Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Ett försök görs att efterlikna mänskligt intellekt med hjälp av artificiell intelligens. Potentialen för cybersäkerhet är enorm.
Artificiell intelligens, eller AI, system kan läras att producera varningar för faror, känna igen nya skadliga stammar och skydda kritiska data för organisationer när de hanteras på rätt sätt.
För organisationer som försöker lyckas online idag är AI det bästa alternativet för cybersäkerhet. För att kunna prestera effektivt och försvara sina organisationer från cyberattacker behöver säkerhetspersonal betydande hjälp från intelligenta maskiner och spjutspetsteknologi som AI.
I den här artikeln kommer vi att undersöka AI:s potentiella roll för att förbättra cybersäkerheten, såväl som dess fördelar och nackdelar.
Slutligen kommer vi att undersöka de ledande företagen som erbjuder AI-baserade cybersäkerhetslösningar till den globala marknaden.
Vad betyder AI för cybersäkerhet?
Maskininlärning och AI-algoritmer är avgörande i denna trend.
De är oerhört användbara för att snabbt automatisera beslutsprocesser och identifiera mönster från ofullständiga eller ändrade data, även om de inte är en enda lösning för alla cybersäkerhetsproblem.
Dessa algoritmer fungerar genom att initialt lära sig från verkliga data, såsom aktuella säkerhetsrisker, falska positiva resultat och de senaste farorna som upptäckts av experter över hela världen.
AI-algoritmer är kraftfulla verktyg för mönsterdetektering som har en betydande fördel jämfört med föråldrade listbaserade säkerhetsmetoder.
Genom att identifiera nya hot som uppvisar oroande mönster, förbättrar och överträffar AI dessa system. Denna nivå av AI-expertis kräver en betydande mängd lärande och är endast möjlig med tillförlitliga datakällor för varje faravektor.
Artificiell intelligens (AI) hjälper proffs att lösa en mängd olika problem, varav några är relaterade till cybersäkerhet.
Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) kan hjälpa företag att hålla jämna steg med hackare och upprätthålla säkerheten för deras nätverk, system och data genom automatisk hotdetektering, snabbare reaktion på hot än enkla sätt som drivs av programvara, etc.
Proffs kommer att kunna ta itu med en mängd olika problem som var utmanande att lösa med bara användningen av cybersäkerhet med hjälp av AI-baserade cybersäkerhetslösningar.
De olika teknologierna lär självlärande datorer att rutinmässigt samla in data från organisationens system, utvärdera dessa data och leta efter mönster över relevanta signaler för att lära sig mer om systemförsvar och potentiella övergrepp.
Fördelar med AI inom cybersäkerhet
Erkänn ovanligt beteende
Med hjälp av AI kan vi upptäcka ovanliga aktiviteter i ett system. Genom att samla in tillräckligt med data och kontinuerligt övervaka ett system kan det upptäcka avvikande beteenden eller handlingar som är utöver det vanliga.
AI kan också identifiera fall av olaglig åtkomst. Artificiell intelligens använder särskilda kriterier för att avgöra om något utöver det vanliga beteendet verkligen är en indikation på fara eller bara en falsk varning närhelst det upptäcks.
Maskininlärning krävs för att AI ska kunna skilja mellan vad som är och inte är avvikande beteende. När maskininlärning fortsätter att utvecklas kommer artificiell intelligens så småningom att kunna upptäcka även de minsta oegentligheter.
Därför skulle AI påpeka något som fungerar felaktigt i systemet.
Identifiering av fel
AI hjälper till att identifiera databuffertspill. Buffertspill är termen för när program använder mer data än vanligt. Dessutom orsakas viktiga dataintrång av mänskliga misstag.
AI kan också identifiera dessa fel och kan göra det tillräckligt snabbt för att förhindra framtida faror. AI kan exakt upptäcka fel, andra svagheter och problem kopplade till cybersäkerhet tack vare maskininlärning.
Att ytterligare hjälpa AI med att upptäcka tvivelaktiga data från alla applikationer är maskininlärning. De programmeringsspråk sårbarheter utnyttjas av en hackers virus eller skadlig kod för att komma in i system och stjäla data.
Undvika hot
Tekniken för artificiell intelligens utvecklas kontinuerligt av cybersäkerhetsföretag. AI som har avancerat bör kunna upptäcka en bugg i systemet eller till och med i uppdateringen.
Alla som försöker dra fördel av sådana sårbarheter skulle omedelbart avvisas. En enastående metod för att stoppa alla hot från att inträffa skulle vara AI.
Förutom att åtgärda kodfel som leder till faror kan den installera ytterligare brandväggar.
Hantera hot
Detta händer i nästa steg, eller när hotet kommer in i systemet. AI används för att upptäcka ovanligt beteende och skapa ett virus eller skadlig kod. Det är dags för AI att vidta lämpliga åtgärder mot skadlig programvara eller virus.
