人工智能助力我们迈入网络安全新时代的四种方式

• 人工智能正在帮助企业更高效地从疫情中恢复。

• 人工智能的日益普及，在网络威胁不断升级之际，引发了对数据安全的担忧。

• 部署得当的人工智能可用于应对这些网络安全威胁。

历史上，全球性灾难总会为各行各业带来考验时刻。在此类时期，各类组织会迅速调整流程以适应新现实，其内部运作、优势与弱点也随之暴露在全世界面前。

在这样充满挑战的时期，能够大胆行动的企业可以迅速将不幸转化为机遇。因此，早期迹象表明，那些将信息视为一种货币价值、并迅速采用机器学习和先进数据分析的企业，在疫情带来的经济余波中表现得更为出色。

人工智能与业务优化

仍在全球肆虐的新冠疫情迫使小企业开展线上业务。它还促使这些企业采用具备消费者洞察功能的人工智能平台，帮助企业提供“超个性化”产品，面向线上买家。

此外，人工智能迄今已帮助一些难以营造安全、无接触工作环境的企业，通过建立按需使用的线上劳动力队伍来应对困境。

在商业语境中，人工智能有潜力执行原本需要由人类完成的自动化、重复性任务。它有助于提高效率、降低成本，并节省可投入其他业务职能的时间。

然而，人工智能需要海量数据来学习消费者趋势、预测消费者行为，并找到“最佳下一步行动”，以提升客户满意度并促进销售。但这种预测性智能还能预见需求与供给走势，并助力制造工厂的质量控制流程。

难点在于，在保护利益相关方权益的同时安全地收集和存储这些数据绝非易事。在一切相互连接、共享于网络的数字化转型时代，物联网（IoT）安全给用户带来了重大风险。

近年来，据各种估算，安全漏洞事件大幅增长，增幅为15%至21%。Facebook、Twitter和Yahoo等领先平台都曾遭受攻击，导致价值数百万美元的用户数据遭到泄露。

这不仅意味着人们必须设置更高强度的密码，也要求这些平台达到更高的网络安全标准。由于数据科学与人工智能将塑造物联网发展的下一阶段，数据资源丰富的企业必须构建高效且可信的方法，将数据转化为有用且可执行的洞见。

人工智能时代的网络安全

数据收集与人工智能算法正成为网络安全行业的基石。与传统解决方案相比，自动化决策与评估流程能够提供更广泛的恶意活动防护。例如，人工智能可以主动监测设备是否存在可疑活动，而无需依赖更新缓慢的恶意软件数据库。

全球领先的研究与IT公司之一Gartner，预测，60%的数字化企业可能因其安全团队无法管理数字风险而遭受重大损失。

在过去两年的备受关注的安全漏洞事件之后，企业越来越重视风险管理技术。事实上，79%的全球企业高管将网络安全风险管理列为其首要任务之一。

大多数首席信息安全官（CISO）已积极着手推动安全与IT文化转型，将安全责任分散到整个组织之中。因此，网络安全领域的人工智能发展应着重于让系统对消费者而言更加安全可靠。让我们来看看如何正确地做到这一点：

1. 尽早识别威胁

结合传统威胁情报（即迄今所有已知网络威胁的清单），并利用机器学习来理解风险。这应有助于形成更好、更高效的威胁检测与防范系统。

这也有助于识别数据中存在的任何漏洞或威胁。

事实上，机器学习还可用于在“正常”活动中发现任何异常或潜在漏洞，并在威胁可能危及关键数据之前向用户发出警告。配备合适的系统后，您的黑客甚至不会意识到您已察觉其存在，从而您可以立即采取措施，确保数字基础设施的安全。

2. 防范信用卡欺诈

借助人工智能驱动的服务，可以即时检测异常活动，例如从不同设备进行的购买或异常交易，这些服务有助于核实信用卡持卡人的身份。

机器学习还可以在密码强度不足时向用户发出警告，帮助他们选择密码。

3. 基于区块链构建

近年来，比特币和以太坊等加密货币越来越受欢迎。这些加密货币建立在区块链之上，区块链是一种用于存储安全、去中心化交易记录的创新技术方案。

区块链可用于存储医疗记录，并通过识别系统中的犯罪身份漏洞，助力安全管理。

采用区块链技术后，将不再需要验证密钥。若有人试图入侵数据，系统会分析整个数据链。即便黑客未能侵入其中某一个数据节点，整个系统仍可成功恢复。

这使整个系统的安全性大幅提升，确保无法以离散的方式篡改区块链中的区块，所存储的数据因而能够保持安全。

4. 深入挖掘数据

人工智能助力网络安全的一个主要领域，是几乎即时地应对威胁。例如，2016年，谷歌标记了约20,000个系统内含有恶意软件的网站。人类无法审查数百万个网站，但机器学习可以。利用相关的人工智能解决方案，可以分析对网站的每一次访问，根据威胁程度对访问者进行分类，并据此加以应对。

我们正迈入超复杂的时代，所有信息都相互关联。尽管人工智能能够带来巨大的创新与发展，但其代价可能是牺牲大量个人数据，并引发网络安全事件。

保护数据和降低风险的唯一途径，是利用智能算法实现安全流程的自动化与规范化，以识别、学习和理解潜在威胁。