界定法律责任以及学习模型的可追

3 – 法律标准 网络安全法规可能并不总是充分考虑到人工智能的使用。这可能会造成复杂情况，特别是在数据管理和隐私、溯性和透明度方面。 事实上，人工智能在网络安全中的应用通常涉及敏感数据的收集、分析和存储。数据保护和隐私法规（例如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR））对数据的处理方式提出了严格的要求。

企业需要确保其人工智能

实践符合这些法规。 此外，一旦发生安全 电话号码库 漏洞或人工智能事故，可能会出现法律责任问题。法规并不总是明确谁应对人工智能故障负责，这可能导致法律纠纷。 最后，金融和医疗等行业的法规要求人工智能系统做出的决策必须可解释。人工智能，尤其是深度学习阶段，很难甚至不可能解释决策背后的原因，这可能与这些透明度要求相冲突。

零信任模型：以人为

本 即使有了人工智能作为盟友，与人相关的挑战仍然是网络安全的重要组成部分。虽然人工智能是一项宝贵的资产，但它并非自给自足。安全专家对于解释人工智能产生的结果、做出明智的、基于情境的决策以及根据每家公司的具体情况完善安全政策仍然至关重要。即使在人工智能驱动的环境中，人类的专业知识对于确保有效防范数字威胁仍然至关重要。

为了应对这些挑战，

最有效的解决方案是采用零信任模型。这种方法包括最初不信任任何程序，严格控制其活动并阻止任何未知元素。人工智能可以成为这种方法的强大盟友，但它不能独立或孤立地运作。 人工智能必须嵌入更广泛的政策框架中，其中包括安全专家的积极参与和持续警惕以保持最高级别的保护。这种技术与人工监视的结合是应对现代网络安全复杂挑战的最可靠方法。

结论 人工智能确实是

加强网络安全的关键 设计如何推动数字产品创新并提高投资回报率 驱动因素。然而，人工 智能的使用必须经过深思熟虑，与强大的安全实践相协调，并彻底了解每家公司的独特需求和风险。通过采取这种平衡的方法，我们可以满怀信心地为数字化未来做好准备，充分利用人工智能的优势，同时保持强大的安全性，以应对网络安全的持续挑战。 Nucleon Security 提供基于零信任范式和人工智能模型的先进端点检测和响应 (EDR) 解决方案，提供全面的保护方法。

这种检测和分析方

法旨在预测和应对所有威胁，即使是最 中国电话号码 现代和最复杂的威胁。 决定在 OVHcloud 基础设施上托管 Nucleon Security 解决方案源于保证最佳主权和安全性的愿望。作为该领域的领导者，OVHcloud 托管服务提供强大而可靠的基础设施，满足最高的数据保护标准，同时保留我们完全独立构建项目所需的灵活性。