目前，隨著計算能力、存儲能力和數據收集能力的迅速上升，人工智能在各個行業中應用越來越廣泛。

一方面，數字化為銀行、貿易和醫療保健等各個行業帶來了巨大的優勢，但同時，這些行業也面臨著數據漏洞風險，數據安全正成為數字時代企業的首要任務之一。

近年來，我們看到全世界的數據泄露事件急劇增加，不僅體現在數量方面，這些泄露事件也變得越來越復雜。隨著越來越多的企業采用數字技術和云解決方案，保證系統和流程以保護數據變得至關重要。問題出現了，那該如何解決呢?同樣的，機器學習和人工智能正在改進數據保護策略，以保護企業免受網絡威脅。

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人工智能如何保護數據?

如今，黑客正在借助數據漏洞發動攻擊 ，因為許多企業使用相似的手動技術來檢測威脅數據的外部攻擊。但使用傳統技術可能很危險，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據來處理漏洞。

風險識別因素

為了消除這些風險，企業正在深入挖掘人工智能在網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，所有企業只需要覆蓋網絡并進行端點保護。

隨著移動電話，平板電腦和智能手表等智能設備的出現，人工智能可以廣泛應用于云網絡。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的安全性問題。工具數量越多，它就越能帶來更大的挑戰，因為它會擴大攻擊面并提供更多數據來分析。

作為補充，在先進技術的幫助下使傳統的安全措施自動化已經成為必要。交互式人機學習引擎用于自動收集數據更有用，因為它們與業務臨界性相關，以便查看真正的威脅及其對業務的影響。例如，創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揮著巨大的作用。

對未來的預測

對于許多企業而言，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絡安全概念，企業可以啟用自動安全問題通知和人工交互式循環干預，以實現數據保護自動化。

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免受網絡攻擊，有時，無監督的機器學習可能導致系統疲勞。

不管我們愿不愿意承認，我們已經達到了這樣一個點，即人類無法有效地處理為安全而提供的海量數據，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服務，企業需要認識到機器和人在最佳狀態下可以做什么。人工智能的進步可以提供新的工具來防范數據威脅。

無人監督的學習和持續的再培訓是很不錯的機器學習技術，可以在系統中使用以防范網絡犯罪。但由于黑客并不會滿足于現狀，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度，不斷增強人工智能在數據安全方面的能力。