全球疫情的发展，有效推动了企业向远程设备的迁徙及员工绑定。

　　伴随这个现象同时带来的问题是攻击范围的不断扩大，原来的数据保护实践需要升级改进。

　　实现数据防护流程的自动化，人工智能 （AI） 等技术可以提供支持。

　　在实施得当的情况下，能够有效提高数据保护的效率。

　　接下来，我们来看看人工智能有助于数据保护的一些最有价值的方式。

　　人工智能与数据保护的相关性误解

　　众所周知，人工智能严重依赖数据算法，因此大众可能会对使用该技术来帮助数据保护实践表示怀疑。

　　事实上，在提高数据效率和保护用户隐私之间确实需要一个很好的平衡。

　　“社会上似乎普遍存在对人工智能和数据保护相关性的误解。

　　但事实上，如果实施得当，人工智能可以很好地改善任何行业的数据保护，”陕西悟空云人工智能团队负责人房杰博士说。

　　如果我们在仓储中使用人工智能，则可以构建一个人工智能应用程序来处理需要根据输入采取行动的图像或视频，例如，在有人接近危险时提醒他们。

　　在这种情况下，闭路电视摄像机不需要跟踪一个人的脸；只需监控仓库内的潜在危险。

　　因此，如果系统旨在提醒他们，则视频系统将永远不需要存储人脸，从而避免对隐私和数据保护的担忧。

　　“物联网设备的兴起和边缘处理人工智能算法意味着公司正在使用数据实时做出更好的业务决策。

　　除此之外的所有原始数据都将被丢弃。

　　这促使工程师和研究人员更加深思熟虑地构建能够保护人们隐私并推动公司盈利的高效系统。

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　　安全自动化

　　实现安全自动化是人工智能技术应用于数据保护实践的一个典型案例，这其中利用了人工智能分析和自动化编排等技术。

　　随着数据泄露的成本持续上升，通过这种方式减轻企业财务损失是非常合算的。

　　“数据安全”对于疫情下的远程办公来说是必须的。

　　当我们在家办公、在旅途中和跨多种设备工作时，员工需要合适的工具和信息来保护其中涉及的各种企业及个人隐私数据，”

　　技术的发展应该为企业减负，使员工能够专注于手头的事务，并安心于机器学习和预设规则正在后台工作以保护他们的数据安全。

　　智能电子邮件安全技术是实践中安全自动化的一个很好的例子。

　　此类解决方案旨在实时保护系统免受人为错误、修正路径、提高意识并防止出站电子邮件中的数据泄露。

　　数据保护不应该成为个人的责任，他们只需要专注于自己的工作。

　　能够在当下做出决定，并相信他们共享的敏感信息始终是安全的。

　　使员工能够安全地发送敏感信息是避免数据泄露和可能发生的破坏性后果所需的一步。

　　自动化威胁评估

　　人工智能还可以帮助自动评估网络威胁：随着越来越多的组织转向混合工作流程，攻击面扩大，单项业务对系统核心的威胁严重性会成倍增加。

　　值得庆幸的是，通过使用人工智能，组织可以自动化评估对其公司数据的威胁的过程。

　　人工智能可以筛选大量数据，在任何异常活动发生时快速识别它，从而可以部署主动方法并采取适当的对策。

　　更重要的是，这是实时发生的，而不是依赖于更新和传播缓慢的恶意软件数据库。

　　信号泄露

　　人工智能带来的自动化可以通过通知公司显示出违规迹象的行为变化来大大减轻安全人员的压力。

　　人工智能不仅可以发出数据保护漏洞的信号，还可以发出与该数据中的内容相关的漏洞。

　　知道客户通话的录音被不恰当地分享是一回事，知道它包含不恰当的内容是另一回事。

　　经常被忽视的是人工智能根据行为数据发出数据泄露信号的能力——例如，呼叫的快速下降可能表明转向未经授权的消息传递应用程序。

　　人工智能作为黑帽

　　此外，人工智能能够发现潜在的数据漏洞并在攻击可以利用之前对其进行修改。

　　认为人工智能可以将自己用于数据保护是不寻常的。

　　毕竟，人工智能通常与数据保护存在紧张关系——尤其是在面部识别和监控等应用中，或者当人工智能被用来影响买家行为时。

　　但其实人工智能可以用作‘黑帽’角色，在潜在威胁实施之前梳理出来并进行纠正。

　　或者通过现代生成神经网络（GNN）可用于创建逼真的面孔、生物特征信息和许多其他形式的人工数据。

　　当人工智能在这些模拟上接受训练时，收集真实个人数据的需求就会减少。

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　　小结

　　但最终，要让人工智能真正为数据保护策略提供价值，必须制定并遵守相关法规，并考虑与技术相关的道德问题。

　　陕西悟空云创始人兼CEO孙军涛表示：“任何技术的应用都必须建立在遵守法律法规的基础上，但人工智能除了有助于数据保护，在人工智能本身的伦理中，也能够发挥关键性作用。

　　比如问责制、公平性、透明度以及解释性和稳健性。

　　”

　　“归根结底，关键方面是人工智能系统的最终实现目标——它只是让公司受益，还是让客户或大众受益，它造成伤害的风险是什么？风险越大的人工智能系统越应该受到更严格的审查。