利用自我学习的人工智能开发主动网络安全的力量
2021年9月13日

随着世界各国加强应对日益增多的网络安全威胁的方法, 利用人工智能对安全表面进行监控已经引起了越来越多的关注和应用. 然而,人工智能有多种形式和模式. 在本博客中,ab视讯下注将探讨自我学习AI系统的好处.

到目前为止, 大多数人工智能应用程序都是通过学习一个主题的数据集及其伴随的规则和例外来进行训练的. 在人工智能开始做出准确的决策之前,会使用数千个例子. 例如,考虑到这一点,研究结果是非常有力的, 像Facebook这样的社交媒体平台可以相当准确地从一组照片中认出一个人. 然而,这种机器学习也有它的缺点. 最主要的一点是,这种方法只能用于有明确结果的情况. 从图像中找出一个人相对简单. 问题是,人工智能如何处理结果不明确的情况? 结果被故意掩盖?

在一个网络罪犯不断发展出模糊威胁的世界里, 这构成了一个合理的安全担忧. 人工智能也许能够通过有监督的机器学习检测到预先存在的威胁,但当涉及到全新的威胁,特别是内部威胁时,它会如何表现呢? 人工智能如何在大量合法活动中发现恶意活动?

自我学习的人工智能利用上述概念,利用现实生活经验来发展对特定学科领域的深刻理解.

学习人工智能 从它运行的环境中学习. 它识别您的业务环境的模式,发展自己对它的理解. 最简单的形式就是“在工作中学习”. 这意味着自我学习AI可以识别和停止恶意异常在您的商业环境, 包括那些在遇到它们之前不知道存在的东西. 这就是自我学习AI的美妙之处,它对缓解零日攻击至关重要.

在新的网络威胁以超过人类防御能力的速度增长的时代, 人类在网络安全方面的努力落后了. 自主学习的人工智能在自主网络安全的发展中是一个巨大的飞跃,因为它可以自己学习和思考. 自学的人工智能不仅能识别新的未知威胁, 但是通过自主决策, 它决定要采取的适当行动,以在对业务环境造成最小破坏的情况下消除威胁.

自我学习AI能够预测下一个威胁可能是什么样子,因为它不断根据新数据重新计算威胁级别,并识别表明攻击的数据流中的重要模式. ab视讯下注可以假设环境中有更多的设备和数据, AI就越难了解你的环境. 相反,自我学习的AI会随着复杂性而发展. 数据越多越好! 这对于适应新工具至关重要, 工作流, 以及现代企业不断实施的安全策略.

人工智能过去面临的另一个障碍是必须收集, 在继续学习过程之前,清理数据并将其迁移到中央存储库. 那些日子已经过去了. DarkTrace的自我学习AI被安装在你现有的环境中,并立即开始学习. 随着时间的推移,对业务的理解不断发展, 自我学习的AI可以中和你网络内的所有威胁.

这项技术非常强大,它可以检测和标记不寻常的活动 在被动模式下进行试验 在拉丁美洲的一家制药研究所工作. DarkTrace的威胁追踪主管Max Heinemeyer, 详细介绍了DarkTrace公司的自主响应技术Antigena,在外部远程连接之后检测到来自服务器的异常活动. DarkTrace Antigena在RDP上检测到一个不寻常的连接,并诊断该IP对环境完全未知. 它进一步将发生的文件传输标记为环境的普通模式之外的文件传输. 需要注意的是,在这个阶段,所有其他现有的安全措施都被忽略了. 以被动模式运行, DarkTrace Antigena发出了许多高置信度警报来警告安全团队, 最终避免了灾难性的局面.

DarkTrace是通过自学习人工智能对抗网络破坏的全球领导者. 网络安全游戏一直是一场追赶游戏. DarkTrace的自学习AI产品套件完全改变了游戏规则,并将其变成了一场军备竞赛. 暗迹正在取得胜利.

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