主要观点：在复杂且不断演变的威胁环境中，网络安全对数字弹性至关重要，人工智能和机器学习在其中发挥关键作用。
关键信息：

• 各种复杂攻击需先进且对性能敏感的解决方案，人工智能和机器学习能提供有效保障数字系统安全的能力。
• 在勒索软件防御中，人工智能和机器学习系统可分析文件行为、检测异常加密活动等，减少损害。
• 低延迟、高性能的人工智能和机器学习系统革新了电子邮件安全，可抵御钓鱼等恶意活动。
• 随着攻击复杂性增加，对先进人工智能和机器学习系统的需求至关重要，如能分析大量数据检测异常。
• 以端到端加密的私人通信中，人工智能和机器学习系统可通过监测行为分析检测攻击。
  重要细节：
• 报告指出机器学习和深度学习在检测勒索软件方面有高兴趣。
• 论文提到利用机器学习通过自主特征共振提高勒索软件检测。
• Gmail 垃圾邮件过滤器依赖机器学习识别垃圾模式。
• 哥伦比亚大学等联合研究的论文指出大型语言模型带来检测数字欺骗的挑战。
• 2024 2 届网络弹性国际会议论文表明人工智能驱动的行为分析可有效检测钓鱼等欺骗策略。
• 论文描述机器学习模型在智能电网的网络攻击检测中的应用。