Huvudstegen i reaktionen är att bli av med viruset, åtgärda problemet och ta itu med eventuell skada som har skett.
Slutligen ser AI till att en liknande situation inte inträffar igen och vidtar nödvändiga försiktighetsåtgärder för att förhindra det.
Förutsägelse av risk för intrång
AI-systemens förmåga att förutsäga risker är avgörande eftersom de kan förutse när ett intrång kommer att inträffa, hur mycket det kommer att kosta och hur man kan ta igen skadorna.
Dessa AI-system kan förutsäga hur intrånget kommer att ske och var din enhet kan äventyras genom att ta hänsyn till IT-tillgångsinventeringen och bestämma hotexponeringen.
Denna prognos som härrör från AI-analys kan hjälpa dig att stärka din organisations cybersäkerhet genom att stärka alla områden där dina system och enheter är sårbara.
Ökad säkerhet totalt sett
De faror som företagsnätverk hanterar fluktuerar med tiden. Varje dag anpassar hackare sina tekniker. På grund av detta är det utmanande för företag att prioritera säkerhetsuppgifter.
Du kan behöva hantera en ransomware-attack, en denial-of-service-attack och en nätfiske-attack på en gång. Liknande potential finns för dessa attacker, men du måste först veta vad du ska åtgärda.
Mänskliga misstag och slarv ger fler risker som kan försvåra säkerheten. Att använda AI för att känna igen alla former av övergrepp och hjälpa dig att prioritera och förebygga dem är svaret i den här situationen.
Fördelar med AI inom cybersäkerhet
Förmåga att bearbeta enorma mängder data
Företag kan analysera enorma mängder data med otrolig noggrannhet och effektivitet tack vare AI inom cybersäkerhet.
Artificiell intelligens (AI) automatiserar skapandet av maskininlärningsalgoritmer som kan identifiera en mängd olika cybersäkerhetsproblem, inklusive spam-e-postmeddelanden, hotfulla webbplatser, tredjepartsapplikationer och delad data.
AI tillhandahåller fullfjädrade cybersäkerhetslösningar i realtid.
Hackare arbetar enligt sina egna scheman och från olika tidszoner, därför har de inte fastställda arbetstider.
Av denna anledning är det viktigt att övervaka ditt företags IT-infrastruktur i realtid för att upptäcka farliga onlineattacker och säkerhetsluckor i datanätverket.
Ditt företag kan bli av med de extra utgifterna relaterade till övertidstimmar för IT-säkerhetspersonal genom att använda en AI-aktiverad tredjeparts cybersäkerhetslösning.
Eftersom dessa cybersäkerhetslösningar har överkomliga månatliga kostnader är det också ett ekonomiskt lönsamt alternativ. AI cybersäkerhetslösningar minskar behovet av mänsklig interaktion samtidigt som de upptäcker cyberhot på djupet men definitivt och erbjuder förbättrade diagnostiska funktioner, vilket gör dem till ett pålitligt alternativ för företag.
Förbättrad anpassningsförmåga
Maskininlärningsalgoritmer och djupinlärning används av AI-drivna applikationer och system för att lära sig. Dessa processer gör det möjligt för AI att snabbt förstå en mängd olika IT-trender och modifiera dess algoritmer i linje med den senaste data eller information.
På liknande sätt används AI inom cybersäkerhet för komplexa datanätverk som snabbt kan identifiera säkerhetsrisker och förstöra dem med lite mänsklig inblandning.
AI inom cybersäkerhet tar inte rollen som cybersäkerhetsexperter. Istället gör det det lättare för cybersäkerhetsexperter att upptäcka och omedelbart åtgärda farliga nätverksåtgärder.
Artificiell intelligens (AI) kommer att bli smartare och så småningom kunna hjälpa människor tack vare pågående genombrott som orsakas av mänsklig intervention i maskininlärning.
Nackdelar med AI i cybersäkerhet
Mer data innebär fler problem.
Företag som använder AI för att hantera data gör det i en aldrig tidigare skådad takt just nu. Men att lämna ut vår konfidentiella information till externa företag riskerar att kränka vår integritet.
Hackare vinner på AI.
Hackare kan potentiellt tjäna på AI:s utveckling eftersom det kommer att göra det lättare för dem att utföra mycket effektiva och omfattande cyberattacker.
Ett datanätverk eller datorsystems svagheter kan också utforskas och utnyttjas ordentligt med hjälp av AI.
Integritetsintrång
Vår hemliga och känsliga data kan vara i fara från AI-drivna prylar som biometriska system.
Både privatpersoners och företags integritet kan kränkas av dessa prylars förmåga att skicka vår data till opålitliga tredjepartsleverantörer.
