颠覆性技术的进步为不法分子提供了大量助长网络破坏和数据完整性风险的机会。基于云的技术的普及加速了数据交换和共享的过程——跨业务生态系统的用户更容易访问数据。任何用户进入商业生态系统的可能性都比以往任何时候都大。
组织正在努力应对两个方面的网络漏洞和威胁——从发现它有益的业余艺术家到意图破坏经济稳定和破坏现有系统的特定犯罪集团。根据Security Intelligence的一份报告，数据泄露的平均成本为 435 万美元。根据Cybersecurity Ventures提交的一份报告，网络犯罪的成本将在 2023 年达到 8 万亿美元，到 2025 年将增长到[10.5 万亿美元。这意味着网络威胁对世界的影响将是巨大的。如果不采取适当的可操作步骤，惊人的数字只会增加。
通过人工智能引入主动安全
AI 和 ML 等自动化解决方案使组织能够避免成为不道德行为和尝试的受害者。通过将 AI 和 ML 嵌入现有软件技术，组织可以确保安全的数据集成和数据交换，突出工作流中的并发模式，允许安全访问信息，访问威胁级别，并向各自的团队发送警报。AI 和 ML 可以执行此活动的原因是它们评估信息、将其与过去的操作进行比较并进行相应推断的能力。
本文讨论了人工智能解决方案帮助组织最大限度地提高安全性和推动成功的五种方式。
1. 方便数据库更新和威胁识别
许多组织依靠手动方法来更新他们的数据库。在这些情况下，非法访问的风险很高。人工智能和机器学习可以通过为组织提供自动化功能来解决这个问题，这些组织几乎不需要或不需要人工干预来更新、监控和管理数据库。
AI 和 ML 技术可以从多个记录和目录中收集信息，可以进一步分析这些信息以识别威胁和违规的潜在风险。更重要的是，AI 和 ML 可以识别恶意软件、病毒和间谍软件的趋势，以努力绘制和阻止未知威胁破坏组织。
2. 防止数据泄露
组织必须处理大量数据，这些数据足以让任何人分析和筛选。AI 和 ML 支持的技术可以帮助他们更轻松、更快速地检测模式并发现数据中的异常情况。 支持的解决方案还可以帮助用户转变他们在数据库中映射和集成数据的方式。因此，数据映射和数据集成等流程的风险要低得多。此外，内置的端到端加密环境仅允许经过身份验证的用户访问和使用数据。
通过结合 AI 映射和集成技术，组织可以预测偏差并快速高效地处理任何潜在的数据泄露风险。
3.识别异常行为
人工智能帮助组织识别特定系统中的异常活动。AI 和 ML 支持的解决方案可以通过收集广泛的数据来验证异常或异常的行为。他们通过持续评估或扫描系统来做到这一点。人工智能还可以最大限度地减少未经授权的访问。如果检测到任何异常行为，AI 会利用多种因素来验证它是处于真正的危险中还是误报。它使用机器学习算法来精确检测异常活动。因此，AI 和 ML 可以指出系统中运行的任何异常或错误。
4.启用缺陷识别
人工智能使组织能够识别相应缓冲区中的数据溢出。这有助于他们避免未来的风险。借助机器学习算法，组织可以定位有关网络安全、错误和其他缺陷的错误。
机器学习进一步帮助人工智能识别从特定应用程序传输的可疑信息。不法分子用来访问数据和系统的恶意软件通常是通过计算机语言的漏洞来完成的。
5. 涡轮增压检测和响应时间
当组织网络受到威胁时，必须立即采取必要措施。检测威胁比在威胁造成大量破坏后进行反击更容易、更安全。人工智能和机器学习可以预先识别这些威胁，并在它们造成任何伤害之前减轻它们的影响。
结论
传统的数据驱动方法不足以管理和应对网络威胁和违规行为。由 AI 和 ML 提供支持的技术进步可以帮助组织在不破坏安全性的情况下获得优势并取得成功。
