Intelligenza artificiale (AI) promette di migliorare le prestazioni di tutti i principali settori del mondo entro il Automazione delle attività che sono state precedentemente fatte da esseri umani. Mentre sempre più aziende oggi preferiscono mantenere i propri dati sulla nuvola e i casi in cui gli hacker rubano i dati di imprese e governi a crescere, v'è un urgente bisogno di rinnovare le soluzioni esistenti per mantenere le minacce a bada.
AI-based strumenti di sicurezza che utilizzano tecnologie come Natural Language Processing (NLP) promette al settore sicurezza informatica per sviluppare nuove soluzioni di nuova generazione per gestire le minacce. Questo articolo riguarda il prossimo futuro dei sistemi di sicurezza AI-based e strumenti che tengono promessa di trasformare l'industria della sicurezza informatica.
Analizzando le potenziali vulnerabilità Utilizzo Predictive Analytics
analisi predittiva è la pratica di individuare modelli e tendenze dai set di dati esistenti da indovinare risultati futuri. E 'utilizzato in vari settori, come il trading e le previsioni meteorologiche per prevedere gli eventi in un prossimo futuro. Nonostante l'audacia di molti attacchi informatici, seguono modelli specifici che potrebbero essere facilmente individuabile. professionisti della sicurezza stanno utilizzando strumenti di analisi predittiva come l'analisi di regressione per analizzare gli attacchi del passato e predire futuri attacchi. Indovinando attacchi futuri con un grado di accuratezza fiera sarà di aiuto nella ricerca di potenziali vulnerabilità. A sua volta, identificando queste vulnerabilità, aziende e professionisti della sicurezza saranno in grado di la creazione delle difese necessarie prima che gli hacker possano raggiungere i confini di una rete.
L'uso di soluzioni di apprendimento alimentati macchina avanzata, come le reti neurali artificiali in grado di migliorare il potere predittivo del settore sicurezza informatica per identificare le potenziali vulnerabilità prima che possano causare una grave violazione dei dati.
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Analytics rete AI-Powered
La gestione efficiente delle infrastrutture di rete è fondamentale per proteggere i dati sensibili da criminali informatici. Considerando la diffusione di Internet, praticamente tutte le organizzazioni, a partire da rivenditori a enti governativi possono diventare vittima di un cyber-attacco. aziende di sicurezza informatica che gestiscono le reti dei loro clienti schierare un esercito di professionisti della sicurezza per monitorare l'infrastruttura di rete per tutto il tempo. Monitoraggio infrastrutture di rete da parte dell'uomo è stato un compito costoso ed è soggetto a errori. di analisi di rete AI-alimentati ora è venuta in soccorso del settore sicurezza informatica. algoritmi di intelligenza artificiale possono essere addestrati per identificare i guasti di rete prima che si aprano le porte agli hacker. guasto infrastruttura può anche essere previsto anche prima che avvenga individuando strozzature e altri difetti della progettazione della rete. analisi di rete AI-alimentati è anche essere impiegati per risolvere problemi di congestione di rete che alla fine possono causare errori di rete.
Dopo aver sperimentato il successo nella gestione delle infrastrutture di rete utilizzando AI, cibernetica sta spostando dalla diffusione di semplici algoritmi di serie temporali in grado di rilevare anomalie algoritmi specializzati apprendimento automatico che può individuare e agire su guasti di rete e violazioni dei dati in tempo reale. La chiave per fare AI-alimentato successo analisi di rete sta alimentando gli algoritmi con i dati necessari per la loro formazione ben. Molte aziende sono ora impegnati nel compito di individuare e di rilevazione dati necessari per la formazione di algoritmi di intelligenza artificiale.
