嘗試使用人工智能來模仿人類的智力。 網絡安全的潛力是巨大的。
人工智能或 AI 系統可以被教導產生危險警報,識別新的惡意軟件菌株,並在正確處理時保護組織的關鍵數據。
對於今天試圖在網上取得成功的組織來說,人工智能是最好的網絡安全選擇。 為了有效地執行並保護他們的組織免受網絡攻擊,安全專業人員需要智能機器和人工智能等尖端技術的大力幫助。
在本文中,我們將探討人工智能在改善網絡安全方面的潛在作用,以及它的優缺點。
最後,我們將研究為全球市場提供基於人工智能的網絡安全解決方案的領先公司。
人工智能對網絡安全意味著什麼?
機器學習和人工智能算法在這一趨勢中至關重要。
它們對於快速自動化決策過程和從不完整或更改的數據中識別模式非常有幫助,即使它們不是所有網絡安全問題的一站式解決方案。
這些算法通過最初從現實世界的數據中學習來發揮作用,例如當前的安全風險、誤報以及世界各地專家發現的最新危險。
AI 算法是強大的模式檢測工具,與過時的基於列表的安全方法相比具有顯著優勢。
通過識別顯示出令人擔憂的模式的新興威脅,人工智能可以改進並超越這些系統。 這種級別的 AI 專業知識需要大量的學習,並且只有通過每個危險向量的可靠數據源才能實現。
人工智能 (AI) 幫助專業人員解決各種問題,其中一些與網絡安全有關。
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 可以幫助企業跟上黑客的步伐,並通過自動威脅檢測、比由軟件驅動的簡單方法更快地對威脅做出反應等來維護其網絡、系統和數據的安全。
專業人員將能夠通過使用基於 AI 的網絡安全解決方案來解決僅通過使用網絡安全來解決的各種具有挑戰性的問題。
不同的技術教會自學計算機定期從組織的系統中收集數據,評估這些數據,並在相關信號中尋找模式,以了解更多關於系統防禦和潛在攻擊的信息。
人工智能在網絡安全中的好處
承認異常行為
通過使用人工智能,我們可以發現系統中的異常活動。 通過收集足夠的數據並持續監控系統,它可以檢測到異常行為或異常行為。
AI 還能夠識別非法訪問的實例。 人工智能採用特定的標準來確定任何異常行為是否確實是危險的跡象,或者在被識別時僅僅是假警報。
機器學習 人工智能需要區分什麼是異常行為,什麼不是異常行為。 隨著機器學習的不斷進步,人工智能最終將能夠檢測到即使是最輕微的違規行為。
因此,人工智能會指出系統中任何不正確的操作。
錯誤識別
AI 協助識別數據緩衝區溢出。 緩衝區溢出是指程序使用比平常更多的數據時的術語。 此外,重要的數據洩露是由人為錯誤造成的。
AI 還能夠識別這些錯誤,並且可以足夠快地識別這些錯誤以防止未來的危險。 借助機器學習,人工智能可以準確地發現與網絡安全相關的故障、其他弱點和問題。
進一步協助人工智能檢測任何應用程序提供的可疑數據是機器學習。 這 編程語言 黑客的病毒或惡意軟件利用漏洞進入系統並竊取數據。
避免威脅
網絡安全公司正在不斷開發人工智能技術。 先進的人工智能應該能夠發現系統甚至更新中的錯誤。
任何試圖利用這些漏洞的人都會被立即拒之門外。 阻止任何威脅發生的一種出色方法是人工智能。
除了修復導致危險的代碼錯誤外,它還可以安裝額外的防火牆。
應對威脅
這發生在下一階段,或者當威脅進入系統時。 AI 用於發現異常行為並創建病毒或惡意軟件大綱。 現在是人工智能對惡意軟件或病毒採取適當行動的時候了。
反應的主要步驟是清除病毒、解決問題並處理已經造成的任何傷害。
最後,人工智能確保類似的情況不會再次發生,並採取必要的預防措施來防止它發生。
違約風險預測
人工智能係統預測風險的能力至關重要,因為它們可以預見何時會發生違規行為、成本是多少以及如何彌補損失。
這些 AI 系統可以通過考慮 IT 資產清單和確定威脅暴露來預測違規行為將如何發生以及您的設備可能在哪裡受到損害。
這一源自 AI 分析的預測可以通過加強系統和設備易受攻擊的任何區域來幫助您加強組織的網絡安全。
整體安全性提高
企業網絡處理的危險會隨著時間而波動。 每天,黑客都會調整他們的技術。 因此,企業很難優先考慮安全職責。
您可能不得不同時應對勒索軟件攻擊、拒絕服務攻擊和網絡釣魚攻擊。 這些攻擊也存在類似的可能性,但您必須首先知道要解決什麼問題。
人為錯誤和粗心大意會帶來更多風險,從而使安全性複雜化。 在這種情況下,使用 AI 識別所有形式的攻擊並幫助您確定優先級和預防它們是答案。
人工智能在網絡安全方面的優勢
處理海量數據的能力
借助網絡安全領域的人工智能,企業可以以令人難以置信的準確性和效率分析海量數據。
人工智能 (AI) 自動創建機器學習算法,可以識別各種網絡安全問題,包括垃圾郵件、威脅性網站、第三方應用程序和共享數據。
AI 提供功能齊全的實時網絡安全解決方案。
黑客按照自己的時間表和不同的時區進行操作,因此他們沒有固定的工作時間。
因此,必須實時監控企業的 IT 基礎架構,以發現危險的在線攻擊和數據網絡安全漏洞。
通過使用支持 AI 的第三方網絡安全解決方案,您的企業可以擺脫與 IT 安全人員加班相關的額外費用。
由於這些網絡安全解決方案具有可承受的每月費用,因此它也是一種經濟上可行的替代方案。 人工智能網絡安全解決方案減少了對人機交互的需求,同時還深入但最終地檢測網絡威脅並提供改進的診斷能力,使其成為企業的可靠選擇。
提高適應性
人工智能驅動的應用程序和系統使用機器學習算法和深度學習進行學習。 這些流程使人工智能能夠快速了解各種 IT 趨勢並根據最新數據或信息修改其算法。
同樣,網絡安全中的人工智能用於復雜的數據網絡,可以迅速識別安全危險並在幾乎沒有人為乾預的情況下摧毀它們。
網絡安全中的人工智能不扮演網絡安全專家的角色。 相反,它使網絡安全專家更容易發現並迅速解決危險的網絡行為。
由於人為乾預機器學習帶來的不斷突破,人工智能 (AI) 將變得更加聰明,並最終能夠幫助人類。
人工智能在網絡安全中的缺點
更多數據意味著更多問題。
使用人工智能處理數據的企業現在正以前所未有的速度這樣做。 但是,將我們的機密信息交給外部企業可能會侵犯我們的隱私。
黑客從人工智能中獲益。
黑客可能會從人工智能的發展中獲利,因為這將使他們更容易進行非常有效和廣泛的網絡攻擊.
