Efnisyfirlit[Fela][Sýna]
Reynt er að líkja eftir mannlegri greind með gervigreind. Möguleikarnir á netöryggi eru gríðarlegir.
Hægt er að kenna gervigreind, eða gervigreind, að framleiða viðvaranir fyrir hættur, þekkja nýja spilliforrit og vernda mikilvæg gögn fyrir stofnanir þegar rétt er meðhöndlað.
Fyrir stofnanir sem reyna að ná árangri á netinu í dag er gervigreind besti netöryggisvalkosturinn. Til að standa sig á skilvirkan hátt og verja fyrirtæki sín gegn netárásum þurfa öryggissérfræðingar verulega aðstoð frá snjöllum vélum og háþróaðri tækni eins og gervigreind.
Í þessari grein munum við skoða hugsanlegt hlutverk gervigreindar við að bæta netöryggi, sem og kosti þess og galla.
Að lokum munum við skoða leiðandi fyrirtæki sem bjóða upp á gervigreindarlausnir á netöryggi á heimsmarkaði.
Hvað þýðir gervigreind fyrir netöryggi?
Vélnám og gervigreind reiknirit skipta sköpum í þessari þróun.
Þeir eru gríðarlega hjálpsamir til að gera ákvarðanatökuferla sjálfvirka á fljótlegan hátt og bera kennsl á mynstur úr ófullnægjandi eða breyttum gögnum, jafnvel þótt þau séu ekki einhliða lausn fyrir öll netöryggisvandamál.
Þessar reiknirit virka með því að læra í upphafi af raunverulegum gögnum, svo sem núverandi öryggisáhættu, fölskum jákvæðum og nýjustu hættum sem sérfræðingar um allan heim hafa uppgötvað.
AI reiknirit eru öflug mynsturgreiningartæki sem hafa umtalsverða yfirburði yfir úreltar öryggisaðferðir sem byggja á lista.
Með því að bera kennsl á nýjar ógnir sem sýna áhyggjuefni, bætir gervigreind og fer fram úr þessum kerfum. Þetta stig gervigreindrar sérfræðiþekkingar krefst verulegs náms og er aðeins mögulegt með áreiðanlegum gagnaheimildum fyrir hvern hættuvektor.
gervigreind (AI) hjálpar fagfólki við að leysa margvísleg vandamál, sem sum hver tengjast netöryggi.
gervigreind (AI) og vélanám (ML) geta aðstoðað fyrirtæki við að halda í við tölvuþrjóta og viðhalda öryggi netkerfa þeirra, kerfa og gagna með sjálfvirkri ógngreiningu, hraðari viðbrögðum við ógnum en einföldum leiðum knúnum hugbúnaði o.s.frv.
Sérfræðingar munu geta tekist á við margvísleg vandamál sem erfitt var að leysa með því að nota netöryggi með því að nota gervigreindarlausnir netöryggis.
Hinar ýmsu tækni kennir sjálflærandi tölvum að safna reglulega gögnum úr kerfum fyrirtækisins, meta þau gögn og leita að mynstrum þvert á viðeigandi merki til að læra meira um kerfisvarnir og hugsanlegar árásir.
Kostir gervigreindar í netöryggi
Viðurkenna óvenjulega hegðun
Með notkun gervigreindar getum við komið auga á óvenjulegar athafnir í kerfi. Með því að safna nægum gögnum og fylgjast stöðugt með kerfi getur það greint óvenjulega hegðun eða aðgerðir sem eru óvenjulegar.
AI er einnig fær um að bera kennsl á tilvik um ólöglegan aðgang. Gervigreind notar sérstök viðmið til að ákvarða hvort óvenjuleg hegðun sé í raun vísbending um hættu eða bara falsað viðvörun hvenær sem hún er viðurkennd.
vél nám er nauðsynlegt fyrir gervigreind til að greina á milli þess sem er og er ekki afbrigðileg hegðun. Þegar vélanám heldur áfram að þróast mun gervigreind að lokum geta greint jafnvel minniháttar óreglu.
Þess vegna væri gervigreind að benda á allt sem virkar rangt í kerfinu.
Viðurkenning á villum
AI hjálpar til við að bera kennsl á gagnabuffaflæði. Buffer overflow er hugtakið yfir þegar forrit nýta meiri gögn en venjulega. Þar að auki eru mikilvæg gagnabrot af völdum mannlegra mistaka.
