中的應用
近年來，網絡安全和人工智能領域越來越緊密地聯系在一起，因為網絡攻擊的目標一直是刺激人類用戶級別和較低系統級別的合法性能。完全自動化的公共圖靈測試以區分計算機和人類是人工智能在信息安全中應用的好例子。AI 在分析和識別新的弱點和漏洞利用方面也很有用，以幫助減輕未來的攻擊。例如，專家系統是可以模仿人類專家決策能力的計算機系統。神經網絡以這樣一種方式促進深度學習，即經過訓練的安全系統可以在沒有任何人工干預的情況下檢測文件是合法的還是惡意的
根據check-caller.net的信息安全顧問 Jason Biggs 的說法，大數據和人工智能在網絡安全中有許多應用。隨著網絡攻擊變得越來越頻繁和復雜，大數據和人工智能領域將越來越緊密地聯系起來，以提出更先進的解決方案來檢測和預防信息安全威脅。
人工智能是網絡安全的未來
網絡安全是一個不斷發展的行業，依賴于最先進的技術。人工智能正在以徹底的方式改變這個行業。接下來會帶來什么？
