网络攻击事件频传，手法花样百出，使得**防御技术也必须不断与时俱进。 有鉴于此，网络**业者正大举投资人工智能(AI)、机器学习(Machine Learning)等技术，盼藉此提升应对网络**威胁的能力，这个趋势将使得全球对大数据(Big Data)、人工智能与数据分析技术的投资额持续攀升，到2021年时，将上看960亿美元。
ABI Research产业分析师Dimitrios Pavlakis表示，我们正处于人工智能****的中心，这将会推动机器学习解决方案快速成为在**信息、事件管理(SIEM)之后的新标准，*终将在未来五年内，取代一大部份传统防病毒软件和以签名为基础的资安系统。
ABI Research发现，政府、国防、银行和技术市场部门是驱动机器学习技术的主要推手与用户。 用户和实体行为分析(User and Entity Behavioral Analytics, UEBA)与深度学习算法设计正逐渐成为网络**产品中*突出的两个技术，许多新创公司都将重心放在相关领域。 现有的防病毒软件厂商，如赛门铁克(Symantec)，则会逐渐把资安解决方案从高度训练监督模式改成无监督或半监督模式，以因应变化多端的威胁。
以企业为中心的公司像是IBM，大刀阔斧改变企业体系，将机器学习技术导入每个市场部门，从医疗保健至企业分析与网络**等领域。 诸如Gurucul，Niara，Splunk，StatusToday，Trudera和Vectra Networks等公司也正在尝试在用户和实体行为分析的**应用中占据**地位。 其他市场参与者如Deep Instinct和Spark Cognition正在采用更多的特征无关(Feature-agnostic)模式、深度学习和自然语言处理。
整体而言，Pavlakis表示，这种根本性的转变已经在进行，而机器学习的扩散也促使资安领域的新创公司如雨后春笋般出现，例如JASK这家聚焦在SIEM补充网络使用分析的新公司。 机器学习技术甚至还开拓出应用保护这个新的资安领域，并促成新创公司Sqreen的诞生。
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