Gervigreind er einnig fær um að bera kennsl á þessar villur og geta gert það nógu hratt til að koma í veg fyrir hættur í framtíðinni. Gervigreind getur nákvæmlega uppgötvað galla, aðra veikleika og vandamál tengd netöryggi þökk sé vélanámi.
Frekari aðstoð við gervigreind við að greina vafasöm gögn frá hvaða forriti sem er er vélanám. The forritunarmál veikleikar eru nýttir af vírusum eða spilliforritum tölvuþrjóta til að komast inn í kerfi og stela gögnum.
Forðast ógnir
Tækni gervigreindar er stöðugt í þróun hjá netöryggisfyrirtækjum. AI sem hefur þróast ætti að geta komið auga á villu í kerfinu eða jafnvel í uppfærslunni.
Hverjum þeim sem reynir að nýta sér slíka veikleika yrði tafarlaust vísað frá. Framúrskarandi aðferð til að koma í veg fyrir að einhver ógn eigi sér stað væri gervigreind.
Auk þess að laga kóðavillur sem leiða til hættu, getur það sett upp fleiri eldveggi.
Að takast á við ógnir
Þetta gerist á næsta stigi, eða þegar ógnin kemur inn í kerfið. AI er notað til að koma auga á óvenjulega hegðun og búa til vírus eða spilliforrit. Tíminn er kominn fyrir gervigreind að grípa til viðeigandi aðgerða gegn spilliforritum eða vírusum.
Helstu skrefin í viðbragðinu eru að losna við vírusinn, laga vandamálið og takast á við þann skaða sem hefur orðið.
Að lokum tryggir gervigreind að svipað ástand gerist ekki aftur og gerir nauðsynlegar varúðarráðstafanir til að koma í veg fyrir það.
Spá um hættu á brotum
Hæfni gervigreindarkerfa til að spá fyrir um áhættu skiptir sköpum vegna þess að þau geta séð fyrir hvenær brot mun eiga sér stað, hversu mikið það mun kosta og hvernig á að endurheimta tjónið.
Þessi gervigreind kerfi geta spáð fyrir um hvernig brotið muni gerast og hvar tækið þitt getur verið í hættu með því að taka tillit til upplýsingatæknieigna og ákvarða hættuna.
Þessi spá sem fengin er úr gervigreindargreiningu getur aðstoðað þig við að styrkja netöryggi fyrirtækisins þíns með því að styrkja öll svæði þar sem kerfi þín og tæki eru viðkvæm.
Aukið öryggi í heild
Hætturnar sem fyrirtækjanet glíma við sveiflast með tímanum. Á hverjum degi aðlaga tölvuþrjótar tækni sína. Vegna þessa er það krefjandi fyrir fyrirtæki að forgangsraða öryggisskyldum.
Þú gætir þurft að takast á við lausnarhugbúnaðarárás, þjónustuneitunarárás og vefveiðaárás í einu. Svipaðir möguleikar eru fyrir þessar árásir, en þú verður fyrst að vita hvað þú átt að takast á við.
Mannleg mistök og kæruleysi skapa meiri áhættu sem getur flækt öryggið. Að nota gervigreind til að þekkja hvers kyns árásir og aðstoða þig við að forgangsraða og koma í veg fyrir þær er svarið í þessum aðstæðum.
Kostir gervigreindar í netöryggi
Geta til að vinna gríðarlegt magn af gögnum
Fyrirtæki geta greint gríðarlegt magn gagna með ótrúlegri nákvæmni og skilvirkni þökk sé gervigreind í netöryggi.
Gervigreind (AI) gerir sjálfvirka gerð vélrænna reiknirita sem geta greint margs konar netöryggisvandamál, þar á meðal ruslpóst, ógnandi vefsíður, forrit þriðja aðila og sameiginleg gögn.
AI býður upp á fullkomnar, rauntíma netöryggislausnir.
Tölvuþrjótar starfa eftir eigin áætlunum og frá ýmsum tímabeltum, því hafa þeir ekki ákveðinn vinnutíma.
Af þessum sökum er nauðsynlegt að fylgjast með upplýsingatækniinnviðum fyrirtækisins í rauntíma til að koma auga á hættulegar árásir á netinu og öryggiseyður á gagnanetinu.
