CYBER NEWS

Die Zukunft der KI-basierte Sicherheitslösungen in der Industrie Cyber

Künstliche Intelligenz (AI) verspricht die Leistung von allen wichtigen Industriezweigen in der Welt durch die Automatisierung von Aufgaben zu verbessern, die früher von den Menschen gemacht wurde. Da immer mehr Unternehmen bevorzugen jetzt ihre Daten auf der Wolke und als Instanzen zu halten, wo Hacker Daten von Unternehmen und Regierungen stehlen wachsen, Es besteht ein dringender Bedarf, die bestehenden Lösungen neu zu gestalten, die Bedrohungen in Schach zu halten.

AI-basierte Sicherheitsinstrumente Technologien wie Sprachverarbeitung mit (NLP) halten Versprechen der Industrie an der Cyber ​​neue Generation Lösungen zu entwickeln, um die Bedrohungen zu handhaben. Dieser Artikel befasst sich mit der nahen Zukunft von KI-basierte Sicherheitssysteme und Tools, die Versprechen halten Sie die Cyber-Industrie zu verwandeln.




Die Analyse potenzielle Schwachstellen Mit Predictive Analytics

Predictive analytics ist die Praxis von Mustern und Trends aus den vorhandenen Datensätzen zu identifizieren zukünftige Ergebnisse zu erraten. Es wird in verschiedenen Branchen wie Aktienhandel und die Wettervorhersage zu prognostizieren, die Ereignisse in naher Zukunft verwendet. Trotz der Kühnheit vielen Cyber-Attacken, sie folgen bestimmten Mustern, die leicht zu erkennen war. Cyber-Profis werden mit Predictive Analytics-Tools wie Regressionsanalyse Vergangenheit Angriffe zu analysieren und zukünftige Angriffe vorhersagen. Erraten zukünftige Angriffe mit ziemlicher Genauigkeit wird bei der Suche nach potenziellen Schwachstellen helfen. Im Gegenzug, durch diese Schwachstellen zu identifizieren, Unternehmen und Sicherheitsexperten wird der Lage sein, die erforderliche Abwehr Einrichtung vor Hacker kann ein Netzwerk Grenze erreichen.

Die Nutzung moderner Maschinenlernbetriebene Lösungen wie künstliche neuronale Netze können bei der Identifizierung von potenziellen Schwachstellen die Vorhersagekraft der Cyber-Industrie verbessern, bevor sie einen wichtigen Datenschutzverletzungen verursachen können.

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AI-Powered Network Analytics

Die effiziente Verwaltung von Netzwerk-Infrastruktur ist entscheidend sensible Daten von Cyber-Kriminellen zu schützen. In Anbetracht der weitverbreiteten des Internets, praktisch alle Organisationen, ab Einzelhändler In der staatlichen Institutionen können das Opfer eines Cyber-Angriff worden. Cyber ​​Unternehmen, die Netzwerke ihrer Kunden einsetzen, eine Armee von Sicherheitsexperten verwalten die Netzinfrastruktur die ganze Zeit zu überwachen. Überwachung Netzwerk-Infrastruktur durch den Menschen hat eine teure Aufgabe war und ist fehleranfällig. AI-powered Netzwerk Analytik kommt jetzt zur Rettung der Cyber-Industrie. AI Algorithmen können trainiert werden, Netzwerkausfälle zu identifizieren, bevor sie die Türen für Hacker öffnen. Versagen der Infrastruktur kann auch noch vorhergesagt werden, bevor es geschieht durch Engpässe und andere Mängel bei der Gestaltung des Netzwerks zu identifizieren. AI-powered Netzwerk Analytik auch eingesetzt werden Netzwerküberlastung Probleme zu lösen, die letztlich dazu führen können Netzausfälle.




Nach der Erfahrung mit Erfolg bei der Verwaltung der Netzwerkinfrastruktur AI mit, Cyber ​​bewegt sich nun von der Bereitstellung von einfachen Zeitreihen Algorithmen, die Anomalien an spezialisierte Algorithmen für maschinelles Lernen erkennen kann, dass kann erkennen und wirken auf Netzwerkausfälle und Datenschutzverletzungen in Echtzeit. Der Schlüssel zu AI-powered Netzwerk Analytik Erfolg füttert die Algorithmen mit den erforderlichen Daten, um sie gut zu trainieren. Viele Firmen sind nun in der Aufgabe der Identifizierung und Erntedaten für die Ausbildung AI Algorithmen erforderlich beschäftigt.

AI-Powered Asset Management

Richtige Wartung von physischer und Software Informationstechnologie (ES) Vermögenswerte sind von entscheidender Bedeutung für die Vermögenswerte eines Unternehmens vor Angriffen schützen. AI betriebene Vermögenswerte der IT-Tracking wird in Risikominderung und Redundanz Planung durch die Analyse und Simulation von Daten in Echtzeit helfen.

