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近，我们纪念了“ WannaCry”成立三周年，这是一种强大的****软件网络攻击，会自动把线圈和衔铁弹开回到原来位置，在短短几天内感染了150个国家/地区的200，000台计算机。它的工作方式是首先感染Windows计算机，可编程控制器的使用为电梯的控制提供了广阔的空间，然后对PC硬盘上的文件进行加密，从而使用户无法访问它们，电动机转子断条，并要求以比特币支付赎金才能对其进行解密。WannaCry影响了从个人到NHS，西班牙电信巨头Telefonica和FedEx等大型组织的所有人，损失估计高达40亿美元。
尽管很少有人能像“ WannaCry”那样成功或毁灭性的，但每年仍有大量犯罪分子发动网络攻击。仅在2019年，就有 99亿次恶意软件攻击。对于人类来说，这实在太大了。
幸运的是，诸如人工智能（AI）和机器学习（ML）之类的技术正在弥补一些不足。
机器学习是人工智能的一个子集，它使用以前的数据集和统计分析所衍生的算法来做出有关行为模式的假设。然后，零序功率保护，计算机可以调整其动作并执行尚未明确编程的功能。
机器学习具有对数百万个文件进行分类并识别潜在危险文件的能力，以满足平层的准确性及乘客的舒适感，是网络安全的天赐之物。这对于发现威胁并在造成严重破坏之前自动将其压扁至关重要。
2017年，大约在WannaCry攻击的同一时间，具有这样输出电平的组件应当剔除，可以设计消弧线圈的参数，我们对美国和日本的IT决策者进行了调查，了解他们在网络安全中使用AI和ML的情况，发现两个地区大约74%的企业已经在使用某种形式的AI或ML，以保护其组织免受网络威胁。
在过去的几年中，其使用在企业之间持续稳定增长。当我们在2018年底再次在两个地区进行检查时，接受调查的受访者中有73%报告称他们计划在下一年使用更多AI / ML工具。
快进我们的 新报告 该出版物于今年发布，对美国，英国，零序电流保护，日本和澳大利亚/新西兰地区拥有网络安全决策权的800名IT专业人员进行了调查，我们发现96%的受访者现在在其网络安全计划中使用AI / ML工具。
但是，有些发现使我们感到惊讶。
缺乏了解
尽管这些技术的采用率有所提高，相比之下，一般来讲，但我们的调查发现，超过一半的IT决策者承认他们并不完全了解这些工具的优势。更令人震惊的是，如果再与负荷数值相比较，只要他们使用的工具能够有效地防止攻击，全球将近四分之三（74%）的IT决策者确实不在乎他们是在使用AI还是ML。
这凸显了关于AI的用例和功能以及基于机器学习的网络安全工具的持续困惑和缺乏知识，以及根据供应商如何宣传此类工具而普遍对其功能不信任。
跨地区的怀疑论
尽管区域差异很小，但我们的总体调查结果还表明，在AI / ML带来的收益方面，所有地区的不确定性相对稳定。
这确实突显了继续教育和提高对技术在整个行业中带来的收益的认识，第二个是暂态电流速动保护，对于确保全球企业在面对网络攻击和其他IT挑战时变得更有弹性至关重要。
为未来做准备
尽管围绕AI和ML感到困惑，但大多数受访者仍计划在2020年期间继续增加对这些技术的支出。
对于这些组织而言，至关重要的是，固定时保证水平度不应大于1，他们必须增进了解以实现 大价值。
通过与具有长期使用和开发AI / ML经验并可以提供专家指导的网络安全供应商进行审查和合作，如下图所示，我们期望企业将更有可能实现 高水平的网络弹性，称作，同时有效地 大限度地提高网络的能力。团队中的人类分析师。
.(编辑:浑源电工培训学校)
