數據安全現在比以往任何時候都更加重要。諾頓最近的一份報告稱，從一次典型的數據泄露中恢復的全球成本為386萬美元。研究還得出結論，從數據泄露中恢復過來需要整整196天。更新現有的網絡安全解決方案并實施每一個可能適用的安全層并不能確保您的數據是防泄漏的。

進入2020年，業務和技術分析師預計AI和機器學習的應用將會加速發展。這意味著安全專業人員將需要快速掌握AI驅動的企業風險。

以下是來自領先安全領域的資深人士對AI如何在現在和將來為網絡安全提供幫助的一些想法：

自動檢測

人工智能（機器學習）可以幫助公司快速識別威脅并找到潛在風險之間的聯系，從而消除流程中的人為錯誤。人工智能（機器學習）可以適應和學習經驗和模式，而不是因果關系。今天，機器學習使機器自學成為可能。這意味著他們可以創建用于模式識別的模型，而不必等待人類開發它們。在開始采取適當的補救措施之前，訓練過的AI可以利用推理來確定各種風險，例如可疑地址，奇怪文件等。

異常檢測

人工智能大大提高了識別網站可疑問題所需的時間。例如，在2016年，Google每周將大約20，000個包含惡意軟件的網站列入黑名單，并將50，000個針對網絡釣魚欺詐的網站列入黑名單。同樣，開發人員也在利用人工智能來識別那些在網站上有不良意圖的人。這一過程被稱為異常檢測，有多種用途，其中網絡安全位居榜首。根據人工智能技術，程序可以在短短幾秒鐘內分析大量訪客，并根據他們的威脅級別和行為對其進行分類。

更好的監視，搜索和分析

人工智能使公司和組織在其安全環境中擁有更大的可見性，并使它們能夠提前應對威脅。由AI驅動的狩獵技術可以確定組織是否受到攻擊，以便組織可以做好準備。

安全認證

如果你的網站需要訪客登錄，需要輸入表單，或者需要在網站后端提供另一層安全保障，人工智能可以更好地以最大的安全性進行認證。確保安全身份驗證的一種方法是通過物理身份驗證，其中人工智能使用不同的特征來識別一個人。例如，智能手機可以使用指紋掃描儀和面部識別來讓你登錄。這背后的過程需要程序分析關于你的臉和手指的主要數據點，以辨別登錄是否真實。除此之外，人工智能還可以研究其他因素，以確定某個特定用戶是否被授權登錄某個技術設備。這項技術會檢查你輸入按鍵的方式、打字速度和拼寫時的錯誤率。

更快的響應時間

人工智能可以處理大量非結構化信息，從而以更高的效率提供見解。更重要的是，機器學習、人工智能可以更快地學習模式，從而加快響應時間，使其更快、更容易地在威脅造成問題之前阻止它們。一些領先的公司（例如IBM）正在網絡安全中使用認知技術和AI，以使它們能夠快速識別威脅并做出相應的響應。

無差錯的網絡安全：與人類不同，人工智能在執行重復的任務時不會感到疲倦或無聊。因此，人為錯誤的風險大大降低。但是，人類需要與人工智能合作才能獲得更好的結果。毫無疑問，人類提供了機器缺乏的常識和理性。但是，在非標準情況下，由AI設計的應用程序是更好的決策者。

最后

人工智能和機器學習工具可以大大幫助打擊網絡犯罪。人工智能目前的關鍵作用是減輕人類網絡安全工程師的工作負擔，處理人類無法足夠快（或無法足夠準確）地應對的深度和細節。機器學習技術的進步意味著人工智能應用程序也能自動適應威脅的變化，并在出現問題時及時發現問題。