全球人工智能市场正在突飞猛进地发展。预计到这个十年结束时，它的估值将增加20倍，接近2万亿美元。它正在彻底改变企业的网络安全战略，使他们能够比以往更快地识别、阻止和打击威胁。技术领域的持续发展带来了安全问题和网络活动中的危险，企业必须为此付出高昂的成本。

管理大量数据和缺乏可靠网络安全档案的企业最容易受到恶意攻击和不良行为者的影响。越是做好充分准备欢迎人工智能进入其日常运营的企业，就越不容易受到各种网络威胁和攻击。与2021年相比，2022年的数据泄露数量减少了1%，并且这种下降趋势可能会持续下去。IBM的一份报告显示，利用人工智能和自动化的公司使全球数据泄露成本下降了近180万美元。

人工智能不再是一个流行词，也不再是一个让你头疼的东西。预防胜于治疗，人工智能解决方案通过帮助企业在网络异常升级为全面的安全漏洞之前识别网络异常，帮助企业应对网络安全挑战。但要如何实现呢？

解决云错误配置

云中的错误配置代表在云产品使用过程中被视为失败、错误、缺口或故障的任何事情。包括但不限于黑客攻击、安全漏洞、内部威胁、勒索软件和其他进入网络的入口点。这是一个非常需要人工智能的领域，因为这些类型的漏洞会占用企业的大量利润，占数据泄露的82%，平均每年给企业造成445万美元的损失。

即使在大型企业中，云安全漏洞也很常见，这表明必须主动处理数据管理和安全问题。例如，Facebook在2019年经历了一次云安全漏洞，直到2021年该公司公开了这一事件，才被曝光。涉及到从用户名、电话号码到电子邮件地址等大量信息，该平台的声誉受到严重损害。

检测数据泄露可能需要很长时间，受害者可能不会立即得知，甚至永远不会发现。在其他情况下，受害者可能会意识到他们的身份被盗，并可能遭受侵害。虽然这绝不是一个容易面对的想法，但受害者可以通过向管理数据不当的一方索赔来获得安慰。

毋庸置疑，人工智能不断学习和回忆的能力可以通过发现模式并根据收集的数据进行分析来改善云环境。它解决漏洞的另一种方法是提出纠正建议，暴露威胁，并充当入侵的屏障。正如你将进一步发现的那样，可疑的活动可以被发现并阻止。

用于识别可疑活动的机器学习模型

机器学习模型是通过各种算法识别网络活动中的欺诈行为的最有效解决方案之一。有两种方法：有监督模型和无监督模型。前者可以通过三种技术：随机森林、逻辑回归和决策树来帮助发现网络中的异常。

前一种来自枚举的算法提高了数据解释的可伸缩性、鲁棒性和准确性。逻辑回归是另一个有用的工具。它具有预测能力，并检查不同变量之间的关系，以评估逻辑模型的参数。后者对回归模型和分类模型都有帮助。此外，它还可以根据之前其他问题的答案做出预测。

另一方面，无监督模型指的是原始数据集中的趋势和模式。此外，当有大量数据需要处理时，还可以使用它。顾名思义，解决方案开发人员不需要监视模型，因为它可以独立运行并跟踪未识别的数据和模式。

人工智能利用历史数据来理解模式

人工智能工具掌握上下文的能力有助于查明以前欺诈交易的趋势和模式。人工智能通过揭示过去出现的不同恶意活动和解决方案来帮助管理员找到解决方案。通过评估记录的历史数据，它可以促进未来的预防过程。

这里有一个公司利用人工智能来识别模式的例子。大型GPU制造商NVIDIA利用深度学习和模式识别来设计和创造产品。这些包括机器人和具有高任务效率的汽车。深度学习是机器学习的一个分支，被认为是近十年来突破性的技术发现之一。它的核心是人工神经网络来完成广泛的方程。从农业到医疗保健再到金融服务，许多行业都在使用这种机器学习模型。以前一类为例。深度学习监测卫星图像和天气状况，发现土壤病害，加强资源管理策略，最终提高作物质量。

总而言之，人工智能凭借其发现异常的能力正在重塑网络安全格局。

随着技术领域的扩展，越来越多的人工智能解决方案有望出现。例如，我们已经生活在一个由云计算驱动的多云世界中，云计算促进了商业数据的存储和访问。这种可访问性加速了企业向自动化的转变。这为更多恶意行为者寻找公司和个人的数据并破坏它打开了大门。因此，这一领域有望通过人工智能能力得到改善。

凭借自我培训、调整和实时识别风险的能力，人工智能支持的工具可以减少网络活动中日益复杂的网络安全威胁。