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。基于云的技术的激增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几率比以往任何时候都更加有利。

组织正在努力应对两个方面的网络漏洞和威胁 - 从发现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。根据安全情报的一份报告，数据泄露的平均成本为 4 万美元。根据Cybersecurity Ventures提交的一份报告，网络犯罪的成本将在35年达到8万亿美元，到2023年将增长到10.5万亿美元。这意味着网络威胁将对世界产生巨大影响。如果不采取适当的可操作步骤，令人震惊的数字只会增加。

利用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做法和尝试的受害者。通过将 AI 和 ML 嵌入到现有软件技术中，组织可以确保安全的数据集成和数据交换，突出显示工作流中的并发模式，允许安全访问信息、访问威胁级别并向相应团队发送警报。AI和ML可以执行此活动的原因是它们能够评估信息，将其与过去的操作进行比较，并相应地进行推断。

本文讨论了 AI 驱动的解决方案帮助组织最大限度地提高安全性并推动成功的五种方式。

1. 促进数据库更新和威胁识别

许多组织依靠手动方法来更新其数据库。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需要很少或不需要人工干预来更新、监控和管理数据库的组织提供自动化功能来解决这个问题。

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，以映射和阻止未知威胁肆虐组织。

2. 防止数据泄露

组织必须处理大量数据，足以让任何人分析和筛选。AI 和 ML 驱动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。

使用 AI 和 ML 驱动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，围绕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。

通过结合人工智能映射和集成技术，组织可以快速高效地预测偏差并处理任何潜在的数据泄露风险。

3. 识别异常动作

AI 可帮助组织识别特定系统中的异常活动。AI 和 ML 驱动的解决方案可以通过收集大量数据来验证异常或异常操作。他们通过连续评估或扫描系统来实现这一点。AI 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，人工智能会利用几个因素来验证它是否处于真正的危险或误报中。它使用机器学习算法来精确检测异常活动。因此，AI和ML可以指向系统中运行的任何异常或错误。

4. 启用缺陷识别

AI 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。在机器学习算法的帮助下，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完成的。

5. 涡轮增压检测和响应时间

当组织网络遭到入侵时，必须立即采取必要的措施。检测威胁比以后造成大量损害时更容易、更安全。人工智能和机器学习可以事先识别这些威胁，并在它们造成任何伤害之前减轻其影响。

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推动成功。