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El futuro de las soluciones AI Seguridad basada en la industria de la seguridad cibernética

Inteligencia artificial (AI) promesas de mejorar el rendimiento de cada industria importante en el mundo de la automatización de tareas que anteriormente habían sido hechas por los seres humanos. A medida que más empresas ahora prefieren mantener sus datos en la nube y como casos en los que los hackers roban datos de empresas y gobiernos crecen, hay una necesidad urgente de renovar las soluciones existentes para mantener a raya las amenazas.

instrumentos de seguridad utilizando tecnologías como el Procesamiento del Lenguaje Natural AI-basada (PNL) es una promesa para la industria de la seguridad cibernética para desarrollar nuevas soluciones de generación para manejar las amenazas. Este artículo trata de un futuro próximo de los sistemas de seguridad basados ​​en IA y herramientas que resultan prometedores para transformar la industria de la seguridad cibernética.




El análisis de vulnerabilidades potenciales usando análisis predictivo

El análisis predictivo es la práctica de identificar patrones y tendencias de los conjuntos de datos existentes de adivinar los resultados futuros. Se utiliza en diversas industrias como el comercio de acciones y la predicción del tiempo para predecir los acontecimientos en un futuro próximo. A pesar de la audacia de muchos ataques cibernéticos, que siguen patrones específicos que podrían ser fácilmente discernible. profesionales de la ciberseguridad están utilizando herramientas de análisis predictivo como el análisis de regresión para analizar los ataques del pasado y predecir futuros ataques. Adivinando ataques futuros con un grado de precisión ayudará en la búsqueda de posibles vulnerabilidades. En turno, mediante la identificación de estas vulnerabilidades, empresas y profesionales de la seguridad serán capaces de la creación de las defensas necesarias antes de los piratas informáticos pueden llegar a los límites de una red.

El uso de soluciones de aprendizaje impulsado por la máquina avanzada, como las redes neuronales artificiales puede mejorar la capacidad de predicción de la industria de la seguridad cibernética en la identificación de las vulnerabilidades potenciales antes de que puedan causar una importante fuga de datos.

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Desarrollado por la IA Analítica de red

La gestión eficiente de la infraestructura de red es vital para proteger los datos sensibles de los cibercriminales. Teniendo en cuenta el generalizado de internet, prácticamente todas las organizaciones, empezando desde minoristas a las instituciones gubernamentales pueden llegar a ser víctima de un ataque cibernético. empresas de seguridad cibernética que gestionan las redes de sus clientes desplegar un ejército de profesionales de la seguridad para supervisar la infraestructura de la red todo el tiempo. Monitoreo de la infraestructura de red por los seres humanos ha sido una tarea costosa y es propenso a errores. análisis de red AI-Powered ahora viene al rescate de la industria de la seguridad cibernética. algoritmos de inteligencia artificial pueden ser entrenados para identificar fallos en la red antes de que abran las puertas a los piratas informáticos. caídas de la infraestructura también se puede predecir, incluso antes de que suceda mediante la identificación de los cuellos de botella y otras deficiencias en el diseño de la red. análisis de red AI-motorizados también se están desplegando para resolver los problemas de congestión de la red que en última instancia puede conducir a fallos en la red.




Después de experimentar el éxito en la gestión de la infraestructura de red utilizando AI, ciberseguridad se está moviendo desde el despliegue de sencillos algoritmos de series de tiempo que puede detectar anomalías de algoritmos de aprendizaje automático especializado que puede detectar y actuar sobre los fallos de red y las violaciones de datos en tiempo real. La clave para hacer que el éxito AI-potencia de análisis de red está alimentando los algoritmos con los datos necesarios para entrenarlos bien. Muchas empresas ahora están comprometidos en la tarea de identificación y recolección de datos necesarios para la formación algoritmos de IA.

