2024年，数据泄露的平均成本飙升至488万美元，比去年增长了10%。 丰田， 票务大师， 和 AMD 只是其中的一部分 最新数据泄露这是自新冠肺炎疫情爆发以来的最大增幅，凸显出对有效解决方案的迫切需求。
幸运的是， 人工智能 提供了一种应对这一日益严峻的挑战的有力方法，但首先，让我们更好地了解情况。
数据泄露成本为何增加？
根据 边缘东盟地区（文莱、柬埔寨、印尼、老挝、马来西亚、缅甸、菲律宾、新加坡、泰国、越南）违约成本再创新高，达5123万美元，较上年增长10%。金融服务业受到的打击最为严重，违约成本飙升至5557万美元。
数据泄露成本激增的原因有多种。业务中断和客户支持需求增加是主要原因，许多公司将这些成本转嫁给客户。此外，影子数据（未主动监控的数据）的增加以及数据泄露的广泛影响进一步推高了成本。
人工智能如何解决这个问题？
好消息是，人工智能和自动化正在发挥真正的作用。使用这些技术的组织已发现其与违规相关的成本平均下降了 220 万美元。人工智能有助于快速检测和应对违规行为，从而显著降低财务影响。
AI 可以发挥以下作用：
快速检测
人工智能有助于更快地发现数据泄露。与可能漏掉或延迟检测数据泄露的传统方法不同，人工智能可以快速分析数据并检测异常活动。这意味着可以尽早发现问题，从而减少处理这些问题所花费的时间和金钱。
自动响应
一旦检测到漏洞，AI 可以自动处理许多响应任务。例如，AI 可以隔离受影响的系统或应用安全补丁，而无需人工帮助。这种快速行动可以最大限度地减少损失并降低与漏洞相关的成本。
误报更少
人工智能系统更善于区分真实威胁和误报。误报率越低，安全团队就可以专注于实际问题，而不是浪费时间处理误报，从而提高响应效率和成本效益。
预测分析
通过分析过去的数据，人工智能可以预测潜在的漏洞和威胁。这有助于组织在问题发生之前预测到问题，从而增强防御能力并降低代价高昂的入侵事件发生的可能性。
更好的事件管理
人工智能在违规期间和违规后提供清晰的见解和建议。它可以帮助团队了解发生了什么、哪些系统受到了影响以及如何有效应对，从而加快恢复速度并降低成本。
成本效益
人工智能可以自动执行许多安全任务，从而减少大量手动工作。这不仅可以加快响应速度，还可以通过更有效地处理日常任务来降低管理违规行为的总体成本。
更容易合规
人工智能可帮助组织遵守数据保护法规并简化报告流程。通过确保合规性并简化报告流程，人工智能可降低罚款和处罚的风险，从长远来看可节省资金。
更强的安全性
人工智能不断学习并适应新威胁，使安全措施保持最新状态。这种持续改进有助于防御新的和不断演变的攻击，增强防御能力并降低代价高昂的入侵风险。
从快速检测问题和自动响应到减少误报和预测威胁，AI 工具可帮助组织管理和最大程度地减少违规行为造成的财务影响。投资 AI 是保护您的业务并控制违规成本的明智之举。
人工智能也可能使情况变得更糟
我们还要应对新的威胁。勒索软件攻击越来越普遍，有时甚至会导致整个企业倒闭。 生成式人工智能 引入了新的安全风险，因为敏感数据和模型面临被暴露的风险。
生成式人工智能在提供创新解决方案的同时，也带来了新的风险。这项技术为攻击者创造了新的机会，他们可以利用它来生成复杂的网络钓鱼计划、深度伪造和其他恶意内容。这些攻击可能特别具有破坏性，因为它们通常会绕过传统的安全措施，甚至欺骗最警惕的用户。
此外，生成式人工智能可能会无意中泄露敏感数据。由于这些模型是在包括专有和机密信息的大量数据集上进行训练的，因此存在这些数据可能被无意泄露或滥用的风险。这种暴露给数据安全增加了一层复杂性，需要高级策略来减轻这些风险。
为了应对这些挑战，企业必须将强大的安全措施与生成式人工智能相结合，保持领先地位。
执法部门的作用
让执法部门参与违规调查可以节省大量资金，平均每起案件可节省 263,000 美元。执法机构还开发了解密工具，帮助恢复加密文件，无需额外费用，为违规受害者提供重要支持。
投资人工智能以保护未来
数据泄露成本的不断上升凸显了投资于强大的网络防御的重要性。企业可以通过采用人工智能来更好地管理和降低这些成本。这些技术对于防止数据泄露造成的财务影响和确保安全的数字环境至关重要。
总而言之，虽然数据泄露成本不断攀升，但人工智能提供了一种关键解决方案来帮助降低这些费用。通过采用先进技术并加强安全措施，公司可以应对不断变化的威胁形势并保护其资产。
