研究人員發現人工智能技術對確保敏感信息安全來說是一種非常好的工具。由于可以快速處理數據和預測分析，人工智能廣泛應用于自動化系統和信息保護等領域。事實上，確保數據安全也是目前人工智能技術的實際應用，同時也有黑客利用人工智能技術進行攻擊活動。

使用越多的人工智能技術進行保護，就越有可能應對使用先進技術的黑客。下面是人工智能應用于數據安全保護的幾種方式。

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1. 早期檢測

許多黑客在攻擊中會使用一些被動的方法，即在入侵系統竊取信息時不影響操作。被動攻擊可能需要幾個月甚至幾年的時間才會被發現。有了AI，企業就可以提前檢測到網絡攻擊，甚至黑客進入系統就會被發現。網絡攻擊的體量非常大，尤其是許多黑客可以將一些工作自動化。但這些攻擊對人類類似很難應對。對于多任務工作來說，AI是目前最佳的解決方案，可以及時發現惡意威脅并向用戶發出告警或鎖定攻擊者。

2. 預測和預防

在發生之前進行預測是檢測過程的一部分。紐約警方早在1995年就將預測技術納入早期應用。其開發的軟件CompStat迅速推廣到美國的其他警察局。通過預測威脅，系統可以在攻擊發生前創建特定的防護。有了預測技術，系統可以在不犧牲安全的前提下更高效地運行。

3. 加密

檢測威脅的目標是確保攻擊者無法一直進入系統。對以許多方式構建防護措施的企業來說，安全地隱藏數據就是其中之一。當信息從一個源轉移到另一個源時非常容易受到攻擊和竊取。因此，企業需要全流程加密。加密就是將信息變為與之前信息無關的密文，接收方需要解密密文才能獲取原始信息。黑客獲取密文后，無法解密出來原文就達到了保護信息的目的。

4. 口令保護和認證

口令是網絡安全的基線(底線)。所有有許多黑客可以輕松繞過口令，并竊取數據。應用人工智能技術到口令保護和認證中可以讓口令更加安全。之前，口令是一個單詞或詞組。現在企業開始使用動作、模式、生物數據等來解鎖信息。生物數據是指用人體唯一的特征來解鎖信息，如指紋、視網膜等。比如，蘋果iPhone X的Face ID就可以掃描面部特征，并將這些特征信息轉變成口令。

5. 多因子認證

多因子認證改變了代碼的工作方式。在不同的位置需要用戶輸入不同的口令。加上人工智能的檢測系統，字符可能會發生改變。多因子認證不僅可以增加一層安全，在誰可以進入系統上也更加智能。

系統會學習可以進入網絡的用戶特征，然后對行為和相關的特征模式與惡意內容進行交叉對比，以確定訪問權限。

AI改變安全

人工智能技術可以識別模式、找出bug、甚至執行修復漏洞的計劃。在實際的網絡安全應用中，系統可以創建一層新的保護。有了人工智能，整個網絡安全都會發生變化，并且以更快地步伐發展。在技術上取得的進步更多就會改變更多的領域。