Menggunakan kecerdasan buatan untuk mengukuhkan perlindungan keselamatan rangkaian

Kecerdasan Buatan memegang janji besar untuk melindungi data yang berharga dan terdedah, tetapi pasukan keselamatan menghadapi cabaran dalam memanfaatkannya sepenuhnya.

Nilai data terus meningkat dan menjadi teras perniagaan moden, tetapi ia juga menghadapi risiko lebih banyak serangan. Percambahan awan hibrid dan kerja jauh memberikan pelakon jahat lebih banyak peluang untuk menyerang. Akibatnya, landskap ancaman terus berkembang dan peraturan menjadi lebih sukar.

Dengan peningkatan bilangan vektor serangan, menguruskan sejumlah besar maklumat juga telah membawa masalah lebihan data, menambah tekanan yang lebih besar kepada tenaga kerja yang tegang. Selain itu, pengenalan aplikasi baharu serta kekurangan infrastruktur dan kemahiran IT merumitkan lagi keadaan. Oleh itu, tidak menghairankan bahawa dalam dunia yang mengutamakan digital hari ini, keselamatan sering gagal memenuhi permintaan yang semakin meningkat.

Ini memerlukan pengurus IT mencari cara dengan cepat untuk menyepadukan pelbagai elemen berbeza ke dalam sistem pertahanan bersatu. Nasib baik, dengan alat kecerdasan buatan generasi akan datang tersedia secara meluas, pengurus IT boleh memanfaatkan teknologi ini untuk memerangi kemungkinan serangan.

Lanskap Keselamatan Kompleks

Untuk memantau infrastruktur keselamatan IT mereka dengan lebih berkesan dan mengendalikan volum data yang semakin meningkat, organisasi perlu membangunkan tahap kepakaran yang tinggi dan melaburkan masa yang banyak. Walau bagaimanapun, ini sering menyebabkan organisasi dan pemimpin IT berasa kurang bernasib baik apabila berhadapan dengan penyerang. Tambahan pula, disebabkan kepelbagaian persekitaran yang tinggi, banyak kaedah keselamatan yang berbeza digunakan. Sebagai contoh, mengamankan titik akhir adalah berbeza sama sekali daripada mengamankan baldi S3 dalam awan. Untuk menyelesaikan cabaran ini, teknologi kecerdasan buatan muncul. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, organisasi boleh bertindak balas dengan lebih baik kepada ancaman dan serangan keselamatan yang kompleks, memantau dan menganalisis sejumlah besar data keselamatan secara automatik dan mengesan tingkah laku yang tidak normal tepat pada masanya. Pengenalan teknologi ini akan meningkatkan keupayaan perlindungan keselamatan organisasi dan membolehkannya bertindak balas terhadap pelbagai jenis risiko keselamatan dengan lebih cepat dan tepat.

AI tradisional sangat berkesan dalam pengelasan dan amat berguna untuk menapis dan menyusun acara dalam persekitaran IT yang berbeza. Dalam persekitaran ini, akan sentiasa ada beberapa aktiviti yang mungkin "buruk", tetapi 80% daripadanya mungkin tidak berbahaya. Walau bagaimanapun, peluang untuk aktiviti berniat jahat sentiasa ada. Tiada siapa yang mahu terlepas serangan atau isu berkaitan data, kerana ini boleh menyebabkan segala-galanya disenaraikan sebagai kritikal. Mujurlah, AI mahir dalam menentukan kedudukan acara daripada keutamaan tinggi kepada rendah, memastikan tindakan dan usaha boleh ditumpukan di tempat yang paling diperlukan dengan segera. Oleh itu, aplikasi kecerdasan buatan tradisional dalam persekitaran IT adalah sangat penting.

Dengan aplikasi kecerdasan buatan generatif, kita mempunyai satu lagi sempadan pertahanan. Memanfaatkan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) boleh memberi kesan yang besar terhadap kekurangan kemahiran yang telah lama wujud. Dengan menterjemah makluman keselamatan ke dalam bahasa Inggeris yang jelas dan mudah difahami, pasukan keselamatan menerima pemberitahuan yang tepat pada masanya, jelas dan boleh diambil tindakan.

Tekanan Ekonomi dan Tindakan Pantas

Sudah tentu, pasukan keselamatan tidak mahu menjadi penghalang kepada organisasi, dan mereka juga tidak mahu menghalang rancangan pembangunan perniagaan. Soalan asas yang dihadapi oleh pemimpin keselamatan dan pasukan mereka ialah "Bagaimanakah saya boleh bergerak lebih pantas?" Untuk mencapai matlamat ini, mereka mesti boleh mendapatkan cerapan daripada persekitaran IT mereka dengan cepat dan tepat. Hanya dengan cara ini kita boleh bertahan dengan lebih baik daripada serangan.

