无论IT花费了多少金钱和精力来增强企业安全性，通过专注于IT安全的致命弱点

用户，网络攻击者都不会受到阻挠，而且似乎比以往任何时候都更加成功，尽管传统的安全措施已被证明无法有效地阻止幼稚或粗心的用户行为，但仍有合理的前景，那就是新一代的AI增强型安全系统将在自适应技术失败的情况下获得成功，确实使用数据驱动的机器和深度学习软件保护用户免受和有效的攻击，网络钓鱼电子邮件和消息的时机已经成熟。

电子邮件是数据和身份盗窃的门户

公司，政府和个人数据与身份的大规模盗窃，以及破坏性勒索软件和拒绝服务（DoS）攻击非常普遍，以至于很少成为头条新闻，但是看起来更深入，问题的范围也变得显而易见。

使用基于云的AI的电子邮件和文档安全性

AI正在进入大多数软件类别，包括消费者应用程序，IT基础架构管理和操作-因此，对电子邮件，协作和文件共享系统的增强保护非常适合数据分析和深度学习算法，几乎所有AI增强型安全产品一样，都是基于云的软件（SaaS），可与的云和本地电子邮件和协作产品。

1、自然语言处理可以将消息解析为上下文并发现语法错误，这些错误是来自不是英语为母语的外国来源的许多网络钓鱼攻击所共有的。

2、统计分析类似于用于垃圾邮件检测，以识别来自员工通常的交流圈子或其他异常情况之外的消息。

3、机器学习使用NLP饲料stylometry的语言风格研究和额外的文本分类模型来识别典型的通信模式和标志不寻常的信息进行进一步的分析

4、通过预训练的变压器网络进行深度学习，以进行内容汇总，情感分析和名称实体标识。

云服务作为新的安全骨干

1、异常安全使用行为建模，内容分析和图形/网络分析来标记网络钓鱼攻击，这些攻击可冒充可信任的协作者或使用其他欺诈性技术。

2、分析各种协作渠道，包括电子邮件。IM和云文件共享，以识别正常的消息传递流量并标记异常。它还包括一个检查模块，用于发现和阻止嵌入式恶意代码。

3、电子邮件模块，使用AI来了解电子邮件用户的行为的独特模式以及它们之间复杂的关系网，以识别网络钓鱼攻击，欺骗攻击和其他恶意电子邮件。

4、应用ML，统计启发法，内容检查和消息图分析来阻止网络钓鱼攻击，未经授权的数据交换和身份盗用。

5、趋势科技结合了AI，传统的恶意软件检测和URL扫描程序来发现网络钓鱼攻击和恶意内容。

协作和文件共享站点的安全性从来没有像现在这样重要，因为大多数员工通常在安全性较差的家庭环境中在公司局域网范围之外工作，我们必须不懈地提高我们的网络功能，包括高级威胁检测和渗透测试，以提供针对恶意软件，基于Internet的攻击，网络钓鱼电子邮件和其他威胁的额外保护。