目前，随着计算能力、存储能力和数据采集能力的快速提升，人工智能在各行各业的应用越来越广泛。一方面，数字化为银行、贸易、医疗等各行业带来巨大优势，但与此同时，这些行业也面临着数据泄露的风险，数据安全正成为企业的首要任务之一在数字时代。近年来，我们看到世界各地的数据泄露事件急剧增加，不仅在数量上，而且在这些泄露的复杂性方面。随着越来越多的企业采用数字技术和云解决方案，保护系统和流程以保护数据变得至关重要。问题出现了，那么怎么解决呢？同样，机器学习和人工智能正在改进数据保护策略，以保护企业免受网络威胁。人工智能如何保护数据？如今，黑客正在利用数据泄露，因为许多企业使用类似的手动技术来检测威胁数据的外部攻击。但使用传统技术可能很危险，因为检测它们很耗时，而且黑客通过包含和访问敏感数据来解决漏洞。风险识别因素为了应对这些风险，企业正在深入挖掘人工智能在网络安全管理运营中的应用。人工智能可用于预测采取防御性和攻击性安全措施的风险。到那时，所有企业只需要覆盖网络并保护端点。随着手机、平板、智能手表等智能设备的出现，人工智能可以在云网络中得到广泛应用。危险识别应用于更复杂的情况，由于攻击速度的增加而增加了安全问题。工具的数量越多，它就变得越有挑战性，因为它扩大了攻击面并提供了更多的数据来分析。作为补充，有必要在先进技术的帮助下使传统安全措施自动化。交互式人类学习引擎对于自动收集与业务关键性相关的数据更有用，以便查看真正的威胁及其对业务的影响。例如，用于人机交互的创新算法和机器语言在应对个人风险方面发挥着巨大作用。预测未来添加安全团队来识别安全漏洞并进行补救对许多企业来说都是困难的。通过使用基于风险的网络安全概念，企业可以启用自动安全问题通知和人工交互循环干预，以实现数据保护自动化。机器学习有助于缩短补救时间，但它无法自动有效地保护企业免受网络攻击，有时，无监督的机器学习会导致系统疲劳。不管我们是否愿意承认，我们已经到了人类无法有效处理为安全提供的海量数据的地步，这是将我们带到机器学习以进行人机交互的关键问题。为了在安全行业充分利用AI，企业需要认识到机器和人类最擅长做什么。人工智能的进步可以提供新的工具来抵御数据威胁。无监督学习和持续再培训是出色的机器学习技术，可用于系统中以防止网络犯罪。但由于黑客不满足于现状，必须集中精力思考下一个攻击地点在哪里，所以相关人员必须保持学习的态度，不断提升人工智能在数据安全方面的能力。
