随着技术的发展，犯罪分子试图利用技术的方式也不断进步。如今，恶意攻击和数据泄露对个人和组织造成了重大的担忧。勒索软件、钓鱼和恶意内部人员是企业数据暴露于威胁的例子。为了减轻这些威胁的影响，企业投资于基于人工智能的新兴技术，以应对不断进步的威胁。

问题有多严重？

要了解数据泄露问题的严重程度，查看最新的Verizon 2023数据泄露调查报告的关键发现是很有帮助的。根据该报告，74%的报道的数据泄露涉及到人为因素，而外部、出于经济动机的攻击者占83%的事件——这意味着内部人员，包括恶意和无意的人，对其余泄露事件负有责任。

在报道的数据泄露事件中，24%是由勒索软件攻击导致的，而商业电子邮件欺诈（BEC）占报告钓鱼攻击的一半。当数据遭到泄露时，最常见的类型包括个人数据、登录凭证以及企业的内部信息，如知识产权和战略业务计划。

如果我们审视数据泄露的影响，我们会发现企业面临的经济负担是巨大的；2022年的平均数据泄露成本为435万美元，与2020年相比累计增长了12.7%。受影响最严重的行业包括医疗保健、金融、制药、能源和其他关键业务领域。

这个问题变得更加严峻，因为犯罪分子利用人工智能（AI）工具，如生成式人工智能或大型语言模型（LLM），制作复杂的恶意软件和引人注目的钓鱼邮件，现有的安全控制无法检测和缓解这些问题。

人工智能如何帮助防止数据泄露？

然而，人工智能既是诅咒又是祝福。尽管其恶意使用会对企业造成危害，但在正确的使用下，它可以成为救世主。人工智能技术利用算法分析数据，并识别可能表明恶意活动或可疑行为的模式。借助这些信息，潜在威胁可以被标记，并警报安全团队采取适当的行动。

人工智能可以通过多种方式检测和预防威胁和数据泄露。

• 提高检测准确性：通过利用算法检测数据中可能暗示可疑活动的模式，人工智能可以增强恶意软件检测系统的精确性。


• 监控用户活动：通过监控用户在多个平台上的行为，人工智能可以识别任何可疑活动，使安全团队在发生任何有害攻击之前就能够提前发出警报。


• 更新基于签名的恶意软件防御系统：通过利用人工智能，可以提高基于签名的恶意软件检测系统的效率。通过使用先进的算法，人工智能可以轻松检测现有恶意软件的新变种，防止勒索软件等恶意行为的发生，并将其影响降到最低。


• 识别可疑内容：人工智能可以帮助识别可疑内容，如钓鱼链接、恶意URL或感染的附件，从而避免手动检查其有效性。通过扫描此类内容，安全团队可以在任何人成为网络钓鱼或基于电子邮件的攻击的受害者之前采取预防措施。


• 检测零日漏洞：人工智能还可以帮助识别零日漏洞。通过利用算法分析数据趋势，可以预测潜在的零日攻击，并在其成为真正威胁之前进行隔离。

人工智能在数据安全方面的优势

利用人工智能来识别和预防威胁和数据泄露在许多方面都对组织有益。首先，人工智能让安全团队能够快速应对企业数据的潜在风险。这些系统不断扫描网络并监控用户行为，实时提醒团队任何可疑活动，从而增加在数据被损害或被盗之前阻止攻击的可能性。

其次，人工智能通过自动化诸如恶意软件扫描和识别恶意URL等乏味任务，提供了更高效的威胁应对方法。这使得安全团队能够将精力集中在需要更多关注的关键领域。通过从工作流程中消除手动工作，团队在检测和预防对数据的攻击方面更加有效，最终减少了数据泄露的数量及其对组织的影响。

此外，人工智能可以通过最小化对人工劳动力的需求来帮助降低安全成本。通过及早检测威胁，这些系统可以减轻恶意攻击造成的损害，并减少数据泄露带来的破坏。IBM的《数据泄露成本报告》强调了泄露得到及时缓解，对受影响组织的整体成本越低。

最后，人工智能可以帮助安全团队通过分析数据中暗示潜在攻击的模式来预防未来的攻击。通过从过去的事件中学习，人工智能算法可以帮助安全团队采取充分的主动措施，加固企业和敏感数据的安全，防止攻击发生。

然而，组织还应意识到人工智能系统固有的某些限制。例如，人工智能安全工具需要充足的数据进行充分的训练，以提供准确的检测和警报。否则，人工智能系统可能会产生误报或错过特定的威胁，增加安全团队的压力，破坏安全姿态。此外，针对人工智能算法的训练应该是一个持续的工作，以确保在威胁环境变化时保持效果。

利用 AI 提高数据安全性

在与网络犯罪分子的斗争中，人工智能是一个宝贵的盟友。在数据安全和整体业务网络安全方面投资于人工智能是一个明智的决策，因为它可以提供对恶意活动的增强保护，减少数据泄露和其他网络攻击的几率。然而，就像生成式人工智能不能替代。

 

 

来源：https://www.kdnuggets.com/2023/07/always-learning-ai-prevents-data-breaches.html