人工智能模型在网络安全中的一个重要应用是检测潜在的安全威胁、漏洞和恶意活动，以便在造成任何伤害之前阻止它们。例如，AvataIntelligence公司使用机器学习和安全来预测未来的恐怖主义威胁，而DeepInstinct则使用预测分析来检测已知恶意软件代码的变化。
据了解，最新一代的 Intel 处理器（包括 Xeon 芯片）和 AMD 在 Linux 上的旧微架构很容易受到绕过现有“Spectre”缓解措施的新推测执行攻击。
近日，谷歌DeepMind研究团队开发出一款名为SynthID-TextAI的文本水印技术，可用于标记人工智能系统（AI）生成的文本。这一水印系统首次在大规模的实际应用中投入使用，覆盖数百万用户，引起了广泛关注。
长期以来，企业在实现平台化的支持方面始终感到困惑不解，然而人工智能（AI）的出现为企业提供了一个重新审视并整合网络与安全平台的新契机。
勒索软件通过加密用户数据或锁定用户设备的方式，迫使受害者支付赎金以恢复访问权限，这种犯罪行为不仅给个人用户带来损失，也让企业面临巨大的运营和财务风险。
IAM有一个致命的盲区：非人类身份（NHI）。当数字系统需要访问和权限时，它们也需要凭据，就像人类一样。这些非人类身份（NHI）允许复杂系统的许多组件协同工作，但同时也带来了重大的安全问题。
