人工智能是一种专注于制造可以辅助和自动化流程的智能机器的技术。在算法的帮助下，人工智能试图让软件像人类大脑一样思考。简单来说，人工智能的使命就是在机器中实现人类智能。机器学习是人工智能的一个子集;其允许机器在不需要提供算法的情况下，准确预测结果，并从用户那里学习他们期望它如何运行。机器学习的主要任务是研究算法，使机器能够接收信息和统计分析数据，并提供可接受的输出。随着输入数据来源的增加，行业先驱们仍在努力确保信息的足够安全性。
数据被认为是组织拥有的最重要的资产之一。因为企业存储从客户凭证到员工数据库，再到过去企业的所有类型的信息，而这些信息是组织不希望公开的。当这些信息被黑客攻击时，可能会对组织的声誉造成严重的损害。数据安全中的人工智能和机器学习技术可以帮助组织实现保护其信息的目标。
企业数据安全面临的挑战
当一个组织专注于从众多来源收集信息，并利用这些信息来获取洞察力以增加其销售额时，威胁就会接踵而至，并设法制造问题，导致黑客发现漏洞。组织在确保数据安全方面面临的一些主要挑战始于其员工。当员工访问可疑网站或点击受感染链接时，存储在其系统中的信息就会被泄露。这样的点击通常会导致网络感染，使企业容易受到进一步入侵。除了员工之外，企业还经常面临安全系统不达标的挑战，导致后门打开，从而被黑客窃取信息。即使在更新了软件系统之后，企业仍然面临不可避免的信息泄露问题;这是因为组织无法持续检查其安全系统的运行情况。
人工智能和机器学习在数据安全方面的优势
人工智能和机器学习是IBM Watson等公司正在利用的技术，并正在帮助其他组织提高数据安全性。这些技术专注于攻击实施的早期阶段检测威胁。IBM QRadar是由Watson提供支持的顾问，可帮助企业挖掘隐藏的风险，并提供有效的见解。使用人工智能和机器学习，企业可收到关于如何以及何时需要人为中断的通知，以防止系统被牺牲。人工智能在网络安全中至关重要，因为在其的帮助下，对网络攻击的响应时间正在大幅度缩短。
由于现代企业从众多来源积累数据，因此确保信息安全对企业来说是至关重要的。数据安全中的人工智能和机器学习可以帮助安全分析师减少当局防止数据被盗窃所花费的时间。人工智能和机器学习通过使用提供给其的算法来保护信息，还可以了解具体的威胁是如何分类的。借助此类技术，可以快速扫描系统的异常行为，并确定这些异常是否属于潜在威胁。除了扫描异常情况之外，这些智能系统还能够提醒专家进行干预并控制情况。
首席技术官和首席信息官现在应该专注于如何利用这些技术来提高组织中的数据安全性。除了利用这些技术，当局还应该关注如何培训员工，以确保他们不会访问伪装成合法网站的恶意网站。此外，如果已经在利用某些类型的人工智能和机器学习启用的数据安全措施，那么就应该寻找可以更新现有系统的方法，以提高安全级别。
人工智能好吗？
其实所有东西都是有利有弊。 至少在目前看来，人工智能确实是利大于弊的。 人工智能对人没有造成什么危害，还能帮人方便地处理很多事情。 先说一下人工智能的概念。 人工智能并不只包括AlphaGo这种，这种应用的是机器学习，只是人工智能中的一小部分，不过确实是很厉害的一部分。 传统的人工智能，重点是在人工，而不是在机器。 比如洗衣机、电饭煲里面设置的那些程序参数也可以认为是人工智能。 至于多年以后人工智能发展得比人强大之后有人认为，人工智能发展到一定水平，其智慧超过人类，认为人和他们抢占资源，而并无用处，便会开始毁灭人类；另外有些人只是从霍金的演讲中听说，霍金一直对人类持有乐观态度，那为什么会提出可能会毁灭人类这个观点呢？这个观点是有前提的——一切不考虑前提的论述都是不合格的——如果人类最大化使用智能性自主武器，可能会导致人的灭亡。 我认为，对于已经认识到一种科技可能造成危害的情况下（显然人们已经预测到人工智能可能酿成的灾祸了），人类不会在没有对其完全控制的时候就将其投入使用。 有如原子弹，如果管理不当，一颗足以将一个城市夷为平地。 真正能“远超人类”的人工智能也有如此，人类一定会让他有一些无法逾越的底线。 如果一个人“失去了价值观和同情心，枉顾后果”，使用了这种“智能性自主武器”，那么和几百年前发明原子弹时所担忧的让一颗原子弹在人口最密集处爆炸也没有什么区别。 