假如我们需要任何具体的事实来证明技术的迅速进展，那算是Elon Musk和Mark Zuckerberg之间对于人工智能的辩论。你的两个最伟大的基准看到一具与爱越来越近的世界，他们对那个咨询题有彻底不同的看法。一种看法以为这是一种惊险，需要经过条例加以防范（Elon Musk），另一种看法以为这是一具改进的机遇（Mark Zuckerberg）。然而，在这场辩论开始和技术然后进步的并且，DDoS防御，还有其他技术，在AI之前的步骤，我们基本在一起产生巨大的工作空间变化：IOT和MACHINE学习。您要公布帖子的论坛是一具我们比以往任何时候都更接近于有一具适合我们具体需要的办公室，关心我们不白费时刻在进程中，DDoS防御，在空间、装置和人员流淌的地点。但怎么做到这一点？现实事情是，经过传感器、应用程序和背景计算机，基本有大概创建一具工作空间，使用不同的发射机，从职员的工作区，您的设备连接到公司网络或传感器，识别我们到达办公室并预备了一切（灯和计算机启动，房间间为使我们的经验最佳和流畅而预备好的会议和其他会议。正如技术检测到我们到达大楼一样，它也懂我们啥时候离开；这使我们可以自动结束会议，确保任何人都无法获得数据。机器学习：有学习和改进能力的技术不断监测公司网络和Machine Learning算法的进展事情是安全方面基本取得的发展。这有助于确定用户和整个组织怎么使用数据和设备（存取行为、应用程序的使用、数据的使用和网络通信行为）。一旦确定了通常的行为，Machine Learning算法就学会怎么区分大概的外部和内部威胁。信息技术部能够利用这一工具作出更迅速、更基于证据的决定，例如：利用颗粒政策操纵来减轻或彻底制止威胁，允很多因素认证，记录取户会议，建立更严格的数据访咨询限制，DDoS防御，锁定可疑的应用程序，培训用户，DDoS防御，以及其他大概的行动。IOT和MACHINE LEARNING有特别多东西能够提供给多个纵向产业的企业和机构，如此它们就能够停止对工艺的关注，并专注于它们真正应该做的情况：它们的工作、业务、热情。然而，欢迎举行如此的辩论，使我们可以肯定，我们往后的步骤将使我们可以建设积极的变革。

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