Как ИИ может поддержать лидеров кибербезопасности

В последние годы киберпреступность достигла масштабов эпидемии, с далеко идущие последствия в деловом мире. Кибератаки представляют собой монументальные опасный с основных событий: атаки стали намного более изощренными, и они имеют экспоненциально увеличился в объеме. Лучше казнить, чем когда-либо прежде, по оценкам ООН, 80% всех кибератак осуществляются с помощью современных преступных организаций, обмена данными, инструменты и опыт.

К 2021 году предполагается, что киберпреступность обойдется мировой экономике более $2 трлн. Это делает необходимым для компаний, чтобы предпринять согласованные усилия, чтобы улучшить свое здоровье кибербезопасности, и развиваться с соблюдением подход к более опасным-знать стратегию, направленную на риск. Однако, кибербезопасности лидеры в настоящее время сталкивается с тремя основными проблемами, когда речь идет о защите данных.

Навыки, Понимание И Скорость

Нехватку квалифицированных кадров-это огромная проблема, препятствующих борьбы с киберпреступностью. Во время нападения злоумышленники расти более продуманными и изощренными, инструменты, необходимые для борьбы с ними растут также и в сложности. Это оставляет кибербезопасности промышленности с навыками разрыв: там просто не хватает людей, полностью оборудованной взаимодействовать с и управлять решениями. Но дефицит выходит за рамки набора квалифицированных людей в достаточном количестве. Когда-то в роли кибербезопасности, это настоящий вызов, чтобы держать навыков свежей, актуальной, и ток с меняющейся ландшафт кибербезопасности.

Еще одна задача, которую специалисты сталкиваются при принятии стратегических решений по безопасности связи. Отпирание и используя ценные технические и бизнес-идеи являются неотъемлемой принимать умные и быстрые решения для бизнеса. Но как ландшафт кибербезопасности становится все больше и более туманной, промышленность изо всех сил пытается поглотить и использовать необходимый контекст, который окружает эту проблему. Проще говоря, мы не можем открыть (а уж процесс) достаточно данных во времени, прежде чем ландшафт снова меняется.

Скорость третья и последняя задача, которую специалисты по кибербезопасности с трудом понятно. Кибератаки происходят все быстрее и быстрее, так что спрос на быстрое реагирование становится все более критической. В некоторых американских штатах закон предусматривает четыре часа нарушение сроков уведомления. GDPR требует уведомления в течение 72 часов. Есть бизнес-последствия не действовать быстро на инциденты кибербезопасности.

Прогнозируют Аналитики

АИ предлагает решение этих проблем, с которыми сталкиваются специалисты. Угроза обнаружения время и точность могут быть значительно улучшены посредством машинного обучения и ИИ с поддержкой аналитика. Он определяет аномальное поведение для обнаружения мошенничества и угроз как внешних, так и внутренних, в режиме реального времени и оружия безопасности команда с информацией, необходимой для принятия решений, а также уменьшить воздействие на пользовательский опыт, например, зайдя на сайт банка.

Не пропусти:  В Borderlands 3 Дата выхода, трейлеры и новых персонажей в Borderlands

Есть уже целый ряд приложений, которые включают в себя некоторые вариации аналитика. Прогнозная аналитика идентифицирует сеть аномалий, обнаружение вредоносных программ, в дополнение к анализу поведения пользователя моделей для того, чтобы найти рискованным пользователей в пределах предприятия и потенциально предотвратить мошенничество или внутренних угроз.

Менее известные случаи использования могут быть найдены в безопасности приложения. С помощью машинного обучения, специалистов в области кибербезопасности могут резко снизить процент ложных срабатываний, которые создаются из тестирования безопасности приложений. Применение AI в поведенческой биометрии, мы можем лучше личность пользователя на основе клавиш, движений мыши, или использовать их мобильного устройства. Это не только повышает безопасность, но и обеспечивает лучшее и плавный пользовательский интерфейс.

Контекст-это король

Аналитика используется для разведки, технического и бизнес-контексте консолидации, который помогает разобраться в потоке информации и поможет принять решение раз и определите приоритеты. Люди потребляют и обрабатывают информацию посредством чтения, просмотра и участия в дискуссиях. Аналогичным образом, ИИ может быть использована для подготовки компьютеров в “языковой безопасности”, используя методы, такие как крупномасштабной обработки естественного языка (NLP). Это значительно помогает в сборе информации кибербезопасности, чтобы помочь аналитикам безопасности более эффективно и быстрее работать.

Например, IBM Watson для обучение по кибербезопасности с помощью миллиардов структурированные элементы и миллионы неструктурированных документов. Граф знаний был соблюден собирают информацию, чтобы облегчить контекстуальной аргументации. Одной компании, которые заняты Уотсон по кибербезопасности удалось сократить время, затрачиваемое на следственных задач на 97 процентов.

Доверенный Советник

ИИ и анализа обеспечения безопасности оркестровки, чтобы автоматически блокировать угрозы, исправляют ошибки, отвечают на обстрелы и автоматизировать низкий уровень оповещения, основанные на предыдущем или примеры подобных исторических угроз. Но это еще не все – в дополнение к ответам быстрее, ИИ может быть использован в качестве надежного консультанта, способного предложить практические рекомендации. Например, ИИ может использоваться для выполнения автоматических действий, когда рискованная пользователя определяется как проверка пользователя и/или приостановить пользователей. Это может помочь уменьшить время, затрачиваемое на процесс сертификации доступ путем подготовки руководящих указаний на риск, принимать автоматическое действие на низкий сертификации риск и позволяет сотрудникам Службы безопасности, чтобы сосредоточиться на высокой сертификаты к риску.

Не пропусти:  Пассажиры Виктория теперь получить все преимущества опал при использовании бесконтактной оплаты

Технологии ИИ обеспечивает непрерывный цикл обратной связи между народом в окопах или аналитика человека вместе с машиной изучения логики помочь в ликвидации угрозы, а также определения приоритетности наиболее важных предупреждений.

Управление Уклоном

С великой силой приходит великая ответственность. Предвзятые ИИ программы могут создавать серьезные проблемы в области кибербезопасности. Смещение может происходить в трех областях — код, данные и людей, которые разрабатывают системы искусственного интеллекта.

Предвзятое программа может в конечном итоге ориентируясь на неправильные приоритеты и мог пропустить реальную угрозу. Предвзятое набора данных для обучения ИИ будет иметь частичное представление о проблеме и способствовать неправильные результаты. В том же случае, если людей, которые разрабатывают программы приходят от подобной культуры или происхождения, и являются единомышленниками, то когнитивного разнообразия будет низким, в результате чего одномерные результаты.

Следовательно, компаниям нужны системы ИИ, которые разнообразны и беспристрастную борьбу с различными угрозами кибербезопасности и актеры.

Последнее Слово

AI-это не одна остановка исправить. Специалистов в области кибербезопасности должны помнить, что злоумышленники также умудренный мощности ИИ и эксплуатируют его, чтобы преодолеть системы безопасности. Как мы продолжаем развивать ИИ-управляемые решения, мы должны оставаться бдительными, когда дело доходит до хорошей и плохой ИИ. Как промышленности, мы должны рассмотреть соответствующие передовой практике в целях защиты от вредоносных приложений ИИ злоумышленниками.

 

Шридхар Muppidi является ЦТО для IBM безопасности

Похожие статьи