人工智能是一项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脑一样思考。简单地说，人工智能的使命就是在机器中实现人的智能。机器学习是人工智能的一个子集；它允许机器准确地预测结果并从用户那里学习他们期望它如何表现而无需输入算法。机器学习的主要任务是研究使机器能够接收信息并对数据进行统计分析并提供可接受输出的算法。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充分安全。数据被认为是组织拥有的最重要的资产之一。因为企业存储了所有类型的信息，从客户凭证到员工数据库，再到组织不想公开的过去的业务。当这些信息被黑客攻击时，可能会对组织的声誉造成严重损害。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其保护信息的目标。企业数据安全面临的挑战当一个组织专注于从众多来源收集信息并使用这些信息来获得洞察力以增加其销售额时，威胁就会随之而来并找到制造问题的方法，从而导致黑客发现漏洞。组织在确保数据安全方面面临的一些主要挑战始于员工。当员工访问可疑网站或点击受感染的链接时，存储在其系统中的信息可能会受到损害。此类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，企业经常面临不合标准的安全系统的挑战，为黑客窃取信息留下后门。即使更新了软件系统，企业仍然不可避免地面临信息泄露的问题；这是因为组织无法持续检查其安全系统的运行情况。AI和机器学习对数据安全的好处AI和机器学习是IBMWatson等公司正在利用并帮助其他组织提高数据安全性的技术。这些技术侧重于在攻击实施的早期阶段检测威胁。IBMQRadar是Watson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，可以通知企业如何以及何时需要人为干扰以防止系统被牺牲。人工智能在网络安全中至关重要，因为在它的帮助下，对网络攻击的响应时间正在大大缩短。随着现代企业从众多来源积累数据，确保信息安全对企业来说至关重要。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所需的时间。人工智能和机器学习还可以通过使用提供给它的算法来保护信息，从而了解特定威胁是如何分类的。使用此类技术，可以快速扫描系统中的异常行为并确定为潜在威胁。除了扫描异常情况外，这些智能系统还能够提醒专家进行干预和控制情况。CTO和CIO现在应该关注如何利用这些技术来提高其组织中的数据安全性。除了利用这些技术，当局还应重点培训员工，以确保他们不会访问伪装成合法网站的恶意网站。此外，如果您已经在使用某些类型的AI和支持ML的数据安全措施，那么您应该寻找可以更新现有系统以提高安全级别的方法。
