人工智能解决日益上升的网络安全威胁
2021年8月20日

根据世界经济论坛《2021年全球风险报告》, 网络安全失败与极端天气一起被列为上榜名单, 气候行动失败和人为导致的环境破坏是可能性最高的风险之一.

网络犯罪研究机构网络安全风险公司(cyber Ventures)估计,全球网络犯罪成本将同比增长15%,达到10美元.到2025年,每年5万亿美元,高于2015年的3万亿美元.

随着世界大规模向远程工作过渡,以应对COVID-19造成的强制封锁,攻击媒介的范围和流行程度只会增加.

即使大流行结束了, 随着工作场所数字化的加速,网络犯罪水平将继续上升. 对数字平台和设备碎片化的日益依赖意味着员工要花更多的时间上网,并在家中和移动途中访问办公室网络.

这种运营模式给企业带来了诸多挑战, 特别是在自动化时代,网络攻击变得更加普遍和复杂, 社会工程, 人工智能(AI)和量子计算.

不断监测和应对公司网络当前和新出现的众多威胁的需要,已经超出了仅由人工操作的网络安全团队的能力. 安全专家不可能仅靠人工响应来应对自动威胁. 全球技能短缺只会加剧本已严重的问题.

在这种背景下, 智能数字技术非常适合解决现代企业面临的许多最紧迫和最复杂的网络安全挑战,并创造更大的网络威胁抵御能力.

当与机器学习(ML)结合时, 人工智能提供了一个可扩展的, 迭代和动态的解决方案,不断发展的网络安全威胁景观.

基于人工智能的解决方案可以使多种功能自动化,以支持与网络安全相关的不同领域的人力团队. 这些工具包括实时威胁暴露监测和自动攻击检测功能,可以在安全警报发生时对其进行优先级排序和响应.

此外, 基于人工智能的安全工具可以分析数百万网络事件的大数据集,以检测网络钓鱼诈骗或新的恶意软件变种等威胁. 这些技术还能更好地识别通常无法被人发现的数据和威胁.

类似的, 自动化的网络监控工具可以跟踪用户的日常活动,并实时分析这些信息,以检测异常并做出适当的响应.

例如,行为分析解决方案中使用的人工智能算法可以跟踪用户的在线行为. 通过识别用户通常如何使用他们的设备或在线平台的模式, 算法会捕捉到任何异常活动. 在这些情况下, 系统可以自动标记异常行为为可疑,甚至暂停用户或阻塞他们的设备.

AI和ML还可以执行重要的日常运营安全任务, 例如IT资产清单. 通过创建和维护所有设备的精确和详细的记录, 用户, 以及访问公司网络的应用程序, 安全团队可以应用规则,并为各种系统分配不同级别的密码保护和身份验证,以提高遵从性. 减少安全风险,缓解漏洞.

此外, 人工智能可以加快繁琐的传统手工网络安全管理流程,例如安全策略的制定, 更新和补丁部署, 组织网络拓扑图分析. 自动化这些任务使内部安全专家能够专注于业务中的其他增值领域.

重要的是, 自我学习的AI系统可以通过预测能力跟踪不断变化的威胁环境,将网络安全从主要的反应过程转变为主动的过程.

例如, 入侵风险预测功能可以识别攻击者最有可能访问公司网络的位置和方式, 漏洞管理工具不断从过去的经验和当前的威胁中提取数据,以学习和识别攻击中使用的新方法.

迭代和动态的人工智能支持的网络安全系统会随着它们分析的每一个数据点和体验而变得更智能, 这使得它们的威胁检测能力更准确. 以这种方式, 安全专家可以训练人工智能系统并运行模式识别,在恶意软件或勒索软件攻击进入网络之前检测到威胁的早期迹象.

这种预测智能使网络安全团队能够不断调整他们的战略, 更准确地分配资源和部署最适当的工具,以解决任何已确定的弱点, 填补公司网络安全的任何潜在漏洞, 并先发制人地应对新出现的威胁.

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