超自动化对网络和数据安全的积极影响。
超自动化依赖 AI 和 ML 来自动完成本该由人类完成的任务。由于缺乏网络安全技能，因此非常需要关注自动化的重要性。网络攻击正变得越来越持久和先进。网络犯罪分子甚至开始利用人工智能进行高级社会工程攻击。
在当今的数字世界中，超自动化已从一种选择转变为一种生存条件。它已成为一种改变企业的新工作方式。超自动化是一笔意外之财，它将继续对每个企业的网络安全产生积极影响。
组织经常使用无数的技术，这些技术是孤立的工具而不是集成的。超自动化旨在减少这种“组织债务”，以提升价值和品牌。在网络安全的背景下，拼凑在一起不仅会使环境面临风险，还会影响网络防御者保护环境和以机器速度响应威胁的能力。 62% 的公司不知道他们最敏感的数据在哪里，这会导致网络威胁。
非传统传感器遥测、大量馈送和威胁情报必须覆盖在网络 COP(网络通用操作图)中，以便为下一代系统和可操作的结论提供人工智能驱动的可预测性建模。这是超自动化如何防止网络安全的潜在未来
松散集成的安全系统会引发漏洞，而超自动化则试图在更大范围内解决这个问题。展望未来，超自动化以及 AI 和 ML 有可能满足下一代安全解决方案的需求。
通过共享有关潜在威胁的信息，可以极大地改进网络安全解决方案。例如，大多数网络安全平台可以识别与预定义阈值条件匹配的事件并做出反应。
阈值警报的一个用例是防止勒索软件的传播。例如，如果在给定的时间范围内加密了 X 个文件，则可以实施自定义脚本，该脚本可以停止特定进程、禁用用户帐户、调整防火墙设置或关闭受影响的服务器。这很好，但它并不能阻止发起攻击。超自动化模型可用于通过研究事件发生之前发生的事件来对事件进行取证分析。收集到的信息可以提供给使用相同系统的其他组织，并且通过自然选择过程，它可以比较最常见的结构并选择最可能的事件原因。现在，可以根据上次攻击之前发生的最有可能发生的事件来执行自定义脚本，从而有可能阻止发起攻击。
然而，为了让系统能够真正学习，了解它的工作原理很重要，这意味着能够在受控环境(例如沙箱)中发现攻击。这只是如何使用超自动化来防止勒索软件攻击的一个例子;但是，可以使用相同的过程来识别范围更广的攻击媒介。
我们仍在学习人工智能和机器学习，因此超自动化系统有时间被广泛采用。超自动化是不可避免的趋势，因为它很快将成为跟上迅速出现的威胁情景并弥补 IT 安全专业人员短缺的唯一途径。
