从市场机遇角度看，中小企业对云安全解决方案的需求持续上升，同时社交媒体在业务场景中的应用越来越广泛，这些都为人工智能在网络安全领域的落地创造了广阔的发展空间。

我们先来梳理一下人工智能的技术架构。它大致可分为基础层、技术层和应用层三个层面。基础层是核心，负责提供计算能力与数据资源；技术层包含算法、模型、知识库、特征库等关键要素；应用层则实现人工智能与网络安全服务的深度融合，重点解决运维过程中人为因素导致的短板，而不局限于特定场景。对于大型集团而言，如何将这一架构向下延伸，采用中心化运维的思路，借助公有云或私有云加载计算单元，实现全域运维，这本身就是一个值得深入探讨的课题。

人工智能在网络安全防范中能做什么？

自动检测：机器学习能够帮助企业快速识别威胁，同时发现潜在风险之间的关联，从而避免人为失误。与传统方法依赖因果关系不同，机器学习更擅长从经验和模式中学习。如今，机器已经能够实现自我学习，自主创建用于模式识别的模型，无需等待人类开发。经过训练的人工智能可以通过推理判断可疑地址、异常文件等各种风险，在采取补救措施之前就已经将问题锁定。

异常检测：这一能力大幅缩短了识别网站可疑问题所需的时间。举例来说，早在2016年，谷歌每周就要将约两万个包含恶意软件的网站列入黑名单，同时处理五万个网络钓鱼网站。开发者们也在利用人工智能识别那些在网站上行为异常的用户。这个过程被称为“异常检测”，应用场景非常广泛，而网络安全无疑是其主要战场。基于人工智能技术，程序可以在几秒内分析大量访客，并根据其威胁级别和行为进行快速分类。

更优的监视、搜索与分析：人工智能能够让企业和组织在其安全环境中获得更强的可见性，从而提前应对威胁。由人工智能驱动的狩猎技术可以判断组织是否正在遭受攻击，帮助组织提前做好准备，而非被动应对。

安全认证：如果你的网站需要用户登录、填写表单，或者希望在后端增加一层安全保障，人工智能都能提供更好的认证体验。一种有效的方式是物理身份验证，人工智能利用不同特征来识别用户。例如，智能手机通过指纹扫描和面部识别解锁，在此过程中，程序会分析用户脸部或手指的关键数据点，从而判断登录是否真实。此外，人工智能还会考虑其他因素，如按键方式、打字速度、拼写错误率等，来确定某个用户是否有权登录设备。

更快的响应时间：人工智能能够处理大量非结构化信息，并以更高效率提供洞察。更重要的是，机器学习和人工智能能够更快地学习模式，从而加快响应速度，在威胁造成实质性破坏之前将其拦截。例如IBM这样的行业巨头，已经在网络安全中应用认知技术和人工智能，使系统能够快速识别威胁并做出响应。

无差错的网络安全：与人类不同，人工智能在执行重复性任务时不会疲劳，也不会感到无聊，这大大降低了人为错误的风险。当然，这并不意味着人工智能可以完全取代人类。人类提供的是常识与理性，而人工智能则在非标准情况下表现出更好的决策能力。两者协同合作，才能取得最佳效果。