数据安全现在比以往任何时候都更加重要。诺顿最近的一份报告显示，从典型数据泄露中恢复的全球成本为386万美元。该研究还得出结论，从数据泄露中恢复需要整整196天。更新现有的网络安全解决方案并实施每个可能适用的安全层并不能确保您的数据是防漏的。进入2020年，业务和技术分析师预计人工智能和机器学习的采用会加速。这意味着安全专业人员需要快速掌握人工智能驱动的企业风险。以下是领先的安全专家对人工智能现在和未??来如何帮助网络安全的一些想法：自动检测人工智能（机器学习）可以帮助公司快速识别威胁并找到潜在风险之间的联系，从而消除过程中的人为错误.人工智能（机器学习）适应并从经验和模式中学习，而不是因果关系。今天，机器学习使机器能够自学。这意味着他们可以创建模式识别模型，而无需等待人类开发它们。经过训练的AI可以使用推理来识别各种风险，例如可疑地址、奇怪文件等，然后开始采取适当的补救措施。异常检测人工智能大大缩短了识别网站可疑问题所需的时间。例如，在2016年，谷歌每周将大约20,000个包含恶意软件的网站和50,000个针对网络钓鱼诈骗的网站列入黑名单。同样，开发人员正在使用人工智能来识别网站上有恶意的人。这个过程称为异常检测，有很多用途，其中网络安全位居首位。基于人工智能技术，该程序可以在短短几秒钟内分析大量访问者，并根据他们的威胁级别和行为对其进行分类。更好的监控、搜索和分析AI使公司和组织能够更好地了解其安全环境，并使他们能够主动应对威胁。由AI提供支持的狩猎技术可以确定组织是否受到攻击，以便组织做好准备。安全身份验证如果您的网站需要访问者登录，需要在表单中输入，或者需要在您的网站后端提供另一层安全保护，AI可以在最大安全性的情况下更好地进行身份验证。确保安全身份验证的一种方法是通过物理身份验证，其中人工智能使用不同的特征来识别一个人。例如，智能手机可以使用指纹扫描仪和面部识别来登录。这背后的过程需要程序分析有关您面部和手指的关键数据点，以辨别登录是否真实。除此之外，人工智能还可以研究其他因素来确定特定用户是否有权登录技术设备。该技术会检查您键入按键的方式、打字速度和拼写错误率。更快的响应时间AI可以处理大量非结构化信息，以更高效地提供洞察力。更重要的是，机器学习、人工智能可以更快地学习模式，从而加快响??应时间，从而在威胁引起问题之前更快、更容易地阻止它们。一些领先的公司，如IBM，正在网络安全中使用认知技术和AI，使他们能够快速识别威胁并做出相应的响应。无错误的网络安全：与人类不同，人工智能在执行重复性任务时不会感到疲倦或无聊。因此，人为错误的风险大大降低。然而，人类需要与人工智能合作才能获得更好的结果。毫无疑问，人类提供了机器所缺乏的常识和理性。然而，在非标准情况下，人工智能设计的应用程序是更好的决策者。最后，人工智能和机器学习工具可以在帮助打击网络犯罪方面大有作为。人工智能目前的关键作用是减轻人类网络安全工程师的工作负担，处理人类无法足够快（或不够准确）处理的深度和细节。机器学习技术的进步意味着人工智能应用程序还可以自动适应威胁的变化并在问题出现时发现问题。
