使用越多的人工智能技術進行保護，就越有可能應對使用先進技術的黑客。下面是人工智能應用于數據安全保護的幾種方式。

 

1. 早期檢測

 

許多黑客在攻擊中會使用一些被動的方法，即在入侵系統竊取信息時不影響操作。被動攻擊可能需要幾個月甚至幾年的時間才會被發現。有了AI，企業就可以提前檢測到網絡攻擊，甚至黑客進入系統就會被發現。網絡攻擊的體量非常大，尤其是許多黑客可以將一些工作自動化。但這些攻擊對人類類似很難應對。對于多任務工作來說，AI是目前最佳的解決方案，可以及時發現惡意威脅并向用戶發出告警或鎖定攻擊者。

 

2. 預測和預防

 

在發生之前進行預測是檢測過程的一部分。紐約警方早在1995年就將預測技術納入早期應用。其開發的軟件CompStat迅速推廣到美國的其他警察局。通過預測威脅，系統可以在攻擊發生前創建特定的防護。有了預測技術，系統可以在不犧牲安全的前提下更高效地運行。

 

3. 加密

 

檢測威脅的目標是確保攻擊者無法一直進入系統。對以許多方式構建防護措施的企業來說，安全地隱藏數據就是其中之一。當信息從一個源轉移到另一個源時非常容易受到攻擊和竊取。因此，企業需要全流程加密。加密就是將信息變為與之前信息無關的密文，接收方需要解密密文才能獲取原始信息。黑客獲取密文后，無法解密出來原文就達到了保護信息的目的。

 

4. 口令保護和認證

 

口令是網絡安全的基線(底線)。所有有許多黑客可以輕松繞過口令，并竊取數據。應用人工智能技術到口令保護和認證中可以讓口令更加安全。之前，口令是一個單詞或詞組。現在企業開始使用動作、模式、生物數據等來解鎖信息。生物數據是指用人體唯一的特征來解鎖信息，如指紋、視網膜等。比如，蘋果iPhone X的Face ID就可以掃描面部特征，并將這些特征信息轉變成口令。

 

5. 多因子認證

 

多因子認證改變了代碼的工作方式。在不同的位置需要用戶輸入不同的口令。加上人工智能的檢測系統，字符可能會發生改變。多因子認證不僅可以增加一層安全，在誰可以進入系統上也更加智能。

 

系統會學習可以進入網絡的用戶特征，然后對行為和相關的特征模式與惡意內容進行交叉對比，以確定訪問權限。

 

AI改變安全

 

人工智能技術可以識別模式、找出bug、甚至執行修復漏洞的計劃。在實際的網絡安全應用中，系統可以創建一層新的保護。有了人工智能，整個網絡安全都會發生變化，并且以更快地步伐發展。在技術上取得的進步更多就會改變更多的領域。