Vigtigheden af at bruge kunstig intelligens til avanceret analyse, opdagelse og reaktion på trusler

Primært for at implementere et cyberforsvar mod et potentielt cyberangreb er det vigtigt at inkorporere en løsning, der inkluderer forebyggende overvågning, brugeruddannelse og tilstrækkelig patching og hændelseshåndtering. Der er dog udviklet muligheder, der kan gå ud over denne grundlæggende konfiguration. En af de bedste er implementeringen af kunstig intelligens (AI) i cybersikkerhed. Kunstig intelligens og maskinlæring forbedrer konstant cybersikkerhedskapaciteterne til det punkt, hvor det kan hævdes, at den næste generation af cyberforsvar er stærkt baseret på robotteknologi. Nogle cybersikkerhedsleverandører tilbyder denne teknologi, der gør det muligt for maskiner at se, opdage og reagere på cybertrusler. Du kan sikre, at brugerne er beskyttet ved at bruge de nyeste fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæring.

Kunstig intelligens i cybersikkerhed

Kunstig intelligens består af et system, der er blevet lært at udføre specifikke opgaver uden at være eksplicit programmeret, hvilket gør det muligt for cybersikkerhedsløsninger at analysere og lære data med større effektivitet og præcision. Derfor gør det det til den nye prioritet for cybersikkerhed i IT-afdelinger i virksomheder. Kunstig intelligens er konstant i udvikling, og dens algoritmer muliggør automatisk læring, kendt som maskinlæring, hvilket hjælper systemet med at lære mønstre og tilpasse sig for at forenkle responsen på hændelsesrisici. Cybersikkerhedsprofessionelle er generelt ekstremt travle, håndterer overdreven data, har ikke nok tid og har derfor lidt tilgængelighed af færdigheder, så kunstig intelligens kan have en stor indvirkning på IT-ledere ved at tillade:

• Nøjagtigt opdage trusler

• Automatisere responsen

• Effektivisere angrebsundersøgelsen

I denne forstand genererer kunstig intelligens betydelige fordele, da menneskelige ressourcer i cybersikkerhed ikke kan imødekomme den høje efterspørgsel. På denne måde kan administratorernes indsats optimeres. Kunstig intelligens-systemer samarbejder ved at kategorisere angreb i henhold til niveauet af cybertrussel; De ansvarlige for cybersikkerhed tildeler på deres side den prioritet, som hver enkelt skal adresseres med, startende med de farligste for virksomhedens informationsstatus. Malware-typer cyberangreb og andre, der kan opstå, udvikler sig også, hvilket gør cybertrusler hurtigere og mere sofistikerede. Dette er grunden til, at maskinlæring bliver essentiel for at være på samme niveau med hensyn til forberedelse.

Maskinlæring

Som fokuserer på at anvende algoritmer i relation til data. I forholdet mellem kunstig intelligens og cybersikkerhed præsenteres to dominerende skemaer: dem defineret af analytikere og dem defineret af maskiner. Cybersikkerhedsanalysefolk opretter protokoller baseret på deres erfaring. Dog kan de støde på problemer, når de møder en ny eller ukendt trussel. På den anden side anvender maskiner deres sikkerhedsprotokoller i henhold til den information, der er erhvervet ved maskinlæring og dyb læring. Adfærdsmønstre i netværk påvirker direkte forudsigelsen af fremtidige bevægelser og angreb samt de anvendte operativsystemer, servere, firewalls, brugerhandlinger og responstaktikker. Ikke desto mindre kan de lide af “falske positiver”, hvilket forstærker ideen om, at begge skemaer bør supplere hinanden.

Drevet af data for at hjælpe virksomheder med at trives, er hun i spidsen for indsatsen for endpoint-forsvar. Da cybersikkerhed bliver et mainstream globalt problem, skal du lede efter nye måder at identificere, overvåge og indeholde angreb. Cybersikkerheden leveret af kunstig intelligens er kendetegnet ved sin autonomi takket være motoren, der automatiserer dens daglige sikkerhedsstyring og operationer fra start til slut.

