Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Γίνεται προσπάθεια μίμησης της ανθρώπινης διάνοιας χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη. Οι δυνατότητες για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι τεράστιες.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ή τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να διδαχθούν να παράγουν ειδοποιήσεις για κινδύνους, να αναγνωρίζουν νέα στελέχη κακόβουλου λογισμικού και να προστατεύουν κρίσιμα δεδομένα για τους οργανισμούς όταν τα χειρίζονται σωστά.
Για τους οργανισμούς που προσπαθούν να επιτύχουν στο διαδίκτυο σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι η καλύτερη επιλογή για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Προκειμένου να αποδώσουν αποτελεσματικά και να υπερασπιστούν τους οργανισμούς τους από κυβερνοεπιθέσεις, οι επαγγελματίες ασφάλειας απαιτούν σημαντική βοήθεια από ευφυείς μηχανές και τεχνολογία αιχμής όπως η τεχνητή νοημοσύνη.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τον πιθανό ρόλο του AI στη βελτίωση της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, καθώς και τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά του.
Τέλος, θα εξετάσουμε τις κορυφαίες εταιρείες που προσφέρουν λύσεις κυβερνοασφάλειας βασισμένες σε AI στην παγκόσμια αγορά.
Τι σημαίνει η τεχνητή νοημοσύνη για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο;
Η μηχανική μάθηση και οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης είναι ζωτικής σημασίας σε αυτήν την τάση.
Είναι εξαιρετικά χρήσιμα για την ταχεία αυτοματοποίηση των διαδικασιών λήψης αποφάσεων και τον εντοπισμό προτύπων από ελλιπή ή αλλαγμένα δεδομένα, ακόμα κι αν δεν αποτελούν ενιαία λύση για όλα τα προβλήματα ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.
Αυτοί οι αλγόριθμοι λειτουργούν μαθαίνοντας αρχικά από δεδομένα πραγματικού κόσμου, όπως τρέχοντες κινδύνους ασφαλείας, ψευδώς θετικά στοιχεία και τους πιο πρόσφατους κινδύνους που ανακαλύφθηκαν από ειδικούς σε όλο τον κόσμο.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης είναι ισχυρά εργαλεία ανίχνευσης μοτίβων που έχουν σημαντικό πλεονέκτημα έναντι των απαρχαιωμένων μεθόδων ασφαλείας που βασίζονται σε λίστα.
Εντοπίζοντας αναδυόμενες απειλές που εμφανίζουν ανησυχητικά μοτίβα, η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει και ξεπερνά τις επιδόσεις αυτών των συστημάτων. Αυτό το επίπεδο τεχνογνωσίας απαιτεί σημαντικό βαθμό μάθησης και είναι δυνατό μόνο με αξιόπιστες πηγές δεδομένων για κάθε φορέα κινδύνου.
Τεχνητή νοημοσύνη (AI) βοηθά τους επαγγελματίες στην επίλυση ποικίλων ζητημάτων, μερικά από τα οποία σχετίζονται με την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Τεχνητή νοημοσύνη Το (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να συμβαδίσουν με τους χάκερ και να διατηρήσουν την ασφάλεια των δικτύων, των συστημάτων και των δεδομένων τους μέσω αυτοματοποιημένης ανίχνευσης απειλών, ταχύτερης αντίδρασης σε απειλές από απλούς τρόπους που υποστηρίζονται από λογισμικό κ.λπ.
Οι επαγγελματίες θα μπορούν να αντιμετωπίσουν μια ποικιλία προβλημάτων που ήταν δύσκολο να επιλυθούν μόνο με τη χρήση της κυβερνοασφάλειας με τη χρήση λύσεων ασφάλειας στον κυβερνοχώρο που βασίζονται σε AI.
Οι διαφορετικές τεχνολογίες διδάσκουν τους αυτομάθητους υπολογιστές να συλλέγουν τακτικά δεδομένα από τα συστήματα του οργανισμού, να αξιολογούν αυτά τα δεδομένα και να αναζητούν μοτίβα σε σχετικά σήματα για να μάθουν περισσότερα για τις άμυνες του συστήματος και τις πιθανές επιθέσεις.
Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Αναγνωρίστε την ασυνήθιστη συμπεριφορά
Με τη χρήση του AI, μπορούμε να εντοπίσουμε ασυνήθιστες δραστηριότητες σε ένα σύστημα. Με τη συλλογή επαρκών δεδομένων και τη συνεχή παρακολούθηση ενός συστήματος, μπορεί να ανιχνεύσει ανώμαλη συμπεριφορά ή ενέργειες που είναι ασυνήθιστες.
Το AI είναι επίσης ικανό να εντοπίζει περιπτώσεις παράνομης πρόσβασης. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί συγκεκριμένα κριτήρια για να προσδιορίσει εάν οποιαδήποτε ασυνήθιστη συμπεριφορά αποτελεί πράγματι ένδειξη κινδύνου ή απλώς μια ψεύτικη ειδοποίηση όποτε αναγνωρίζεται.
Εκμάθηση μηχανών απαιτείται για την τεχνητή νοημοσύνη να διακρίνει μεταξύ του τι είναι και τι δεν είναι παρεκκλίνουσα συμπεριφορά. Καθώς η μηχανική μάθηση συνεχίζει να προοδεύει, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορεί τελικά να ανιχνεύσει ακόμη και τις πιο μικρές παρατυπίες.
Επομένως, η τεχνητή νοημοσύνη θα υπέδειξε οτιδήποτε δεν λειτουργεί σωστά στο σύστημα.
Αναγνώριση σφαλμάτων
Το AI βοηθά στον εντοπισμό υπερχείλισης buffer δεδομένων. Η υπερχείλιση buffer είναι ο όρος όταν τα προγράμματα χρησιμοποιούν περισσότερα δεδομένα από το συνηθισμένο. Επιπλέον, σημαντικές παραβιάσεις δεδομένων προκαλούνται από ανθρώπινα λάθη.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης ικανή να εντοπίσει αυτά τα σφάλματα και μπορεί να το κάνει αρκετά γρήγορα για να αποτρέψει μελλοντικούς κινδύνους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανακαλύψει με ακρίβεια σφάλματα, άλλες αδυναμίες και προβλήματα που σχετίζονται με την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο χάρη στη μηχανική εκμάθηση.
Περαιτέρω βοήθεια για την τεχνητή νοημοσύνη στον εντοπισμό αμφισβητήσιμων δεδομένων που παρέχονται από οποιαδήποτε εφαρμογή είναι η μηχανική εκμάθηση. ο γλώσσα προγραμματισμού τα τρωτά σημεία εκμεταλλεύονται ιούς ή κακόβουλο λογισμικό ενός χάκερ για να εισχωρήσουν σε συστήματα και να κλέψουν δεδομένα.
Αποφυγή απειλών
Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσεται συνεχώς από εταιρείες ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Η τεχνητή νοημοσύνη που έχει προχωρήσει θα πρέπει να μπορεί να εντοπίσει ένα σφάλμα στο σύστημα ή ακόμα και στην ενημέρωση.
Οποιοσδήποτε επιχειρήσει να εκμεταλλευτεί τέτοια τρωτά σημεία θα αποτραπεί αμέσως. Μια εξαιρετική μέθοδος για να σταματήσει οποιαδήποτε απειλή να συμβεί θα ήταν η τεχνητή νοημοσύνη.
Εκτός από την επιδιόρθωση σφαλμάτων κώδικα που οδηγούν σε κινδύνους, μπορεί να εγκαταστήσει πρόσθετα τείχη προστασίας.
