AI应用程序忽视了网络安全研究

网络物理系统，隐私，物联网（物联网）设备和加密构成了网络安全研究的大部分，该调查显示了1,200个全球研究项目。

然而，根据网络安全技术商业化公司填字游戏网络安全的综述，人工智能（AI）是来自研究的“表观遗漏”，包括欧盟项目支持超过1亿欧元的项目。

网络安全研究从2008年1月到2013年6月到2013年7月至2018年12月的比较显示，最受欢迎的网络安全研究区是网络物理系统（CPS），仅在该地区识别了100多个当前项目。

这些数据显示美国是CPS研究中最活跃的，重点是确保批判性国家基础设施。

隐私是另一个领先的研究领域，近年来隐私相关项目增长183％，而IoT元素的项目增加了123％，其中约有14％的当前项目拥有本隐私作为主要焦点领域。

在地平线上量子计算的承诺，研究表明，将该技术应用于未来加密的新项目涌入，近年来该研究领域的增加227％。

该研究揭示了地区之间的显着差异，欧盟专注于最大限度地减少对中小型企业（中小企业）的网络安全风险的暴露，而美国则更加注重网络安全的人类组成部分。

除了网络安全和网络物理系统中的人为因素外，美国的顶级项目资助领域还包括保护云，网络犯罪以及适用于科学研究界的大数据的隐私。

在英国，领先的研究垂直是关键的基础设施，并确保了卫生部门，每次有11个活动项目。英国项目的当前资金超过7000万英镑，在过去的五年中，Quantum和IoT相关项目多倍多。目前有九个新英国项目，专注于网络物理系统。

拥有最大资金的四个英国项目在安全可信赖的机器人学领域，大数据安全，云中的网络犯罪和云彩技术，用于安全通信。然而，最着名的英国下降在大数据项目中，已经下降了85％。

目前有一个加密焦点的52个全球项目，并且至少有39个当前的现场欧盟项目，其中包含了加密元素。在英国，该领域在过去10年中一直很强劲，2008年至2013年年中期的18个项目，而2013年中期的19个项目。

德国Ilube，CEO，CEO CIRTWNEREENURY表示，随着技术在日常生活的各个方面更深入地嵌入技术，保护关键基础设施从未如此强。

“然而，一个明显的遗漏是专注于应用AI技术在复杂的网络安全问题的应用中的研究。我们希望将来能够看到更多的内容，因为该行业致力于在不断发展的网络安全景观之后，“他说。

据John Tolbert，Kuppingercole的主要分析师John Tolbert，kuppingercole的牵头分析师John Tolbert，尤其可以帮助组织在kuppingercole的牵头分析师牵头分析师的情况下，有助于组织从Cyber​​威胁跟上网络威胁。

机器学习为网络安全发挥作用的几个地方，特别是在反恶意软件工具中，其中ML是“必须”的，因为现在每天都有数百万恶意软件变体，并且只有ML辅助恶意软件预防产品可以保持他于2018年11月讲述了KuppingercoleCyber​​安全领导山脉Submitin柏林的与会者。

ML发挥的其他领域，托尔伯特，与防火墙，Web应用程序防火墙和应用程序防火墙（API）网关通风ML可用于分析流量模式;威胁狩猎，其中ML可以增加能力以应对跨越巨大的数据数千个节点;数据治理，用于数据对象的自动分类;授权和访问控制策略，其中ML可以帮助分析访问模式并分析法规以自动生成规则和政策;并具有安全信息和事件管理[Siem] Anduser行为分析，其中M1可用于有效的基线和异常检测。

“目前的工具无法应对未知的攻击，这是AI和ML可用于增强这些工具的地方。与此同时，我们看到有助于组织遵守可以由人类审查的政策遵守法规的工具的出现，“他说。