Автоматизированная охота на угрозы как искусственный интеллект может помочь бизнесам обнаружить подозрительную сетевую активность
Автоматизированная охота на угрозы с помощью искусственного интеллекта помогает бизнесам обнаружить подозрительную сетевую активность.
Глобальный рынок искусственного интеллекта растет семимильными шагами. Ожидается, что к концу этого десятилетия он увеличится в 20 раз, достигнув почти двух триллионов долларов США, по сравнению с текущей оценкой почти 100 миллиардов долларов США. Он революционизирует подход бизнеса к стратегиям кибербезопасности, позволяя им идентифицировать, останавливать и противостоять угрозам быстрее, чем когда-либо. Непрерывное развитие технологического ландшафта приносит с собой проблемы безопасности и опасности в сетевой активности – высокую стоимость эволюции, которую бизнес должен заплатить.
Организации, управляющие большими объемами данных, и те, которым не хватает надежного профиля кибербезопасности, наиболее подвержены вредоносным атакам и нежелательным действиям, проникающим в их ворота. Однако по мере того, как мир делает шаги в сторону решений в области кибербезопасности на базе искусственного интеллекта, которые помогают им управлять атаками и угрозами в сетевой активности, негативные участники системы должны идти в ногу с быстрым прогрессом. Чем лучше подготовлены бизнесы к приветствию искусственного интеллекта в своей повседневной деятельности, тем менее уязвимы они к широкому спектру киберугроз и атак. Нарушения конфиденциальности данных, которые показали снижение на 1% по сравнению с 2021 годом, могут продолжать уменьшаться. Согласно отчету IBM, компании, использующие искусственный интеллект и автоматизацию, способствовали снижению мировых затрат на нарушение данных на почти 1,8 миллиона долларов.
Искусственный интеллект больше не является модным словом или чем-то, что нужно вникнуть. Превенция лучше лечения, и решения на базе искусственного интеллекта помогают бизнесу решать проблемы кибербезопасности, помогая им выявлять аномалии в сети до того, как они превратятся в полномасштабные нарушения безопасности. Но как это возможно?
Преодоление конфигурационных ошибок облака
Конфигурационные ошибки в облаке представляют собой все, что считается сбоем, ошибкой, пробелом или неисправностью при использовании облачных продуктов. Примеры включают, но не ограничиваются, взломы, нарушения безопасности, угрозы внутри компании, программы-вымогатели и другие точки входа в сеть. Это сектор, где искусственный интеллект является крайне необходимым, потому что эти типы уязвимостей были обнаружены как основные факторы, влияющие на прибыль организаций, составляющие 82% нарушений данных и приносящие бизнесам в среднем 4,45 миллиона долларов ежегодно.
- Этот трюк в Google Chrome может заменить ручные скриншоты видео
- Руки на опыте с Chatter Back Chopper из Star Wars всегда говорливый...
- Последние графические процессоры AMD почти были оснащены проблемным...
Нарушения безопасности облака встречаются даже среди гигантских корпораций, что демонстрирует, что управление данными и безопасность должны быть рассмотрены проактивно. Facebook, например, столкнулся с нарушением безопасности в облаке в 2019 году, которое не было раскрыто до 2021 года, когда компания сделала это инцидент общедоступным. Детали включали имена пользователей и номера телефонов, адреса электронной почты, и репутация платформы была сильно подорвана.
Обнаружение нарушения данных может занять много времени, а жертвы могут не быть проинформированы сразу или даже никогда не узнать о происшествии. В других случаях жертвы могут узнать, что их личность была украдена, и потенциально столкнуться с широкими последствиями. Хотя это далеко не простая мысль, пострадавшие могут найти утешение в возможности требовать компенсации от стороны, которая неправильно управляла их данными. Более подробную информацию о том, как пострадавшие могут подать иск о нарушении данных против компании, можно узнать на сайте www.databreachclaims.org.uk.
Нужно сказать, что способность инструментов искусственного интеллекта понимать контекст помогает выявлять тренды и шаблоны в предыдущих мошеннических операциях. Искусственный интеллект помогает администраторам находить решения, показывая, как различные вредоносные действия возникли и какие решения были найдены в прошлом. Анализируя записанные исторические данные, он повышает процесс превентивных мер в будущем.
Вот пример компании, которая использует искусственный интеллект для выявления паттернов. Гигант производства графических процессоров NVIDIA использует глубокое обучение и распознавание образов для разработки и создания продуктов. Это может включать роботов и автомобили с высокой эффективностью выполнения задач. Глубокое обучение, подраздел машинного обучения, признано одним из прорывных технологических открытий десятилетия. В его основе лежат искусственные нейронные сети для выполнения сложных уравнений. Многие отрасли используют эту модель машинного обучения, от сельского хозяйства до здравоохранения и финансовых услуг. Возьмем, например, первую категорию. Глубокое обучение отслеживает спутниковые изображения и погодные условия, обнаруживает болезни почвы, улучшает стратегии управления ресурсами и в конечном итоге повышает качество урожая.
В целом, искусственный интеллект переписывает карту кибербезопасности своими возможностями обнаружения аномалий.
По мере расширения технологической области ожидается появление все большего числа решений на основе искусственного интеллекта. Мы, например, уже живем в облачном мире, движимом облачным вычислением, которое облегчает хранение и доступ к бизнес-данным. Это обеспечивает ускорение перехода бизнеса к автоматизации. И это открывает двери для более многогранных акторов, которые охотятся за данными компаний и людей, чтобы их скомпрометировать. Поэтому ожидается, что эту область улучшат возможности искусственного интеллекта.
Способность к самообучению, корректировке и выявлению рисков в режиме реального времени позволяет инструментам, основанным на искусственном интеллекте, снизить уязвимость перед все более сложными киберугрозами в сетевой активности.
