CYBER NOUVELLES

L'avenir de l'intelligence artificielle basée sur les solutions de sécurité dans l'industrie Cybersécurité

Intelligence artificielle (AI) promet d'améliorer la performance de toutes les grandes industries du monde en automatisant les tâches qui étaient auparavant effectuées par les humains. Comme plus d'entreprises préfèrent désormais conserver leurs données sur le nuage et que les cas où les pirates volent les données des entreprises et les gouvernements se développent, il y a un besoin urgent de rénover les solutions existantes pour garder les menaces à la baie.

instruments de sécurité basés sur l'IA en utilisant des technologies telles que le traitement du langage naturel (PNL) PROMETTEUR à l'industrie de la cybersécurité pour développer de nouvelles solutions de génération pour gérer les menaces. Cet article traite de l'avenir proche des systèmes de sécurité basés sur l'IA et des outils qui tiennent la promesse de transformer l'industrie de la cybersécurité.




L'analyse des vulnérabilités potentielles à l'aide d'analyse prédictive

Analyses prédictives est la pratique consistant à identifier des modèles et des tendances à partir des ensembles de données existants pour deviner les résultats futurs. Il est utilisé dans diverses industries telles que la négociation d'actions et les prévisions météorologiques pour prédire les événements dans un proche avenir. Malgré l'audace de nombreux cyber-attaques, ils suivent des modèles spécifiques qui pourraient être facilement discernable. les professionnels de la sécurité cybernétique utilisent des outils d'analyse prédictive telles que l'analyse de régression pour analyser les attaques passées et prédire les crises futures. Deviner attaques futures avec un diplôme d'exactitude aidera à trouver les vulnérabilités potentielles. À son tour, en identifiant ces vulnérabilités, les entreprises et les professionnels de la sécurité seront capables de la mise en place des défenses nécessaires avant que les pirates peuvent atteindre les limites d'un réseau.

L'utilisation de solutions d'apprentissage alimenté à la machine de pointe tels que les réseaux de neurones artificiels peut améliorer la puissance prédictive de l'industrie de la cybersécurité pour identifier les vulnérabilités potentielles avant qu'elles ne causent une violation majeure de données.

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AI-Powered Analytics réseau

La gestion efficace de l'infrastructure des réseaux est essentielle pour protéger les données sensibles contre les cybercriminels. Compte tenu de la généralisation de l'Internet, pratiquement toutes les organisations, a partir de détaillants aux institutions gouvernementales peuvent devenir la victime d'une cyber-attaque. entreprises de sécurité cybernétique qui gèrent les réseaux de leurs clients à déployer une armée de professionnels de la sécurité pour surveiller l'infrastructure réseau tout le temps. Surveillance des infrastructures de réseau par les humains a été une tâche coûteuse et est sujette à des erreurs. l'analyse de réseau AI-alimentés est maintenant à venir à la rescousse de l'industrie de la cybersécurité. algorithmes AI peuvent être formés pour identifier les défaillances du réseau avant d'ouvrir les portes aux pirates. l'échec de l'infrastructure peut également prévoir avant même qu'il arrive en identifiant les goulots d'étranglement et d'autres lacunes dans la conception du réseau. l'analyse de réseau AI-alimentés est déployé aussi pour résoudre les problèmes de congestion du réseau qui peut finalement conduire à des défaillances du réseau.




Après avoir connu le succès dans la gestion des infrastructures de réseau en utilisant AI, Cybersécurité se déplace maintenant du déploiement d'algorithmes simples séries chronologiques qui peuvent détecter des anomalies à des algorithmes spécialisés d'apprentissage de la machine qui peut détecter et agir sur les défaillances du réseau et les violations de données en temps réel. La clé de la réussite d'analyse de réseau AI-alimenté alimente les algorithmes avec les données nécessaires pour les former. De nombreuses entreprises sont maintenant engagés dans la tâche d'identifier et de récolte de données nécessaires pour la formation des algorithmes AI.

