网络安全是一场不断进行的战斗，每天都会出现新的威胁，首席信息安全官 (ciso) 正在努力跟进。他们承受着警报的压力，团队也面临着挑战。因此，ciso 及其团队面临着持续的压力，需要寻找新的创新方法来保护组织免受伤害。其中一种应对方法是利用人工智能 (ai) 的力量。人工智能可以帮助识别潜在威胁，自动执行重复性任务，解放人力资源，使ciso能够专注于更具战略性的举措。然而，重要的是要记住，人工智能并非一种神奇的解决方案，无法取代对网络安全领域人类专业知识和经验的需求。相反，它应该被视为一种工具，可以帮助ciso及其团队更好地管理不断增长的网络安全环境
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数据泄露的普遍性日益增加，对企业来说可能带来毁灭性的后果。除了直接成本，如通知和信用监控，还存在间接成本，如业务损失和声誉受损。投资于自动检测和遏制数据泄露的解决方案有助于减轻CISO和安全团队的负担，其中机器学习是其中之一的解决方案
机器学习的工作原理
机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，无需显式编程。通过使用数据训练模型，机器学习算法可以进行预测和建议。在数据安全方面，机器学习可以构建模型来检测可能表示数据泄露的异常情况
假设您有一个员工登录记录的数据集，可以使用机器学习算法构建模型来预测登录尝试的合法性，并标记异常登录尝试以便进一步调查
机器学习如何阻止数据泄露?
通过多种方式，机器学习可以有效防止数据泄露。一种方法是在攻击者有机会利用系统漏洞之前，通过识别这些漏洞来阻止攻击。另一种方法是监控用户活动，并标记可能表明企图违规的可疑行为。最后，一旦发现漏洞，机器学习可以快速应用于遏制漏洞的扩散
什么是凭证填充?
凭据填充是一种网络攻击，攻击者使用被盗的用户名和密码组合来非法访问用户帐户。攻击者通常利用从其他组织的数据泄露中获得的凭据列表，以大规模侵入受害者的帐户。这种攻击通常是自动化的，使得单个攻击者能够在短时间内破坏数千个帐户
通过识别用户行为模式，人工智能在检测和防止凭据填充攻击方面扮演着至关重要的角色，帮助识别可能表明攻击企图或成功的异常活动
人工智能在适应中的作用是关键的，特别是在检测和预防凭证填充攻击方面。通过分析用户行为模式，人工智能能够识别出可能表明攻击企图或成功的异常活动。举例来说，如果一个正常上班时间的员工在凌晨3点突然开始访问敏感数据库，或者一个俄亥俄州的员工从中国登录，这些行为都可能是邪恶行为的迹象。通过持续监控用户行为并标记异常活动，人工智能可以帮助组织保护自己免受凭证填充攻击和其他新兴威胁的侵害
为什么投资机器学习?
对于任何希望保护数据免遭丢失的企业来说，投资机器学习是一个明智的选择。机器学习不仅可以在数据泄露发生之前阻止数据泄露，还可以在发生泄露时帮助您控制数据的流失。此外，投资机器学习还可以向客户展示您对他们安全的重视，并减轻您的CISO和安全团队的负担
使用机器学习实现数据安全的好处
使用机器学习来确保数据安全具有多个优势，其中包括：
- 提高准确性：人类难免会犯错。 我们会感到疲倦，我们会犯错误，有时我们会忽视一些事情。 另一方面，机器学习算法则不受这些相同的限制。 这意味着它们可以提高识别潜在威胁的准确性。
- 更快的检测：机器学习模型经过训练后，它分析数据的速度比人类快得多。 这意味着可以更快地识别和遏制潜在威胁。
- 可扩展性：企业必须处理的数据量只会继续增加。 机器学习算法可以比人类更有效地处理大量数据，使其非常适合大数据环境。
- 缩短响应时间：识别潜在威胁的速度越快，响应时间就越快。 通过使用机器学习来确保数据安全，企业可以最大限度地减少数据泄露造成的损失。
通过利用人工智能识别用户行为模式，组织可以发现异常活动，这些活动可能暗示攻击的未遂或成功。人工智能在保护组织免受撞库攻击和其他新兴威胁方面起着关键作用。尽管数据泄露越来越普遍，但有解决方案可供选择。投资于自动数据泄露检测和遏制解决方案（如机器学习）可以减轻首席信息安全官和安全团队的负担，并最大限度地减少泄露所造成的损失
