სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით ადამიანის ინტელექტის მიბაძვის მცდელობა ხდება. კიბერუსაფრთხოების პოტენციალი უზარმაზარია.
ხელოვნური ინტელექტის ან ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს შეიძლება ასწავლონ საფრთხის შესახებ სიგნალების შექმნა, მავნე პროგრამების ახალი შტამების ამოცნობა და ორგანიზაციებისთვის კრიტიკული მონაცემების დაცვა სათანადო დამუშავებისას.
იმ ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც დღეს ცდილობენ წარმატების მიღწევას ონლაინში, AI არის კიბერუსაფრთხოების საუკეთესო ვარიანტი. იმისათვის, რომ ეფექტურად იმოქმედონ და დაიცვან თავიანთი ორგანიზაციები კიბერშეტევებისგან, უსაფრთხოების პროფესიონალები საჭიროებენ მნიშვნელოვან დახმარებას ინტელექტუალური მანქანებისა და უახლესი ტექნოლოგიებისგან, როგორიცაა AI.
ამ სტატიაში განვიხილავთ ხელოვნური ინტელექტის პოტენციურ როლს კიბერუსაფრთხოების გაუმჯობესებაში, ასევე მის უპირატესობებსა და ნაკლოვანებებს.
და ბოლოს, ჩვენ განვიხილავთ წამყვან კომპანიებს, რომლებიც გლობალურ ბაზარზე AI-ზე დაფუძნებულ კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებებს სთავაზობენ.
რას ნიშნავს AI კიბერუსაფრთხოებისთვის?
მანქანათმცოდნეობა და AI ალგორითმები გადამწყვეტია ამ ტენდენციაში.
ისინი ძალიან სასარგებლოა გადაწყვეტილების მიღების პროცესების სწრაფად ავტომატიზაციისთვის და არასრული ან შეცვლილი მონაცემების შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის, მაშინაც კი, თუ ისინი არ არიან ერთჯერადი გადაწყვეტა კიბერუსაფრთხოების ყველა პრობლემისთვის.
ეს ალგორითმები ფუნქციონირებს იმით, რომ თავდაპირველად სწავლობენ რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებს, როგორიცაა უსაფრთხოების ამჟამინდელი რისკები, ცრუ დადებითი და უახლესი საფრთხეები, რომლებიც აღმოჩენილია ექსპერტების მიერ მთელ მსოფლიოში.
AI ალგორითმები არის შაბლონის გამოვლენის მძლავრი ხელსაწყოები, რომლებსაც აქვთ მნიშვნელოვანი უპირატესობა სიაზე დაფუძნებული უსაფრთხოების მოძველებულ მეთოდებთან შედარებით.
ახალი საფრთხეების იდენტიფიცირებით, რომლებიც ასახავს შემაშფოთებელ ნიმუშებს, AI აუმჯობესებს და აჯობებს ამ სისტემებს. ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტიზის ეს დონე მოითხოვს სწავლის მნიშვნელოვან რაოდენობას და შესაძლებელია მხოლოდ მონაცემთა სანდო წყაროებით თითოეული საფრთხის ვექტორისთვის.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) ეხმარება პროფესიონალებს სხვადასხვა საკითხების გადაჭრაში, რომელთაგან ზოგიერთი დაკავშირებულია კიბერუსაფრთხოებასთან.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) და მანქანათმცოდნეობას (ML) შეუძლია დაეხმაროს ბიზნესს ჰაკერებთან და მათი ქსელების, სისტემებისა და მონაცემების უსაფრთხოების შენარჩუნებაში საფრთხის ავტომატური გამოვლენის, საფრთხეებზე უფრო სწრაფი რეაგირების გზით, ვიდრე პროგრამული უზრუნველყოფის მარტივი გზებით და ა.შ.
პროფესიონალებს შეეძლებათ გაუმკლავდნენ სხვადასხვა პრობლემებს, რომელთა მოგვარებაც რთული იყო მხოლოდ კიბერუსაფრთხოების გამოყენებით, ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე დაფუძნებული კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებების გამოყენებით.
