当代机构一直面临利用互连系统中弱点的欺诈活动。确保黑客和其他网络犯罪分子未经授权访问的关键数据需要应用可靠的网络安全协议。随着网络威胁的数量和复杂性继续增长，需要创新的预防策略。这项研究的目的是研究机器学习（ML）与网络威胁智能（CTI）之间的相关性，以改善网络安全策略。对于检测异常，恶意软件的分析以及威胁的预测，ML技术在包括零售，金融，医疗保健和网络安全等行业中是必不可少的。通过采用关键威胁信息（CTI），安全团队可以对对手策略和加强防御措施有全面的了解；因此，他们在主动防御中起着关键作用。ML和CTI的集成通过自动化数据的获取，处理和分类来促进详尽的分析。然而，当面对诸如风险评估，精确数据的要求以及机器学习实施诸如诸如风险评估的问题之类的问题时，就会出现障碍。在本文中，我们对有关网络威胁智力（CTI）可视化的当前文献进行了广泛的研究和机器学习的利用（Ml。因此，该报告以分析紧急威胁，AI和ML在网络威胁智能领域的潜在应用以及机器学习对改善网络安全的关键贡献的结论。