Αντιμετώπιση απειλών
Αυτό συμβαίνει στο επόμενο στάδιο ή όταν η απειλή εισέρχεται στο σύστημα. Το AI χρησιμοποιείται για να εντοπίσει ασυνήθιστη συμπεριφορά και να δημιουργήσει ένα περίγραμμα ιών ή κακόβουλου λογισμικού. Ήρθε η ώρα για την τεχνητή νοημοσύνη να λάβει τα κατάλληλα μέτρα κατά του κακόβουλου λογισμικού ή του ιού.
Τα κύρια βήματα στην αντίδραση είναι να απαλλαγούμε από τον ιό, να διορθώσουμε το πρόβλημα και να αντιμετωπίσουμε οποιαδήποτε βλάβη έχει προκληθεί.
Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη φροντίζει να μην επαναληφθεί παρόμοια κατάσταση και λαμβάνει τις απαραίτητες προφυλάξεις για να την αποτρέψει.
Πρόβλεψη κινδύνου παραβίασης
Η ικανότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης να προβλέπουν κινδύνους είναι ζωτικής σημασίας επειδή μπορούν να προβλέψουν πότε θα συμβεί μια παραβίαση, πόσο θα κοστίσει και πώς να αποκαταστήσουν τις ζημιές.
Αυτά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν πώς θα συμβεί η παραβίαση και πού μπορεί να παραβιαστεί η συσκευή σας, λαμβάνοντας υπόψη το απόθεμα περιουσιακών στοιχείων IT και προσδιορίζοντας την έκθεση σε απειλή.
Αυτή η πρόβλεψη που προκύπτει από την ανάλυση τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να σας βοηθήσει στην ενίσχυση της κυβερνοασφάλειας του οργανισμού σας ενισχύοντας τυχόν περιοχές όπου τα συστήματα και οι συσκευές σας είναι ευάλωτα.
Αυξημένη ασφάλεια συνολικά
Οι κίνδυνοι που αντιμετωπίζουν τα εταιρικά δίκτυα κυμαίνονται με την πάροδο του χρόνου. Κάθε μέρα, οι χάκερ προσαρμόζουν τις τεχνικές τους. Εξαιτίας αυτού, είναι δύσκολο για τις επιχειρήσεις να δώσουν προτεραιότητα στα καθήκοντα ασφαλείας.
Θα μπορούσατε να αντιμετωπίσετε μια επίθεση ransomware, μια επίθεση άρνησης υπηρεσίας και μια επίθεση phishing ταυτόχρονα. Παρόμοιες δυνατότητες υπάρχουν για αυτές τις επιθέσεις, αλλά πρέπει πρώτα να ξέρετε τι να αντιμετωπίσετε.
Τα ανθρώπινα λάθη και η απροσεξία δημιουργούν περισσότερους κινδύνους που μπορούν να περιπλέξουν την ασφάλεια. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την αναγνώριση όλων των μορφών επιθέσεων και για να σας βοηθήσει στην ιεράρχηση και την αποτροπή τους είναι η απάντηση σε αυτήν την περίπτωση.
Πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Δυνατότητα επεξεργασίας τεράστιου όγκου δεδομένων
Οι επιχειρήσεις μπορούν να αναλύσουν τεράστιους όγκους δεδομένων με απίστευτη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αυτοματοποιεί τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που μπορούν να προσδιορίσουν μια ποικιλία ανησυχιών για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, συμπεριλαμβανομένων των ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, των απειλητικών ιστότοπων, των εφαρμογών τρίτων και των κοινών δεδομένων.
Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει ολοκληρωμένες λύσεις κυβερνοασφάλειας σε πραγματικό χρόνο.
Οι χάκερ λειτουργούν με τα δικά τους χρονοδιαγράμματα και από διάφορες ζώνες ώρας, επομένως δεν έχουν καθορισμένες ώρες εργασίας.
Για αυτόν τον λόγο, είναι απαραίτητο να παρακολουθείτε την υποδομή πληροφορικής της επιχείρησής σας σε πραγματικό χρόνο για να εντοπίσετε επικίνδυνες διαδικτυακές επιθέσεις και κενά ασφάλειας δικτύου δεδομένων.
