CYBER NEWS

The Future of Solutions AI-Based Segurança na Indústria de Segurança Cibernética

Inteligência artificial (AI) promessas para melhorar o desempenho de todas as principais indústrias do mundo em tarefas de automação que foram anteriormente feitas por seres humanos. Quanto mais as empresas agora preferem manter seus dados na nuvem e como casos em que hackers roubar dados de empresas e governos crescer, há uma necessidade urgente para renovar as soluções existentes para manter as ameaças na baía.

AI baseada em instrumentos de segurança utilizando tecnologias como Processamento de Língua Natural (NLP) é uma promessa para a indústria de cibersegurança para desenvolver soluções de nova geração para lidar com as ameaças. Este artigo lida com o futuro próximo dos sistemas de segurança baseados em AI e ferramentas que mantêm a promessa de transformar a indústria da segurança cibernética.




Analisando Vulnerabilidades potencial usando Predictive Analytics

Análise preditiva é a prática de identificar padrões e tendências dos conjuntos de dados existentes para adivinhar os resultados futuros. Ele é usado em diversas indústrias, tais como a negociação de ações e previsão do tempo para prever os eventos no futuro próximo. Apesar da audácia de muitos ciberataques, eles seguem padrões específicos que poderiam ser facilmente discernidos. profissionais de segurança cibernética estão usando ferramentas de análise preditiva, tais como análise de regressão para analisar os ataques do passado e prever futuros ataques. Adivinhando ataques futuros com um bom grau de precisão vai ajudar a encontrar possíveis vulnerabilidades. Por sua vez, identificando essas vulnerabilidades, empresas e profissionais de segurança será capaz de configurar as defesas necessárias antes que os hackers podem chegar a limites de uma rede.

O uso de soluções movidos a aprendizagem de máquina avançada, tais como redes neurais artificiais podem melhorar o poder preditivo da indústria de cibersegurança na identificação de potenciais vulnerabilidades antes que possam causar uma grande violação de dados.

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AI-ligada Rede Analytics

A gestão eficiente da infra-estrutura de rede é vital para proteger os dados confidenciais de cibercriminosos. Considerando o generalizado da internet, praticamente todas as organizações, Começando de retalhistas para instituições governamentais podem tornar-se vítima de um ataque cibernético. empresas de segurança cibernética que gerenciam redes de seus clientes implantar um exército de profissionais de segurança para monitorar a infraestrutura de rede o tempo todo. Monitoramento de infraestrutura de rede por seres humanos tem sido uma tarefa cara e é propenso a erros. análise de rede AI-motorizados está agora a chegar para o resgate da indústria de cibersegurança. algoritmos de IA podem ser treinados para identificar falhas na rede antes de abrir as portas para hackers. falha de infra-estrutura também pode ser previsto mesmo antes que aconteça, identificando gargalos e outras deficiências na concepção da rede. análise de rede AI-motorizados também está sendo implantado para resolver problemas de congestionamento de rede que pode finalmente levar a falhas de rede.




Depois de experimentar o sucesso na gestão de infra-estrutura de rede usando AI, cibersegurança agora está se movendo a partir da implementação de algoritmos de séries temporais simples que podem detectar anomalias de algoritmos especializados de aprendizado de máquina que podem detectar e agir sobre falhas de rede e violações de dados em tempo real. A chave para fazer AI-powered análise de rede sucesso está alimentando os algoritmos com os dados necessários para treiná-los bem. Muitas empresas estão agora empenhados na tarefa de identificar e colheita de dados necessário para a formação de algoritmos de IA.

