如今，我們站在一個偉大變革的十字路口。人工智能(AI)和機器學習(ML)正在從根本上改變人們的工作方式、表達方式以及完成業務的方式。這些創新不僅將幫助組織變得敏捷，更好地為客戶服務，而且還將幫助他們抵御從未見過的威脅。

人工智能在我們的行業中不斷擴散——根據Statista的數據，到2027年，全球網絡安全市場的人工智能預計將達到近470億美元。當我們看到新的創新出現時，對這項技術的興趣只會繼續增加。

隨著全球各地的組織采用最好地利用人工智能的解決方案，從根本上改變他們對待安全的方式，出現的關鍵問題是如何達到這種人工智能驅動的涅槃狀態。這意味著越來越多地遠離碎片化和孤立的工具，以釋放數據的真正力量。

數據的“3c”支撐著強大的人工智能和機器學習

除了簡化管理的明顯好處之外，整合工具的另一個特性是能夠在安全性、網絡和用戶體驗管理中利用AI和ML，所有這些都來自同一數據湖。然而，對于一個組織來說，要充分發揮這種潛力，必須遵循三個數據原則:

•完整的數據。你需要解決問題的所有數據。這意味著來自安全、網絡和操作的數據元素必須收集在一個中心位置。

•一致的數據。數據的格式、結構和標簽應該在所有收集的元素中保持不變。任何差異都可能對數據質量和結果產生負面影響。

•正確的數據。您應該對數據有堅定的信任，這樣任何輸出也都是可信的。在提供數據湖的所有數據源中，收集和匯總數據的方式必須相同。

有了這些關鍵的數據原則，人工智能從根本上改變網絡安全就有了堅實的基礎。組織可以從三個不同的方面看到這種影響:

1)重塑IT運營

眾所周知，當今的核心IT運營團隊，包括安全運營中心(SOC)和網絡運營中心(NOC)，工作過度，人員不足。例如，運維團隊平均每天會收到數以萬計的警報和事件，其中大多數毫無意義，只是在制造“噪音”。不過，對于大多數企業來說，運營分析師目前的經驗包括手動梳理這些警報，以確保沒有遺漏真正的威脅。這是一項耗時的活動，導致安全和網絡專業人員在工作中投入大量時間，但收效甚微。

例如，引入AIOps可以提供跨網絡(包括所有用戶、分支和應用程序)的深度可見性和自動化。有了這種新的人工智能驅動的環境，警報或事件可以連接到更大的數據點，以獲得更有效的解決方案——所有這些都可以在幾分鐘內完成。這意味著，不需要有人篩選成千上萬無意義的警報，AIOps可以幫助提取最相關的警報，這樣團隊就可以集中精力解決真正的問題。

2)挖掘未知的威脅

正如網絡安全工具隨著技術的發展而發展一樣，威脅行為者可用的工具也在不斷發展。人工智能的力量可以幫助識別“未知”或看不見的變體中引入的惡意行為或操作的跡象，這與人類所做的一切都不一樣。機器非常擅長通過掃描成千上萬的數據點來篩選大量的警報，以查明異常，并不斷學習有關組織的超特定細節，從而更好地定位技術，以便在出現新的異常時進行標記。一旦識別出來，組織就可以在新出現的威脅成為真正的問題之前對其進行主動分類和控制。

3)提升用戶體驗

人工智能不僅可以減輕安全和網絡團隊的壓力，還可以幫助最終用戶簡化令人沮喪的痛點。例如，對訪問和性能問題進行故障排除一直是一個手動且緩慢的過程。當這樣的安全流程妨礙用戶體驗時，它通常會導致用戶感到沮喪，并繞過安全性來快速解決問題。這可能導致組織容易受到攻擊，威脅參與者正在等待用戶出錯并繞過安全措施。人工智能有能力通過主動解決用戶面臨的障礙來自主管理最終用戶的數字體驗。最終，這樣做的好處是雙重的——用戶有了一個精簡的、積極的體驗，同時安全性也保持不變。

無論是幫助我們寫書、駕駛汽車，還是預測患上某些疾病的可能性，人工智能都有機會影響我們生活的方方面面。而且，隨著我們開始將這種新的創新應用到我們的組織中，我們開始看到人工智能將在安全和網絡運營方面產生同樣深遠的影響，并最終影響個人或業務團隊對技術的體驗。