在人工智能（AI）技术日益成熟和应用广泛的今天，对信息安全进行测评变得尤为重要。随着AI技术的进步，网络攻击手段也在不断升级，这要求我们对信息安全进行更加精准和深入的测试与评估。那么，在这个新时代背景下，我们应该如何创新地进行信息安全测评呢？本文将从以下几个方面来探讨这一问题。

首先，我们需要认识到，人工智能时代下的网络威胁是多变且复杂的。传统的防御措施可能无法完全应对新的攻击模式，因此我们必须采用更为灵活和高效的手段来保护数据不受侵害。这就要求我们对现有的信息安全测试方法进行改革和优化。

其次，我们可以通过引入机器学习算法来提升信息安全测评的效果。在机器学习中，可以训练模型识别出各种类型的人类行为模式，从而区分出真正的人类活动与恶意软件或其他潜在威胁。此外，还可以利用这些算法预测未来的网络攻击趋势，为企业提前做好准备。

此外，跨域协同也是一个值得关注的话题。在不同组织之间共享情报、经验和最佳实践，可以帮助提高整个行业水平，并有效打击跨界犯罪行为。这意味着我们需要构建一个更加开放透明的大环境，让各方能够分享资源并共同抵御网络威胁。

再者，不断更新知识库对于保持最新的风险意识至关重要。随着技术发展，一些曾经被认为是“老式”的攻击手段，如社会工程学诱骗或钓鱼邮件等，现在却又重新成为热门工具之一。这就要求我们的培训内容要时刻跟上科技进步，以确保员工能够识别并应对这些新的挑战。

最后，但同样重要的是，要加强终端设备管理工作。在移动设备如手机、平板电脑等越来越多地参与到工作流程中，它们往往成为一线防护。而由于它们通常拥有较少数量的人力支持，因此需要特别注意定期更新操作系统及应用程序，以及实施严格的事务性控制策略以减少漏洞利用机会。

总之，在AI驱动时代，我们面临的是一个既充满挑战又充满希望的情况。通过不断创新我们的测试方法，加强合作与沟通，同时保持敏锐意识，我们有理由相信，即使是在最复杂的情境下，也能有效地保障我们的数据不受损失。