而这些，都是人类通过自己的道德、法律，硬性规定可以解决的问题。 人类现在对核弹有这样那样的限制，到我们真正研发出这种远超人类的人工智能的时候，必然也会对它有这样那样的限制。 事实上，弱人工智能已经成为我们生活中重要的一部分，但未来几十年里，人工智能会逐渐渗透到社会的每一个方面，在医疗、工作、教育和科技等众多领域为我们提供支持和建议。 我们的确要保证是我们来掌控人工智能，而不是被它掌控。 而在这个问题上我们应该担忧的并不是人工智能本身的发展，而是我们自己的道德底线。 总的来说就是利大于弊。
安全防御未来发展趋势是什么样的？
网络安全市场的发展和ICT市场的发展是紧密相连的，网络安全的成熟度也随着ICT市场发展逐渐成熟。 全球权威咨询机构IDC在2007年提出以云计算、大数据、社交和移动四大支柱技术为依托的“第三平台” 概念，以第三平台为基础，将全球ICT市场发展分为三个阶段：试点创新、倍增创新、智能创新。
今天，第三平台技术已经进入到倍增创新的阶段，成为企业IT系统的基础。 人工智能技术开始被行业所关注，并且越来越广泛的被应用于各行各业。 未来，进入“智能创新”阶段，在超复杂性规模化环境中，人工智能的成熟度将呈现指数级增长，人工智能在网络安全的领域也将会产生更多的创新。
在过去的两年里，伴随着ICT的高速发展，全球的恶意移动软件攻击的数量增加了将近一倍；在我国，漏洞的数量也逐年递增。 究其原因，其主要在于数字化转型带来了IT资产价值的大幅提升，导致黑产为获利而加大各种网络攻击行为。 根据IDC在亚太地区的一项调研，当网络攻击发生时，只有17%企业可以使用自动化工具，实时的进行威胁处理，而其他的绝大多数的企业难以高效处理网络攻击事件。 因此，未来企业需要的是自动化的处理、快速的检测、快速的响应，人工智能技术和机器学习技术将会在此间发挥巨大的作用。
新技术推动数字化转型的同时，也会为黑产所利用。 近些年来，随着云计算、物联网、人工智能的快速发展，使得这些技术和基础设施可以作为企业业务系统的资源，极大的提高企业的生产效率。 但是，它们也为黑产进行网络攻击提供了技术支撑，例如，云计算的大量运算能力可能会被用来发起DDoS攻击；会有一定比例的海量物联网终端可能被黑客控制做为“肉鸡”；人工智能技术也可能被用于自动化攻击工具的开发，形成AI黑客机器人。 在这种情况下，依赖人工去处理大量的攻击事件是不现实的。 因此，未来网络安全技术与人工智能技术结合，制造AI防御机器人对抗AI黑客机器人进行防御将是一种必然的趋势。
20年前，由于IT架构极简，企业进行网络安全建设往往是简单选择一些合规产品，如防火墙、入侵检测、日志分析等。 今天，企业的IT系统已经广泛的部署在云计算环境中，基础设施环境越发复杂，仅仅依靠这些产品已经不足以识别、发现、处置复杂的安全风险。 根据IDC研究，未来，企业所选择的网络安全技术将向大数据分析、AI、认知方向发展，具体包括：自动响应、开发安全计划、调查、探索、威胁诱捕等等新的安全技术。
根据IDC的调研，全球网络安全市场需求仍然不断快速增长。 IDC预测，到2022年，60%的安全运营中心的初级分析师，将利用人工智能和机器学习持续提高其工作效率，并提升其运营的安全水平。 未来将会有更多的安全技术与人工智能技术紧密结合，互相处促进，逐渐成熟。 人工智能也将成为网络安全产业未来发展必备的关键技术。
人工智能的应用领域包括哪些？
人工智能主要应用领域1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。 通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。 2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。 4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。 ），个人助理
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