所有安全問題均源於人（包含人創造或操控的軟硬體）的社會行為，網路安全同樣源於人的網路社會行為。AI技術可以有效支撐網路社會工程計算學的研究與發展，實現網路社會行為的採集、分析和態勢感知，從根源上解決網路安全問題。

Al和機器學習是有效檢測和防範駭客侵入，並及時消除危險。這兩項技術對網路增加了安全性。人工智慧和機器學習能分辨駭客入侵，間諜偷拍，惡意軟體的功擊。很好的對網路進行保障。這一新技術也不斷在更新進步。時時要超越這些惡意軟體的進度。

多養幾個駭客。網路攻擊在超級大國美麗堅仍是頭疼不已，到目前為止，美在野黨仍懷疑普京暗中操縱影響了特沒譜的當選。

籠統的說，網路安全中只要能夠提供大量資料，就可以利用AI和機器學習對網路安全進行強化。實際上，在很多網路安全的應用中發揮了重大作用。例如，網路流量分析中，透過AI方法可以提升對攻擊行為分析的準確率；在惡意檔案檢測中，透過對大量惡意樣本的學習，有助於判斷新檔案是否是惡意檔案。AI技術的發展也推動了網路安全的進步，研究者和安全廠商廣泛的把深度學習、增強學習等技術用在風險分析、溯源、樣本分類等任務中。然而，受限於AI技術的發展，網路安全的智慧化還有很長的一段路要走。