近年来，大数据、机器学习、计算能力、存储能力以及云计算等相关领域的发展推动着人工智能（AI）技术取得了重大进展，如今，很多基于AI的技术正帮助人们改善着卫生保健、教育、金融、农业、交通等问题；如此看来，人工智能正在帮助人们过上更美好的生活。

　　然而，频繁的数据泄漏事件正威胁着人们的隐私、财产、健康……“数据安全”是互联网+、人工智能、云计算、大数据产业的安全基石。

　　IT行业安全问题很多，而问题一般始于孤岛。如今数据的频繁流动增加了安全风险。从网络提供商、云软件公司，到硬件制造商，每一位数据处理人员都在用自己的方法保护数据价值链上仅属于他们的一小部分，但是很少有人关注除此之外的事。

　　于是，当全球数据环境变得更加复杂时，真正的问题出现了。我们见证着物联网、嵌入式系统、机器学习和实时数据分析的兴起，它们都可以应用于自动驾驶汽车和无人机等复杂的系统。而数据传输的步骤越多，恶意攻击者潜入系统的机会就越多。而为了向客户提供最安全的环境，不论在技术使用方式、同类产品使用上，还是不同产品协同保卫客户数据的方式上，安全供应商都需要比应用其技术的企业领先一步。

　　根据埃森哲的网络犯罪成本研究，2017年数据泄露量同比增长27.4％。抵御此类攻击只会变得更具挑战性。以大量使用云托管服务的企业为例。随着企业将越来越多的数据存储在云端，它们也需要在云技术出现故障时准备好应对重大安全漏洞。

　　在人工智能时代，网络安全形势更加严峻和复杂，但人工智能技术也能在网络安全漏洞检测、恶意软件识别、不良信息智能审核、防范网络犯罪等方面发挥独特作用。可以说，人工智能也在赋能网络安全。

　　当下的新型网络安全态势感知的基本原理是利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化等技术，实时直观地显示网络安全状态，并对网络安全趋势做出预测，为网络安全威胁预警和防护提供参考。

　　人工智能在安全态势感知系统的运用主要分为五个步骤，第一步是提取网络中的安全设备(如防火墙)、网络设备(如路由器、交换机)、服务和应用(数据库、应用程序)的数据，对数据进行标准化和修订以及标注事件基本特征等；第二步是对在传感器采集环境中获取的数据做去噪、杂质过滤等预处理；第三步融合不同来源的数据；第四步选择人工智能算法进行态势识别、态势理解和态势预测；最后一步完成关联分析和态势分析，形成的态势评估结果以分析报告和综合网络态势图呈现，辅助决策。

　　想要在新时代确保安全，就需要多个复杂的防御系统相互协调运作。这些系统（包括硬盘级别的加密）相互通信，并围绕敏感数据形成一个安全圈。安全行业供应商必须既合作也竞争，才能为客户提供高效服务。