人工智能和机器学习在数据安全中的应用

人工智能(AI)和机器学习(ML)在数据安全方面的应用，对各种规模的企业来说都是一件幸事，可以确保信息安全免受任何外部威胁。

人工智能是一种专注于制造可以辅助和自动化流程的智能机器的技术。在算法的帮助下，人工智能试图让软件像人类大脑一样思考。简单来说，人工智能的使命就是在机器中实现人类智能。机器学习是人工智能的一个子集;其允许机器在不需要提供算法的情况下，准确预测结果，并从用户那里学习他们期望它如何运行。机器学习的主要任务是研究算法，使机器能够接收信息和统计分析数据，并提供可接受的输出。随着输入数据来源的增加，行业先驱们仍在努力确保信息的足够安全性。

图片来源: SAS

数据被认为是组织拥有的最重要的资产之一。因为企业存储从客户凭证到员工数据库，再到过去企业的所有类型的信息，而这些信息是组织不希望公开的。当这些信息被黑客攻击时，可能会对组织的声誉造成严重的损害。数据安全中的人工智能和机器学习技术可以帮助组织实现保护其信息的目标。企业数据安全面临的挑战

图片来源: Thales

当一个组织专注于从众多来源收集信息，并利用这些信息来获取洞察力以增加其销售额时，威胁就会接踵而至，并设法制造问题，导致黑客发现漏洞。组织在确保数据安全方面面临的一些主要挑战始于其员工。当员工访问可疑网站或点击受感染链接时，存储在其系统中的信息就会被泄露。这样的点击通常会导致网络感染，使企业容易受到进一步入侵。除了员工之外，企业还经常面临安全系统不达标的挑战，导致后门打开，从而被黑客窃取信息。即使在更新了软件系统之后，企业仍然面临不可避免的信息泄露问题;这是因为组织无法持续检查其安全系统的运行情况。人工智能和机器学习在数据安全方面的优势

人工智能和机器学习是IBM Watson等公司正在利用的技术，并正在帮助其他组织提高数据安全性。这些技术专注于攻击实施的早期阶段检测威胁。IBM QRadar是由Watson提供支持的顾问，可帮助企业挖掘隐藏的风险，并提供有效的见解。使用人工智能和机器学习，企业可收到关于如何以及何时需要人为中断的通知，以防止系统被牺牲。人工智能在网络安全中至关重要，因为在其的帮助下，对网络攻击的响应时间正在大幅度缩短。由于现代企业从众多来源积累数据，因此确保信息安全对企业来说是至关重要的。数据安全中的人工智能和机器学习可以帮助安全分析师减少当局防止数据被盗窃所花费的时间。人工智能和机器学习通过使用提供给其的算法来保护信息，还可以了解具体的威胁是如何分类的。借助此类技术，可以快速扫描系统的异常行为，并确定这些异常是否属于潜在威胁。除了扫描异常情况之外，这些智能系统还能够提醒专家进行干预并控制情况。首席技术官和首席信息官现在应该专注于如何利用这些技术来提高组织中的数据安全性。除了利用这些技术，当局还应该关注如何培训员工，以确保他们不会访问伪装成合法网站的恶意网站。此外，如果已经在利用某些类型的人工智能和机器学习启用的数据安全措施，那么就应该寻找可以更新现有系统的方法，以提高安全级别。