Tầm quan trọng của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích, phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa tiên tiến

Chủ yếu để triển khai phòng thủ mạng chống lại một cuộc tấn công mạng tiềm ẩn, điều quan trọng là phải kết hợp một giải pháp bao gồm giám sát phòng ngừa, giáo dục người dùng và vá lỗi và quản lý sự cố đầy đủ. Tuy nhiên, các tùy chọn có thể vượt ra ngoài cấu hình cơ bản này đã được phát triển. Một trong những tùy chọn tốt nhất là triển khai Trí tuệ nhân tạo (AI) trong an ninh mạng. Trí tuệ nhân tạo và máy học liên tục cải thiện khả năng an ninh mạng đến mức có thể lập luận rằng thế hệ phòng thủ mạng tiếp theo dựa nhiều vào robot. Một số nhà cung cấp an ninh mạng cung cấp công nghệ này cho phép máy móc nhìn thấy, phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa mạng. Bạn có thể đảm bảo rằng người dùng được bảo vệ bằng cách sử dụng những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo và máy học.

Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng

Trí tuệ nhân tạo bao gồm một hệ thống đã được dạy để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần được lập trình rõ ràng, cho phép các giải pháp an ninh mạng phân tích và tìm hiểu dữ liệu với hiệu quả và độ chính xác cao hơn. Do đó, nó trở thành ưu tiên mới của an ninh mạng trong các phòng CNTT tại các công ty. Trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển và các thuật toán của nó cho phép học tự động, được gọi là học máy, giúp hệ thống học các mẫu và thích ứng để đơn giản hóa phản ứng với các rủi ro sự cố. Các chuyên gia an ninh mạng thường cực kỳ bận rộn, xử lý quá nhiều dữ liệu, không có đủ thời gian và do đó có ít kỹ năng, vì vậy Trí tuệ nhân tạo có thể có tác động lớn đến các nhà quản lý CNTT bằng cách cho phép:

• Phát hiện mối đe dọa một cách chính xác

• Tự động hóa phản hồi

• Đơn giản hóa việc điều tra tấn công

Theo nghĩa này, Trí tuệ nhân tạo tạo ra những lợi ích đáng kể vì nguồn nhân lực trong an ninh mạng không thể đáp ứng được nhu cầu cao. Theo cách này, những nỗ lực của quản trị viên có thể được tối ưu hóa. Các hệ thống Trí tuệ nhân tạo cộng tác bằng cách phân loại các cuộc tấn công theo mức độ đe dọa mạng; Những người phụ trách an ninh mạng, về phần mình, chỉ định mức độ ưu tiên mà mỗi cuộc tấn công phải được giải quyết, bắt đầu từ mức độ nguy hiểm nhất đối với trạng thái thông tin của công ty. Các cuộc tấn công mạng kiểu phần mềm độc hại và các cuộc tấn công khác có thể phát sinh cũng đang phát triển, khiến các mối đe dọa mạng diễn ra nhanh hơn và tinh vi hơn. Đây là lý do tại sao Học máy trở nên cần thiết để ở cùng một cấp độ về mặt chuẩn bị.

Học máy

Tập trung vào việc áp dụng các thuật toán liên quan đến dữ liệu. Trong mối quan hệ giữa Trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng, hai lược đồ chủ đạo được trình bày: lược đồ do các nhà phân tích định nghĩa và lược đồ do máy móc định nghĩa. Các nhà phân tích an ninh mạng tạo ra các giao thức dựa trên kinh nghiệm của họ. Tuy nhiên, họ có thể gặp phải sự cố khi gặp phải mối đe dọa mới hoặc chưa biết. Mặt khác, máy móc áp dụng các giao thức bảo mật của chúng theo thông tin thu được từ Học máy và Học sâu. Các mẫu hành vi trong mạng ảnh hưởng trực tiếp đến việc dự đoán các chuyển động và cuộc tấn công trong tương lai cũng như hệ điều hành được sử dụng, máy chủ, tường lửa, hành động của người dùng và chiến thuật phản hồi. Tuy nhiên, chúng có thể gặp phải "kết quả dương tính giả", củng cố ý tưởng rằng cả hai lược đồ nên bổ sung cho nhau.

Được hỗ trợ bởi dữ liệu để giúp các doanh nghiệp phát triển, cô ấy là người đi đầu trong các nỗ lực bảo vệ điểm cuối. Khi an ninh mạng trở thành vấn đề toàn cầu chính thống, hãy tìm kiếm những cách mới để xác định, giám sát và ngăn chặn các cuộc tấn công. An ninh mạng do Trí tuệ nhân tạo cung cấp được đặc trưng bởi tính tự chủ của nó, nhờ vào công cụ tự động hóa hoạt động và quản lý bảo mật hàng ngày của nó từ đầu đến cuối.

