近年来，随着各行业数字化转型的加速，对数据的依赖大大增加。从金融到医疗保健，不同行业的企业正在经历数据使用量的大幅增长，促使人们转向基于云的本地和混合数据存储解决方案。

Gartner最近预测，今年全球终端用户在公共云服务上的支出将达到约6790亿美元。另一方面，到 2028 年，数据中心解决方案市场预计将增长至近 5920 亿美元。

然而，这场数据驱动的革命面临着数据损坏形式的巨大威胁——由于硬件故障、软件错误或网络攻击等因素而对原始数据进行不良更改。数据损坏给组织内的决策过程以及敏感信息的机密性带来重大风险。

在这些挑战的背景下，防御性人工智能应运而生。这些人工智能系统能够快速分析大量数据并识别异常情况，有助于采取主动的网络安全方法，实现实时检测和缓解数据损坏。这使组织能够保护其数字资产并保持数据基础设施的完整性。

防止数据传输过程中被篡改

数据传输是现代商业运营的一个重要方面，促进系统、网络和设备之间的信息交换。然而，这个过程容易受到各种威胁，包括数据篡改，其中未经授权的个人在传输过程中更改或操纵数据。

防御性人工智能通过引入加密协议来保护传输过程中的数据安全，成为应对这一挑战的关键解决方案。它确保实时监控，实时检测和防止数据篡改，有效缓解潜在问题。

防御网络攻击

勒索软件和其他形式的旨在窃取或损坏敏感数据的网络攻击对组织构成重大威胁。

通过机器学习 (ML) 算法和预测分析，人工智能可以在系统中的漏洞被恶意行为者利用之前识别并修补这些漏洞。此外，通过实时检测网络威胁，防御性人工智能系统使组织能够快速有效地做出响应，以减轻潜在的损害。

避免数据输入中的人为错误 

人为错误可能会导致数据记录不准确和不一致。这些错误可能会对组织产生深远的影响，影响决策流程、运营效率和法规遵从性。

人工智能驱动的解决方案提供了一种有前景的方法来检测和解决数据输入中的人为错误。通过分析用户行为模式和数据输入，人工智能算法可以实时识别错误，从而及时解决问题并防止数据损坏。

减少数据丢失并促进恢复

数据丢失是组织面临的一个重大问题，其原因包括意外删除、硬件故障或网络攻击等多种因素。如果发生数据丢失，组织通常面临恢复丢失数据并尽量减少对业务运营的影响的挑战。

人工智能驱动的解决方案有助于有效地及早检测数据丢失和高效的数据恢复。数据恢复方法利用数据副本并根据之前的数据分析创建自我修复系统，可以帮助组织快速恢复丢失的数据并大幅减少停机时间。

人工智能部署 – CISO 应牢记什么

对于CISO来说，将防御性 AI 无缝集成到组织的网络安全框架中是一个关键优先事项。确保这一点的最佳实践之一是进行全面的风险评估，以确定人工智能可以增强安全性的关键领域。下一步的关键是与 IT 团队合作，选择和实施最符合组织目标的人工智能驱动的解决方案。

此外，强化组织的防御性人工智能框架还需要投资于网络安全专业人员的培训和技能开发计划，以帮助他们充分利用新时代技术的潜力。

这些措施将显着增强组织面对不断变化的威胁形势的弹性。

迈向数据更加安全的数字环境

数据损坏对于数字驱动的组织来说是一个重大风险，有可能严重损害机密性并损害商业信誉。在这种背景下，将人工智能集成到网络安全框架中对于提升组织应对这些挑战的能力有着巨大的希望。

随着人工智能和网络安全不断同步发展，我们必须抱有持续适应和创新的心态。紧跟最新的人工智能进步及其安全应用，将使网络安全领导者能够确保未来几十年更安全的数字环境。

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