სხვადასხვა ტექნოლოგიები ასწავლის თვითმსწავლებელ კომპიუტერებს რეგულარულად შეაგროვონ მონაცემები ორგანიზაციის სისტემებიდან, შეაფასონ ეს მონაცემები და მოძებნონ შაბლონები შესაბამის სიგნალებში, რათა გაიგონ მეტი სისტემის თავდაცვითი და პოტენციური თავდასხმების შესახებ.
ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობები კიბერუსაფრთხოებაში
აღიარეთ არაჩვეულებრივი ქცევა
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ჩვენ შეგვიძლია შევამჩნიოთ უჩვეულო აქტივობები სისტემაში. საკმარისი მონაცემების შეგროვებით და სისტემის მუდმივი მონიტორინგით, მას შეუძლია აღმოაჩინოს ანომალიური ქცევა ან მოქმედებები, რომლებიც არ არის ჩვეულებრივი.
AI-ს ასევე შეუძლია უკანონო წვდომის შემთხვევების იდენტიფიცირება. ხელოვნური ინტელექტი იყენებს კონკრეტულ კრიტერიუმებს, რათა დადგინდეს, არის თუ არა რაიმე უჩვეულო ქცევა მართლაც საფრთხის მანიშნებელია ან უბრალოდ ყალბი გაფრთხილება, როდესაც ის აღიარებულია.
მანქანა სწავლის საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის შესარჩევად, რომ განასხვავოს რა არის და არა გადახრებიანი ქცევა. მანქანათმცოდნეობის განვითარებასთან ერთად, ხელოვნური ინტელექტი საბოლოოდ შეძლებს აღმოაჩინოს ყველაზე უმნიშვნელო დარღვევებიც კი.
ამიტომ, ხელოვნური ინტელექტი მიუთითებს სისტემაში არასწორად მოქმედ ყველაფერზე.
შეცდომების ამოცნობა
AI გვეხმარება მონაცემთა ბუფერის გადადინების იდენტიფიცირებაში. ბუფერის გადინება არის ტერმინი, როდესაც პროგრამები ჩვეულებრივზე მეტ მონაცემს იყენებს. გარდა ამისა, მნიშვნელოვანი მონაცემების დარღვევა გამოწვეულია ადამიანის შეცდომებით.
AI-ს ასევე შეუძლია ამ შეცდომების იდენტიფიცირება და შეუძლია ამის გაკეთება საკმაოდ სწრაფად, რათა თავიდან აიცილოს მომავალი საფრთხეები. AI-ს შეუძლია ზუსტად აღმოაჩინოს ხარვეზები, სხვა სისუსტეები და კიბერუსაფრთხოებასთან დაკავშირებული პრობლემები მანქანური სწავლის წყალობით.
AI-ის შემდგომი დახმარება ნებისმიერი აპლიკაციიდან მოწოდებული საეჭვო მონაცემების აღმოჩენაში არის მანქანური სწავლება. The პროგრამირების ენა დაუცველობებს იყენებს ჰაკერების ვირუსი ან მავნე პროგრამა სისტემებში მოსახვედრად და მონაცემების მოსაპარად.
საფრთხეების თავიდან აცილება
ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია მუდმივად ვითარდება კიბერუსაფრთხოების კომპანიების მიერ. დაწინაურებულ AI-ს უნდა შეეძლოს სისტემის შეცდომის დაფიქსირება ან თუნდაც განახლებაში.
ნებისმიერი, ვინც შეეცდება ისარგებლოს ასეთი დაუცველობით, მაშინვე უარს იტყვის. ნებისმიერი საფრთხის შესაჩერებლად გამორჩეული მეთოდი იქნება ხელოვნური ინტელექტი.
კოდის ხარვეზების გამოსწორების გარდა, რაც საფრთხეს იწვევს, მას შეუძლია დააინსტალიროს დამატებითი ბუხარი.
საფრთხეებთან გამკლავება
ეს ხდება შემდეგ ეტაპზე, ან როდესაც საფრთხე შედის სისტემაში. AI გამოიყენება უჩვეულო ქცევის დასადგენად და ვირუსის ან მავნე პროგრამის შესაქმნელად. დადგა დრო, რომ ხელოვნური ინტელექტი მიიღოს შესაბამისი ზომები მავნე პროგრამების ან ვირუსების წინააღმდეგ.
