目前，隨著計算能力、存儲能力和數(shù)據(jù)收集能力的迅速上升，人工智能在各個行業(yè)中應(yīng)用越來越廣泛。

一方面，數(shù)字化為銀行、貿(mào)易和醫(yī)療保健等各個行業(yè)帶來了巨大的優(yōu)勢，但同時，這些行業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)漏洞風(fēng)險，數(shù)據(jù)安全正成為數(shù)字時代企業(yè)的首要任務(wù)之一。

近年來，我們看到全世界的數(shù)據(jù)泄露事件急劇增加，不僅體現(xiàn)在數(shù)量方面，這些泄露事件也變得越來越復(fù)雜。隨著越來越多的企業(yè)采用數(shù)字技術(shù)和云解決方案，保證系統(tǒng)和流程以保護(hù)數(shù)據(jù)變得至關(guān)重要。問題出現(xiàn)了，那該如何解決呢?同樣的，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能正在改進(jìn)數(shù)據(jù)保護(hù)策略，以保護(hù)企業(yè)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。

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人工智能如何保護(hù)數(shù)據(jù)?

如今，黑客正在借助數(shù)據(jù)漏洞發(fā)動攻擊 ，因為許多企業(yè)使用相似的手動技術(shù)來檢測威脅數(shù)據(jù)的外部攻擊。但使用傳統(tǒng)技術(shù)可能很危險，因為在檢測時它們非常耗時，而且黑客會通過包含和訪問精密數(shù)據(jù)來處理漏洞。

風(fēng)險識別因素

為了消除這些風(fēng)險，企業(yè)正在深入挖掘人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理運(yùn)營中的使用。人工智能可用于預(yù)測采取防御性和攻擊性安全措施的風(fēng)險。在此之前，所有企業(yè)只需要覆蓋網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行端點保護(hù)。

隨著移動電話，平板電腦和智能手表等智能設(shè)備的出現(xiàn)，人工智能可以廣泛應(yīng)用于云網(wǎng)絡(luò)。危險識別應(yīng)用于更復(fù)雜的情況，這會增加由于攻擊速度加快而出現(xiàn)的安全性問題。工具數(shù)量越多，它就越能帶來更大的挑戰(zhàn)，因為它會擴(kuò)大攻擊面并提供更多數(shù)據(jù)來分析。

作為補(bǔ)充，在先進(jìn)技術(shù)的幫助下使傳統(tǒng)的安全措施自動化已經(jīng)成為必要。交互式人機(jī)學(xué)習(xí)引擎用于自動收集數(shù)據(jù)更有用，因為它們與業(yè)務(wù)臨界性相關(guān)，以便查看真正的威脅及其對業(yè)務(wù)的影響。例如，創(chuàng)新算法和人機(jī)交互的機(jī)器語言在對個人風(fēng)險做出反應(yīng)方面發(fā)揮著巨大的作用。

對未來的預(yù)測

對于許多企業(yè)而言，增加負(fù)責(zé)識別安全漏洞并對其進(jìn)行補(bǔ)救的安全團(tuán)隊是一件困難的事。通過使用基于風(fēng)險的網(wǎng)絡(luò)安全概念，企業(yè)可以啟用自動安全問題通知和人工交互式循環(huán)干預(yù)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護(hù)自動化。

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于縮短修復(fù)時間，但無法自動有效地保護(hù)企業(yè)免受網(wǎng)絡(luò)攻擊，有時，無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)可能導(dǎo)致系統(tǒng)疲勞。

不管我們愿不愿意承認(rèn)，我們已經(jīng)達(dá)到了這樣一個點，即人類無法有效地處理為安全而提供的海量數(shù)據(jù)，這一關(guān)鍵問題將我們帶到了人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)中。

為了最大限度地利用人工智能為安全行業(yè)服務(wù)，企業(yè)需要認(rèn)識到機(jī)器和人在最佳狀態(tài)下可以做什么。人工智能的進(jìn)步可以提供新的工具來防范數(shù)據(jù)威脅。

無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)和持續(xù)的再培訓(xùn)是很不錯的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以在系統(tǒng)中使用以防范網(wǎng)絡(luò)犯罪。但由于黑客并不會滿足于現(xiàn)狀，所以我們必須集中精力思考下一個將會被攻擊的地方在哪里，所以相關(guān)人員要保持學(xué)習(xí)態(tài)度，不斷增強(qiáng)人工智能在數(shù)據(jù)安全方面的能力。