ความสำคัญของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการวิเคราะห์ขั้นสูง การตรวจจับ และการตอบสนองต่อภัยคุกคาม

ในการดำเนินการป้องกันทางไซเบอร์จากการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องรวมโซลูชันที่มีการตรวจสอบเชิงป้องกัน การศึกษาเกี่ยวกับผู้ใช้ และการจัดการแพตช์และเหตุการณ์ที่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม มีการพัฒนาตัวเลือกที่สามารถไปไกลกว่าการกำหนดค่าพื้นฐานนี้ หนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดคือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังปรับปรุงความสามารถในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างต่อเนื่องจนถึงจุดที่สามารถโต้แย้งได้ว่าการป้องกันทางไซเบอร์รุ่นต่อไปนั้นอิงจากหุ่นยนต์เป็นอย่างมาก ผู้ให้บริการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์บางรายเสนอเทคโนโลยีนี้ที่ช่วยให้เครื่องจักรมองเห็น ตรวจจับ และตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ คุณสามารถมั่นใจได้ว่าผู้ใช้ได้รับการปกป้องโดยใช้ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง.

ปัญญาประดิษฐ์ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

ปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยระบบที่ได้รับการสอนให้ทำงานเฉพาะโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ซึ่งช่วยให้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถวิเคราะห์และเรียนรู้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น ดังนั้นจึงทำให้เป็นลำดับความสำคัญใหม่ของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในแผนกไอทีในบริษัทต่างๆ ปัญญาประดิษฐ์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และอัลกอริธึมของมันช่วยให้การเรียนรู้อัตโนมัติ ซึ่งเรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้ระบบเรียนรู้รูปแบบและปรับตัวเพื่อลดความซับซ้อนของการตอบสนองต่อความเสี่ยงของเหตุการณ์ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มักจะยุ่งมาก จัดการข้อมูลมากเกินไป ไม่มีเวลามากพอ และมีทักษะไม่เพียงพอ ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์จึงสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อผู้จัดการไอทีโดยอนุญาตให้:

• ตรวจจับภัยคุกคามอย่างแม่นยำ

• ทำให้การตอบสนองเป็นอัตโนมัติ

• ปรับปรุงการสืบสวนการโจมตี

ในแง่นี้ ปัญญาประดิษฐ์สร้างประโยชน์อย่างมากเนื่องจากทรัพยากรมนุษย์ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่สูงได้ ด้วยวิธีนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามของผู้ดูแลระบบได้ ระบบปัญญาประดิษฐ์ร่วมมือกันโดยการจัดประเภทการโจมตีตามระดับภัยคุกคามทางไซเบอร์ ผู้ที่รับผิดชอบด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในส่วนของพวกเขาจะกำหนดลำดับความสำคัญที่แต่ละคนต้องได้รับการแก้ไขโดยเริ่มจากสิ่งที่อันตรายที่สุดต่อสถานะของข้อมูลของบริษัท การโจมตีทางไซเบอร์ประเภทมัลแวร์และอื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นก็มีการพัฒนาเช่นกัน ทำให้ภัยคุกคามทางไซเบอร์รวดเร็วและซับซ้อนมากขึ้น นี่คือเหตุผลที่การเรียนรู้ของเครื่องกลายเป็นสิ่งสำคัญในการเตรียมพร้อมในระดับเดียวกัน.

การเรียนรู้ของเครื่องจักร

ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้อัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ในความสัมพันธ์ระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ มีสองรูปแบบที่โดดเด่น: รูปแบบที่กำหนดโดยนักวิเคราะห์และรูปแบบที่กำหนดโดยเครื่องจักร นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์สร้างโปรโตคอลตามประสบการณ์ของพวกเขา อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจพบปัญหาเมื่อพบภัยคุกคามใหม่หรือไม่รู้จัก ในทางกลับกัน เครื่องจักรจะใช้โปรโตคอลความปลอดภัยตามข้อมูลที่ได้รับจากการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก รูปแบบพฤติกรรมในเครือข่ายมีอิทธิพลโดยตรงต่อการคาดการณ์การเคลื่อนไหวและการโจมตีในอนาคต และระบบปฏิบัติการที่ใช้ เซิร์ฟเวอร์ ไฟร์วอลล์ การกระทำของผู้ใช้ และกลยุทธ์การตอบสนอง อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจประสบกับ “ผลบวกที่ผิดพลาด” ซึ่งเสริมแนวคิดที่ว่าทั้งสองรูปแบบควรเสริมซึ่งกันและกัน.

ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อช่วยให้ธุรกิจเติบโต เธออยู่ในแนวหน้าของความพยายามในการป้องกันปลายทาง เมื่อการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์กลายเป็นปัญหาหลักระดับโลก ให้มองหาวิธีใหม่ๆ ในการระบุ ตรวจสอบ และควบคุมการโจมตี การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่จัดทำโดยปัญญาประดิษฐ์มีลักษณะเฉพาะด้วยความเป็นอิสระ ต้องขอบคุณเครื่องยนต์ที่ทำให้การจัดการและการดำเนินงานด้านความปลอดภัยในแต่ละวันเป็นไปโดยอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบ.

การป้องกันการสูญหายของข้อมูลใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องปัญญาประดิษฐ์เพื่อสแกนและคัดกรองข้อมูลที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว เช่น อีเมล ข้อความเอกสาร และไฟล์แนบที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนดค่าการควบคุมและข้อจำกัดที่เข้มงวดเกี่ยวกับการถ่ายโอนข้อมูลเพื่อป้องกันการสูญหายหรือการจี้ข้อมูลเหล่านี้.

การป้องกันปลายทาง

การป้องกันปลายทางเปลี่ยนความก้าวหน้าล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องให้เป็นประโยชน์ทางธุรกิจ โดยนำเสนอการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่สุดที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมผ่านวิศวกรรมและการประกอบขั้นสูง ผู้ดูแลระบบความปลอดภัยบรรลุระดับการป้องกันที่ก้าวหน้ามากขึ้นผ่านคำแนะนำด้านนโยบายและระบบอัตโนมัติที่ผสมผสานความฉลาดของพฤติกรรมผู้ดูแลระบบและผู้ใช้ ตัวบ่งชี้การประนีประนอม และความผิดปกติในอดีตเพื่อระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ นอกจากนี้ยังเรียนรู้เกี่ยวกับแนวโน้มการจัดการของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ตรงกับลำดับความสำคัญ คำแนะนำ และการตอบสนองต่อความต้องการเครือข่ายของคุณและความอดทนต่อความเสี่ยงขององค์กรของคุณ.

แหล่งข้อมูล

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าประสิทธิภาพของปัญญาประดิษฐ์ขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลที่แข็งแกร่ง โมเดลเหล่านี้วิเคราะห์หนึ่งในคอลเล็กชันเทเลเมทรีแบบมัลติแฟคเตอร์ที่ไม่ใช่ของรัฐบาลที่ใหญ่ที่สุดในโลกเพื่อระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นและรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ประมวลผลข้อมูลมากกว่า 2 เพตะไบต์ทุกวัน ซึ่งสร้างขึ้นจากไฟล์และข้อความหลายพันล้านไฟล์ และการเชื่อมต่อเครือข่ายหลายล้านล้านครั้ง การป้องกันปลายทางติดตามข้อมูลภัยคุกคามทางไซเบอร์และการโจมตีทางไซเบอร์ในกว่า 175 ล้านปลายทางและตรวจสอบเซ็นเซอร์การโจมตีทางไซเบอร์ 57 ล้านตัวแบบเรียลไทม์ทุกนาที ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถดำเนินการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยประจำวันและทำให้การตัดสินใจและการดำเนินการป้องกันเป็นไปโดยอัตโนมัติ ขจัดกระบวนการที่ใช้เวลานานและขยายรายการสิ่งที่ต้องทำของคุณ ในเรื่องนี้ เครือข่ายธุรกิจของคุณได้รับการเสริมความแข็งแกร่งผ่านโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในอุตสาหกรรม: ปัญญาประดิษฐ์.

ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์

ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่พยายามสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำงานที่ปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ สาขานี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาระบบที่สามารถให้เหตุผล เรียนรู้ ตัดสินใจ และแม้กระทั่งดูดซึมโลกที่อยู่รอบตัวพวกเขา ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: AI แบบจำกัดและ AI ทั่วไป.

AI แบบจำกัดได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะ เช่น การรู้จำเสียงพูดหรือการจำแนกภาพ ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปสามารถทำงานทางปัญญาเช่นเดียวกับมนุษย์ได้ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน สิ่งนี้ทำได้โดยใช้อัลกอริธึมที่สามารถระบุรูปแบบในข้อมูลและทำการคาดการณ์ตามรูปแบบเหล่านั้น การเรียนรู้ของเครื่องมีสามประเภท: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมแรง ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริธึมได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และเป้าหมายคือการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลในอนาคต ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน อัลกอริธึมได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และเป้าหมายคือการระบุรูปแบบในข้อมูล ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง อัลกอริธึมได้รับการฝึกอบรมผ่านการลองผิดลองถูกเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุด.

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นประเภทหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นซ่อนเร้นเพื่อจำลองรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูล ถือเป็นหมวดหมู่ย่อยของปัญญาประดิษฐ์และถูกใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีในสาขาต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงพูด การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ.

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและระบุรูปแบบที่อาจเป็นอันตราย สิ่งนี้ทำให้บริษัทสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น.