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用于这些解决方案，因为它们可以有效防御网络威胁。借助人工智能，我们可以增强传统的安全措施，更有效地保护我们的数字环境。 首先，我们拥有人工智能驱动的威胁情报系统。这些技术可以以惊人的速度分析大量数据以识别潜在威胁。一个例子是用于云安全的 IBM Watson，它利用机器学习和自然语言处理来感知、预测和缓解安全威胁。

接下来是用户和实体行为分析 (UEBA)。这些系统使用 比特币数据 机器学习算法来学习和理解组织网络内的正常用户行为模式。当发生异常时（例如用户访问他们通常无权访问的敏感数据），系统会发出警报。Splunk用户行为分析就是这样一种使用 AI 技术的工具。 第三，我们拥有自动化风险管理工具，可以使用人工智能监控整个组织数字环境中的各种风险因素。

例如，Brinqa 的网络风险管理平台使用机器学习算法通过分析过去的事件来预测未来的漏洞。 最后，但并非最不重要的是，基于人工智能的深度伪造检测工具的概念，它有助于识别被操纵的媒体内容。随着深度伪造变得越来越复杂，这些工具对于检测任何篡改音频或视频文件的行为至关重要。微软的视频认证器就是这样一种工具，它提供了数字内容是否被人为操纵的百分比概率。