რეაქციის ძირითადი ნაბიჯებია ვირუსისგან თავის დაღწევა, პრობლემის გამოსწორება და მიყენებული ზიანის გამკლავება.
და ბოლოს, AI ზრუნავს, რომ მსგავსი სიტუაცია აღარ განმეორდეს და იღებს აუცილებელ ზომებს მის თავიდან ასაცილებლად.
დარღვევის პროგნოზირების რისკი
ხელოვნური ინტელექტის სისტემების რისკების პროგნოზირების უნარი გადამწყვეტია, რადგან მათ შეუძლიათ განჭვრიტონ, როდის მოხდება დარღვევა, რა დაჯდება და როგორ აინაზღაუროს ზიანი.
ხელოვნური ინტელექტის ამ სისტემებს შეუძლიათ პროგნოზირება, თუ როგორ მოხდება დარღვევა და სად შეიძლება თქვენი მოწყობილობა იყოს კომპრომეტირებული, IT აქტივების ინვენტარის გათვალისწინებით და საფრთხის ზემოქმედების განსაზღვრით.
AI ანალიზიდან მიღებული ეს პროგნოზი დაგეხმარებათ გააძლიეროთ თქვენი ორგანიზაციის კიბერუსაფრთხოება ნებისმიერი სფეროს გაძლიერებით, სადაც თქვენი სისტემები და მოწყობილობები დაუცველია.
მთლიანობაში გაზრდილი უსაფრთხოება
საფრთხეები, რომლებსაც კორპორატიული ქსელები უმკლავდებიან, დროთა განმავლობაში იცვლება. ყოველდღე ჰაკერები ადაპტირებენ თავიანთ ტექნიკას. ამის გამო, ბიზნესისთვის რთულია უსაფრთხოების მოვალეობების პრიორიტეტის მინიჭება.
თქვენ შეიძლება ერთდროულად გაუმკლავდეთ გამოსასყიდ პროგრამას, სერვისზე უარის თქმის შეტევას და ფიშინგს. მსგავსი პოტენციალი არსებობს ამ თავდასხმებისთვის, მაგრამ ჯერ უნდა იცოდეთ რა მიმართოთ.
ადამიანური შეცდომები და დაუდევრობა უფრო მეტ რისკს იძლევა, რამაც შეიძლება გაართულოს უსაფრთხოება. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თავდასხმის ყველა ფორმის ამოსაცნობად და მათი პრიორიტეტების განსაზღვრასა და პრევენციაში დასახმარებლად არის პასუხი ამ სიტუაციაში.
ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობები კიბერუსაფრთხოებაში
უზარმაზარი მოცულობის მონაცემების დამუშავების უნარი
კიბერუსაფრთხოებაში ხელოვნური ინტელექტის წყალობით, ბიზნესს შეუძლია მონაცემთა უზარმაზარი მოცულობის ანალიზი წარმოუდგენელი სიზუსტით და ეფექტურობით.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) ავტომატიზირებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ იდენტიფიცირება სხვადასხვა კიბერუსაფრთხოების შესახებ, მათ შორის სპამის ელფოსტა, მუქარის შემცველი ვებსაიტები, მესამე მხარის აპლიკაციები და გაზიარებული მონაცემები.
AI გთავაზობთ სრულფასოვან, რეალურ დროში კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებებს.
ჰაკერები მოქმედებენ საკუთარი გრაფიკით და სხვადასხვა დროის ზონიდან, ამიტომ მათ არ აქვთ დადგენილი სამუშაო საათები.
ამ მიზეზით, აუცილებელია თქვენი ბიზნესის IT ინფრასტრუქტურის მონიტორინგი რეალურ დროში, რათა შეამჩნიოთ საშიში ონლაინ შეტევები და მონაცემთა ქსელის უსაფრთხოების ხარვეზები.
