インテリジェントなソリューション: データのセキュリティを確保し、漏洩と損失を防止します。

サイバーセキュリティは継続的な戦いであり、毎日新たな脅威が出現しており、最高情報セキュリティ責任者 (CISO) はそれに対応するために懸命に取り組んでいます。彼らは警報のプレッシャーにさらされており、チームは課題に直面していた。その結果、CISO とそのチームは、組織を危害から守るための新しく革新的な方法を見つけるというプレッシャーに常にさらされています。これに対抗する 1 つの方法は、人工知能 (AI) の力を活用することです。 AI は、潜在的な脅威を特定し、反復的なタスクを自動化し、人的リソースを解放して、CISO がより戦略的な取り組みに集中できるようにするのに役立ちます。ただし、AI はサイバーセキュリティにおける人間の専門知識や経験の必要性に取って代わる魔法のソリューションではないことを覚えておくことが重要です。むしろ、CISO とそのチームが成長するサイバーセキュリティ環境をより適切に管理できるツールとして捉える必要があります。

データ侵害の蔓延により、企業への影響は次のとおりです。壊滅的な。通知や信用監視などの直接コストに加えて、ビジネスの損失や評判の低下などの間接コストも発生します。データ侵害を自動的に検出して封じ込めるソリューションへの投資は、CISO やセキュリティ チームの負担を軽減するのに役立ちます。機械学習はソリューションの 1 つです。

機械学習の仕組み

機械学習は人工的なものです。明示的なプログラミングを行わずにコンピューターがデータから学習できるようにするインテリジェンス テクノロジー。データを使用してモデルをトレーニングすることにより、機械学習アルゴリズムは予測と推奨を行うことができます。データ セキュリティでは、機械学習により、データ侵害を示す可能性のある異常を検出するモデルを構築できます。

従業員のログイン記録のデータセットがあると仮定します。機械学習アルゴリズムを使用して、ログイン試行の正当性を予測するモデルを構築できます。 、異常なログイン試行にはフラグを立ててさらなる調査を行います。

機械学習はどのようにデータ侵害を防止しますか?

機械学習はさまざまな方法で、データ侵害を効果的に防止できます。 1 つのアプローチは、攻撃者が悪用する機会を得る前にシステムの脆弱性を特定して攻撃を阻止することです。もう 1 つのアプローチは、ユーザーのアクティビティを監視し、侵害の試みを示す可能性のある不審な動作にフラグを立てることです。最後に、脆弱性が発見されると、機械学習をすぐに適用してその拡散を抑制できます。

クレデンシャル スタッフィングとは何ですか?

クレデンシャル スタッフィングとは、攻撃者が盗んだユーザー名とパスワードを使用するサイバー攻撃です。ユーザーアカウントに不正にアクセスするための組み合わせ。攻撃者は、他の組織でのデータ侵害から取得した認証情報のリストを利用して、被害者のアカウントを大規模に侵害することがよくあります。このような攻撃は多くの場合自動化されており、1 人の攻撃者が短期間に数千のアカウントを侵害することを可能にします。人工知能は、ユーザーの行動パターンを識別することで、クレデンシャル スタッフィング攻撃の検出と防止に重要な役割を果たします。攻撃の試みまたは成功を示す

適応における人工知能の役割は、特にクレデンシャル スタッフィング攻撃の検出と防止において重要です。 AI はユーザーの行動パターンを分析することで、攻撃の試みまたは成功を示す可能性のある異常なアクティビティを特定できます。たとえば、従業員が通常の営業時間中に午前 3 時に突然機密データベースにアクセスし始めた場合、またはオハイオ州の従業員が中国からログインした場合、これらの行為は悪意のある行為の兆候である可能性があります。人工知能は、ユーザーの行動を継続的に監視し、異常なアクティビティにフラグを立てることで、クレデンシャル スタッフィング攻撃やその他の新たな脅威から組織を守るのに役立ちます。

なぜ機械学習に投資するのですか?

データの保護を検討しているすべての人へ損失を避けたい企業にとって、機械学習への投資は賢明な選択です。機械学習は、データ侵害を発生前に阻止できるだけでなく、侵害発生時のデータ損失の制御にも役立ちます。さらに、機械学習に投資することで、セキュリティを真剣に考えていることを顧客に示し、CISO とセキュリティ チームの負担を軽減することもできます

データ セキュリティに機械学習を使用する利点

機械学習を使用するデータのセキュリティを確保すると、次のようないくつかの利点があります。

• 精度の向上: 人間は間違いを犯すものです。私たちは疲れたり、間違いを犯したり、時には物事を見落としたりします。一方、機械学習アルゴリズムには、これらと同じ制限がありません。これは、潜在的な脅威を特定する精度を向上できることを意味します。
• より迅速な検出: 機械学習モデルがトレーニングされると、人間よりもはるかに速くデータを分析できます。これは、潜在的な脅威をより迅速に特定して封じ込めることができることを意味します。
• スケーラビリティ: 企業が処理しなければならないデータの量は今後も増加する一方です。機械学習アルゴリズムは人間よりも効率的に大量のデータを処理できるため、ビッグ データ環境に最適です。
• 応答時間の改善: 潜在的な脅威をより早く特定できるほど、応答時間も短縮されます。機械学習を使用してデータを安全に保つことで、企業はデータ侵害による被害を最小限に抑えることができます。

人工知能を活用してユーザーの行動パターンを特定することで、組織は攻撃の試みまたは成功を示唆する可能性のある異常なアクティビティを特定できます。人工知能は、クレデンシャル スタッフィング攻撃やその他の新たな脅威から組織を保護する上で重要な役割を果たします。データ侵害はますます一般的になっていますが、利用可能な解決策はあります。機械学習などの自動化されたデータ侵害の検出および封じ込めソリューションに投資すると、CISO とセキュリティ チームの負担が軽減され、侵害による被害を最小限に抑えることができます

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