CYBER NEWS

Fremtiden for AI-Based Security Solutions i cybersikkerhed Industri

Kunstig intelligens (AI) løfter om at forbedre effektiviteten af ​​alle større industri i verden ved at automatisere opgaver, der blev tidligere udført af mennesker. Efterhånden som flere virksomheder nu foretrækker at holde deres data på skyen og som tilfælde, hvor hackere stjæle data fra virksomheder og regeringer vokser, der er et presserende behov for at forny de eksisterende løsninger for at holde truslerne i skak.

AI-baserede sikkerhedsinstrumenter bruger teknologier som Natural Language Processing (NLP) holder løfte til cybersikkerhed industrien til at udvikle en ny generation af løsninger til at håndtere trusler. Denne artikel omhandler den nærmeste fremtid AI-baserede sikkerhedssystemer og redskaber, der holder løfte om at omdanne cybersikkerhed industrien.




Analyse potentielle sårbarheder Brug Predictive Analytics

Predictive analytics er den praksis at identificere mønstre og tendenser fra de eksisterende datasæt for at gætte fremtidige resultater. Det bruges i forskellige brancher som aktiehandel og vejrprognoser til at forudsige de begivenheder i den nærmeste fremtid. På trods af den frækhed af mange cyberangreb, de følger bestemte mønstre, der let kunne skelnes. Cybersecurity fagfolk bruger prædiktive analyseværktøjer såsom regressionsanalyse til at analysere tidligere angreb og forudsige fremtidige angreb. Gætte fremtidige angreb med en rimelig grad af nøjagtighed vil hjælpe med at finde potentielle sårbarheder. På tur, ved at identificere disse svagheder, virksomheder og sikkerhed fagfolk vil være i stand til at etablering af de nødvendige forsvarsværker før hackere kan nå en netværks grænser.

Brug af avancerede machine learning-drevne løsninger såsom kunstige neurale netværk kan forbedre den forudsigende magt cybersikkerhed industri med at identificere potentielle sårbarheder, før de kan forårsage et større bruddet.

Relaterede: [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/malboard-attack-ai-evade-detection/”] Malboard Attack Bruger AI til at efterligne Brugere og undgå opdagelse

AI-Powered Network Analytics

En effektiv styring af netværksinfrastruktur er afgørende for at beskytte følsomme data fra cyberkriminelle. I betragtning af den udbredte af internettet, stort set alle organisationer, startende fra detailhandlere til statslige institutioner kan blive offer for en cyber-angreb. Cybersecurity virksomheder, der forvalter netværk af deres kunder implementere en hær af sikkerhedsfolk til at overvåge netværksinfrastruktur hele tiden. Overvågning netværksinfrastruktur af mennesker har været en dyr opgave, og er udsat for fejl. AI-drevne netværk analytics kommer nu til undsætning af cybersikkerhed industrien. AI algoritmer kan trænes til at identificere netværksfejl inden de åbner dørene til hackere. svigt infrastruktur kan også forudsiges selv før det sker ved at identificere flaskehalse og andre mangler i udformningen af ​​netværket. AI-drevne netværk analytics bliver også indsat for at løse overbelastning af nettet problemer, der i sidste ende kan føre til netværk fejl.




Efter at have oplevet succes i forvaltningen af ​​netværksinfrastruktur bruge AI, cybersikkerhed nu er på vej fra indsættelsen af ​​simple tid-serien algoritmer, der kan detektere anomalier til specialiserede machine learning algoritmer, der kan opdage og handle på netværk fejl og brud på datasikkerheden i realtid. Nøglen til at gøre AI-drevne netværk analytics succes er fodring algoritmerne med de nødvendige data til at træne dem godt. Mange virksomheder er nu i gang med den opgave at identificere og høst data, der kræves til uddannelse AI algoritmer.

AI-Powered Asset Management

Korrekt vedligeholdelse af både fysisk og software informationsteknologi (DET) aktiver er afgørende for at beskytte en virksomheds aktiver mod angreb. AI-drevne sporing af it aktiver vil hjælpe med risikoreduktion og redundans planlægning gennem analyse og simulering af data i realtid.