Η επιχείρησή σας μπορεί να απαλλαγεί από τα επιπλέον έξοδα που σχετίζονται με τις υπερωρίες του προσωπικού ασφάλειας πληροφορικής, χρησιμοποιώντας μια λύση κυβερνοασφάλειας τρίτων με δυνατότητα AI.
Καθώς αυτές οι λύσεις κυβερνοασφάλειας έχουν προσιτό μηνιαίο κόστος, είναι επίσης μια οικονομικά βιώσιμη εναλλακτική λύση. Οι λύσεις κυβερνοασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης μειώνουν την ανάγκη για ανθρώπινη αλληλεπίδραση, ενώ παράλληλα εντοπίζουν τις απειλές στον κυβερνοχώρο σε βάθος αλλά οριστικά και προσφέρουν βελτιωμένες διαγνωστικές δυνατότητες, καθιστώντας τις μια αξιόπιστη επιλογή για τις επιχειρήσεις.
Βελτιωμένη προσαρμοστικότητα
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και η βαθιά μάθηση χρησιμοποιούνται από εφαρμογές και συστήματα που βασίζονται σε AI για μάθηση. Αυτές οι διαδικασίες επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να κατανοεί γρήγορα μια ποικιλία τάσεων πληροφορικής και να τροποποιεί τους αλγόριθμούς της σύμφωνα με τα πιο πρόσφατα δεδομένα ή πληροφορίες.
Με παρόμοιο τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο χρησιμοποιείται σε πολύπλοκα δίκτυα δεδομένων που μπορούν να εντοπίσουν γρήγορα κινδύνους για την ασφάλεια και να τους καταστρέψουν με μικρή ανθρώπινη συμμετοχή.
Η τεχνητή νοημοσύνη στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο δεν αναλαμβάνει το ρόλο των ειδικών στον τομέα της κυβερνοασφάλειας. Αντίθετα, διευκολύνει τους ειδικούς στον τομέα της κυβερνοασφάλειας να εντοπίζουν και να αντιμετωπίζουν έγκαιρα επικίνδυνες ενέργειες δικτύου.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα γίνει πιο έξυπνη και τελικά θα μπορεί να βοηθήσει τους ανθρώπους χάρη στις συνεχείς ανακαλύψεις που επιφέρει η ανθρώπινη παρέμβαση στη μηχανική μάθηση.
Μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Περισσότερα δεδομένα σημαίνει περισσότερα προβλήματα.
Οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να χειριστούν δεδομένα το κάνουν με πρωτοφανή ρυθμό αυτή τη στιγμή. Ωστόσο, η παράδοση των εμπιστευτικών πληροφοριών μας σε εξωτερικές επιχειρήσεις ενέχει τον κίνδυνο παραβίασης του απορρήτου μας.
Οι χάκερ κερδίζουν από την τεχνητή νοημοσύνη.
Οι χάκερ ενδέχεται να επωφεληθούν από την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς θα τους διευκολύνει να πραγματοποιούν πολύ αποτελεσματικές και εκτεταμένες επιθέσεις στον κυβερνοχώρο.
Οι αδυναμίες ενός δικτύου δεδομένων ή ενός συστήματος υπολογιστών μπορούν επίσης να διερευνηθούν και να αξιοποιηθούν κατάλληλα με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.
Παραβίαση της ιδιωτικής ζωής
Τα μυστικά και ευαίσθητα δεδομένα μας ενδέχεται να κινδυνεύουν από gadget που τροφοδοτούνται με AI, όπως βιομετρικά συστήματα.
Το απόρρητο τόσο των ατόμων όσο και των επιχειρήσεων ενδέχεται να παραβιαστεί από την ικανότητα αυτών των gadget να στέλνουν τα δεδομένα μας σε αναξιόπιστους τρίτους προμηθευτές.
