Vikten av att använda artificiell intelligens för avancerad analys, upptäckt och hantering av hot

I första hand för att implementera ett cyberförsvar mot en potentiell cyberattack är det viktigt att införliva en lösning som omfattar förebyggande övervakning, användarutbildning, adekvat patchning och incidenthantering. Det har dock utvecklats alternativ som kan gå längre än denna grundläggande konfiguration. Ett av de bästa är att implementera artificiell intelligens (AI) inom cybersäkerhet. Artificiell intelligens och maskininlärning förbättrar ständigt cybersäkerhetskapaciteten till den grad att det kan hävdas att nästa generations cyberförsvar är starkt baserat på robotik. Vissa cybersäkerhetsleverantörer erbjuder denna teknik som gör att maskiner kan se, upptäcka och reagera på cyberhot. Du kan se till att användarna är skyddade genom att använda de senaste framstegen inom artificiell intelligens och maskininlärning.

Artificiell intelligens inom cybersäkerhet

Artificiell intelligens består av ett system som har lärt sig att utföra specifika uppgifter utan att uttryckligen programmeras, vilket gör det möjligt för cybersäkerhetslösningar att analysera och lära sig data med större effektivitet och precision. Därför blir det den nya prioriteringen för cybersäkerhet på IT-avdelningar i företag. Artificiell intelligens utvecklas ständigt och dess algoritmer möjliggör automatisk inlärning, s.k. maskininlärning, vilket hjälper systemet att lära sig mönster och anpassa sig för att förenkla hanteringen av incidentrisker. Cybersäkerhetspersonal är i allmänhet extremt upptagna, hanterar överdriven data, har inte tillräckligt med tid och har därför liten tillgång till kompetens, så artificiell intelligens kan ha stor inverkan på IT-chefer genom att tillåta:

- Upptäcka hot på ett korrekt sätt

- Automatisera svaret

- Effektivisera utredningen av attacker

På så sätt skapar artificiell intelligens betydande fördelar eftersom den mänskliga resursen inom cybersäkerhet inte kan möta den höga efterfrågan. På så sätt kan administratörernas insatser optimeras. Systemen för artificiell intelligens samarbetar genom att kategorisera attackerna efter graden av cyberhot; de som ansvarar för cybersäkerheten å sin sida prioriterar hur varje attack ska hanteras, med början med den som är farligast för företagets information. Cyberattacker av typen malware och andra som kan uppstå utvecklas också, vilket gör cyberhot snabbare och mer sofistikerade. Det är därför Machine Learning blir viktigt för att vara på samma nivå när det gäller förberedelser.

Maskininlärning

Som fokuserar på att tillämpa algoritmer i förhållande till data. När det gäller förhållandet mellan artificiell intelligens och cybersäkerhet finns det två dominerande system: de som definieras av analytiker och de som definieras av maskiner. Cybersäkerhetsanalytiker skapar protokoll baserade på sin erfarenhet. De kan dock stöta på problem när de ställs inför ett nytt eller okänt hot. Å andra sidan tillämpar maskiner sina säkerhetsprotokoll enligt den information som erhålls genom maskininlärning och djupinlärning. Beteendemönster i nätverk påverkar direkt förutsägelsen av framtida rörelser och attacker och de operativsystem som används, servrar, brandväggar, användaråtgärder och svarstaktik. Trots detta kan de drabbas av "falska positiva resultat", vilket förstärker idén om att båda systemen bör komplettera varandra.

Hon drivs av data för att hjälpa företag att blomstra och ligger i framkant när det gäller endpointförsvar. I takt med att cybersäkerhet blir en allt viktigare global fråga måste man leta efter nya sätt att identifiera, övervaka och begränsa attacker. Den cybersäkerhet som tillhandahålls av artificiell intelligens kännetecknas av sin autonomi, tack vare den motor som automatiserar den dagliga säkerhetshanteringen och driften från början till slut.

Data Loss Prevention använder maskininlärningstekniker med artificiell intelligens för att snabbt skanna och kvalificera data i rörelse, t.ex. e-postmeddelanden, textmeddelanden, dokument och tillhörande bilagor. Detta gör att du kan konfigurera strikta kontroller och begränsningar av dataöverföringar för att förhindra förlust eller kapning av dessa.

Endpoint-skydd

Endpoint Protection omvandlar de senaste framstegen inom artificiell intelligens och maskininlärning till affärsfördelar och levererar den mest avancerade maskininlärningen som finns i branschen genom avancerad teknik och montering. Säkerhetsadministratören uppnår en mer avancerad nivå av förebyggande genom policyrekommendationer och automatisering som kombinerar intelligens om administratörs- och användarbeteende, indikatorer på kompromisser och historiska anomalier för att identifiera cyberhot. Dessutom lär den sig kontinuerligt om dina hanteringstrender för att matcha prioriteringar, rekommendationer och svar till dina nätverksbehov och din organisations risktolerans.

Datakälla

Det råder ingen tvekan om att artificiell intelligens är beroende av en robust datakälla. Dessa modeller analyserar en av världens största samlingar av icke-statlig, multifaktoriell telemetri för att identifiera potentiella cyberhot och ovanliga beteendemönster. Tekniken för artificiell intelligens bearbetar mer än 2 petabyte data varje dag, som genereras av miljarder filer och meddelanden och biljoner nätverksanslutningar. Endpoint Protection spårar data om cyberhot och cyberattacker på 175 miljoner endpoints och övervakar 57 miljoner cyberattacksensorer i realtid, minut för minut. Som ett resultat kan du utföra dagliga säkerhetsoperationer och automatisera beslutsfattande och försvarsutförande, vilket eliminerar tidskrävande processer och utökar din att-göra-lista. I detta avseende förstärks ditt affärsnätverks cybersäkerhet genom en lösning som använder den mest relevanta tekniken i branschen: Artificiell intelligens.

Artificiell intelligens som en gren av datavetenskapen

Artificiell intelligens är en gren av datavetenskapen som försöker skapa maskiner som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. Målet är att utveckla system som kan resonera, lära sig, fatta beslut och till och med assimilera sin omvärld. Artificiell intelligens kan delas in i två kategorier: restriktiv och generell AI.

Den restriktiva AI:n har utformats för att utföra specifika taligenkännings- eller bildklassificeringsuppgifter. Allmän artificiell intelligens kan utföra samma intellektuella funktioner som en människa. Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som gör det möjligt för datorer att lära sig från data utan explicit programmering. Detta uppnås genom att använda algoritmer som kan identifiera mönster i data och göra förutsägelser baserade på dessa mönster. Det finns tre typer av maskininlärning: övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning. Vid övervakad inlärning tränas algoritmerna med hjälp av märkta data och målet är att göra förutsägelser om framtida data. Vid oövervakad inlärning tränas algoritmerna med hjälp av omärkta data och målet är att identifiera mönster i data. Vid förstärkningsinlärning tränas algoritmer genom försök och misstag för att maximera fördelarna.

Som vi tidigare antytt är Deep Learning en typ av maskininlärning som använder neurala nätverk med flera dolda lager för att simulera komplexa mönster och relationer mellan data. Det betraktas som en underkategori av artificiell intelligens och har använts för att uppnå lovande resultat inom områden som taligenkänning, datorseende och bearbetning av naturligt språk.

Sammanfattningsvis

Artificiell intelligens kan upptäcka cyberhot genom att analysera stora datamängder och identifiera potentiellt farliga mönster. Detta gör att företag kan reagera snabbare och mer effektivt på hot.