თქვენს ბიზნესს შეუძლია გაათავისუფლოს დამატებითი ხარჯები, რომლებიც დაკავშირებულია IT უსაფრთხოების პერსონალის ზეგანაკვეთურ საათებთან, მესამე მხარის კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებების გამოყენებით ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერით.
ვინაიდან კიბერუსაფრთხოების ამ გადაწყვეტილებებს აქვს ყოველთვიური ხარჯები, ის ასევე ფინანსურად სიცოცხლისუნარიანი ალტერნატივაა. ხელოვნური ინტელექტის კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებები ამცირებს ადამიანთა ურთიერთქმედების აუცილებლობას, ამასთან, კიბერ საფრთხეების სიღრმისეულად, მაგრამ საბოლოოდ გამოვლენის და გაუმჯობესებული დიაგნოსტიკური შესაძლებლობების შეთავაზებას, რაც მათ საიმედო ვარიანტად აქცევს ბიზნესს.
გაუმჯობესებული ადაპტაცია
მანქანური სწავლების ალგორითმები და ღრმა სწავლა გამოიყენება AI-ზე ორიენტირებული აპლიკაციებისა და სისტემების მიერ სწავლისთვის. ეს პროცესები AI-ს საშუალებას აძლევს სწრაფად გაიაზროს სხვადასხვა IT ტენდენციები და შეცვალოს მისი ალგორითმები უახლესი მონაცემებისა და ინფორმაციის შესაბამისად.
ანალოგიურად, ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოებაში გამოიყენება მონაცემთა კომპლექსური ქსელებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ სწრაფად ამოიცნონ უსაფრთხოების საფრთხეები და გაანადგურონ ისინი ადამიანის მცირე მონაწილეობით.
AI კიბერუსაფრთხოებაში არ იღებს კიბერუსაფრთხოების ექსპერტების როლს. ამის ნაცვლად, ეს უადვილებს კიბერუსაფრთხოების ექსპერტებს სახიფათო ქსელის ქმედებების გამოვლენას და დაუყოვნებლივ მიმართვას.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) გახდება უფრო ჭკვიანი და საბოლოოდ შეძლებს ადამიანებს დაეხმაროს მანქანურ სწავლაში ადამიანის ჩარევის შედეგად მიღწეული მიღწევების წყალობით.
ხელოვნური ინტელექტის ნაკლოვანებები კიბერუსაფრთხოებაში
მეტი მონაცემები ნიშნავს მეტ პრობლემას.
საწარმოები, რომლებიც იყენებენ AI-ს მონაცემების დასამუშავებლად, ამას აკეთებენ ახლა უპრეცედენტო სიჩქარით. მაგრამ ჩვენი კონფიდენციალური ინფორმაციის გარე ბიზნესისთვის გადაცემა ჩვენი კონფიდენციალურობის დარღვევის რისკს წარმოადგენს.
ჰაკერები იღებენ AI-ს.
ჰაკერებმა შეიძლება პოტენციურად ისარგებლონ ხელოვნური ინტელექტის შემუშავებით, რადგან ეს მათ გაუადვილებს ძალიან ეფექტური და ფართო კიბერშეტევების განხორციელებას..
მონაცემთა ქსელის ან კომპიუტერული სისტემის სისუსტეები ასევე შეიძლება სათანადოდ იქნას შესწავლილი და გამოყენებული AI-ს დახმარებით.
კონფიდენციალურობის შეჭრა
ჩვენს საიდუმლო და სენსიტიურ მონაცემებს შესაძლოა საფრთხე ემუქრებოდეს ხელოვნური ინტელექტის მქონე გაჯეტებისგან, როგორიცაა ბიომეტრიული სისტემები.
როგორც ფიზიკური, ასევე ბიზნესის კონფიდენციალურობა შეიძლება დაირღვეს ამ გაჯეტების უნარით, გაუგზავნონ ჩვენი მონაცემები არასანდო მესამე მხარის მომწოდებლებს.
