随着世界加强应对日益增多的网络安全威胁的方法, 利用人工智能对安防面进行监控的兴趣和应用日益增长. 然而，人工智能有多种形式和模型. 在这篇博客中，ab视讯下注将探讨自学习人工智能系统的好处.

到目前为止, 大多数人工智能应用都是通过学习一个主题的数据集以及相关的规则和例外来训练的. 在人工智能开始做出准确的决定之前，需要使用数千个例子. 结果是非常强大的，比如, 像Facebook这样的社交媒体平台可以相当准确地从一组照片中识别出一个人. 然而，这种机器学习有它的缺点. 最主要的一点是，这种方法只能用于结果明确的情况. 从一幅图像中挑出一个人相对简单. 问题是，人工智能如何处理结果不明确的情况? 结果被故意模糊?

在一个网络罪犯不断开发隐晦威胁的世界里, 这引发了一种合理的安全担忧. 人工智能也许能够通过监督机器学习检测到预先存在的威胁，但当涉及到全新的威胁和内部威胁时，它会如何表现呢? 人工智能如何在大量合法活动中发现恶意活动?

自学习人工智能利用上述概念，利用现实生活经验来深入了解特定主题领域.

学习人工智能 从它运行的环境中学习. 它识别您的业务环境的模式，发展自己对它的理解. 最简单的形式是“边干边学”。. 这意味着自我学习的人工智能可以识别并阻止商业环境中的恶意异常, 包括那些它在遇到它们之前根本不知道存在的东西. 这就是自我学习AI的美妙之处，它对于缓解零日攻击至关重要.

在一个新的网络威胁增长速度超过人类防御能力的时代, 人类在网络安全方面的努力滞后. 自主学习人工智能是自主网络安全发展的一个巨大飞跃，因为它可以自主学习和思考. 自我学习的人工智能不仅可以识别新的未知威胁, 而是通过自主决策, 它决定采取适当的行动，在对您的业务环境造成最小破坏的情况下消除威胁.

自我学习的人工智能能够预测下一个威胁可能是什么样子，因为它不断地根据新数据重新计算威胁级别，并识别数据流中指示攻击的重要模式. 人们可以假设在一个环境中有更多的设备和数据, AI就越难了解你的环境. 相反，自我学习的人工智能随着复杂性而蓬勃发展. 数据越多越好! 这对于适应新工具至关重要, 工作流, 以及现代企业不断实施的安全策略.

人工智能过去面临的另一个障碍是必须收集数据, 在继续学习过程之前，清理数据并将其迁移到中央存储库. 那些日子已经过去了. DarkTrace的自我学习AI被安装在你现有的环境中，并立即开始学习. 随着时间的推移，您对业务的理解不断发展, 自我学习的人工智能消除了你网络中的各种威胁.

这项技术非常强大，它可以在异常活动发生时检测并标记异常活动 在被动模式下试验 在拉丁美洲的一家制药机构工作. DarkTrace的威胁搜寻主管Max Heinemeyer， 详细介绍了DarkTrace的自主响应技术Antigena，在外部远程连接之后，从服务器检测到异常活动. DarkTrace Antigena通过RDP检测到一个不寻常的连接，并诊断该IP对环境完全未知. 它进一步将正在发生的文件传输标记为不同于环境的普通模式. 必须指出的是，在这一阶段已绕过了所有其他现有的安全措施. 在被动模式下运行, 暗迹Antigena发射了一系列高可信度警报来警告安全团队, 最终避免了灾难性的局面.

DarkTrace是通过自学人工智能对抗网络破坏的全球领导者. 网络安全游戏总是一种追赶游戏. DarkTrace的自主学习AI产品套件完全改变了游戏规则，并使其成为一场军备竞赛. DarkTrace赢了.

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