研究人员发现人工智能技术对确保敏感信息安全来说是一种非常好的工具。由于可以快速处理数据和预测分析，人工智能广泛应用于自动化系统和信息保护等领域。事实上，确保数据安全也是目前人工智能技术的实际应用，同时也有黑客利用人工智能技术进行攻击活动。
使用越多的人工智能技术进行保护，就越有可能应对使用先进技术的黑客。下面是人工智能应用于数据安全保护的几种方式。
许多黑客在攻击中会使用一些被动的方法，即在入侵系统窃取信息时不影响操作。被动攻击可能需要几个月甚至几年的时间才会被发现。有了AI，企业就可以提前检测到网络攻击，甚至黑客进入系统就会被发现。网络攻击的体量非常大，尤其是许多黑客可以将一些工作自动化。但这些攻击对人类类似很难应对。对于多任务工作来说，AI是目前最佳的解决方案，可以及时发现恶意威胁并向用户发出告警或锁定攻击者。
在发生之前进行预测是检测过程的一部分。纽约警方早在1995年就将预测技术纳入早期应用。其开发的软件CompStat迅速推广到美国的其他警察局。通过预测威胁，系统可以在攻击发生前创建特定的防护。有了预测技术，系统可以在不牺牲安全的前提下更高效地运行。
检测威胁的目标是确保攻击者无法一直进入系统。对以许多方式构建防护措施的企业来说，安全地隐藏数据就是其中之一。当信息从一个源转移到另一个源时非常容易受到攻击和窃取。因此，企业需要全流程加密。加密就是将信息变为与之前信息无关的密文，接收方需要解密密文才能获取原始信息。黑客获取密文后，无法解密出来原文就达到了保护信息的目的。
口令是网络安全的基线(底线)。所有有许多黑客可以轻松绕过口令，并窃取数据。应用人工智能技术到口令保护和认证中可以让口令更加安全。之前，口令是一个单词或词组。现在企业开始使用动作、模式、生物数据等来解锁信息。生物数据是指用人体唯一的特征来解锁信息，如指纹、视网膜等。比如，苹果iPhone X的Face ID就可以扫描面部特征，并将这些特征信息转变成口令。
多因子认证改变了代码的工作方式。在不同的位置需要用户输入不同的口令。加上人工智能的检测系统，字符可能会发生改变。多因子认证不仅可以增加一层安全，在谁可以进入系统上也更加智能。
系统会学习可以进入网络的用户特征，然后对行为和相关的特征模式与恶意内容进行交叉对比，以确定访问权限。
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人工智能技术可以识别模式、找出bug、甚至执行修复漏洞的计划。在实际的网络安全应用中，系统可以创建一层新的保护。有了人工智能，整个网络安全都会发生变化，并且以更快地步伐发展。在技术上取得的进步更多就会改变更多的领域。
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