AI-Alimentato Asset Management
La corretta manutenzione delle tecnologie sia informazioni fisiche e software (IT) le attività sono fondamentali per proteggere i beni di una società da attacchi. AI-alimentato il monitoraggio delle risorse IT aiuterà nella mitigazione del rischio e la pianificazione della ridondanza attraverso l'analisi e la simulazione dei dati in tempo reale.
operazioni legacy asset management che sono state prese cura di analisti umani come la scoperta della necessità, la mappatura delle dipendenze, uso mappatura, e il monitoraggio delle performance degli asset rispetto al loro vero potenziale sarà automatizzato utilizzando sistemi basati su apprendimento automatico. A differenza di gestione del capitale umano basata su, algoritmi AI migliorare continuamente se stessi come nuovi dati è alimentato in loro. Non v'è alcuna necessità di riprogrammare periodicamente per migliorare le loro prestazioni. Questa caratteristica unica di algoritmi AI mitiga le possibilità di errore in un mondo in cui l'ingegnosità dei cyber-ladri sta crescendo ogni giorno.
A poche aziende di sicurezza informatica stanno fondendo le capacità della Internet of Things (IoT) con AI di controllare efficacemente le risorse IT delle organizzazioni. software degli oggetti in grado di raccogliere dati in tempo reale per quanto riguarda le prestazioni di beni e mangimi algoritmi di intelligenza artificiale per aiutare a fare il loro lavoro di manutenzione e suggerire la sostituzione laddove necessario.
Natural Language Processing per l'individuazione di nuove minacce
NLP è un settore chiave di intelligenza artificiale che si concentra sull'analisi di grandi quantità di dati in linguaggio naturale che si trova sotto forma di testo. NLP è sempre più utilizzato dai professionisti di sicurezza informatica per analizzare i dati pubbliche e private imprese e identificare i modelli. L'analisi del linguaggio naturale dati da riviste, giornali, riviste accademiche, forum di discussione online, i registri aziendali, e studi specifici sulle minacce informatiche aiuteranno i professionisti rilevare anomalie riscontrate nelle reti private di computer e le nuove minacce che vengono affrontate dalle imprese in generale.
L'industria della sicurezza informatica sta usando intuizioni da analisi PNL per costruire strategie di prevenzione che potrebbero essere utili immensa per i loro clienti. analisi NLP anche aziende di sicurezza informatica aiuto rimanere aggiornati sulle ultime tendenze, nuovi tipi di attacchi lanciati, ed i tempi disponibili per rispondere alle minacce in modo che le strategie reattive potrebbero essere sviluppati a beneficio dei loro clienti.
la disponibilità a buon mercato del cloud potenza di calcolo faciliterà ulteriormente l'uso di analisi NLP da parte dell'industria della sicurezza informatica per memorizzare ed elaborare grandi quantità di dati in linguaggio naturale. Analisi dei dati audio (ADA) utilizzando algoritmi di apprendimento profondo AI è la nuova frontiera per l'industria della sicurezza informatica per analizzare contenuti audio disponibili su mass media e social network come YouTube per prevedere e minacce di controllo emergenti.
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In uno studio condotto dall'Istituto di ricerca Capgemini, quasi 69% delle organizzazioni opinato che l'AI è stato richiesto di rispondere rapidamente ai cyber-attacchi. Indipendentemente dalla zona in cui viene utilizzato AI, si può migliorare l'efficienza di analisti informatici. Mentre bancario su di AI per aumentare la loro efficienza, le imprese devono anche essere consapevoli delle minacce AI rappresenta per i propri dati e le reti. AI può anche essere usato dagli hacker per lanciare attacchi sofisticati. Inoltre, gli hacker possono trasformare gli algoritmi di intelligenza artificiale distribuiti dalle società di sicurezza informatica contro di loro - popolarmente conosciuta come contraddittorio AI. Il superamento di queste sfide aiuterà il settore della sicurezza informatica fare il miglior uso di AI nel fornire servizi ai propri clienti.
Circa l'autore: Ellie Richards
Ellie Richards è un Online Marketing Manager per PhD originale, specializzata in PhD aiuto redazione di proposte. Lei è appassionato di ricerca e la scrittura su vari argomenti, compresa l'istruzione, Marketing, e Tecnologia. Seguire Ellie @ EllieRi43718805
Negli ultimi tempi è molto necessario migliorare la sicurezza dei dati di ogni azienda per proteggere i dati riservati.