人工智能是中性技术，在网络安全攻防两端都将发挥重要作用，随着越来越多的人工智能技术被用于网络攻击和获得未经授权的数据访问，防御端对人工智能技术的依赖度也将进一步提高。网络安全专家和软件提供商正在通过人工智能技术，使攻击者绕过安全措施变得更加困难，并且使其更容易检测到恶意行为者。
随着我们的生活越来越数字化，个人和组织都需要在更大程度上利用人工智能来保护隐私并防范网络犯罪分子。
机器学习改进威胁检测
组织必须能够提前识别网络攻击，及时阻止攻击者实现目标。基于人工智能的网络安全潜力在于，它们将越来越多地作为服务提供给任何人。机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机根据接收到的数据，通过算法从中学习，并对流程进行必要改进。这意味着机器学习能够使计算机以比人高得多的精度预测危险和检测异常，其在检测识别危险方面已被证明非常有效。
更好的身份验证和密码保护
开发人员正在使用人工智能来改进生物识别身份验证并消除缺陷，以创建一个可靠的系统。例如 Apple 的面部识别系统，该系统称为“Face ID”，通过寻找重要的关联信息和模式，及使用内置红外传感器和神经引擎分析用户的面部特征来工作。AI(人工智能)算法还适应不同的光照条件，并校正变化，例如改变发型、长胡须、戴帽子等，这种技术将继续被广泛使用，以使规避合法身份验证变得更加困难。
更快捷的网络钓鱼检测和预防
网络钓鱼是一种流行的网络攻击策略，黑客试图通过网络钓鱼来投放有效载荷，例如网络钓鱼电子邮件，是黑客访问受害者系统和安装勒索软件的主要方式。幸运的是，人工智能和机器学习(AI-ML)算法有助于防止和击退网络钓鱼企图。AI-ML可以检测和跟踪大量不断变化和演变的活跃网络钓鱼源，响应和修复速度比人类快得多。此外，AI-ML能扫描来自世界各地的网络钓鱼威胁，并不限于任何一个地理位置，能快速区分有效网站和欺诈网站。
主动的漏洞管理
使用人力资源或传统技术来管理每年数以千计的软件和应用程序漏洞非常困难，而人工智能却可以更轻松地处理这个问题。基于 AI-ML 的系统不会等待黑客利用漏洞，相反，基于 AI 的解决方案通过集成许多信息源，例如黑客在暗网上的聊天、黑客声誉、采用模式等，主动寻找组织信息系统中可能存在的弱点，并利用数据来预测危险何时发生以及如何威胁脆弱目标等。
增强的网络安全运营
安全策略制定和组织网络拓扑的映射(包括网站安全)，是网络安全的两个关键组成部分，这两项活动通常都很耗时。不过幸运的是，通过人工智能分析和学习网络流量并推荐安全措施，使这一过程变得越来越容易。它不仅节省了时间，还节省了大量的工作和资源，可用于提高组织的安全技术和能力，而不是让其消耗在网络安全威胁监控上。