在超互联的数字世界中，组织需要处理来自不同系统的海量数据，以检测异常、定位漏洞并先发制人。与大多数人工跟踪方法不同，基于AI和ML的系统可以每天监控数百万个事件，并促进及时的威胁检测以及适当和快速的响应。　　人工智能算法是基于过去和当前的数据开发的，用于定义“正常”，并可以识别偏离该“正常”的异常。然后，机器学习可以从这些模式中识别威胁，还可以用于评估和分类恶意软件，并进行风险分析。　　人工智能算法可以跟踪和记录甚至是**小的异常，并且具有更快的学习曲线，可以更好地理解和分析用户行为。因此，它减少了安全团队的工作量，安全团队随后可以专注于需要更高认知性能的事件，因为算法可以识别和过滤错误警报。　　组织还可以通过使用人工智能系统将平均检测时间和平均响应时间从几天减少到几分钟，从而在早期阶段阻止任何损害。　　安全自动化　　安全任务和过程的自动化有助于改善组织的整体安全态势，并将自身从确定性企业转变为认知企业。它有助于收集和关联安全数据，检测现有的危害，并以比人类可能更快的速度生成和实施保护。　　自动化可以帮助以时间敏感的方式处理复杂的安全过程，同时避免手动错误和法规遵从性问题，并减少IT资