數據泄露變得越來越普遍，其后果對企業來說可能是毀滅性的。除了數據泄露的直接成本(例如通知和信用監控)之外，還存在間接成本，例如業務損失和聲譽受損。投資自動檢測和遏制數據泄露的解決方案有助于減輕CISO和安全團隊的負擔。機器學習就是這樣的解決方案之一。
機器學習的工作原理
機器學習是人工智能的一種，它使計算機能夠從數據中學習，而無需明確編程。機器學習算法使用數據來訓練模型，然后使用模型進行預測或建議。在數據安全方面，機器學習可用于構建模型來檢測數據集中可能表明數據泄露的異常情況。
例如，假設您有一個員工登錄記錄的數據集。機器學習算法可用于構建模型來預測給定的登錄嘗試是否合法。然后，該模型將能夠標記異常且需要進一步調查的登錄嘗試。
機器學習如何阻止數據泄露?
機器學習可以通過多種方式來阻止數據泄露。一種方法是在攻擊者有機會利用系統漏洞之前識別它們。另一種方法是監控用戶活動并標記可能表明企圖違規的可疑行為。最后，一旦檢測到漏洞，機器學習可用于快速遏制漏洞。
什么是憑證填充?
憑據填充是一種網絡攻擊，其中使用被盜的用戶名和密碼對來獲得對用戶帳戶的未經授權訪問。攻擊者經常使用從其他組織的數據泄露中獲得的受損憑據列表，以獲得對受害者帳戶的大規模訪問權限。這種技術通常是自動化的，使得單個攻擊者有可能在短時間內破壞數千個帳戶。
人工智能可以在檢測和防止憑據填充攻擊方面發揮關鍵作用。通過識別用戶行為模式，人工智能可以幫助識別可能表明攻擊企圖或成功的異常活動
人工智能如何適應這一切?人工智能可以在檢測和防止憑證填充攻擊方面發揮關鍵作用。通過識別用戶行為模式，人工智能可以幫助識別可能表明攻擊企圖或成功的異常活動。例如，如果一個朝九晚五的員工在凌晨3點突然開始訪問敏感數據庫，或者一個俄亥俄州的員工似乎從中國登錄，這些都可能是一些邪惡行為正在發生的跡象。通過持續監控用戶行為并標記異常活動，人工智能可以幫助保護組織免受憑證填充攻擊和其他新出現的威脅。
為什么投資機器學習?
對于任何想要保護自己免受數據丟失的企業來說，投資機器學習是明智之舉。機器學習是在數據泄露發生之前阻止數據泄露的有效方法，而且如果確實發生，它還可以幫助您遏制數據泄露。不僅如此，投資機器學習還可以向您的客戶表明您認真對待他們的安全，并減輕您的CISO和安全團隊的一些負擔。
使用機器學習實現數據安全的好處
使用機器學習來保證數據安全有很多好處，包括：
提高準確性：人類難免會犯錯。我們會感到疲倦，我們會犯錯誤，有時我們會忽視一些事情。另一方面，機器學習算法則不受這些相同的限制。這意味著它們可以提高識別潛在威脅的準確性。
更快的檢測：機器學習模型經過訓練后，它分析數據的速度比人類快得多。這意味著可以更快地識別和遏制潛在威脅。
可擴展性：企業必須處理的數據量只會繼續增加。機器學習算法可以比人類更有效地處理大量數據，使其非常適合大數據環境。
縮短響應時間：識別潛在威脅的速度越快，響應時間就越快。通過使用機器學習來確保數據安全，企業可以最大限度地減少數據泄露造成的損失。
通過使用人工智能識別用戶行為模式，組織可以檢測可能表明攻擊未遂或成功的異常活動。通過這種方式，人工智能可以在保護組織免受撞庫攻擊和其他新興威脅方面發揮關鍵作用。數據泄露變得越來越普遍，但也有解決方案。投資自動數據泄露檢測和遏制的解決方案(例如機器學習)可以幫助減輕首席信息安全官和安全團隊的負擔，同時最大限度地減少泄露造成的損失。