Malangnya, pasukan keselamatan tidak terlepas daripada kesan iklim ekonomi terhadap mereka. Dengan sumber yang terhad, mereka berada di bawah tekanan untuk berbuat lebih banyak. Oleh itu, mereka perlu menyelaraskan operasi dan menjadi lebih cekap. Tetapi ini menjadi sangat sukar kerana permukaan serangan terus berkembang dan tahap ancaman terus meningkat.

Alat keselamatan berasaskan AI menawarkan cara untuk membantu mengurangkan beberapa tekanan, dengan lebih separuh daripada eksekutif (52%) sudah menyedari bahawa AI akan membantu mereka memperuntukkan sumber, keupayaan atau kemahiran dengan lebih baik. Walau bagaimanapun, terdapat satu halangan untuk diatasi. Pada asasnya, profesional keselamatan tidak mempercayai IT secara umum, dan output AI tidak terkecuali. Orang ramai akan mempersoalkan kesahihan data yang diberikannya dan sumber cerapannya. Tanpa ketelusan, sukar untuk membina kepercayaan, jadi keterbukaan mesti menjadi teras kepada mana-mana pelaksanaan AI.

Mengumpul alat berasaskan AI yang paling betul bukanlah tugas sekali sahaja. Menjelang 2025, belanjawan keselamatan AI dijangka meningkat 116% daripada 2021, kerana perusahaan dengan cepat dan berkesan melindungi hari ini sambil merancang untuk masa depan. Memilih rakan kongsi teknologi yang betul akan menjadi asas kepada strategi ini. Penjenayah siber hanya perlu bertuah sekali, tetapi pertahanan mesti sentiasa berfungsi.

Ringkasnya, aplikasi kecerdasan buatan (AI) dalam bidang keselamatan rangkaian telah menjadi trend, yang boleh meningkatkan pertahanan keselamatan rangkaian dengan meningkatkan ketepatan pengesanan, mengukuhkan tindak balas masa nyata dan mengurangkan kadar penggera palsu. Berikut ialah beberapa cara untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pertahanan keselamatan rangkaian:

1 Pengesanan dan analisis ancaman:

Analisis tingkah laku: Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis tingkah laku normal dan tidak normal dalam rangkaian untuk mengesan potensi ancaman tepat pada masanya. cara.

Pengesanan Anomali: AI boleh mengesan potensi serangan dengan cepat dengan mempelajari corak aktiviti rangkaian biasa dan mengenal pasti aktiviti luar biasa yang tidak sepadan dengan corak ini.

2. Sistem Pengesanan Pencerobohan (IDS):

Pembelajaran Mendalam: Menggunakan teknologi pembelajaran mendalam, tingkah laku pencerobohan yang kompleks, termasuk ancaman yang tidak diketahui, boleh dikesan dengan lebih tepat.

Pemantauan masa nyata: AI boleh memantau trafik rangkaian dalam masa nyata, mengesan tingkah laku tidak normal dalam masa dan meningkatkan kelajuan pengesanan pencerobohan.

3. Respons automatik:

Langkah balas pintar: AI boleh mengenal pasti dan mengambil langkah balas secara automatik, seperti menyekat penyerang, melaraskan konfigurasi rangkaian atau mengasingkan sistem yang dijangkiti, untuk mengurangkan kerosakan yang disebabkan oleh serangan.

Pembaikan automatik: AI boleh membantu dalam membaiki sistem yang diserang secara automatik, mengurangkan pergantungan pada campur tangan manual.

4. Pengesanan perisian hasad:

Analisis ciri: Gunakan AI untuk menganalisis ciri perisian hasad untuk meningkatkan ketepatan pengesanan.

Analisis Tingkah Laku: Analisis tingkah laku berasaskan pembelajaran mesin boleh mengesan varian perisian hasad walaupun ia mempunyai ciri baharu.

5. Pengesahan identiti pengguna:

Pengenalan biometrik: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk pengecaman biometrik, seperti cap jari, imbasan iris, dll., untuk mengukuhkan keselamatan pengesahan identiti pengguna.

Analisis Tingkah Laku: Gunakan AI untuk menganalisis corak tingkah laku biasa pengguna untuk mengesan potensi kecurian identiti tepat pada masanya.

6. Perlindungan privasi data:

Pemantauan data sensitif: Gunakan AI untuk memantau dan mengenal pasti data sensitif dalam rangkaian dan menemui potensi risiko kebocoran data tepat pada masanya.

Teknologi Penyulitan: AI boleh membantu menambah baik dan mengoptimumkan algoritma penyulitan serta meningkatkan keselamatan penghantaran dan penyimpanan data.

Dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan secara menyeluruh, sistem pertahanan keselamatan rangkaian boleh bertindak balas terhadap pelbagai ancaman dengan lebih bijak dan dalam masa nyata, meningkatkan tahap keselamatan rangkaian. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa AI juga menghadapi beberapa cabaran dalam keselamatan rangkaian, seperti memerangi serangan musuh, perlindungan privasi dan isu lain, jadi isu keselamatan dan etika perlu dipertimbangkan dengan teliti dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan kecerdasan buatan untuk mengukuhkan perlindungan keselamatan rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!