人工智能是一種專注于制造可以輔助和自動化流程的智能機器的技術。在算法的幫助下，人工智能試圖讓軟件像人類大腦一樣思考。簡單來說，人工智能的使命就是在機器中實現(xiàn)人類智能。機器學習是人工智能的一個子集;其允許機器在不需要提供算法的情況下，準確預測結果，并從用戶那里學習他們期望它如何運行。機器學習的主要任務是研究算法，使機器能夠接收信息和統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，并提供可接受的輸出。隨著輸入數(shù)據(jù)來源的增加，行業(yè)先驅們仍在努力確保信息的足夠安全性。

數(shù)據(jù)被認為是組織擁有的最重要的資產之一。因為企業(yè)存儲從客戶憑證到員工數(shù)據(jù)庫，再到過去企業(yè)的所有類型的信息，而這些信息是組織不希望公開的。當這些信息被黑客攻擊時，可能會對組織的聲譽造成嚴重的損害。數(shù)據(jù)安全中的人工智能和機器學習技術可以幫助組織實現(xiàn)保護其信息的目標。

企業(yè)數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)

當一個組織專注于從眾多來源收集信息，并利用這些信息來獲取洞察力以增加其銷售額時，威脅就會接踵而至，并設法制造問題，導致黑客發(fā)現(xiàn)漏洞。組織在確保數(shù)據(jù)安全方面面臨的一些主要挑戰(zhàn)始于其員工。當員工訪問可疑網(wǎng)站或點擊受感染鏈接時，存儲在其系統(tǒng)中的信息就會被泄露。這樣的點擊通常會導致網(wǎng)絡感染，使企業(yè)容易受到進一步入侵。除了員工之外，企業(yè)還經常面臨安全系統(tǒng)不達標的挑戰(zhàn)，導致后門打開，從而被黑客竊取信息。即使在更新了軟件系統(tǒng)之后，企業(yè)仍然面臨不可避免的信息泄露問題;這是因為組織無法持續(xù)檢查其安全系統(tǒng)的運行情況。

人工智能和機器學習在數(shù)據(jù)安全方面的優(yōu)勢

人工智能和機器學習是IBM Watson等公司正在利用的技術，并正在幫助其他組織提高數(shù)據(jù)安全性。這些技術專注于攻擊實施的早期階段檢測威脅。IBM QRadar是由Watson提供支持的顧問，可幫助企業(yè)挖掘隱藏的風險，并提供有效的見解。使用人工智能和機器學習，企業(yè)可收到關于如何以及何時需要人為中斷的通知，以防止系統(tǒng)被犧牲。人工智能在網(wǎng)絡安全中至關重要，因為在其的幫助下，對網(wǎng)絡攻擊的響應時間正在大幅度縮短。

由于現(xiàn)代企業(yè)從眾多來源積累數(shù)據(jù)，因此確保信息安全對企業(yè)來說是至關重要的。數(shù)據(jù)安全中的人工智能和機器學習可以幫助安全分析師減少當局防止數(shù)據(jù)被盜竊所花費的時間。人工智能和機器學習通過使用提供給其的算法來保護信息，還可以了解具體的威脅是如何分類的。借助此類技術，可以快速掃描系統(tǒng)的異常行為，并確定這些異常是否屬于潛在威脅。除了掃描異常情況之外，這些智能系統(tǒng)還能夠提醒專家進行干預并控制情況。

首席技術官和首席信息官現(xiàn)在應該專注于如何利用這些技術來提高組織中的數(shù)據(jù)安全性。除了利用這些技術，當局還應該關注如何培訓員工，以確保他們不會訪問偽裝成合法網(wǎng)站的惡意網(wǎng)站。此外，如果已經在利用某些類型的人工智能和機器學習啟用的數(shù)據(jù)安全措施，那么就應該尋找可以更新現(xiàn)有系統(tǒng)的方法，以提高安全級別。