AI-motorizado Asset Management

manutenção adequada de ambos tecnologia da informação física e software (ISTO) ativos são cruciais para proteger os ativos de uma empresa de ataques. AI-alimentado rastreamento de ativos de TI vai ajudar na mitigação de riscos e planejamento de redundância através da análise e simulação de dados em tempo real.

operações legado de gerenciamento de ativos que foram atendidos pelos analistas humanos, tais como a descoberta da necessidade, mapeamento de dependência, mapeamento do uso, e monitoramento de desempenho de ativos em relação ao seu verdadeiro potencial vai ser automatizado usando sistemas baseados em aprendizagem de máquina. Ao contrário de gestão activo à base de humano, algoritmos AI melhorar-se continuamente como novos dados são alimentados para eles. Não há necessidade de re-programa-los periodicamente para melhorar seu desempenho. Esta característica única de AI algoritmos atenua as possibilidades de erro em um mundo onde a ingenuidade de ladrões cibernéticos está crescendo a cada dia.

Algumas empresas de segurança cibernética estão se fundindo as capacidades do Internet das Coisas (Internet das coisas) com AI para controlar eficazmente os ativos de TI de organizações. software Internet das coisas pode coletar dados em tempo real sobre o desempenho de ativos e alimentar algoritmos de inteligência artificial para ajudar a fazer o seu trabalho de manutenção e sugerir a substituição sempre que necessário.

Processamento de linguagem natural para identificar novas ameaças

A PNL é uma área-chave de AI que se concentra na análise de grandes quantidades de dados de linguagem natural que é encontrado na forma de texto. NLP é cada vez mais utilizado pelos profissionais de segurança cibernética para analisar os dados público e privado das empresas e identificar padrões. A análise da linguagem natural dados de revistas, jornais, Revistas acadêmicas, fóruns de discussão online, registros empresa, e estudos específicos sobre ameaças cibernéticas vai ajudar os profissionais de detectar anomalias encontradas nas redes privadas de computadores e as novas ameaças que estão sendo enfrentados pelas empresas em geral.

A indústria de segurança cibernética está usando insights de análise de PNL para estratégias de prevenção compilação que poderiam ser de grande proveito para os seus clientes. análise PNL irá também empresas ajuda cibersegurança ficar atualizado sobre as últimas tendências, novos tipos de ataques lançados, e os prazos disponíveis para responder a ameaças para que as estratégias de resposta poderia ser desenvolvido para o benefício de seus clientes.




disponibilidade barata de poder de computação em nuvem irá facilitar ainda mais o uso da análise PNL pela indústria de cibersegurança para armazenar e processar grandes quantidades de dados em linguagem natural. Análise de dados de áudio (ADA) usando aprendizagem profunda algoritmos AI é a próxima fronteira para a indústria de cibersegurança para analisar o conteúdo de áudio disponível no meios de comunicação e redes sociais como o YouTube para prever e ameaças de controle emergente.

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Em um estudo realizado pelo Instituto de Pesquisa Capgemini, por pouco 69% das organizações opinou que AI foi obrigado a responder rapidamente aos ciberataques. Independentemente da área em que AI é usada, ele pode melhorar a eficiência dos analistas cibernéticos. Enquanto bancário sobre AI para aumentar a sua eficiência, as empresas devem também estar conscientes das ameaças AI representa para os seus dados e redes. AI também pode ser usado por hackers para lançar ataques sofisticados. Além disso, hackers podem transformar os algoritmos AI implantados pelas empresas de segurança cibernética contra eles - popularmente conhecido como AI contraditório. A superação desses desafios ajudará a indústria de cibersegurança fazer o melhor uso da AI na prestação de serviços aos seus clientes.


Sobre o autor: Ellie Richards

Ellie Richards é um Gerente de Marketing on-line para PhD original, especializada em PhD Proposta escrita ajuda. Ela é apaixonada por pesquisar e escrever sobre vários temas, incluindo a educação, Marketing, e Tecnologia. Siga Ellie @ EllieRi43718805

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De tempos em tempos, SensorsTechForum apresenta artigos de convidados por líderes e entusiastas da segurança cibernética. As opiniões expressas nestas mensagens de hóspedes, Contudo, são de inteira responsabilidade do autor contribuindo, e podem não refletir as de SensorsTechForum.

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