關于用戶隱私以及組織如何保護個人信息安全的問題是長期以來的關注。隨著使更多的人上網，公共和私營部門組織都必須更加警惕地保護其網絡。

對于任何網絡或系統，前線防御職責都應由入侵檢測系統承擔，入侵檢測系統可以基于規則，也可以基于算法。基于規則的IDS(例如，鎖定期間的安全檢查點)會在允許所有流量通過之前，對所有流量進行一系列規則處理。另一方面，基于算法的IDS使用機器學習來根據流量動態創建新的檢測算法。

這兩種系統都可以分析并識別流量為好還是惡意，在保護系統或網絡免受攻擊中起著至關重要的作用。由于網絡安全團隊和網絡分子都可以使用先進的技術，因此當今許多IDS系統都基于AI。但是，隨著威脅的動態發展，為這些機器遵循一套規則變得越來越困難。這是讓機器自行處理編寫規則的地方。

人工智能驅動的入侵檢測

面對所有網絡攻擊和數據泄露，IT團隊正在轉向AI來加強其安全性工作。入侵檢測在AI方面的應用正在緩慢發展，全球有44%的組織在2018年開始使用某種形式的AI來檢測和阻止對其網絡的安全攻擊。雖然使用基于AI的IDS的數量應該要高得多，仍在積極發展中。

挑戰之一是對抗性AI。現代IDS擅長檢測常規入侵，但在對抗性AI攻擊方面卻無能為力，在這種攻擊中，攻擊者向AI訓練數據中注入了惡意輸入(錯誤的肯定和否定)。當正確的流量被誤標記為惡意流量并在進入系統之前被拒絕時，會發生誤報。錯誤否定的作用恰恰相反：惡意流量被認為是好的，并被允許進入系統。對抗性AI使用誤報和否定來欺騙系統，使惡意流量進入并滲透到網絡中。

隨著研究人員使用蜜罐式防御來增強用于欺騙技術的機器學習，與對抗性AI的斗爭目前正在有希望的發展。欺騙技術被定義為放置在網絡周圍戰略區域的誘餌系統或陷阱。這些誘餌或蜜罐吸引了攻擊者的注意力，這些攻擊者會侵入經過精心設計的網絡，以使攻擊者感到困惑。它們使對手更難找到真實資產所在的位置，并讓觀察者在攻擊者探查網絡時觀察其戰術。

現有欺騙技術的一個缺點是防御主要是靜態的，并且系統無法從先前的攻擊中學到任何東西。但是，啟用AI的對手會隨著時間的推移而學習，并且只要有足夠的時間和數據，就可以將蜜罐與真實資產區分開，并擊敗誘餌防御。