由于網(wǎng)絡(luò)威脅的復(fù)雜性和普遍性,企業(yè)必須保持警惕。在2022年,就有49333萬起攻擊報告。企業(yè)總是在尋找改進安全措施的新方法,這并不奇怪。
加強安全措施的最有希望的方法之一是人工智能(AI)集成到威脅檢測系統(tǒng)中,因為其采用了一種前瞻性的方法來檢測威脅,并提供了以前無法實現(xiàn)的復(fù)雜程度和準確性。
讓我們來看看如何將人工智能集成系統(tǒng),以提高安全性和識別非常復(fù)雜的威脅的能力。
人工智能與實體行為分析的集成
安全分析的用戶和實體行為分析(UEBA)是識別威脅的強大工具。UEBA擅長利用機器學習技術(shù)發(fā)現(xiàn)任何網(wǎng)絡(luò)中的異;虿灰(guī)則行為,為防御可能的威脅添加了額外的安全層。
其創(chuàng)建了基線用戶和實體行為模式,使系統(tǒng)能夠檢測可能顯示潛在安全漏洞的規(guī)范的變化。其通過仔細分析各種數(shù)據(jù)來源,提醒用戶注意異常或可疑活動。
人工智能與機器學習的集成
傳統(tǒng)的簽名技術(shù)經(jīng)常需要識別新的或正在發(fā)展的威脅。另一方面,機器學習算法可以檢查大量的數(shù)據(jù),并發(fā)現(xiàn)可能指向威脅的模式。
通過將機器學習算法的分析能力與人工智能的適應(yīng)性和智能特性相結(jié)合,組織可以更準確、更快速地識別可能存在的危險。
機器學習算法可以從人工智能的背景和洞察力中受益,這有助于做出更好的決策,并發(fā)現(xiàn)表明惡意活動的模式。
人工智能與自然語言處理的集成
社會工程仍然是當今最嚴重的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,平均每起事件給企業(yè)造成410萬美元的損失。攻擊者已經(jīng)改進了其計劃,并采用了更復(fù)雜的技術(shù),而不僅僅是使用短信或電子郵件等傳統(tǒng)通信手段來避免被發(fā)現(xiàn)。
好在,通過將人工智能的認知技能和NLP的自然語言處理能力相結(jié)合,企業(yè)可以獲得相對于網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的巨大優(yōu)勢。
這些設(shè)備的結(jié)合,使企業(yè)在快速分析大量文本數(shù)據(jù)以檢測潛在威脅方面具有強大的力量。這有助于企業(yè)立即識別通信中的可疑變化或異常,這些變化或異常可能表明黑客正在進行攻擊。
人工智能與深度學習的集成
深度學習算法擴展了經(jīng)典機器學習和自然語言處理(NLP)技術(shù)的能力,可以快速分析威脅檢測研究中的大型數(shù)據(jù)集。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是兩種類型的深度學習模型,特別擅長分析復(fù)雜的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),包括文本、視頻和照片。
通過將這些尖端策略與人工智能算法相結(jié)合,企業(yè)可以更快地識別網(wǎng)絡(luò)中潛在的風險活動。
人工智能與SIEM的集成
具有人工智能功能的安全信息和事件管理(SIEM)平臺,可以識別當代企業(yè)可能經(jīng)常遇到的潛在網(wǎng)絡(luò)安全危險。
在高級分析和基于機器學習的算法的幫助下,無縫集成成為可能,從而形成集中的監(jiān)控框架,可以利用大量數(shù)據(jù)有效地檢測各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。
由于通過分析收集到的相關(guān)見解,組織將受益于快速識別能力,從而產(chǎn)生非常精確的有效反應(yīng)。
這些特性將顯著減少嚴重危及組織安全態(tài)勢的安全事件的影響。
人工智能威脅情報平臺
利用人工智能威脅情報系統(tǒng)的潛力是許多現(xiàn)代企業(yè)使用的一種策略。
在通過機器學習算法利用大數(shù)據(jù)分析,可以在重大損害發(fā)生之前準確發(fā)現(xiàn)攻擊媒介或惡意軟件等多方面的系統(tǒng)威脅,并進行預(yù)防。
創(chuàng)建這些高級結(jié)構(gòu)是為了改進現(xiàn)有組織過程之間的交互,簡化安全框架。它們?yōu)橥{分析提供關(guān)鍵信息,并經(jīng)常更新知識庫,以保持與不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境的兼容性。
由于人工智能解決方案的出現(xiàn),威脅檢測領(lǐng)域發(fā)生了變化。得益于機器學習、自然語言處理和深度學習算法,企業(yè)可以以前所未有的速度和精度識別危險并采取行動。通過使用威脅情報平臺,將人工智能與SIEM系統(tǒng)集成,進一步完善組織安全系統(tǒng)。
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