AI-Powered Asset Management

El mantenimiento adecuado de la tecnología de la información, tanto física y el software (ESO) activos son cruciales para la protección de los activos de una empresa de los ataques. AI-alimenta el seguimiento de los activos de TI ayudará en la mitigación de riesgos y la planificación de la redundancia a través del análisis y simulación de datos en tiempo real.

operaciones de gestión de activos fijos existentes que fueron atendidos por los analistas humanos, tales como el descubrimiento de la necesidad, mapeo de dependencia, mapeo del uso, y la supervisión de rendimiento de los activos con respecto a su verdadero potencial se puede automatizar mediante sistemas basados ​​en aprendizaje automático. A diferencia de la gestión de activos basada en humanos, algoritmos de IA mejorar continuamente a sí mismos como los nuevos datos se introduce en ellas. No hay necesidad de volver a programar periódicamente para mejorar su desempeño. Esta característica única de AI algoritmos mitiga las posibilidades de error en un mundo donde el ingenio de los ladrones cibernéticos crece día a día.

Algunas empresas de seguridad cibernética están fusionando las capacidades de la Internet de las cosas (Yate) con la IA para controlar eficazmente los activos de TI de las organizaciones. software de la IO puede recoger datos en tiempo real sobre el desempeño de los activos y alimentar a los algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a hacer su trabajo de mantenimiento y recomendar el reemplazo cuando sea necesario.

Procesamiento del lenguaje natural para la identificación de nuevas amenazas

La PNL es un área clave de AI que se centra en el análisis de grandes cantidades de datos en lenguaje natural que se encuentra en forma de texto. PNL es cada vez más utilizado por los profesionales de la seguridad cibernética para analizar los datos públicos y privados de las empresas e identificar patrones. El análisis del lenguaje natural datos de revistas, periódicos, publicaciones académicas, Los foros de discusión en línea, los registros de la compañía, y estudios específicos sobre las amenazas informáticas ayudarán a los profesionales detectan anomalías encontradas en las redes privadas de los ordenadores y las nuevas amenazas que se enfrentan las empresas en general.

La industria de la seguridad cibernética está utilizando puntos de vista de análisis de la PNL a las estrategias de prevención de construcción que podrían ser de gran utilidad para sus clientes. análisis de la PNL también ayuda firmas de seguridad cibernética estar al día de las últimas tendencias, nuevos tipos de ataques lanzados, y los plazos disponibles para responder a las amenazas de modo que las estrategias de respuesta podrían desarrollarse en beneficio de sus clientes.




la disponibilidad barata de la potencia de computación en nube facilitará aún más el uso del análisis de la PNL por la industria de la seguridad cibernética para almacenar y procesar grandes cantidades de datos en lenguaje natural. Análisis de los datos de audio (ADA) utilizando algoritmos de aprendizaje profundo AI es la próxima frontera para la industria de la seguridad cibernética para analizar el contenido de audio disponibles en medios de comunicación y las redes sociales como YouTube para predecir y controlar las amenazas emergentes.

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En un estudio realizado por el Instituto de Investigación de Capgemini, casi 69% de las organizaciones AI opinó que era necesario para responder rápidamente a los ataques cibernéticos. Independientemente de la zona en que se utiliza AI, que puede mejorar la eficiencia de los analistas cibernéticos. Mientras que la banca al AI para aumentar su eficiencia, Las empresas también deben ser conscientes de las amenazas AI plantea a sus datos y redes. AI también puede ser utilizado por los hackers para lanzar ataques sofisticados. Por otra parte, los hackers pueden convertir los algoritmos de IA desplegadas por las empresas de seguridad cibernética en contra de ellos - popularmente conocido como contradictorio AI. La superación de estos desafíos ayudará a la industria de la seguridad cibernética hacer el mejor uso de la IA en la prestación de servicios a sus clientes.


Sobre el Autor: Ellie Richards

Ellie Richards es un director de marketing en línea para PhD original, especializada en Doctorado ayuda Redacción de propuestas. Es una apasionada de investigar y escribir sobre diversos temas, incluyendo la educación, Márketing, y Tecnología. Siga Ellie @ EllieRi43718805

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