Data Kwaliteit en Integriteit – Een Succesvolle Data Strategie
Data Kwaliteit en Integriteit en governance - een succesvolle Data Strategie
In deze tijd waarin cyberaanvallen geavanceerder en frequenter worden, is het belangrijk om vooruit te denken over beveiligingsoplossingen. AI en cybersecurity zijn geen begrippen meer die we ‘morgen’ moeten gaan gebruiken, maar een realiteit die de wijze verandert waarop we digitale bedreigingen aanpakken.
In deze tijd waarin cyberaanvallen geavanceerder en frequenter worden, is het belangrijk om vooruit te denken over beveiligingsoplossingen. AI en cybersecurity zijn geen begrippen meer die we ‘morgen’ moeten gaan gebruiken, maar een realiteit die de wijze verandert waarop we digitale bedreigingen aanpakken.
Cybercriminelen werken met steeds complexere en geavanceerde technieken. Dit vraagt om beveiligingsoplossingen die niet alleen reageren op aanvallen, maar deze ook voorspellen en daarmee voor kunnen zijn. Hier komt cybersecurity met AI in beeld. Door het analyseren van enorme hoeveelheden data in real-time, kan AI bedreigingen detecteren nog voordat ze schade aanrichten. Denk hierbij aan machine learning in cybersecurity, waarbij systemen leren van patronen om afwijkingen te herkennen die menselijke ogen zouden missen.
Daarnaast maakt deep learning voor beveiliging het mogelijk om zelfs de subtielste anomalieën op te sporen. Waar traditionele systemen vaak vastlopen op nieuwe bedreigingen, is AI flexibel genoeg om zich voortdurend aan te passen aan veranderende aanvalstechnieken. Dit maakt AI-gestuurde dreigingsdetectie een ware gamechanger in de strijd tegen cybercriminaliteit.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie en beveiliging begint met data. AI-systemen analyseren bijvoorbeeld logs, netwerkverkeer en gebruikersgedrag om patronen te identificeren. Zodra een afwijking wordt gedetecteerd, wordt er onmiddellijk actie ondernomen. Dit kunnen eenvoudige waarschuwingen zijn, maar ook het automatisch blokkeren van verdachte activiteiten.
Hoewel deze technologie indrukwekkend is, heeft ze ook haar grenzen. AI is geen tovermiddel dat kant-en-klare oplossing biedt voor alle beveiligingsvraagstukken. In die zin blijft het handwerk dat door een persoon, meestal een team, wordt ge-engineerd, geprogrammeerd en wanneer correct toegepast, een krachtig wapen kan zijn tegen digitale bedreigingen.
Met de opkomst van AI in cybersecurity groeit de vraag naar specialisten die deze technologie kunnen ontwikkelen en beheren. Denk aan AI Developers, Machine Learning Engineers en cybersecurity-experts die bekend zijn met AI-gestuurde systemen.
Bij ICT Career begrijpen we hoe belangrijk het is om de juiste professionals aan boord te halen. Onze ervaring leert dat het vinden van deze schaarse IT-specialisten meer vereist dan alleen technische kennis. De geschikte kandidaat moet ook passen binnen de cultuur en doelen van je organisatie.
Bij ICT Career combineren kennis van de AI en cybersecurity-markt met een sterk netwerk van specialisten en een persoonlijk aanpak. We sturen je geen stapels cv’s die je moet doorploegen, maar 2 tot 4 zorgvuldig geselecteerde kandidaten die we hebben gesproken en gekwalificeerd.
De integratie van AI en cybersecurity is niet langer een optie, maar een noodzaak. Het biedt krachtige mogelijkheden om bedreigingen voor te blijven, maar vraagt ook om de juiste mensen die deze technologie begrijpen en toepassen. Bij ICT Career hebben we de kennis, ervaring en het netwerk om je organisatie te helpen bij het vinden van die professionals.
Ga in gesprek met ICT Career, we luisteren graag naar je.
Lees hier mij andere blogs over het gebruik van Artificiële Intelligentie
Data Kwaliteit en Integriteit en governance - een succesvolle Data Strategie
Artificial Intelligence (AI) en Data Science zijn al jaren nauw met elkaar verweven. Beide vakgebieden groeien snel en zijn essentieel voor bijvoorbeeld het oplossen van complexe vraagstukken, het ontdekken van nieuwe (zakelijke) kansen of het verbeteren van bedrijfsprocessen.
Wat zijn de trends van data management is 2025? Wat is de rol van data management binnen de organisatie?