Bedeutung des Einsatzes künstlicher Intelligenz für fortschrittliche Analyse, Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen

In erster Linie ist es für die Implementierung einer Cyberabwehr gegen einen potenziellen Cyberangriff wichtig, eine Lösung einzubauen, die präventive Überwachung, Benutzerschulung, angemessene Patches und Incident Management umfasst. Es wurden jedoch auch Optionen entwickelt, die über diese Grundkonfiguration hinausgehen. Eine der besten ist die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Cybersicherheit. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessern die Cybersicherheitsfähigkeiten ständig, so dass man sagen könnte, dass die nächste Generation der Cyberabwehr stark auf Robotik basiert. Einige Anbieter von Cybersicherheitslösungen bieten diese Technologie an, die es Maschinen ermöglicht, Cyber-Bedrohungen zu erkennen, aufzuspüren und auf sie zu reagieren. Sie können sicherstellen, dass die Nutzer geschützt sind, indem Sie die neuesten Fortschritte bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen.

Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit

Künstliche Intelligenz besteht aus einem System, dem beigebracht wurde, bestimmte Aufgaben auszuführen, ohne dass es explizit programmiert wurde, was es Cybersicherheitslösungen ermöglicht, Daten mit größerer Effizienz und Präzision zu analysieren und zu lernen. Daher ist sie die neue Priorität der Cybersicherheit in den IT-Abteilungen der Unternehmen. Künstliche Intelligenz entwickelt sich ständig weiter, und ihre Algorithmen ermöglichen automatisches Lernen, das so genannte maschinelle Lernen, das dem System hilft, Muster zu lernen und sich anzupassen, um die Reaktion auf Risiken bei Zwischenfällen zu vereinfachen. Cybersecurity-Fachleute sind in der Regel extrem beschäftigt, verarbeiten ein Übermaß an Daten, haben nicht genügend Zeit und verfügen daher über wenig verfügbare Fähigkeiten, so dass Künstliche Intelligenz einen großen Einfluss auf IT-Manager haben kann, indem sie dies ermöglicht:

- Bedrohungen genau erkennen

- Automatisieren Sie die Antwort

- Rationalisierung der Angriffsuntersuchung

In diesem Sinne bringt die künstliche Intelligenz erhebliche Vorteile mit sich, da die personellen Ressourcen im Bereich der Cybersicherheit den hohen Bedarf nicht decken können. Auf diese Weise können die Bemühungen der Administratoren optimiert werden. Systeme mit künstlicher Intelligenz arbeiten zusammen, indem sie Angriffe nach dem Grad der Cyber-Bedrohung kategorisieren; die für die Cybersicherheit verantwortlichen Personen weisen ihrerseits die Priorität zu, mit der jeder einzelne Angriff angegangen werden muss, beginnend mit dem gefährlichsten für den Zustand der Unternehmensinformationen. Cyberangriffe in Form von Malware und andere mögliche Angriffe entwickeln sich ebenfalls weiter und machen Cyberbedrohungen schneller und raffinierter. Aus diesem Grund ist maschinelles Lernen unerlässlich, um auf dem gleichen Stand der Vorbereitung zu sein.

Maschinelles Lernen

Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Algorithmen im Zusammenhang mit Daten. In der Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit gibt es zwei vorherrschende Schemata: die von Analytikern und die von Maschinen definierten. Cybersecurity-Analysten erstellen Protokolle auf der Grundlage ihrer Erfahrung. Sie können jedoch auf Probleme stoßen, wenn sie auf eine neue oder unbekannte Bedrohung treffen. Maschinen hingegen wenden ihre Sicherheitsprotokolle auf der Grundlage der durch maschinelles Lernen und Deep Learning gewonnenen Informationen an. Die Verhaltensmuster in den Netzwerken haben direkten Einfluss auf die Vorhersage künftiger Bewegungen und Angriffe sowie auf die verwendeten Betriebssysteme, Server, Firewalls, Benutzeraktionen und Reaktionstaktiken. Dennoch kann es zu "False Positives" kommen, was den Gedanken unterstreicht, dass sich beide Systeme gegenseitig ergänzen sollten.

Sie setzt sich für den Erfolg von Unternehmen mit Hilfe von Daten ein und ist führend bei der Endpunktverteidigung. Da die Cybersicherheit zu einem globalen Hauptthema wird, müssen neue Wege gefunden werden, um Angriffe zu erkennen, zu überwachen und einzudämmen. Die von Künstlicher Intelligenz bereitgestellte Cybersicherheit zeichnet sich durch ihre Autonomie aus, dank der Engine, die das tägliche Sicherheitsmanagement und die Abläufe von Anfang bis Ende automatisiert.

