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目前，隨著計算能力、存儲能力和數(shù)據(jù)收集能力的迅速上升，人工智能在各個行業(yè)中應用越來越廣泛。
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一方面，數(shù)字化為銀行、貿(mào)易和醫(yī)療保健等各個行業(yè)帶來了巨大的優(yōu)勢，但同時，這些行業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)漏洞風險，數(shù)據(jù)安全正成為數(shù)字時代企業(yè)的首要任務之一。
近年來，我們看到全世界的數(shù)據(jù)泄露事件急劇增加，不僅體現(xiàn)在數(shù)量方面，這些泄露事件也變得越來越復雜。隨著越來越多的企業(yè)采用數(shù)字技術和云解決方案，保證系統(tǒng)和流程以保護數(shù)據(jù)變得至關重要。問題出現(xiàn)了，那該如何解決呢?同樣的，機器學習和人工智能正在改進數(shù)據(jù)保護策略，以保護企業(yè)免受網(wǎng)絡威脅。
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人工智能如何保護數(shù)據(jù)?
如今，黑客正在借助數(shù)據(jù)漏洞發(fā)動攻擊 ，因為許多企業(yè)使用相似的手動技術來檢測威脅數(shù)據(jù)的外部攻擊。但使用傳統(tǒng)技術可能很危險，因為在檢測時它們非常耗時，而且黑客會通過包含和訪問精密數(shù)據(jù)來處理漏洞。
風險識別因素
為了消除這些風險，企業(yè)正在深入挖掘人工智能在網(wǎng)絡安全管理運營中的使用。人工智能可用于預測采取防御性和攻擊性安全措施的風險。在此之前，所有企業(yè)只需要覆蓋網(wǎng)絡并進行端點保護。
隨著移動電話，平板電腦和智能手表等智能設備的出現(xiàn)，人工智能可以廣泛應用于云網(wǎng)絡。危險識別應用于更復雜的情況，這會增加由于攻擊速度加快而出現(xiàn)的安全性問題。工具數(shù)量越多，它就越能帶來更大的挑戰(zhàn)，因為它會擴大攻擊面并提供更多數(shù)據(jù)來分析。
作為補充，在先進技術的幫助下使傳統(tǒng)的安全措施自動化已經(jīng)成為必要。交互式人機學習引擎用于自動收集數(shù)據(jù)更有用，因為它們與業(yè)務臨界性相關，以便查看真正的威脅及其對業(yè)務的影響。例如，創(chuàng)新算法和人機交互的機器語言在對個人風險做出反應方面發(fā)揮著巨大的作用。
對未來的預測
對于許多企業(yè)而言，增加負責識別安全漏洞并對其進行補救的安全團隊是一件困難的事。通過使用基于風險的網(wǎng)絡安全概念，企業(yè)可以啟用自動安全問題通知和人工交互式循環(huán)干預，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護自動化。
機器學習有助于縮短修復時間，但無法自動有效地保護企業(yè)免受網(wǎng)絡攻擊，有時，無監(jiān)督的機器學習可能導致系統(tǒng)疲勞。
不管我們愿不愿意承認，我們已經(jīng)達到了這樣一個點，即人類無法有效地處理為安全而提供的海量數(shù)據(jù)，這一關鍵問題將我們帶到了人機交互機器學習中。
為了最大限度地利用人工智能為安全行業(yè)服務，企業(yè)需要認識到機器和人在最佳狀態(tài)下可以做什么。人工智能的進步可以提供新的工具來防范數(shù)據(jù)威脅。
無人監(jiān)督的學習和持續(xù)的再培訓是很不錯的機器學習技術，可以在系統(tǒng)中使用以防范網(wǎng)絡犯罪。但由于黑客并不會滿足于現(xiàn)狀，所以我們必須集中精力思考下一個將會被攻擊的地方在哪里，所以相關人員要保持學習態(tài)度，不斷增強人工智能在數(shù)據(jù)安全方面的能力。
新聞名稱：人工智能在提高數(shù)據(jù)安全性方面的作用
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