Fyrirtækið þitt getur losað sig við aukakostnað sem tengist yfirvinnutíma upplýsingatækniöryggisstarfsmanna með því að nota gervigreindarlausn þriðja aðila netöryggislausn.
Þar sem þessar netöryggislausnir hafa viðráðanlegan mánaðarlegan kostnað er það líka fjárhagslega hagkvæmur valkostur. AI netöryggislausnir draga úr þörfinni fyrir mannleg samskipti á sama tíma og þær greina netógnir ítarlega en með óyggjandi hætti og bjóða upp á bætta greiningargetu, sem gerir þær að áreiðanlegum valkosti fyrir fyrirtæki.
Bætt aðlögunarhæfni
Vélanámsreiknirit og djúpnám eru notuð af gervigreindardrifnum forritum og kerfum til að læra. Þessir ferlar gera gervigreindum kleift að skilja fljótt margs konar upplýsingatækniþróun og breyta reikniritum þess í samræmi við nýjustu gögnin eða upplýsingarnar.
Á svipaðan hátt er gervigreind í netöryggi notað í flókin gagnanet sem geta fljótt greint öryggishættur og eytt þeim með lítilli mannlegri þátttöku.
AI í netöryggi tekur ekki hlutverk netöryggissérfræðinga. Þess í stað auðveldar það netöryggissérfræðingum að koma auga á og taka á hættulegum netaðgerðum án tafar.
Gervigreind (AI) mun verða snjallari og að lokum geta aðstoðað menn þökk sé áframhaldandi byltingum af völdum mannlegrar inngrips í vélanám.
Gallar gervigreindar í netöryggi
Meiri gögn þýðir fleiri vandamál.
Fyrirtæki sem nota gervigreind til að meðhöndla gögn gera það á áður óþekktum hraða núna. En að afhenda utanaðkomandi fyrirtæki trúnaðarupplýsingar okkar á hættu á að brjóta gegn friðhelgi einkalífs okkar.
Tölvuþrjótar græða á gervigreind.
Tölvuþrjótar gætu hugsanlega hagnast á þróun gervigreindar þar sem það mun auðvelda þeim að framkvæma mjög árangursríkar og umfangsmiklar netárásir.
Einnig er hægt að kanna og nýta veikleika gagnanets eða tölvukerfis á réttan hátt með hjálp gervigreindar.
Innrás á friðhelgi einkalífsins
Leyndarmál og viðkvæm gögn okkar gætu verið í hættu vegna gervigreindartækja eins og líffræðileg tölfræðikerfi.
Friðhelgi bæði einstaklinga og fyrirtækja gæti verið brotið af getu þessara græja til að senda gögn okkar til óáreiðanlegra birgja þriðja aðila.
Efstu samtökin bjóða upp á gervigreindarlausnir netöryggislausnir
1. Mannfjöldi
Í netöryggisiðnaðinum er CrowdStrike tiltölulega nýleg stofnun. Gervigreindartækni sem er kölluð notenda- og hegðunargreining er leynivopn CrowdStrike Falcon kerfisins (UEBA).
Ein af lykilþróuninni sem hefur þróað kerfisöryggisgeirann er UEBA hugmyndin, sem hefur hjálpað henni að komast framhjá úreltri AV uppgötvun nálgun sem var að leyfa of mörgum nýjum sýkingum að smita kerfi.
CrowdStrike fylgist með öllum aðgerðum sem eiga sér stað á endapunkti, greinir hegðun hvers notanda og fylgist með öllum reglulegum kerfisaðgerðum. Með því er grunnlína reglulegrar hreyfingar komið á.
Kerfið heldur utan um allar aðgerðir og gefur út viðvörun ef notandi grípur skyndilega til annarrar aðgerða eða ef áður óþekkt kerfisferli hefst. Þessi valkostur gerir kleift að nota fleiri aðferðir til að fylgjast með virkni.
Þegar ferlinu hefur verið hætt, notandareikningnum hefur verið lokað og/eða tækið hefur verið einangrað frá netinu, mun endapunktagreiningar- og viðbragðseiningin sem tengd er UEBA bregðast við til að stöðva frekari skaðsemi.