Data Loss Prevention nutzt Techniken des maschinellen Lernens mit künstlicher Intelligenz, um in Bewegung befindliche Daten wie E-Mails, Textnachrichten, Dokumente und zugehörige Anhänge schnell zu scannen und zu qualifizieren. Auf diese Weise können Sie strenge Kontrollen und Beschränkungen für Datenübertragungen konfigurieren, um den Verlust oder die Entführung von Daten zu verhindern.

Endpunkt-Schutz

Endpoint Protection setzt die neuesten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in Geschäftsvorteile um, indem es das fortschrittlichste maschinelle Lernen bietet, das in der Branche durch fortschrittliche Technik und Montage verfügbar ist. Der Sicherheitsadministrator erreicht ein höheres Maß an Prävention durch Richtlinienempfehlungen und Automatisierung, die Informationen über das Verhalten von Administratoren und Benutzern, Indikatoren für Kompromisse und historische Anomalien kombinieren, um Cyber-Bedrohungen zu erkennen. Darüber hinaus lernt das System kontinuierlich etwas über Ihre Verwaltungstrends, um Prioritäten, Empfehlungen und Reaktionen auf Ihre Netzwerkanforderungen und die Risikotoleranz Ihres Unternehmens abzustimmen.

Datenquelle

Die Leistung der künstlichen Intelligenz hängt zweifellos von einer soliden Datenquelle ab. Diese Modelle analysieren eine der weltweit größten Sammlungen nichtstaatlicher, multifaktorieller Telemetriedaten, um potenzielle Cyberbedrohungen und ungewöhnliche Verhaltensmuster zu erkennen. Die Technologie der künstlichen Intelligenz verarbeitet täglich mehr als 2 Petabyte an Daten, die von Milliarden von Dateien und Nachrichten sowie Billionen von Netzwerkverbindungen erzeugt werden. Endpoint Protection verfolgt Cyberbedrohungs- und Cyberangriffsdaten über 175 Millionen Endpunkte und überwacht 57 Millionen Cyberangriffssensoren in Echtzeit, Minute für Minute. Dadurch können Sie tägliche Sicherheitsoperationen durchführen und die Entscheidungsfindung sowie die Ausführung von Verteidigungsmaßnahmen automatisieren, wodurch zeitaufwändige Prozesse entfallen und Ihre Aufgabenliste erweitert wird. In dieser Hinsicht wird die Cybersicherheit Ihres Unternehmensnetzwerks durch eine Lösung gestärkt, die die relevanteste Technologie der Branche einsetzt: Künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz als Teilgebiet der Informatik

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der versucht, Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dieser Bereich zielt darauf ab, Systeme zu entwickeln, die logisch denken, lernen, Entscheidungen treffen und sich sogar die Welt um sie herum aneignen können. Künstliche Intelligenz kann in zwei Kategorien unterteilt werden: restriktive und allgemeine KI.

Die restriktive KI wurde entwickelt, um bestimmte Aufgaben der Spracherkennung oder Bildklassifizierung zu erfüllen. Die allgemeine künstliche Intelligenz kann die gleichen intellektuellen Funktionen wie ein Mensch ausführen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, ohne ausdrückliche Programmierung aus Daten zu lernen. Dies wird durch die Verwendung von Algorithmen erreicht, die Muster in den Daten erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen machen können. Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden Algorithmen mit markierten Daten trainiert, und das Ziel ist es, Vorhersagen über zukünftige Daten zu treffen. Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen anhand von nicht gekennzeichneten Daten trainiert, und das Ziel besteht darin, Muster in den Daten zu erkennen. Beim verstärkenden Lernen werden die Algorithmen durch Versuch und Irrtum trainiert, um den Nutzen zu maximieren.

Wie wir bereits angedeutet haben, ist Deep Learning eine Art des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit mehreren verborgenen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Beziehungen zwischen Daten zu simulieren. Es wird als eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz betrachtet und wurde bereits für vielversprechende Ergebnisse in Bereichen wie Spracherkennung, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt.

I Afslutning

Künstliche Intelligenz kann Cyber-Bedrohungen erkennen, indem sie umfangreiche Daten analysiert und potenziell gefährliche Muster identifiziert. So können Unternehmen schneller und effektiver auf Bedrohungen reagieren.