在过去的一年里，人工智能已经成为我们日常生活的重要组成部分，它带来了各种积极和消极的影响。一方面，一些算法被设计来执行一系列主要与营销相关的任务，这可能是技术领域之外的个人最能理解的。想想在YouTube上规划你的抖音订阅源和个性化建议的算法。根据虚拟地图、你的车辆和目前的交通情况，计算你早上最快通勤速度的人工智能也相当明显，引起了媒体的关注。
1改进的网络威胁检测
首先，人工智能和机器学习算法具有无与伦比的检测模式和偏离模式的能力。例如，当您部署人工智能来监控您的公司网络时，它会为网络中的每个用户创建一个活动配置文件。他们访问哪些文件，使用哪些应用程序，何时何地访问？如果行为突然改变，用户将被标记为深度扫描。这是对威胁检测的一大改进。目前，在攻击被发现之前，已经浪费了很多时间。根据IBM 2020年的数据泄露报告，企业平均需要280天来检测和遏制泄露。黑客有足够的时间造成大规模的破坏。
人工智能缩短了那段时间。它立即突出违规行为，使企业能够快速遏制违规行为。然而，与此相关的一个主要问题是，一些清洁行为可能看起来有问题，但实际上存在很大的风险。当前一代基于机器学习的威胁检测算法几乎完全依赖于神经网络的适应性，或多或少复制了人类思维模式的感知功能。
2增强型生物特征认证
弱密码通常会破坏企业和个人的漏洞。理论上，复杂的密码比熵低的密码提供更高的保护级别。例如，破解者可以立即破解只有六位数字的密码(想想“123456”)。相比之下，假设用于显示密码的哈希算法从未将其显示为明文，则同样的破解程序需要400年才能破解由10个数字、大小写字母和符号组成的密码。
使用双因素身份验证(2FA)，您需要通过第二个设备的身份验证才能登录，这在理论上让您更加安全。然而，很多人不愿意做额外的工作，这可能解释了为什么这么多密码非常简单。因此，去年最常见的密码仍然简单得可笑。Qwerty和密码实际上是作为2021年的登录凭证使用的，一年之内是否会更改值得怀疑。
3更好的网络钓鱼防护
从表面上看，网络钓鱼应该是一种死形式的社会工程，因为大多数网民比过去更熟悉这些类型的潜在攻击。然而，网络钓鱼仍然是一种非常有效的网络攻击策略。事实上，最近的数据显示，91%的网络攻击始于网络钓鱼电子邮件。
这是因为现代网络钓鱼攻击比419诈骗复杂得多，419诈骗似乎主要来自尼日利亚联邦共和国。他们利用了网飞和亚马逊等热门平台的会员资格，就像他们的工作关系一样。在新冠肺炎疫情期间，大量关于世卫组织和刺激检查的网络钓鱼电子邮件充斥互联网。困难在于，网络钓鱼攻击现在如此真实和多样，以至于没有人能够跟踪它们。然而，人工智能代理可以做到这一点，而且这些很可能在未来一年成为越来越多的苦差事。
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