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超自動化對網絡和數據安全的積極影響。

超自動化依賴 AI 和 ML 來自動完成本該由人類完成的任務。由于缺乏網絡安全技能，因此非常需要關注自動化的重要性。網絡攻擊正變得越來越持久和先進。網絡犯罪分子甚至開始利用人工智能進行高級社會工程攻擊。

在當今的數字世界中，超自動化已從一種選擇轉變為一種生存條件。它已成為一種改變企業的新工作方式。超自動化是一筆意外之財，它將繼續對每個企業的網絡安全產生積極影響。

組織經常使用無數的技術，這些技術是孤立的工具而不是集成的。超自動化旨在減少這種“組織債務”，以提升價值和品牌。在網絡安全的背景下，拼湊在一起不僅會使環境面臨風險，還會影響網絡防御者保護環境和以機器速度響應威脅的能力。 62% 的公司不知道他們最敏感的數據在哪里，這會導致網絡威脅。

非傳統傳感器遙測、大量饋送和威脅情報必須覆蓋在網絡 COP(網絡通用操作圖)中，以便為下一代系統和可操作的結論提供人工智能驅動的可預測性建模。這是超自動化如何防止網絡安全的潛在未來

松散集成的安全系統會引發漏洞，而超自動化則試圖在更大范圍內解決這個問題。展望未來，超自動化以及 AI 和 ML 有可能滿足下一代安全解決方案的需求。

通過共享有關潛在威脅的信息，可以極大地改進網絡安全解決方案。例如，大多數網絡安全平臺可以識別與預定義閾值條件匹配的事件并做出反應。

閾值警報的一個用例是防止勒索軟件的傳播。例如，如果在給定的時間范圍內加密了 X 個文件，則可以實施自定義腳本，該腳本可以停止特定進程、禁用用戶帳戶、調整防火墻設置或關閉受影響的服務器。這很好，但它并不能阻止發起攻擊。超自動化模型可用于通過研究事件發生之前發生的事件來對事件進行取證分析。收集到的信息可以提供給使用相同系統的其他組織，并且通過自然選擇過程，它可以比較最常見的結構并選擇最可能的事件原因。現在，可以根據上次攻擊之前發生的最有可能發生的事件來執行自定義腳本，從而有可能阻止發起攻擊。

然而，為了讓系統能夠真正學習，了解它的工作原理很重要，這意味著能夠在受控環境(例如沙箱)中發現攻擊。這只是如何使用超自動化來防止勒索軟件攻擊的一個例子;但是，可以使用相同的過程來識別范圍更廣的攻擊媒介。

我們仍在學習人工智能和機器學習，因此超自動化系統有時間被廣泛采用。超自動化是不可避免的趨勢，因為它很快將成為跟上迅速出現的威脅情景并彌補 IT 安全專業人員短缺的唯一途徑。