2. Cynet
Cynet notar gervigreind í netógnargreiningarkerfum sínum, sem greina ógnir og grípa til aðgerða eftir þörfum. Markmið Cynet er að gera notkun hvaða kerfiseftirlits sem er eins einföld og að keyra háþróuð ógnavarnir.
Tilgangur Cynet netverndarsvítunnar er að veita fyrirtækjum án sérhæfðra netöryggissérfræðinga ógnarvarnir á viðráðanlegu verði.
Hins vegar er tæknin í boði fyrir öll fyrirtæki, ekki bara þeim sem hafa fáa starfsmenn.
Meðal viðskiptavina þjónustunnar eru risastór fjölþjóðleg fyrirtæki með tugþúsundir starfsmanna, auk stofnana sem hafa mikinn kostnað vegna öryggisbilunar, þar á meðal bankar.
Cynet 360 er aðalvaran sem fyrirtækið býður upp á.
Þetta er alhliða netöryggislausn með AV endapunktavörn, tækjagreiningu, ógnarspá, hegðunarlíkönum notenda og varnarleysisstjórnun.
3. dökk ummerki
Darktrace bjó til Enterprise Immune System sitt til að þjóna sem grunnur að öllum netöryggislausnum sínum.
Með notkun vélanáms án eftirlits notar EIS gervigreindaraðferðir til að fylla stöðureglugrunna.
Að setja upp grunnlínu fyrir dæmigerða starfsemi er það fyrsta sem EIS verður að ná eftir að hafa verið sett upp á neti. Á Darktrace-máli er þetta þekkt sem „lífsmynstur“.
Til að búa til þessa skrá yfir ásættanlega hegðun er hermt eftir umferðarmynstri hvers nets, virkni tengdra tækja og hegðun notenda.
4. SAP NS2
Sem 2005 aukaverkun frá SAP, SAP NS2 er í samstarfi við margar bandarískar öryggisstofnanir og fyrirtæki til að nota gagnagreiningar og samrunatækni fyrir netöryggi.
Gervigreind þeirra og vélanámstækni hjálpar þjóðaröryggisstarfsmönnum að vinna gríðarlegt magn gagna og vernda viðkvæmar upplýsingar sem ferðast um nokkra staði.
Það krefjandi verkefni að standa vörð um aðfangakeðjur, sem stundum felur í sér tugi fyrirtækja sem starfa við margvíslegar aðstæður, er annað verkefni sem SAP NS2 kerfi stjórna auk þess að vinna með viðskiptavinum í varnariðnaðinum.
Fyrir ýmsa viðskiptavini nýtir fyrirtækið sér einnig gervigreind og vélagreind til að verja skýjapalla.
5. Check Point
Check Point er tæknifyrirtæki í þróun sem hefur tekist að taka stökkið frá „gangsetningu“ yfir í rótgróið fjölþjóðlegt.
Notkun gervigreindar í netöryggi hefur lengi verið brautryðjandi af þessu ísraelska fyrirtæki.
Í stað þess að þróa eina ógnarstjórnunarlausn sem byggir á gervigreind, fjárfesti fyrirtækið í að búa til þrjá gervigreindarknúna palla sem styðja við nokkur af kjarnastarfsemi fyrirtækisins.
Campaign Hunting, Huntress og Context-Aware Detection eru þrjú þeirra (CADET).
Niðurstaða
Undanfarin ár hefur gervigreind orðið mikilvægur búnaður til að styðja við störf mannlegra upplýsingaöryggisteyma.
Þar sem menn geta ekki lengur stækkað til að verja kraftmikið árásaryfirborð fyrirtækja á áhrifaríkan hátt, býður gervigreind upp á mikilvæga greiningu og ógngreiningu sem hægt er að nota af netöryggissérfræðingum til að draga úr hættu á brotum og styrkja öryggisstöðu.
Gervigreind (AI) í öryggismálum getur borið kennsl á og forgangsraðað áhættu, greint strax hvers kyns spilliforrit á netinu, beint atviksviðbrögðum og uppgötvað árásir áður en þær eiga sér stað.
Gervigreind gerir netöryggisteymum kleift að byggja upp sterk mann-vél bandalög sem auka skilning okkar, bæta líf okkar og efla netöryggi á þann hátt sem lítur út fyrir að vera öflugri en summan af hlutum þess.
Skildu eftir skilaboð