Ο κορυφαίος οργανισμός προσφέρει λύσεις κυβερνοασφάλειας που βασίζονται σε AI
1. Απεργία πλήθους
Στον κλάδο της κυβερνοασφάλειας, το CrowdStrike είναι ένας σχετικά πρόσφατος οργανισμός. Μια τεχνολογία ανίχνευσης που βασίζεται σε AI, γνωστή ως ανάλυση συμπεριφοράς χρηστών και οντοτήτων, είναι το μυστικό όπλο του συστήματος CrowdStrike Falcon (UEBA).
Μία από τις βασικές εξελίξεις που έχουν προωθήσει τον τομέα της ασφάλειας του συστήματος είναι η ιδέα της UEBA, η οποία την βοήθησε να ξεπεράσει την απαρχαιωμένη προσέγγιση ανίχνευσης AV που επέτρεπε σε πάρα πολλές νέες μολύνσεις να μολύνουν συστήματα.
Το CrowdStrike παρακολουθεί κάθε ενέργεια που λαμβάνει χώρα σε ένα τελικό σημείο, αναλύει τη συμπεριφορά κάθε χρήστη και παρακολουθεί όλες τις τακτικές λειτουργίες του συστήματος. Με αυτόν τον τρόπο, δημιουργείται μια βασική γραμμή τακτικής άσκησης.
Το σύστημα παρακολουθεί κάθε δραστηριότητα και εκδίδει μια ειδοποίηση εάν ένας χρήστης κάνει ξαφνικά μια διαφορετική ενέργεια ή αν ξεκινήσει μια προηγουμένως άγνωστη διαδικασία συστήματος. Αυτή η επιλογή επιτρέπει τη χρήση πρόσθετων μεθόδων παρακολούθησης δραστηριότητας.
Μόλις τερματιστεί η διαδικασία, ο λογαριασμός χρήστη έχει τεθεί σε αναστολή ή/και η συσκευή έχει απομονωθεί από το δίκτυο, η μονάδα εντοπισμού τελικού σημείου και απόκρισης που είναι συνδεδεμένη με το UEBA θα ενεργήσει για να σταματήσει οποιαδήποτε περαιτέρω κακόβουλη δραστηριότητα.
2. Cynet
Η Cynet χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη στα συστήματα ανίχνευσης απειλών δικτύου, τα οποία αναλύουν τις απειλές και αναλαμβάνουν δράση όπως απαιτείται. Ο στόχος του Cynet είναι να κάνει τη χρήση οποιουδήποτε προγράμματος παρακολούθησης συστήματος τόσο απλή όσο η εκτέλεση εξελιγμένης πρόληψης απειλών.
Ο σκοπός της σουίτας προστασίας δικτύου Cynet είναι να προσφέρει σε επιχειρήσεις χωρίς εξειδικευμένους επαγγελματίες στον τομέα της κυβερνοασφάλειας οικονομικά προσιτή πρόληψη απειλών.
Ωστόσο, η τεχνολογία είναι διαθέσιμη σε όλες τις επιχειρήσεις, όχι απλώς σε εκείνες με λίγους εργαζόμενους.
Στους πελάτες της υπηρεσίας περιλαμβάνονται τεράστιες πολυεθνικές με δεκάδες χιλιάδες υπαλλήλους, καθώς και ιδρύματα με σημαντικό κόστος που σχετίζεται με αστοχία ασφάλειας, συμπεριλαμβανομένων των τραπεζών.
Το Cynet 360 είναι το κύριο προϊόν που προσφέρει η εταιρεία.
Αυτή είναι μια ολοκληρωμένη λύση κυβερνοασφάλειας με προστασία τελικού σημείου AV, ανίχνευση συσκευών, πρόβλεψη απειλών, μοντελοποίηση συμπεριφοράς χρήστη και διαχείριση ευπάθειας.
3. Darktrace
Η Darktrace δημιούργησε το Enterprise Immune System για να χρησιμεύσει ως βάση για όλες τις λύσεις της στον κυβερνοχώρο.
Με τη χρήση μη εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης, το EIS χρησιμοποιεί προσεγγίσεις AI για να συμπληρώσει τις βάσεις κανόνων κατάστασης.
