CYBER NEWS

De toekomst van AI-Based Security Solutions in de Cybersecurity Industry

Kunstmatige intelligentie (AI) belooft om de prestaties van elke grote industrie in de wereld te verbeteren door het automatiseren van taken die vroeger werden uitgevoerd door mensen. Naarmate meer bedrijven nu de voorkeur aan hun gegevens in de cloud en zoals gevallen waarin hackers stelen gegevens van bedrijven en overheden te laten groeien te houden, Er is een dringende noodzaak om de bestaande oplossingen te vernieuwen om de bedreigingen op afstand te houden.

AI-gebaseerde beveiliging instrumenten met behulp van technologieën zoals Natural Language Processing (NLP) houdt belofte aan de cyberveiligheid industrie om nieuwe generatie oplossingen voor de bedreigingen te behandelen ontwikkelen. Dit artikel gaat over de nabije toekomst van de AI-gebaseerde security systemen en tools die belofte houden om de cybersecurity-industrie te transformeren.




Het analyseren van potentiële kwetsbaarheden Met behulp van Predictive Analytics

Voorspellende analyse is de praktijk van het identificeren van patronen en trends uit de bestaande datasets om toekomstige resultaten raden. Het wordt gebruikt in diverse sectoren zoals de handel in aandelen en weersvoorspellingen om de gebeurtenissen te voorspellen in de nabije toekomst. Ondanks de brutaliteit van veel cyberaanvallen, ze volgen specifieke patronen die gemakkelijk kunnen worden onderscheiden. Cybersecurity professionals zijn met behulp van predictive analytics tools als regressie-analyse uit het verleden aanvallen te analyseren en voorspellen van toekomstige aanvallen. Het veronderstellen toekomstige aanvallen met een redelijke mate van nauwkeurigheid zal helpen bij het vinden van potentiële kwetsbaarheden. Beurtelings, door het identificeren van deze kwetsbaarheden, bedrijven en security professionals in staat zal zijn het opzetten van de benodigde verdediging voordat hackers grenzen van een netwerk kan bereiken.

Het gebruik van geavanceerde machine learning-aangedreven oplossingen zoals kunstmatige neurale netwerken kan de voorspellende kracht van de cyberveiligheid industrie te verbeteren bij het identificeren van potentiële kwetsbaarheden voordat ze een belangrijke data-inbreuk kan veroorzaken.

Verwant: [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/malboard-attack-ai-evade-detection/”] Malboard aanval gebruikt AI Gebruikers nabootsen en Onttrekken Detection

AI-Powered Network Analytics

Het efficiënt beheer van de netwerkinfrastructuur is van vitaal belang om gevoelige gegevens van cybercriminelen te beschermen. Gezien de wijdverbreide van het internet, vrijwel alle organisaties, beginnend vanaf retailers aan overheidsinstellingen kan het slachtoffer van een cyberaanval te worden. Cybersecurity bedrijven die netwerken van hun klanten beheren implementeren van een leger van security professionals om de netwerkinfrastructuur te controleren de hele tijd. Monitoring netwerkinfrastructuur door de mens is een kostbare aangelegenheid geweest en is gevoelig voor fouten. AI-powered netwerk analytics is nu aan de redding van de cybersecurity-industrie. AI-algoritmen kunnen worden opgeleid om netwerkstoringen te identificeren voordat ze de deuren openen voor hackers. Infrastructuur mislukking kan ook nog worden voorspeld voordat het gebeurt door het identificeren van knelpunten en andere tekortkomingen in het ontwerp van het netwerk. AI-powered netwerk analytics wordt ook ingezet om overbelasting van het netwerk problemen die uiteindelijk kan leiden tot uitval van het netwerk op te lossen.




Na het ervaren van succes in het beheer van de netwerkinfrastructuur met behulp van AI, cybersecurity is nu het verplaatsen van de inzet van eenvoudige tijd-serie algoritmes die anomalieën kan detecteren aan gespecialiseerde machine learning algoritmen die kan op te sporen en te handelen op het netwerk van storingen en datalekken live. De sleutel tot het maken van AI-powered netwerk analytics succes is het voeden van de algoritmes met de vereiste gegevens om ze goed te trainen. Veel bedrijven zijn nu bezig met de taak van de identificatie en het oogsten van gegevens die nodig zijn voor de opleiding AI algoritmen.

AI-Powered Asset Management

Goed onderhoud van zowel fysieke als software informatietechnologie (HET) activa zijn cruciaal voor de activa van een bedrijf te beschermen tegen aanvallen. AI-aangedreven het bijhouden van IT-middelen zal helpen bij risicovermindering en redundantie planning door de analyse en simulatie van gegevens in real-time.