在人工智能的幫助下,數據網絡或計算機系統的弱點也可以被適當地探索和利用。
侵犯隱私
我們的秘密和敏感數據可能會受到生物識別系統等人工智能驅動的小工具的威脅。
這些小工具將我們的數據發送給不可靠的第三方供應商的能力可能會侵犯個人和企業的隱私。
頂級組織提供基於人工智能的網絡安全解決方案
1. Crowdstrike
在網絡安全行業,CrowdStrike 是一個相對較新的組織。 基於人工智能的檢測技術被稱為用戶和實體行為分析,是 CrowdStrike Falcon 系統的秘密武器 (UEBA)。
UEBA 理念是推動系統安全領域發展的關鍵發展之一,該理念幫助它擺脫了過時的 AV 檢測方法,該方法允許過多的新感染感染系統。
CrowdStrike 密切關注端點上發生的每一個動作,分析每個用戶的行為並跟踪所有常規系統操作。 通過這樣做,建立了定期鍛煉的基線。
如果用戶突然採取不同的操作或以前未知的系統進程開始,系統會跟踪每個活動並發出警報。 此選項允許使用其他活動跟踪方法。
一旦進程終止、用戶帳戶被暫停和/或設備與網絡隔離,連接到 UEBA 的端點檢測和響應模塊將採取行動阻止任何進一步的惡意活動。
2. 小天鵝
Cynet 在其網絡威脅檢測系統中使用 AI,可分析威脅並根據需要採取行動。 Cynet 的目標是讓使用任何系統監控程序變得像運行複雜的威脅防禦一樣簡單。
Cynet 網絡保護套件的目的是為沒有專業網絡安全專業人員的企業提供負擔得起的威脅預防。
然而,這項技術適用於所有企業,而不僅僅是那些工人很少的企業。
該服務的客戶包括擁有數万名員工的大型跨國公司,以及與安全故障相關的大量成本的機構,包括銀行。
Cynet 360 是該公司提供的主要產品。
這是一個全面的網絡安全解決方案,具有 AV 端點保護、設備檢測、威脅預測、用戶行為建模和漏洞管理。
3. Darktrace
Darktrace 創建了企業免疫系統,作為其所有網絡安全解決方案的基礎。
通過使用無監督機器學習,EIS 採用 AI 方法來填充狀態規則庫。
設置典型活動的基線是 EIS 在網絡上安裝後必須完成的第一件事。 在 Darktrace 的說法中,這被稱為“生命模式”。
為了生成可接受行為的記錄,模擬每個網絡的流量模式、連接設備的活動和用戶行為。
4. SAP NS2
作為 SAP 2005 年的衍生產品,SAP NS2 與許多美國安全機構和企業合作,將數據分析和融合技術用於網絡安全。
他們的人工智能和機器學習技術幫助國家安全人員處理大量數據並保護通過多個地點傳輸的敏感信息。
保護供應鏈的艱鉅任務有時涉及在各種情況下運營的數十家企業,這是 SAP NS2 系統除了與國防行業的客戶合作之外還要管理的另一項任務。
對於各種客戶,該業務還利用人工智能和機器智能來保護雲平台。
5. 檢查點
Check Point 是一家發展中的技術企業,成功地從“初創企業”跨越到成熟的跨國企業。
長期以來,這家以色列企業一直率先將人工智能應用於網絡安全。
該公司沒有開發單一的基於人工智能的威脅管理解決方案,而是投資創建了三個支持公司多項核心業務的人工智能平台。
Campaign Hunting、Huntress 和 Context-Aware Detection 是其中的三個 (CADET)。
結論
近年來,人工智能已成為支持人類信息安全團隊工作的重要設備。
由於人類不再能夠通過擴展來有效地保護動態業務攻擊面,因此人工智能提供了關鍵分析和威脅檢測,網絡安全專家可以使用這些分析和威脅檢測來降低違規風險並加強安全態勢。
安全領域的人工智能 (AI) 可以識別風險並確定風險優先級,立即識別網絡上的任何惡意軟件,指導事件響應,並在攻擊發生之前發現它們。
人工智能使網絡安全團隊能夠建立強大的人機聯盟,以一種看起來比各個部分的總和更強大的方式來增進我們的理解、改善我們的生活並推進網絡安全。
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