Legacy asset-forvaltningsoperationer der blev taget sig af humane analytikere såsom opdagelsen af ​​behovet, afhængighed kortlægning, brug kortlægning, og overvågning af aktiver resultater i forhold til deres sande potentiale vil være automatiseret ved hjælp af machine learning-baserede systemer. I modsætning til forvaltning af menneskelige-baseret aktiv, AI algoritmer løbende forbedre sig som ny data føres ind i dem. Der er ingen grund til at re-program dem med jævne mellemrum for at forbedre deres præstationer. Denne unikke egenskab af AI algoritmer formindsker mulighederne for fejl i en verden, hvor den opfindsomhed af cyber tyvene vokser hver dag.

Enkelte cybersikkerhed virksomheder fusionerer mulighederne i tingenes internet (Tingenes internet) med AI til effektivt at overvåge it-aktiver for organisationer. Tingenes internet-software kan indsamle realtidsdata vedrørende udførelsen af ​​aktiver og foder AI algoritmer til at hjælpe med at gøre deres vedligeholdelsesarbejde og foreslå udskiftning hvor det er nødvendigt.

Natural Language Processing for at identificere nye trusler

NLP er et nøgleområde for AI, der fokuserer på at analysere store mængder af naturligt sprog data, der findes i tekstform. NLP anvendes i stigende grad af cybersikkerhed fagfolk til at analysere virksomhedernes offentlige og private data og identificere mønstre. Analysen af ​​naturligt sprog data fra magasiner, aviser, akademiske tidsskrifter, online debatfora, virksomhedens logfiler, og specifikke undersøgelser af cyber trusler vil hjælpe fagfolk opdage anomalier findes i de private netværk af computere og de nye trusler, der bliver stillet over for virksomhederne i almindelighed.

Den cybersikkerhed industrien bruger indsigter fra NLP analyse til forebyggelse bygge strategier, der kunne være af enorm brug for deres kunder. NLP analyse vil også hjælp cybersikkerhed virksomheder holde sig opdateret på de nyeste trends, nye typer angreb lanceret, og de tidsrammer til rådighed til at reagere på trusler, således at responsive strategier kan udvikles til gavn for deres kunder.




Billige tilgængelighed af cloud computerkraft vil yderligere lette brugen af ​​NLP analyse fra cybersikkerhed industrien til butikken og behandle store mængder af naturlige sprogdata. Lyd dataanalyse (ADA) ved hjælp af dyb læring AI algoritmer er den næste grænse for cybersikkerhed industrien til at analysere lyd indhold tilgængeligt på massemedier og sociale netværk som YouTube at forudsige og kontrol nye trusler.

Relaterede: [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/combating-cybercrime-ai/”] Bekæmpelse af cyberkriminalitet med kunstig intelligens

I en undersøgelse foretaget af Capgemini Research Institute, næsten 69% af organisationer mente, at AI var forpligtet til at reagere hurtigt på cyberangreb. Uanset det område, hvor AI anvendes, det kan forbedre effektiviteten af ​​cyber analytikere. Mens bank på AI at øge deres effektivitet, virksomheder bør også være opmærksom på trusler AI udgør for deres data og netværk. AI kan også bruges af hackere til at lancere sofistikerede angreb. Desuden, hackere kan slå AI algoritmer er udøvet af de cybersikkerhed virksomheder mod dem - populært kendt som kontradiktorisk AI. At overvinde disse udfordringer vil hjælpe cybersikkerhed industrien gøre bedst mulig brug af AI i at yde service til deres kunder.


Om forfatteren: Ellie Richards

Ellie Richards er en online marketing manager for Oprindelig ph.d., med speciale i ph.d. forslag skriftligt hjælp. Hun er lidenskabelig omkring at forske og skrive om forskellige emner, herunder uddannelses-, Marketing, og Teknologi. Følg Ellie @ EllieRi43718805

SensorsTechForum Guest Forfattere

SensorsTechForum Guest Forfattere

Fra tid til anden, SensorsTechForum funktioner gæst artikler af cybersikkerhed ledere og entusiaster. Udtalelserne i disse gæst stillinger, dog, er helt de af bidragydende forfatter, og kan afvige de SensorsTechForum.

Flere indlæg

Efterlad en kommentar

Din e-mail-adresse vil ikke blive offentliggjort. Krævede felter er markeret *

Frist er opbrugt. Venligst genindlæse CAPTCHA.

Del på Facebook Del
Loading ...
Del på Twitter Tweet
Loading ...
Del på Google Plus Del
Loading ...
Del på Linkedin Del
Loading ...
Del på Digg Del
Del på Reddit Del
Loading ...
Del på Stumbleupon Del
Loading ...