Η δημιουργία μιας βασικής γραμμής τυπικής δραστηριότητας είναι το πρώτο πράγμα που πρέπει να επιτύχει το EIS αφού εγκατασταθεί σε ένα δίκτυο. Στη γλώσσα Darktrace, αυτό είναι γνωστό ως το «μοτίβο ζωής».
Προκειμένου να δημιουργηθεί αυτό το αρχείο αποδεκτής συμπεριφοράς, προσομοιώνονται τα μοτίβα κυκλοφορίας κάθε δικτύου, οι δραστηριότητες των συνδεδεμένων συσκευών και η συμπεριφορά των χρηστών.
4. SAP NS2
Ως spinoff του 2005 από τη SAP, το SAP NS2 συνεργάζεται με πολλές υπηρεσίες ασφαλείας και επιχειρήσεις των ΗΠΑ για τη χρήση ανάλυσης δεδομένων και τεχνολογίας σύντηξης για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης βοηθούν το προσωπικό εθνικής ασφάλειας να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να προστατεύει ευαίσθητες πληροφορίες που ταξιδεύουν μέσω πολλών τοποθεσιών.
Το δύσκολο έργο της διαφύλαξης των αλυσίδων εφοδιασμού, το οποίο μερικές φορές περιλαμβάνει δεκάδες επιχειρήσεις που λειτουργούν σε μια σειρά περιστάσεων, είναι ένα άλλο καθήκον που διαχειρίζονται τα συστήματα SAP NS2 εκτός από τη συνεργασία με πελάτες στην αμυντική βιομηχανία.
Για μια ποικιλία πελατών, η επιχείρηση αξιοποιεί επίσης την τεχνητή νοημοσύνη και τη νοημοσύνη μηχανών για να υπερασπιστεί τις πλατφόρμες cloud.
5. Check Point
Η Check Point είναι μια αναπτυσσόμενη τεχνολογική επιχείρηση που έχει καταφέρει να κάνει το άλμα από την «startup» στην καθιερωμένη πολυεθνική.
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι από καιρό πρωτοπόρος από αυτήν την ισραηλινή επιχείρηση.
Αντί να αναπτύξει μια ενιαία λύση διαχείρισης απειλών που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη, η εταιρεία επένδυσε στη δημιουργία τριών πλατφορμών με τεχνητή νοημοσύνη που υποστηρίζουν αρκετές από τις βασικές επιχειρήσεις της εταιρείας.
Το Campaign Hunting, το Huntress και το Context-Aware Detection είναι τρία από αυτά (CADET).
Συμπέρασμα
Τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει ένα κρίσιμο κομμάτι εξοπλισμού για την υποστήριξη του έργου των ομάδων ανθρώπινων ασφάλειας πληροφοριών.
Δεδομένου ότι οι άνθρωποι δεν είναι πλέον σε θέση να κλιμακωθούν για να προστατεύσουν αποτελεσματικά τη δυναμική επιφάνεια επιχειρηματικής επίθεσης, η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει κριτική ανάλυση και ανίχνευση απειλών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από ειδικούς στον κυβερνοχώρο για τη μείωση του κινδύνου παραβίασης και την ενίσχυση της στάσης ασφαλείας.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στον τομέα της ασφάλειας μπορεί να εντοπίσει και να ιεραρχήσει τον κίνδυνο, να εντοπίσει αμέσως οποιοδήποτε κακόβουλο λογισμικό σε ένα δίκτυο, να ανταποκριθεί άμεσα σε περιστατικά και να ανακαλύψει επιθέσεις προτού συμβούν.
Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις ομάδες κυβερνοασφάλειας να δημιουργήσουν ισχυρές συμμαχίες ανθρώπου-μηχανής που προάγουν την κατανόησή μας, βελτιώνουν τις ζωές μας και προάγουν την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο με τρόπο που φαίνεται πιο ισχυρός από το άθροισμα των μερών της.
Αφήστε μια απάντηση