ტოპ ორგანიზაცია გთავაზობთ AI-ზე დაფუძნებულ კიბერუსაფრთხოების გადაწყვეტილებებს
1. Crowdstrike
კიბერუსაფრთხოების ინდუსტრიაში, CrowdStrike შედარებით ახალი ორგანიზაციაა. AI-ზე დაფუძნებული გამოვლენის ტექნოლოგია, რომელიც ცნობილია როგორც მომხმარებლის და ერთეულის ქცევის ანალიტიკა, არის CrowdStrike Falcon სისტემის საიდუმლო იარაღი (UEBA).
ერთ-ერთი მთავარი განვითარება, რომელმაც დააწინაურა სისტემის უსაფრთხოების სექტორი, არის UEBA-ს იდეა, რომელიც დაეხმარა მას გადალახოს მოძველებული AV გამოვლენის მიდგომა, რომელიც საშუალებას აძლევდა ძალიან ბევრ ახალ ინფექციას დაინფიცირებულიყო სისტემები.
CrowdStrike თვალს ადევნებს ყველა მოქმედებას, რომელიც ხდება საბოლოო წერტილში, აანალიზებს თითოეული მომხმარებლის ქცევას და აკონტროლებს სისტემის ყველა რეგულარულ ოპერაციას. ამით დგინდება რეგულარული ვარჯიშის საფუძველი.
სისტემა თვალყურს ადევნებს ყველა აქტივობას და გასცემს გაფრთხილებას, თუ მომხმარებელი მოულოდნელად მიიღებს სხვა მოქმედებას ან თუ იწყება ადრე უცნობი სისტემის პროცესი. ეს პარამეტრი იძლევა აქტივობის თვალთვალის დამატებითი მეთოდების გამოყენებას.
პროცესის შეწყვეტის შემდეგ, მომხმარებლის ანგარიში შეჩერებულია და/ან მოწყობილობა იზოლირებულია ქსელიდან, UEBA-სთან დაკავშირებული საბოლოო წერტილის ამოცნობისა და რეაგირების მოდული იმოქმედებს შემდგომი მავნე აქტივობის შესაჩერებლად.
2. Cynet
Cynet იყენებს AI-ს ქსელის საფრთხის აღმოჩენის სისტემებში, რომლებიც აანალიზებენ საფრთხეებს და საჭიროებისამებრ იღებენ ზომებს. Cynet-ის მიზანია ნებისმიერი სისტემის მონიტორინგის პროგრამის გამოყენება ისეთივე მარტივი გახადოს, როგორც დახვეწილი საფრთხის თავიდან აცილება.
Cynet ქსელის დაცვის ნაკრების მიზანია კიბერუსაფრთხოების სპეციალიზებული პროფესიონალების გარეშე საწარმოებს მისცეს ხელმისაწვდომი საფრთხეების პრევენცია.
თუმცა, ტექნოლოგია ხელმისაწვდომია ყველა ბიზნესისთვის და არა მხოლოდ მცირე რაოდენობის მუშაკებისთვის.
სერვისის მომხმარებლები მოიცავს უზარმაზარ მრავალეროვნულ კომპანიებს ათიათასობით თანამშრომლით, ისევე როგორც ინსტიტუტებს, რომლებსაც აქვთ მნიშვნელოვანი ხარჯები, რომლებიც დაკავშირებულია უსაფრთხოების უკმარისობასთან, მათ შორის ბანკებში.
Cynet 360 არის პირველადი პროდუქტი, რომელსაც კომპანია გთავაზობთ.
ეს არის კიბერუსაფრთხოების ყოვლისმომცველი გადაწყვეტა AV ბოლო წერტილის დაცვით, მოწყობილობის გამოვლენით, საფრთხის პროგნოზით, მომხმარებლის ქცევის მოდელირებით და დაუცველობის მენეჯმენტით.
3. ბნელი კვალი
Darktrace-მა შექმნა თავისი საწარმოს იმუნური სისტემა, რომელიც ემსახურება კიბერუსაფრთხოების ყველა გადაწყვეტის საფუძველს.
უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის გამოყენებით, EIS იყენებს AI მიდგომებს სტატუსის წესების ბაზების შესავსებად.