Data Loss Prevention bruger kunstig intelligens maskinlæringsteknikker til hurtigt at scanne og kvalificere data i bevægelse, såsom e-mails, tekstbeskeder, dokumenter og tilknyttede vedhæftede filer. Dette giver dig mulighed for at konfigurere strenge kontroller og begrænsninger på dataoverførsler for at forhindre tab eller kapring af disse.

Endpoint-beskyttelse

Endpoint-beskyttelse omdanner de nyeste fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæring til forretningsfordele ved at levere den mest avancerede maskinlæring tilgængelig i branchen gennem avanceret ingeniørarbejde og samling. Sikkerhedsadministratoren opnår et mere avanceret niveau af forebyggelse gennem politik-anbefalinger og automatisering, der kombinerer administrator- og brugeradfærdsintelligens, kompromisindikatorer og historiske anomalier for at identificere cybertrusler. Plus, det lærer kontinuerligt om dine ledelsestendenser for at matche prioriteter, anbefalinger og svar til dine netværksbehov og din organisations risikotolerance.

Datakilde

Uden tvivl afhænger ydeevnen af kunstig intelligens af en robust datakilde. Disse modeller analyserer en af verdens største samlinger af ikke-statslig, multifaktoriel telemetri for at identificere potentielle cybertrusler og usædvanlige adfærdsmønstre. Kunstig intelligens-teknologi behandler mere end 2 petabyte data hver dag, genereret af milliarder af filer og beskeder og billioner af netværksforbindelser. Endpoint-beskyttelse sporer cybertrussel- og cyberangrebsdata på tværs af 175 millioner endpoints og overvåger 57 millioner cyberangrebssensorer i realtid, minut for minut. Som et resultat kan du udføre daglige sikkerhedsoperationer og automatisere beslutningstagning og forsvarseksekvering, eliminere tidskrævende processer og udvide din opgaveliste. I denne henseende er din virksomheds netværks cybersikkerhed forstærket gennem en løsning, der anvender den mest relevante teknologi i branchen: kunstig intelligens.

Kunstig intelligens som en gren af datalogi

Kunstig intelligens er en gren af datalogi, der forsøger at skabe maskiner, der er i stand til at udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens. Dette felt har til formål at udvikle systemer, der kan ræsonnere, lære, træffe beslutninger og endda assimilere verden omkring dem. Kunstig intelligens kan opdeles i to kategorier: restriktiv og generel AI.

Den restriktive AI er designet til at udføre specifikke talegenkendelse eller billedklassificering opgaver. Generel kunstig intelligens kan udføre de samme intellektuelle funktioner som et menneske. Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for computere at lære fra data uden eksplicit programmering. Dette opnås ved at bruge algoritmer, der kan identificere mønstre i dataene og lave forudsigelser baseret på disse mønstre. Der er tre typer maskinlæring: overvåget, uovervåget og forstærkningslæring. I overvåget læring trænes algoritmer ved hjælp af mærkede data, og målet er at lave forudsigelser om fremtidige data. I uovervåget læring trænes algoritmer ved hjælp af umærkede data, og målet er at identificere mønstre i dataene. I forstærkningslæring trænes algoritmer gennem trial and error for at maksimere fordelene.

Som vi tidligere antydede, er dyb læring en type maskinlæring, der bruger neurale netværk med flere skjulte lag til at simulere komplekse mønstre og relationer mellem data. Det betragtes som en underkategori af kunstig intelligens og er blevet brugt til at opnå lovende resultater inden for områder som talegenkendelse, computer vision og naturlig sprogbehandling.

Som konklusion

Kunstig intelligens kan opdage cybertrusler ved at analysere store mængder data og identificere potentielt farlige mønstre. Dette giver virksomheder mulighed for at reagere hurtigere og mere effektivt på trusler.