Data Loss Prevention sử dụng các kỹ thuật học máy trí tuệ nhân tạo để quét và phân loại nhanh dữ liệu đang chuyển động, chẳng hạn như email, tin nhắn văn bản, tài liệu và tệp đính kèm liên quan. Điều này cho phép bạn định cấu hình các biện pháp kiểm soát và hạn chế nghiêm ngặt đối với việc truyền dữ liệu để ngăn ngừa mất mát hoặc đánh cắp dữ liệu.

Bảo vệ điểm cuối

Endpoint Protection biến những tiến bộ mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo và Học máy thành lợi ích kinh doanh, cung cấp học máy tiên tiến nhất hiện có trong ngành thông qua kỹ thuật và lắp ráp tiên tiến. Quản trị viên bảo mật đạt được mức độ phòng ngừa tiên tiến hơn thông qua các khuyến nghị chính sách và tự động hóa kết hợp trí thông minh về hành vi của người dùng và quản trị viên, các chỉ số xâm phạm và các bất thường trong lịch sử để xác định các mối đe dọa mạng. Thêm vào đó, nó liên tục tìm hiểu về xu hướng quản lý của bạn để phù hợp với các ưu tiên, khuyến nghị và phản hồi cho nhu cầu mạng của bạn và khả năng chịu rủi ro của tổ chức bạn.

Nguồn dữ liệu

Không còn nghi ngờ gì nữa, hiệu suất của Trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào nguồn dữ liệu mạnh mẽ. Các mô hình này phân tích một trong những bộ sưu tập dữ liệu đo từ xa đa yếu tố phi chính phủ lớn nhất thế giới để xác định các mối đe dọa mạng tiềm ẩn và các kiểu hành vi bất thường. Công nghệ Trí tuệ nhân tạo xử lý hơn 2 petabyte dữ liệu mỗi ngày, được tạo ra bởi hàng tỷ tệp và tin nhắn, và hàng nghìn tỷ kết nối mạng. Endpoint Protection theo dõi dữ liệu về mối đe dọa mạng và tấn công mạng trên 175 triệu điểm cuối và giám sát 57 triệu cảm biến tấn công mạng theo thời gian thực, từng phút. Do đó, bạn có thể thực hiện các hoạt động bảo mật hàng ngày và tự động hóa việc ra quyết định và thực hiện phòng thủ, loại bỏ các quy trình tốn thời gian và mở rộng danh sách việc cần làm của bạn. Về vấn đề này, an ninh mạng của mạng lưới kinh doanh của bạn được củng cố thông qua một giải pháp sử dụng công nghệ phù hợp nhất trong ngành: Trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính

Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính, cố gắng tạo ra những cỗ máy có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Lĩnh vực này nhằm mục đích phát triển các hệ thống có thể lý luận, học hỏi, đưa ra quyết định và thậm chí đồng hóa thế giới xung quanh chúng. Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành hai loại: AI hạn chế và AI chung.

AI hạn chế được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng giọng nói hoặc phân loại hình ảnh cụ thể. Trí tuệ nhân tạo nói chung có thể thực hiện các chức năng trí tuệ giống như con người. Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Điều này đạt được bằng cách sử dụng các thuật toán có thể xác định các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó. Có ba loại học máy: học có giám sát, không giám sát và học tăng cường. Trong học có giám sát, các thuật toán được đào tạo bằng dữ liệu có nhãn và mục tiêu là đưa ra dự đoán về dữ liệu trong tương lai. Trong học không giám sát, các thuật toán được đào tạo bằng dữ liệu không có nhãn và mục tiêu là xác định các mẫu trong dữ liệu. Trong học tăng cường, các thuật toán được đào tạo thông qua thử nghiệm và sai sót để tối đa hóa lợi ích.

Như chúng tôi đã ngụ ý trước đó, Học sâu là một loại học máy sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn để mô phỏng các mẫu phức tạp và mối quan hệ giữa dữ liệu. Nó được coi là một phân loại của Trí tuệ nhân tạo và đã được sử dụng để có được kết quả tốt trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các mối đe dọa mạng bằng cách phân tích dữ liệu lớn và xác định các mô hình có khả năng gây nguy hiểm. Điều này cho phép các công ty phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn với các mối đe dọa.