AI-Powered Asset Management

Un bon entretien des deux technologies de l'information physique et logiciels (IL) actifs sont essentiels pour protéger les actifs d'une entreprise contre les attaques. suivi-alimenté AI des actifs informatiques contribuera à l'atténuation des risques et à la planification de la redondance à travers l'analyse et la simulation de données en temps réel.

Les opérations héritées de gestion d'actifs qui ont été pris en charge par les analystes humains tels que la découverte de la nécessité, mappage des dépendances, utilisation mapping, et le suivi de la performance des actifs par rapport à leur véritable potentiel sera automatisé en utilisant des systèmes basés sur l'apprentissage de la machine. Contrairement à la gestion des actifs sur la base humaine, algorithmes AI s'améliorer en permanence de nouvelles données est introduit dans les. Il n'y a pas besoin de re-programme périodiquement pour améliorer leur performance. Cette caractéristique unique d'algorithmes AI atténue la portée d'erreur dans un monde où l'ingéniosité des voleurs informatiques augmente tous les jours.

Quelques entreprises de cybersécurité fusionnent les capacités de l'Internet des objets (IdO) avec AI pour surveiller efficacement les ressources informatiques des organisations. logiciel IdO peut recueillir des données en temps réel sur la performance des actifs et nourrir les algorithmes AI pour aider à faire leur travail d'entretien et de proposer le remplacement si nécessaire.

Traitement du langage naturel pour identifier les nouvelles menaces

La PNL est une zone clé de la grippe aviaire qui se concentre sur l'analyse de grandes quantités de données en langage naturel qui se trouve sous la forme de texte. La PNL est de plus en plus utilisé par les professionnels de la cybersécurité pour analyser les données publiques et privées des entreprises et identifier les tendances. L'analyse de la langue naturelle données de magazines, journaux, revues académiques, forums de discussion en ligne, journaux d'entreprise, et des études spécifiques sur les cyber-menaces aideront les professionnels de détecter les anomalies constatées dans les réseaux privés d'ordinateurs et les nouvelles menaces qui sont confrontés les entreprises en général.

L'industrie de la cybersécurité utilise un aperçu de l'analyse PNL à des stratégies de construction de prévention qui pourraient être utiles immense pour leurs clients. analyse PNL également entreprises aide à la cybersécurité mise à jour sur les rester dernières tendances, nouveaux types d'attaques lancées, et les délais disponibles pour répondre aux menaces afin que les stratégies réactives pourraient être développées au profit de leurs clients.




la disponibilité de l'énergie pas cher cloud computing facilitera encore l'utilisation de l'analyse PNL par l'industrie de la cybersécurité pour stocker et traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Analyse des données audio (ADA) en utilisant des algorithmes AI apprentissage en profondeur est la prochaine frontière pour l'industrie de la cybersécurité pour analyser le contenu audio disponible sur les médias de masse et les réseaux sociaux tels que YouTube pour prédire et de contrôler les menaces émergentes.

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Dans une étude menée par l'Institut de recherche Capgemini, presque 69% des organisations était d'avis que l'IA était nécessaire pour répondre rapidement aux cyber-attaques. Quel que soit le domaine dans lequel AI est utilisé, il peut améliorer l'efficacité des analystes de cyber. Alors que bancaire sur AI à accroître leur efficacité, les entreprises devraient également être conscients des menaces AI pose à leurs données et réseaux. AI peut également être utilisé par les pirates pour lancer des attaques sophistiquées. En outre, les pirates peuvent transformer les algorithmes AI déployés par les entreprises de sécurité cybernétique contre eux - généralement connu comme contradictoire AI. Pour surmonter ces défis aidera l'industrie de la cybersécurité tirer le meilleur parti de l'intelligence artificielle pour fournir des services à leurs clients.


A propos de l'auteur: Richards Ellie

Ellie Richards est un marketing en ligne Manager pour PhD originale, spécialisée dans l'aide de doctorat rédaction de propositions. Elle se passionne pour la recherche et l'écriture sur divers sujets, y compris l'éducation, Commercialisation, et la technologie. Suivre Ellie @ EllieRi43718805

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