目前，我们正处于一个重大变革的关键时刻。人工智能(ai)和机器学习(ml)正彻底改变着人们的工作方式、沟通方式和业务完成方式。这些创新将有助于组织变得更灵敏，更好地为客户提供服务，并且能帮助他们应对前所未有的威胁。
人工智能在我们的行业中不断扩散——根据Statista的数据，到2027年，全球网络安全市场的人工智能预计将达到近470亿美元。当我们看到新的创新出现时，对这项技术的兴趣只会继续增加。
随着全球各地的组织采用最好地利用人工智能的解决方案，从根本上改变他们对待安全的方式，出现的关键问题是如何达到这种人工智能驱动的涅槃状态。这意味着人们越来越多地摒弃碎片化和孤立的工具，从而实现数据的真正潜力释放。
数据的“3c”支撑着强大的人工智能和机器学习
除了简化管理的明显好处之外，整合工具的另一个特性是能够在安全性、网络和用户体验管理中利用AI和ML，所有这些都来自同一数据湖。然而，要使一个组织充分发挥潜力，必须遵循三个数据原则：
•完整的数据。你需要解决问题的所有数据。必须将来自安全、网络和操作方面的数据元素收集到一个中心位置。
•一致的数据。数据的格式、结构和标签应该在所有收集的元素中保持不变。任何差异都可能对数据质量和结果产生负面影响。
•正确的数据。您应该对数据有坚定的信任，这样任何输出也都是可信的。在提供数据湖的所有数据源中，收集和汇总数据的方式必须相同。
人工智能从根本上改变网络安全的坚实基础是这些关键数据原则。组织可以从三个不同的方面看到这种影响:
1)重塑IT运营
众所周知，当今的核心IT运营团队，包括安全运营中心(SOC)和网络运营中心(NOC)，工作过度，人员不足。每天，运维团队收到数以万计的警报和事件，其中只有少部分是有意义的，其他大部分只是噪音。然而，对于绝大多数企业而言，运营分析师目前需要手动检查这些报警，以确保不会错过任何真正的威胁。尽管这项活动耗时且要求安全和网络专业人员投入大量时间，但其成果却很少见。
通过引入AIOps，可以自动实现跨网络的深度可见性和自动化，涵盖所有用户、分支和应用程序。有了这种新的人工智能驱动的环境，警报或事件可以连接到更大的数据点，以获得更有效的解决方案——所有这些都可以在几分钟内完成。这意味着，不需要有人筛选成千上万无意义的警报，AIOps可以帮助提取最相关的警报，这样团队就可以集中精力解决真正的问题。
2)挖掘未知的威胁
随着技术的进步，网络安全工具的发展与威胁行为者可用的工具的演进同步进行。人工智能的力量可以帮助识别“未知”或看不见的变体中引入的恶意行为或操作的迹象，这与人类所做的一切都不一样。机器非常擅长通过扫描成千上万的数据点来筛选大量的警报，以查明异常，并不断学习有关组织的超特定细节，从而更好地定位技术，以便在出现新的异常时进行标记。一旦威胁识别出来，组织可以在其成为真正问题之前主动对其进行分类和控制。
3)提升用户体验
人工智能的应用可以缓解安全和网络团队的压力，并帮助终端用户轻松克服让人沮丧的问题。对访问和性能问题进行故障排除一直都是一项繁琐且耗时的任务。当用户体验受到这种安全流程的阻碍时，往往会导致他们感到沮丧并选择绕过安全性以快速解决问题。这种情况下，组织容易遭到攻击，因为参与者可能利用用户错误绕过安全措施。通过主动解决用户所面临的问题，人工智能具备了自主管理最终用户的数字体验的能力。最终，这样做既给用户带来了简洁积极的体验，又保持了安全性不变。
人工智能有能力影响我们生活的方方面面，如协助创作、驾驶和预测疾病风险。而且，随着我们开始将这种新的创新应用到我们的组织中，我们开始看到人工智能将在安全和网络运营方面产生同样深远的影响，并最终影响个人或业务团队对技术的体验。
