机构名称：
¥ 7.0
网络安全的演变刺激了自动威胁狩猎作为AI驱动威胁情报领域中的关键范式的出现。这篇评论通过自动威胁狩猎的复杂景观导航，探索其在强化网络防御机制中的重要性和关键作用。深入研究人工智能（AI）和传统威胁情报方法论，本文描述了自主方法在打击当代网络威胁时的必要性和演变。通过对基础AI驱动的威胁情报的全面探索，审查突显了AI和机器学习对常规威胁情报实践的变革性影响。它阐明了概念框架的基础，这些概念框架是狩猎自动威胁，聚焦其组成部分以及在威胁狩猎过程中的无缝集成的概念框架。此外，审查将部署在自动威胁狩猎中的最新AI技术审查，从机器学习模型（监督，无监督和强化学习）到自然语言处理（NLP），情感分析和深度学习体系结构。关于挑战的有见地的讨论，包括AI驱动模型中的可伸缩性，解释性和道德考虑因素丰富了话语。此外，通过阐明案例研究和评估，本文展示了现实世界的实施，强调了成功的故事以及采用AI驱动威胁情报的组织所学到的经验教训。总而言之，这篇综述巩固了关键的见解，强调了自治威胁追捕网络安全的实质含义。它强调了持续研究和协作努力在利用AI驱动方法的潜力以强化网络防御措施免于不断发展的威胁方面的重要性。
AI驱动威胁情报的未来范式
主要关键词
相关文件推荐
