另一方面，威胁行为者也在利用人工智能和机器学习。例如，基于人工智能的网络攻击日益增多，这可能是全球数据安全面临的最大挑战。
其他需要考虑的重要方面是可疑数据和人为偏见，这些可能会放大与数据安全相关的所有类型的威胁，这与数据科学努力获得的完全相反。
有一些方法可以解决这些问题，例如数据消歧，即通过将信息与实际人员分离来解析收集的数据，使其听起来有意义。如今，许多数据隐私和监管机构已将数据消歧作为一项强制性要求。
从企业的角度来看，这不是一种理想的方法，因为 立陶宛 手机号码数据 数据消歧存在一些重大限制：这个过程是不可逆的，如果我们从数据中解析出所有重要信息，那么实际将其用于任何目的在技术上都会变得更加复杂。
数据泛化是一种替代方法，企业将其数据聚类到人口统计数据等更广泛的部分，并确保数据不能转换回其有意义或可感知的格式。
这些现代方法 数据安全 正在成为不同敏感领域的新常态，但它们并不是绝对的解决方案。这主要是由于复杂性较高。
最后的话：数据隐私的未来
数据隐私的未来尚未确定或定义，但总体发展轨迹相当明显。我们不可能回到 世纪初期，那时数据安全被认为是一个魅力十足的方面。立法和监管机构现在支持数据隐私的需求，不同组织和领域对数据隐私角色的需求巨大。