数据泄露变得越来越普遍，其后果对企业来说可能是毁灭性的。除了数据泄露的直接成本(例如通知和信用监控)之外，还存在间接成本，例如业务损失和声誉受损。投资自动检测和遏制数据泄露的解决方案有助于减轻CISO和安全团队的负担。机器学习就是这样的解决方案之一。
机器学习的工作原理
机器学习是人工智能的一种，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法使用数据来训练模型，然后使用模型进行预测或建议。在数据安全方面，机器学习可用于构建模型来检测数据集中可能表明数据泄露的异常情况。
例如，假设您有一个员工登录记录的数据集。机器学习算法可用于构建模型来预测给定的登录尝试是否合法。然后，该模型将能够标记异常且需要进一步调查的登录尝试。
机器学习如何阻止数据泄露?
机器学习可以通过多种方式来阻止数据泄露。一种方法是在攻击者有机会利用系统漏洞之前识别它们。另一种方法是监控用户活动并标记可能表明企图违规的可疑行为。最后，一旦检测到漏洞，机器学习可用于快速遏制漏洞。
什么是凭证填充?
凭据填充是一种网络攻击，其中使用被盗的用户名和密码对来获得对用户帐户的未经授权访问。攻击者经常使用从其他组织的数据泄露中获得的受损凭据列表，以获得对受害者帐户的大规模访问权限。这种技术通常是自动化的，使得单个攻击者有可能在短时间内破坏数千个帐户。
人工智能可以在检测和防止凭据填充攻击方面发挥关键作用。通过识别用户行为模式，人工智能可以帮助识别可能表明攻击企图或成功的异常活动
人工智能如何适应这一切?人工智能可以在检测和防止凭证填充攻击方面发挥关键作用。通过识别用户行为模式，人工智能可以帮助识别可能表明攻击企图或成功的异常活动。例如，如果一个朝九晚五的员工在凌晨3点突然开始访问敏感数据库，或者一个俄亥俄州的员工似乎从中国登录，这些都可能是一些邪恶行为正在发生的迹象。通过持续监控用户行为并标记异常活动，人工智能可以帮助保护组织免受凭证填充攻击和其他新出现的威胁。
为什么投资机器学习?
对于任何想要保护自己免受数据丢失的企业来说，投资机器学习是明智之举。机器学习是在数据泄露发生之前阻止数据泄露的有效方法，而且如果确实发生，它还可以帮助您遏制数据泄露。不仅如此，投资机器学习还可以向您的客户表明您认真对待他们的安全，并减轻您的CISO和安全团队的一些负担。
使用机器学习实现数据安全的好处
使用机器学习来保证数据安全有很多好处，包括：
提高准确性：人类难免会犯错。我们会感到疲倦，我们会犯错误，有时我们会忽视一些事情。另一方面，机器学习算法则不受这些相同的限制。这意味着它们可以提高识别潜在威胁的准确性。
更快的检测：机器学习模型经过训练后，它分析数据的速度比人类快得多。这意味着可以更快地识别和遏制潜在威胁。
可扩展性：企业必须处理的数据量只会继续增加。机器学习算法可以比人类更有效地处理大量数据，使其非常适合大数据环境。
缩短响应时间：识别潜在威胁的速度越快，响应时间就越快。通过使用机器学习来确保数据安全，企业可以最大限度地减少数据泄露造成的损失。
通过使用人工智能识别用户行为模式，组织可以检测可能表明攻击未遂或成功的异常活动。通过这种方式，人工智能可以在保护组织免受撞库攻击和其他新兴威胁方面发挥关键作用。数据泄露变得越来越普遍，但也有解决方案。投资自动数据泄露检测和遏制的解决方案(例如机器学习)可以帮助减轻首席信息安全官和安全团队的负担，同时最大限度地减少泄露造成的损失。
