引言：在一个充满不确定性的时代，确保数据和资产的完整性比以往任何时候都更加重要。
2020年，澳大利亚的金融机构重新成为人们关注的焦点。新冠肺炎的肆虐给经济发展带来了不可估量损失。为了缓解经济下行给生活就业带来的压力，贷款机构从中发挥了关键作用：与联邦政府合作，支持生计和生活受到严重影响的企业和个人。
如果没有稳定的金融体系，金融机构就不可能对即将成为我们这个时代最严重的经济危机做出如此及时和大规模的反应。
在当今的数字时代，该系统的稳定性在很大程度上取决于金融机构抵御网络攻击的能力，以及保护资产和数据免受恶意攻击和入侵的能力。
资产和数据一直是黑客有利可图的目标，在新冠肺炎爆发期间，资产和数据受到前所未有的威胁，因为全球的黑客和网络犯罪分子都在利用这场危机带来的混乱和不确定性牟利。
对金融机构的攻击可以有多种形式。内部威胁就是其中的一种方式。这种威胁通常来自于管理层，他们通过挪用公款、窃取和出售个人数据等非法活动来中饱私囊。使用传统的安全解决方案很难监控到这种威胁，特别是考虑到犯罪者可能拥有对系统和数据的合法访问权。
更具破坏性的是分布式拒绝服务攻击，它可以使关键系统瘫痪，阻止客户完成交易或访问其帐户。此类事件可能对业务造成严重干扰，并对企业声誉造成重大损害。在如今的数字时代，即使是几个小时的停机时间，损失也是难以估量的。去年10月，中国男篮(CBA)的一次系统中断让数百万客户无法转账和收取资金，有些甚至超过了24小时。
网络钓鱼活动是金融业的又一个永恒的威胁，钓鱼活动可能导致凭证泄露和恶意软件渗透等破坏性后果。
与此同时，对于经验丰富的攻击者来说，社交工程意味着一种有效的、低技术渗透的方法。这些攻击者可能会花数月时间研究和培养目标，以增加目标无意中泄露敏感信息或授权进行欺诈交易的几率。
人工智能(AI):金融业网络安全问题的更佳选择?
基于人工智能(AI)是个极好的网络安全解决方案，使网络管理员和安全专家可以领先于那些企图破坏业务运营并窃取客户敏感数据的攻击者。
该技术的优势源于其从金融机构拥有的大量数据中“学习”的能力。AI可以被训练，用以分析行为模式，以快速识别可疑异常，加快响应时间并使网络安全管理所需的许多重复性任务和流程自动化。
自然语言处理（NLP）– AI的一个子领域，以及行为分析可以帮助识别网络钓鱼电子邮件。可以使用数据集训练AI模型，以识别、隔离和删除受感染的附件。此外，NLP可进行文本的语义分析，以识别恶意意图和与黑名单相关的网站及电子邮件地址。
提高防御机制的效率，同时将日常工作量减少到最低限度，可以使安全专家腾出时间专注于那些需要人工监督和判断的活动。
降低澳大利亚重要行业的网络风险
最近发生的事件凸显了稳定和健全的银行体系，对澳大利亚社会以及该国艰难的经济的重要性。由于其金融服务机构处于举足轻重的地位，拥有保护核心系统和数据的强大的企业级解决方案变得前所未有的重要。在这种背景下，采用以AI为基础的安全解决方案的机构可以更好地保护其资产，甚至可以抵御经验丰富的攻击者发起的攻击。
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