Legacy-Asset-Management-Operationen, die durch menschliche Analysten waren wie die Entdeckung der Notwendigkeit gesorgt, Dependency Mapping, Nutzungskartierungen, und Überwachung der Anlagenleistung in Bezug auf ihr Potenzial wird automatisiert wird maschinelles Lernen-basierte Systeme. Im Gegensatz zu menschlicher Gebundenen Vermögensverwaltung, AI Algorithmen verbessern sich kontinuierlich neue Daten in sie eingespeist wird. Es besteht keine Notwendigkeit zur Wieder Programm sie in regelmäßigen Abständen ihre Leistung zu verbessern. Diese einzigartige Eigenschaft von AI-Algorithmen mildert den Spielraum für Fehler in einer Welt, in dem Einfallsreichtum der Cyber-Diebe wächst jeden Tag.

Einige Cyber-Firmen verschmelzen die Fähigkeiten des Internet der Dinge (IoT) mit AI, um wirksam die IT-Ressourcen von Organisationen zu überwachen. IoT-Software kann in Bezug auf die Wertentwicklung von Vermögenswerten Echtzeitdaten sammeln und fütterte AI Algorithmen dabei ihre Wartungsarbeiten und Austausch vorschlagen zu helfen, wo immer notwendig.

Natural Language Processing für neue Bedrohungen identifizieren

NLP ist ein Schlüsselbereich der AI, die auf die Analyse großer Mengen von natürlichen Sprachdaten fokussiert, die in der Textform gefunden wird,. NLP wird zunehmend von den Cyber-Profis verwendet werden Unternehmen öffentliche und private Daten zu analysieren und Muster identifizieren. Die Analyse der natürlichen Sprache Daten aus Zeitschriften, Zeitungen, Fachzeitschriften, Online-Diskussionsforen, Unternehmen logs, und spezifische Studien über Cyber-Bedrohungen helfen Profis Anomalien in den privaten Netzen von Computern und die neuen Bedrohungen gefunden erkennen, die von den Unternehmen im Allgemeinen konfrontiert werden.

Die Cyber-Industrie nutzt Erkenntnisse aus NLP-Analyse zu bauen Präventionsstrategien, die für ihre Kunden von immensem Nutzen sein könnten. NLP-Analyse wird auch Hilfe Cyber-Unternehmen bleiben über die neuesten Trends aktualisiert, neue Arten von Angriffen ins Leben gerufen, und der zur Verfügung stehende Zeitrahmen für die auf Bedrohungen zu reagieren, so dass als Reaktion Strategien könnten zum Nutzen ihrer Kunden entwickelt werden,.




Günstige Verfügbarkeit von Cloud-Rechenleistung wird weiterhin die Verwendung von NLP-Analyse durch die Cyber-Industrie zu speichern erleichtern und zu verarbeiten große Mengen an natürlichen Sprachdaten. Audio Data Analysis (ADA) mit tiefen KI-Algorithmen zu lernen ist die nächste Grenze für die Cyber-Industrie Audio-Inhalte auf Massenmedien und soziale Netzwerke wie YouTube zu analysieren, um vorherzusagen, und Bedrohungen Kontrolle Schwellen.

verbunden: [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/combating-cybercrime-ai/”] Die Bekämpfung der Cyber-Kriminalität mit künstlicher Intelligenz

In einer Studie der Capgemini Research Institute durchgeführt, fast 69% von Organisationen meinte, dass AI erforderlich war, schnell auf Cyber-Angriffe zu reagieren. Unabhängig von dem Bereich, in dem AI verwendet wird, es kann die Effizienz von Cyber-Analysten verbessern. Während Bank auf AI ihre Effizienz zu steigern, Unternehmen sollten sich auch bewusst von Bedrohungen sein AI auf ihre Daten und Netzwerke stellt. AI kann auch von Hackern verwendet werden anspruchsvolle Angriffe zu starten. Zudem, bekannt als kontradiktorische AI ​​- Hacker können die KI-Algorithmen von den Cyber-Firmen gegen sie eingesetzt drehen. Die Überwindung dieser Herausforderungen wird die Cyber-Industrie helfen, die beste Verwendung von AI bei der Bereitstellung von Dienstleistungen für ihre Kunden machen.


Über den Autor: Ellie Richards

Ellie Richards ist ein Online-Marketing Manager für Original PhD, spezialisiert auf PhD Vorschlag schriftlich Hilfe. Sie ist leidenschaftlich über die Erforschung und Schreiben zu verschiedenen Themen, einschließlich Bildung, Marketing, und Technologie. Folgen Sie Ellie @ EllieRi43718805

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