網絡安全包括安全措施，可保護虛擬世界免受網絡攻擊和威脅。人工智能能夠通過采取與正確算法和數學計算有關的安全措施來保護和改善網絡空間。隨著人工智能在當前對網絡安全的威脅中的作用越來越大，已經成為一個重要的問題。人工智能可以簡單地確定來自各種互聯(lián)網平臺和基于高安全性的官方網站對網絡空間的攻擊。要發(fā)起網絡攻擊，黑客使用惡意軟件，勒索軟件和替代工具來進行滲透測試并發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)漏洞。

傳統(tǒng)的安全措施取決于防病毒軟件系統(tǒng)，例如防火墻和用于檢測和預防Internet安全威脅的替代工具。鑒于這種情況，及時更新軟件以及負責安全性工作的人員的觀點將確定安全網站或虛擬平臺的級別。但是，受人工智能支持的適應性機器學習算法旨在智能地檢測任何可疑活動，并告知用戶有關攻擊的信息。此外，這些機器學習算法的設計方法是，它們連續(xù)不斷地學習和永久繼承那些屬性。因此，盯著這種需要高安全性的站點，依賴于人工智能作為檢測網絡攻擊的主要技術。

同樣，可以在多因素身份驗證的情況下利用人工智能系統(tǒng)為用戶提供訪問權限。組織中的不同用戶具有不同級別的身份驗證特權，這些特權還取決于他們訪問信息的情況。一旦使用了人工智能，身份驗證框架將變得更加動態(tài)和實時，它將基于用戶的網絡和位置來修改訪問權限。多因素身份驗證收集用戶信息，以了解此人的行為并判斷用戶的訪問權限。

但是，一些局限性阻止了人工智能變成該行業(yè)使用的主流工具。為了創(chuàng)建和維護人工智能系統(tǒng)，公司將需要大量資源，包括內存，數據和CPU功能。此外，由于通過學習數據庫對人工智能系統(tǒng)進行了培訓，網絡安全公司需要掌握許多各種惡意軟件代碼，非惡意代碼和異常數據庫。要獲得所有正確的數據庫，可能會花費一些公司無法承受的時間和資源。

另一個缺點是，黑客還可以自己使用人工智能來檢查其惡意軟件，并對其進行改進和增強，使其有可能成為AI證明。防AI的惡意軟件可能具有很大的破壞性，因為它們將從現(xiàn)有的人工智能工具中學習并開發(fā)其他高級攻擊，以準備滲透舊的網絡安全程序或人工智能增強的系統(tǒng)。削弱了人工智能在網絡安全中的作用，可以宣稱在檢測和干擾網絡安全挑戰(zhàn)方面存在著快速的變革。

同樣涉及流行的環(huán)境，人工智能的作用正在增加信息技術的各個領域，例如網絡安全，軟件系統(tǒng)測試和數據安全。毫無疑問，人工智能為人們和公司的安全級別增加了價值，但是，如果使用得不好，人工智能將把權力分散在錯誤的手中。因此，人工智能的繼續(xù)處于起步階段可以終止，并且有大量的發(fā)現(xiàn)和探索這種神奇的技術。