背景
随着网络威胁的升级，传统的检测方法难以跟上步伐。人工智能驱动的威胁搜索--利用机器学习主动搜索威胁--改变了检测时间。安全报告显示，基于人工智能的系统将事件响应时间缩短了 108 天，为公司平均节省了 176 万美元。
威胁猎取在网络安全中的重要性
威胁猎取包括在威胁升级之前主动搜索系统内的威胁。人工智能驱动的主动猎杀可及早发现复杂的威胁，在当今的网络安全环境中提供优势。
人工智能如何彻底改变威胁猎捕工作
人工智能可以快速处理数据、发现模式并分析行为，因此非常适合威胁猎捕。根据安全报告，使用人工智能的企业比依赖人工方法的企业更快地发现和应对威胁，帮助团队在网络风险面前领先一步。
人工智能驱动的威胁猎捕的主要优势
- 人工智能驱动的威胁猎杀具有速度快、准确性高和误报率低的特点：
- 速度：人工智能大大缩短了检测时间，通常可实现实时响应。
- 减少误报：人工智能的精确性将警报疲劳降至最低，使团队能够专注于真正的威胁。
- 节约成本：根据安全报告，更快的响应速度可为组织平均节省 176 万美元的违规成本
威胁猎捕中必不可少的人工智能工具
人工智能驱动的威胁猎捕依赖于以下技术：
- 自然语言处理 (NLP)：处理非结构化数据，丰富威胁搜索流程。
人工智能驱动的威胁猎杀面临的挑战
尽管人工智能驱动的威胁猎杀具有优势，但也面临着一些挑战：
- 对抗性攻击：时下最令人担忧的问题是，攻击者可能会操纵或躲避人工智能系统，当然也可能利用人工智能系统加速恶意活动。
- 数据质量：高质量、全面的数据对于有效的人工智能至关重要。
- 人类专业知识：熟练的分析师对于准确解读人工智能研究结果仍然至关重要。
人工智能与传统检测：性能比较
报告显示，人工智能驱动的系统平均只需 184 天就能发现并遏制漏洞，比传统方法快 108 天，传统方法大约需要 292 天。这一速度使每起入侵事件平均节省成本 176 万美元，同时将误报率降低了 95%。
人工智能驱动的威胁猎捕未来趋势
未来的发展，如自主威胁捕猎系统和人工智能驱动的威胁情报平台，有望带来更快、更有效的网络安全防御。网络安全领域 "人工智能对人工智能 "的态势日益加剧，这凸显了未来需要自适应人工智能工具来对抗人工智能驱动的攻击。
结论
人工智能驱动的威胁捕猎在现代网络安全中已变得必不可少，它能提高速度、准确性并节约成本。然而，人类的专业知识对于有效驾驭复杂的威胁仍然至关重要。对于旨在主动保护数字资产安全的团队来说，整合人工智能驱动的威胁猎取解决方案是在当今网络威胁环境中保持领先的关键。