Topporganisationen erbjuder AI-baserade cybersäkerhetslösningar
1. Crowdstrike
Inom cybersäkerhetsbranschen är CrowdStrike en relativt ny organisation. En AI-baserad detektionsteknik känd som användar- och entitetsbeteendeanalys är CrowdStrike Falcon-systemets hemliga vapen (UEBA).
En av de viktigaste utvecklingarna som har utvecklat systemsäkerhetssektorn är UEBA-idén, som har hjälpt den att gå förbi den föråldrade AV-detekteringsmetoden som tillät för många nya infektioner att infektera system.
CrowdStrike håller ett öga på varje åtgärd som äger rum på en slutpunkt, analyserar beteendet hos varje användare och håller reda på alla vanliga systemoperationer. Genom att göra det etableras en baslinje för regelbunden träning.
Systemet håller reda på varje aktivitet och avger en varning om en användare plötsligt vidtar en annan åtgärd eller om en tidigare okänd systemprocess börjar. Det här alternativet gör att ytterligare aktivitetsspårningsmetoder kan användas.
När processen har avslutats, användarkontot har stängts av och/eller enheten har isolerats från nätverket, kommer slutpunktsdetekterings- och svarsmodulen kopplad till UEBA att agera för att stoppa ytterligare skadlig aktivitet.
2. Cynet
Cynet använder AI i sina nätverkshotdetektionssystem, som analyserar hot och vidtar åtgärder vid behov. Målet med Cynet är att göra användningen av vilket systemövervakningsprogram som helst så enkelt som att köra sofistikerat hotförebyggande.
Syftet med Cynet-nätverksskyddssviten är att ge företag utan specialiserade cybersäkerhetsproffs ett prisvärt hotförebyggande.
Tekniken är dock tillgänglig för alla företag, inte bara de med få anställda.
Kunder av tjänsten inkluderar enorma multinationella företag med tiotusentals anställda, såväl som institutioner med betydande kostnader förknippade med ett säkerhetsfel, inklusive banker.
Cynet 360 är den primära produkten som företaget erbjuder.
Detta är en omfattande cybersäkerhetslösning med AV-ändpunktsskydd, enhetsdetektering, hotförutsägelse, modellering av användarbeteende och sårbarhetshantering.
3. Darktrace
Darktrace skapade sitt Enterprise Immune System för att fungera som en grund för alla dess cybersäkerhetslösningar.
Med användning av oövervakad maskininlärning använder EIS AI-metoder för att fylla statusregelbaser.
Att sätta upp en baslinje för typisk aktivitet är det första som EIS måste åstadkomma efter att ha installerats på ett nätverk. På Darktrace-språk är detta känt som "livsmönstret."
För att ta fram detta register över acceptabelt beteende simuleras varje nätverks trafikmönster, anslutna enheters aktiviteter och användarbeteende.
4. SAP NS2
Som en spinoff från SAP från 2005, samarbetar SAP NS2 med många amerikanska säkerhetsbyråer och företag för att använda dataanalys och fusionsteknik för cybersäkerhet.
Deras artificiella intelligens och maskininlärningsteknik hjälper nationell säkerhetspersonal att bearbeta enorma mängder data och skydda känslig information som färdas via flera platser.
Den utmanande uppgiften att skydda försörjningskedjor, som ibland involverar dussintals företag som verkar under en rad olika omständigheter, är en annan uppgift som SAP NS2-system hanterar förutom att arbeta med kunder inom försvarsindustrin.
För en mängd olika kunder utnyttjar verksamheten också AI och maskinintelligens för att försvara molnplattformar.
5. Check Point
Check Point är ett utvecklande teknikföretag som har lyckats ta steget från "startup" till etablerad multinationell.
Tillämpningen av AI inom cybersäkerhet har länge varit banbrytande av denna israeliska verksamhet.
Istället för att utveckla en enda AI-baserad lösning för hothantering, investerade företaget i skapandet av tre AI-drivna plattformar som stödjer flera av företagets kärnverksamheter.
Kampanjjakt, Huntress och Context-Aware Detection är tre av dem (CADET).
Slutsats
Under de senaste åren har AI blivit en avgörande utrustning för att stödja arbetet i team för mänsklig informationssäkerhet.
Eftersom människor inte längre kan skala för att effektivt skydda den dynamiska affärsattackytan erbjuder AI kritisk analys och hotdetektering som kan användas av cybersäkerhetsexperter för att minska risken för intrång och stärka säkerhetsställningen.
Artificiell intelligens (AI) inom säkerhet kan identifiera och prioritera risker, omedelbart identifiera eventuella skadliga program på ett nätverk, direkta incidentrespons och upptäcka attacker innan de inträffar.
AI gör det möjligt för cybersäkerhetsteam att bygga starka allianser mellan människa och maskin som främjar vår förståelse, förbättrar våra liv och främjar cybersäkerhet på ett sätt som ser kraftfullare ut än summan av dess delar.
Kommentera uppropet