ტიპიური აქტივობის საბაზისო ხაზის დაყენება არის პირველი, რაც EIS-მა უნდა შეასრულოს ქსელში დაყენების შემდეგ. Darktrace-ის ენაზე ეს ცნობილია როგორც "ცხოვრების ნიმუში".
მისაღები ქცევის ამ ჩანაწერის შესაქმნელად, თითოეული ქსელის ტრაფიკის შაბლონები, დაკავშირებული მოწყობილობების აქტივობები და მომხმარებლის ქცევა სიმულირებულია.
4. SAP NS2
როგორც SAP-ის 2005 წლის სპინოფი, SAP NS2 თანამშრომლობს აშშ-ს ბევრ უსაფრთხოების სააგენტოსთან და ბიზნესთან, რათა გამოიყენოს მონაცემთა ანალიტიკა და შერწყმის ტექნოლოგია კიბერუსაფრთხოებისთვის.
მათი ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგია ეხმარება ეროვნული უსაფრთხოების პერსონალს დიდი რაოდენობით მონაცემების დამუშავებაში და სენსიტიური ინფორმაციის დაცვაში, რომელიც მოგზაურობს რამდენიმე ადგილას.
მიწოდების ჯაჭვების დაცვის რთული ამოცანა, რომელიც ხანდახან მოიცავს ათობით ბიზნესს, რომლებიც მუშაობენ სხვადასხვა გარემოებებში, არის კიდევ ერთი ამოცანა, რომელსაც SAP NS2 სისტემები ახერხებენ თავდაცვის ინდუსტრიაში მომხმარებლებთან მუშაობის გარდა.
სხვადასხვა მომხმარებლისთვის, ბიზნესი ასევე იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანურ ინტელექტს ღრუბლოვანი პლატფორმების დასაცავად.
5. Check Point
Check Point არის განვითარებადი ტექნოლოგიური ბიზნესი, რომელმაც მოახერხა ნახტომი „სტარტაპიდან“ ჩამოყალიბებულ მრავალეროვნულ კომპანიამდე.
კიბერუსაფრთხოებაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება დიდი ხანია იყო ამ ისრაელის ბიზნესის პიონერი.
იმის ნაცვლად, რომ შეემუშავებინა AI-ზე დაფუძნებული საფრთხის მართვის გადაწყვეტა, ფირმამ ინვესტიცია მოახდინა AI-ზე მომუშავე სამი პლატფორმის შექმნაში, რომლებიც მხარს უჭერენ კომპანიის რამდენიმე ძირითად ბიზნესს.
Campaign Hunting, Huntress და Context-Aware Detection სამი მათგანია (CADET).
დასკვნა
ბოლო წლების განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტი გახდა გადამწყვეტი აღჭურვილობა ადამიანური ინფორმაციის უსაფრთხოების გუნდების მუშაობის მხარდასაჭერად.
ვინაიდან ადამიანებს აღარ შეუძლიათ დინამიური ბიზნეს თავდასხმის ზედაპირის ეფექტურად დასაცავად, AI გთავაზობთ კრიტიკულ ანალიზს და საფრთხის ამოცნობას, რომელიც შეიძლება გამოიყენონ კიბერუსაფრთხოების ექსპერტებმა დარღვევის რისკის შესამცირებლად და უსაფრთხოების პოზის გასაძლიერებლად.
ხელოვნურ ინტელექტს (AI) უსაფრთხოებაში შეუძლია რისკის იდენტიფიცირება და პრიორიტეტიზაცია, დაუყოვნებლივ იდენტიფიცირება ნებისმიერი მავნე პროგრამის ქსელში, პირდაპირი რეაგირება ინციდენტზე და აღმოაჩინოს თავდასხმები, სანამ ისინი მოხდება.
ხელოვნური ინტელექტი კიბერუსაფრთხოების გუნდებს საშუალებას აძლევს შექმნან ძლიერი ალიანსები, რომლებიც ხელს უწყობენ ჩვენს გაგებას, აუმჯობესებენ ჩვენს ცხოვრებას და აუმჯობესებენ კიბერუსაფრთხოებას ისე, რომ უფრო ძლიერი იყოს, ვიდრე მისი ნაწილების ჯამი.
დატოვე პასუხი