人工智能技术正在日益发展和广泛应用，人类的生活形态和生活方式将被深刻改变。而网络黑产就像痼疾一样纠缠着互联网，黑客攻击也延伸至了AI时代。代表正义势力的白帽子们对网络安全的研究也从未停止。未来，如何应对伴随人工智能高速运行带来的IoT设备攻击、隐私泄露等问题，构筑AI时代的信息安全大坝，更需要白帽子们的力量。
网络安全原本就是攻防对抗的持续战斗，黑客使用人工智能技术发起攻击，AI用在黑客手里就是一把锋利无比的“矛”，顷刻间就可以制造出诸如“永恒之蓝”席卷全球的灾难；安全专家和白帽子们则研究如何使用人工智能技术快速发现和阻击黑客，AI用在安全专家手里它就是一面异常坚固的“盾”。这是一种动态的平衡，谁略有一点进展，谁就能掌握制胜的关键。
在很多配备人工智能（AI）预测能力的前沿领域，可让安全厂商、企业以及我们个人在应对网络袭击中占据上风。以下是总结了构建AI时代的信息安全大坝六大创新点内容：
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发现和阻止黑客入侵物联网设备
基于AI的轻量级预测模型可以在低计算能力的设备上自动驻留和操作，它可以实时发现和阻止设备或网络范围的可疑行为。
多家初创企业正在利用AI技术解决物联网安全挑战，比如CyberX、PFP Cybersecurity以及Dojo-Labs等。
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预防恶意软件和文件被执行
利用AI的巨大能力，可以查阅每个可疑文件数以百万计的特征，发现哪怕是最轻微的代码冲突。开发这种基于文件的AI安全系统的领导者包括Cylance、Deep Instinct以及Invincea。
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提高安全运营中心的运营效率
安全团队面临的关键问题之一就是每天收到的安全警报溢出引发的警报疲劳。有些初创企业正利用AI技术解决这种威胁，比如Phantom、Jask、StatusToday以及CyberLytic。
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量化风险
量化企业面临的网络危险正成为挑战，主要是缺少历史数据和需要考虑的变量太多。AI技术可以处理数以百万计的数据点，同时生成预测，帮助企业和网络保险公司获得最精确的网络风险评估。
多家初创企业正进行类似研究，包括BitSight和Security Scorecard。
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网络流量异常检测
通过寻找跨协议相关性，不依赖侵入性的深度数据包检查，分析内部和外部网络流量中无穷无尽的元数据相关性，AI技术可被用于检查异常网络流量。这类初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace以及BluVector。
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检测恶意移动应用
数据显示，56%的iOS顶级应用和全部Android应用都曾遭到网络攻击。利用先进AI技术可以帮助应用分类，已经有Deep Instinct、Lookout Mobile Security以及Checkpoint等公司正在努力区分恶意与良性应用。
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