目前，随着计算能力、存储能力和数据收集能力的迅速上升，人工智能在各个行业中应用越来越广泛。
一方面，数字化为银行、贸易和医疗保健等各个行业带来了巨大的优势，但同时，这些行业也面临着数据漏洞风险，数据安全正成为数字时代企业的首要任务之一。
近年来，我们看到全世界的数据泄露事件急剧增加，不仅体现在数量方面，这些泄露事件也变得越来越复杂。随着越来越多的企业采用数字技术和云解决方案，保证系统和流程以保护数据变得至关重要。问题出现了，那该如何解决呢?同样的，机器学习和人工智能正在改进数据保护策略，以保护企业免受网络威胁。
人工智能如何保护数据?
如今，黑客正在借助数据漏洞发动攻击 ，因为许多企业使用相似的手动技术来检测威胁数据的外部攻击。但使用传统技术可能很危险，因为在检测时它们非常耗时，而且黑客会通过包含和访问精密数据来处理漏洞。
风险识别因素
为了消除这些风险，企业正在深入挖掘人工智能在网络安全管理运营中的使用。人工智能可用于预测采取防御性和攻击性安全措施的风险。在此之前，所有企业只需要覆盖网络并进行端点保护。
随着移动电话，平板电脑和智能手表等智能设备的出现，人工智能可以广泛应用于云网络。危险识别应用于更复杂的情况，这会增加由于攻击速度加快而出现的安全性问题。工具数量越多，它就越能带来更大的挑战，因为它会扩大攻击面并提供更多数据来分析。
作为补充，在先进技术的帮助下使传统的安全措施自动化已经成为必要。交互式人机学习引擎用于自动收集数据更有用，因为它们与业务临界性相关，以便查看真正的威胁及其对业务的影响。例如，创新算法和人机交互的机器语言在对个人风险做出反应方面发挥着巨大的作用。
对未来的预测
对于许多企业而言，增加负责识别安全漏洞并对其进行补救的安全团队是一件困难的事。通过使用基于风险的网络安全概念，企业可以启用自动安全问题通知和人工交互式循环干预，以实现数据保护自动化。
机器学习有助于缩短修复时间，但无法自动有效地保护企业免受网络攻击，有时，无监督的机器学习可能导致系统疲劳。
不管我们愿不愿意承认，我们已经达到了这样一个点，即人类无法有效地处理为安全而提供的海量数据，这一关键问题将我们带到了人机交互机器学习中。
为了最大限度地利用人工智能为安全行业服务，企业需要认识到机器和人在最佳状态下可以做什么。人工智能的进步可以提供新的工具来防范数据威胁。
无人监督的学习和持续的再培训是很不错的机器学习技术，可以在系统中使用以防范网络犯罪。但由于黑客并不会满足于现状，所以我们必须集中精力思考下一个将会被攻击的地方在哪里，所以相关人员要保持学习态度，不断增强人工智能在数据安全方面的能力。
