超自动化对互联网和信息安全的主动危害。
超自动化依靠 AI 和 ML 来自行进行本应由人们进行的每日任务。因为欠缺网络安全专业技能，因而十分必须关心自动化的必要性。黑客攻击正变的愈来愈长久和优秀。互联网犯罪嫌疑人乃至逐渐利用人工智能技术开展高級社会工程进攻。
在如今的数据全球中，超自动化已从一种挑选转换为一种生存环境。它已变为一种更改公司的新工作方式。超自动化是一笔意外之财，它将持续对各个公司的网络安全造成充分危害。
机构常常应用成千上万的技术性，这种技术性是孤立无援的专用工具而不是集成化的。超自动化致力于降低这类“机构负债”，以提高使用价值和知名品牌。在网络安全的情况下，拼接在一起不但会使自然环境遭遇风险性，还会继续危害互联网防御者保护生态环境和以设备速率回应危害的工作能力。 62% 的企业不清楚她们最敏锐的数据信息在哪儿，这会造成网络威胁。
非传统安全感应器监测、很多馈送和威胁情报务必遮盖在互联网 COP(网络通用性实际操作图)中，便于为下一代系统软件和可使用的结果给予人工智能技术推动的可预见性模型。这也是超自动化如何防止网络安全的潜在性将来
疏松集成化的安全管理系统会引起系统漏洞，而超自动化则尝试在很大范畴内处理这个问题。展望未来，超自动化及其 AI 和 ML 有可能达到下一代安全性解决方法的要求。
根据共享资源相关潜在性影响的信息内容，可以很大程度地改善网络安全解决方法。例如，大部分网络安全服务平台可以鉴别与预约义阈值条件配对的事情并作出反映。
阀值报警的一个测试用例是避免勒索病毒的散播。例如，假如在已知的时间段内数据加密了 X 个文档，则可以执行自定脚本制作，该脚本可以终止特殊过程、禁止使用客户账号、调节防火墙设置或关掉受影响的网络服务器。这非常好，但它并无法阻拦进行进攻。超自动化实体模型可用以根据科学研究事情产生以前产生的情况来对事情开展调查取证剖析。搜集到的数据可以保证给应用同样系统软件的其他组织，而且根据自然选择学说全过程，它可以较为最多见的构造并挑选最有可能的事情缘故。如今，可以依据之前进攻以前产生的最有可能出现的情况来实行自定脚本制作，进而有可能阻拦进行进攻。
殊不知，为了更好地让系统可以真正的学习培训，掌握它的原理很重要，这代表着可以在控制自然环境(例如沙盒)中发觉进攻。这仅仅怎么使用超自动化来避免勒索病毒进攻的一个事例;可是，可以应用同样的全过程来鉴别范畴更广的进攻媒体。
大家仍在学习培训人工智能技术和人工神经网络，因而超自动化系统软件有时间被普遍选用。超自动化是难以避免的发展趋势，因为它迅速将变成紧跟快速发生的危害场景并填补 IT 安全性专业技术人员紧缺的唯一方式。