Legacy vermogensbeheer operaties die werden opgevangen door menselijke analisten zoals de ontdekking van de noodzaak, dependency mapping, cartografische, en monitoring van asset performance ten opzichte van hun ware potentieel zullen worden geautomatiseerd met behulp van machine learning-gebaseerde systemen. In tegenstelling tot de mens gerichte vermogensbeheer, AI algoritmen voortdurend te verbeteren zichzelf als nieuwe gegevens in hen wordt gevoed. Er is geen noodzaak om re-programma hen regelmatig om hun prestaties te verbeteren. Deze unieke eigenschap van AI algoritmen matigt de ruimte voor fouten in een wereld waar de vindingrijkheid van cyber dieven elke dag groeit.

Een paar cybersecurity bedrijven zijn het samenvoegen van de mogelijkheden van het internet van de dingen (Ivd) met AI om effectief toezicht op de IT-assets van organisaties. IoT software kan verzamelen real-time gegevens over de prestaties van de activa en voeden AI algoritmen om te helpen bij het doen van hun onderhoud en suggereren vervanging waar nodig.

Natural Language Processing voor het identificeren van nieuwe bedreigingen

NLP is een belangrijk gebied van AI die zich richt op het analyseren van grote hoeveelheden natuurlijke taal data die is gevonden in de vorm van tekst. NLP wordt steeds meer gebruikt door de cyberveiligheid professionals om publieke en private data van bedrijven te analyseren en patronen. De analyse van de natuurlijke taal data uit tijdschriften, kranten, wetenschappelijke tijdschriften, online discussiefora, logs bedrijf, en specifieke studies op cyberdreigingen zal helpen professionals anomalieën op te sporen gevonden in de private netwerken van computers en de nieuwe bedreigingen die worden door de ondernemingen worden geconfronteerd in het algemeen.

De cybersecurity-industrie is het gebruik van inzichten uit NLP analyse build preventiestrategieën die van immense gebruik voor hun klanten zou kunnen zijn. NLP analyse zal ook hulp krijgen cyberbeveiliging bedrijven hoogte blijven van de nieuwste trends, nieuwe soorten aanvallen gelanceerd, en de beschikbare middelen voor het reageren op bedreigingen termijnen zodat responsieve strategieën kunnen worden ontwikkeld ten behoeve van hun cliënten.




Goedkope beschikbaarheid van cloud rekenkracht zal het gebruik van NLP analyse door de cyberveiligheid industrie opslag verder te vergemakkelijken en verwerken van grote hoeveelheden van natuurlijke taalgegevens. Audio Data Analysis (ADA) met behulp van deep learning AI algoritmen is de volgende grens voor de cyberveiligheid industrie om audio-inhoud te analyseren beschikbaar in de massamedia en sociale netwerken zoals YouTube te voorspellen en controle opkomende bedreigingen.

Verwant: [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/combating-cybercrime-ai/”] Bestrijding Cybercrime met Artificial Intelligence

In een studie uitgevoerd door de Capgemini Research Institute, bijna 69% van de organisaties meende dat AI nodig was om snel te reageren op cyberaanvallen. Ongeacht het gebied waarin AI wordt toegepast, het kan de efficiëntie van cyber analisten verbeteren. Tijdens het banken op AI om hun efficiëntie te verhogen, bedrijven moeten zich ook bewust zijn van de bedreigingen AI stelt om hun gegevens en netwerken. AI kan ook worden gebruikt door hackers om geavanceerde aanvallen te lanceren. Bovendien, hackers kan draaien de AI algoritmen ingezet door de cybersecurity firms tegen hen - in de volksmond bekend als hoor en wederhoor AI. Het overwinnen van deze uitdagingen zal helpen de cyberveiligheid industrie optimaal gebruik maken van AI in het verlenen van diensten aan hun klanten.


Over de auteur: Ellie Richards

Ellie Richards is een online Marketing Manager voor Original PhD, gespecialiseerd in PhD voorstel schriftelijk hulp. Ze is ongeveer onderzoek en het schrijven over verschillende onderwerpen gepassioneerde, waaronder onderwijs, afzet, en technologie. follow Ellie @ EllieRi43718805

SensorsTechForum gastauteurs

SensorsTechForum gastauteurs

Van tijd tot tijd, SensorsTechForum beschikt gast artikelen van cyberveiligheid leiders en liefhebbers. De meningen in deze gast berichten, echter, zijn volledig die van de bijdragende auteur, en kunnen niet overeen met die van SensorsTechForum.

Meer berichten

Laat een bericht achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd *

Termijn is uitgeput. Laad CAPTCHA.

Delen op Facebook Aandeel
Loading ...
Delen op Twitter Gekwetter
Loading ...
Delen op Google Plus Aandeel
Loading ...
Delen op Linkedin Aandeel
Loading ...
Delen op Digg Aandeel
Deel op Reddit Aandeel
Loading ...
Delen op StumbleUpon Aandeel
Loading ...