數(shù)據(jù)安全現(xiàn)在比以往任何時候都更加重要。諾頓最近的一份報告稱，從一次典型的數(shù)據(jù)泄露中恢復(fù)的全球成本為386萬美元。研究還得出結(jié)論，從數(shù)據(jù)泄露中恢復(fù)過來需要整整196天。更新現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案并實施每一個可能適用的安全層并不能確保您的數(shù)據(jù)是防泄漏的。

進入2020年，業(yè)務(wù)和技術(shù)分析師預(yù)計AI和機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用將會加速發(fā)展。這意味著安全專業(yè)人員將需要快速掌握AI驅(qū)動的企業(yè)風(fēng)險。

以下是來自領(lǐng)先安全領(lǐng)域的資深人士對AI如何在現(xiàn)在和將來為網(wǎng)絡(luò)安全提供幫助的一些想法：

自動檢測

人工智能（機器學(xué)習(xí)）可以幫助公司快速識別威脅并找到潛在風(fēng)險之間的聯(lián)系，從而消除流程中的人為錯誤。人工智能（機器學(xué)習(xí)）可以適應(yīng)和學(xué)習(xí)經(jīng)驗和模式，而不是因果關(guān)系。今天，機器學(xué)習(xí)使機器自學(xué)成為可能。這意味著他們可以創(chuàng)建用于模式識別的模型，而不必等待人類開發(fā)它們。在開始采取適當(dāng)?shù)难a救措施之前，訓(xùn)練過的AI可以利用推理來確定各種風(fēng)險，例如可疑地址，奇怪文件等。

異常檢測

人工智能大大提高了識別網(wǎng)站可疑問題所需的時間。例如，在2016年，Google每周將大約20，000個包含惡意軟件的網(wǎng)站列入黑名單，并將50，000個針對網(wǎng)絡(luò)釣魚欺詐的網(wǎng)站列入黑名單。同樣，開發(fā)人員也在利用人工智能來識別那些在網(wǎng)站上有不良意圖的人。這一過程被稱為異常檢測，有多種用途，其中網(wǎng)絡(luò)安全位居榜首。根據(jù)人工智能技術(shù)，程序可以在短短幾秒鐘內(nèi)分析大量訪客，并根據(jù)他們的威脅級別和行為對其進行分類。

更好的監(jiān)視，搜索和分析

人工智能使公司和組織在其安全環(huán)境中擁有更大的可見性，并使它們能夠提前應(yīng)對威脅。由AI驅(qū)動的狩獵技術(shù)可以確定組織是否受到攻擊，以便組織可以做好準備。

安全認證

如果你的網(wǎng)站需要訪客登錄，需要輸入表單，或者需要在網(wǎng)站后端提供另一層安全保障，人工智能可以更好地以最大的安全性進行認證。確保安全身份驗證的一種方法是通過物理身份驗證，其中人工智能使用不同的特征來識別一個人。例如，智能手機可以使用指紋掃描儀和面部識別來讓你登錄。這背后的過程需要程序分析關(guān)于你的臉和手指的主要數(shù)據(jù)點，以辨別登錄是否真實。除此之外，人工智能還可以研究其他因素，以確定某個特定用戶是否被授權(quán)登錄某個技術(shù)設(shè)備。這項技術(shù)會檢查你輸入按鍵的方式、打字速度和拼寫時的錯誤率。

更快的響應(yīng)時間

人工智能可以處理大量非結(jié)構(gòu)化信息，從而以更高的效率提供見解。更重要的是，機器學(xué)習(xí)、人工智能可以更快地學(xué)習(xí)模式，從而加快響應(yīng)時間，使其更快、更容易地在威脅造成問題之前阻止它們。一些領(lǐng)先的公司（例如IBM）正在網(wǎng)絡(luò)安全中使用認知技術(shù)和AI，以使它們能夠快速識別威脅并做出相應(yīng)的響應(yīng)。

無差錯的網(wǎng)絡(luò)安全：與人類不同，人工智能在執(zhí)行重復(fù)的任務(wù)時不會感到疲倦或無聊。因此，人為錯誤的風(fēng)險大大降低。但是，人類需要與人工智能合作才能獲得更好的結(jié)果。毫無疑問，人類提供了機器缺乏的常識和理性。但是，在非標準情況下，由AI設(shè)計的應(yīng)用程序是更好的決策者。

最后

人工智能和機器學(xué)習(xí)工具可以大大幫助打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪。人工智能目前的關(guān)鍵作用是減輕人類網(wǎng)絡(luò)安全工程師的工作負擔(dān)，處理人類無法足夠快（或無法足夠準確）地應(yīng)對的深度和細節(jié)。機器學(xué)習(xí)技術(shù)的進步意味著人工智能應(yīng)用程序也能自動適應(yīng)威脅的變化，并在出現(xiàn)問題時及時發(fā)現(xiàn)問題。