Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

Опубликовано: 2023-03-14
Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

По-человечески невозможно идти в ногу с постоянно меняющимся технологическим ландшафтом мира. То, что выпущено сегодня, завтра может устареть. Это верно даже для киберугроз: новые и более умные появляются почти каждый день. В мире кибербезопасности угрозы могут исходить со всех сторон — хакеры, вирусы, вредоносное ПО и многое другое. Чтобы обеспечить безопасность наших компьютерных систем, нам необходимо проявлять инициативу в обнаружении и предотвращении этих угроз. Вот где на помощь приходит ИИ, или искусственный интеллект. Если вам интересно, как ИИ может улучшить кибербезопасность, вы обратились по адресу. Узнайте, что такое ИИ в кибербезопасности, преимущества ИИ в кибербезопасности, примеры ИИ в кибербезопасности и многое другое в этом руководстве.

Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

ИИ делает жизнь проще для всех. Кроме того, компаниям становится проще улучшать свою инфраструктуру кибербезопасности. Узнайте, как преимущества ИИ в кибербезопасности помогают компаниям предотвратить кибератаки с целью причинения вреда их виртуальным активам.

Обязательно прочтите: что такое этичный взлом?

Что такое ИИ в кибербезопасности?

ИИ — мощный инструмент. Благодаря своей способности воспринимать, учиться и понимать ИИ стал необходимостью во многих отраслях. Так что же такое ИИ в кибербезопасности? и как это меняет ландшафт кибербезопасности?

ИИ может предложить передовые инструменты, помогающие организациям бороться с угрозами и повышать безопасность сетей и сервисов. ИИ может предотвращать известные и неизвестные угрозы, используя свои возможности машинного обучения для изучения и понимания шаблонов атак и повышения устойчивости систем к любым возможным атакам, подобным тем, с которыми он мог сталкиваться ранее. Со временем он улучшится после того, как вы столкнетесь со все более изощренными атаками и научитесь защищать цифровые активы вашей организации от злоумышленников.

Он также может реагировать быстрее, чем люди, и превосходить традиционные системы, помогая организациям свести к минимуму ущерб от киберугроз.

Как ИИ используется в кибербезопасности?

ИИ может стать лучшим инструментом для команды кибербезопасности вашей организации, если вы знаете, как ИИ используется в кибербезопасности.

  • Улучшенное обнаружение угроз: алгоритмы искусственного интеллекта можно обучить обнаружению шаблонов и аномалий в данных, таких как сетевой трафик, для выявления потенциальных угроз безопасности. Например, ИИ может обнаруживать необычные модели поведения пользователей, выявлять вредоносные программы и распознавать известные сигнатуры вредоносных программ.
  • Усовершенствованная аналитика угроз: ИИ используется для анализа больших объемов данных из различных источников, таких как социальные сети или темная сеть, для выявления потенциальных угроз до того, как они станут проблемой. Это может помочь организациям применять упреждающий подход к кибербезопасности, а не просто реагировать на угрозы по мере их возникновения.
  • Автоматическое реагирование на инциденты: ИИ может помочь в процессе реагирования на инциденты, автоматизируя определенные задачи, такие как определение источника нарушения безопасности и предложение наилучшего способа решения проблемы. Это может помочь организациям быстрее и эффективнее реагировать на инциденты безопасности.
  • Улучшенное обнаружение мошенничества : искусственный интеллект помогает обнаруживать и предотвращать мошеннические действия, такие как кража личных данных и мошенничество с платежами. Алгоритмы ИИ могут учиться на моделях мошеннического поведения и выявлять новые виды мошенничества быстрее, чем традиционные методы.
  • Усовершенствованное управление уязвимостями: ИИ может помочь организациям выявлять уязвимости в своих системах и расставлять приоритеты, какие из них следует устранять в первую очередь, в зависимости от уровня риска, который они представляют. Это может помочь организациям лучше управлять своими ресурсами и сосредоточиться на наиболее важных уязвимостях.

ИИ в примерах кибербезопасности

ИИ уже стал частью кибербезопасности во всем мире. Здесь Вот некоторые примеры ИИ в кибербезопасности, которые демонстрируют, насколько хорошо ИИ интегрирован для защиты виртуальных активов организации.

1. Защитник Майкрософт для конечной точки

Защитник Майкрософт для конечной точки. Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

Защитник Microsoft для конечной точки — это облачная платформа защиты конечных точек, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для обнаружения угроз и реагирования на них. Платформа использует ИИ для анализа моделей поведения и выявления подозрительной активности на конечных точках.

2. Дарктрейс

Дарктрейс

Darktrace — это платформа кибербезопасности на базе искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение для обнаружения угроз и реагирования на них в режиме реального времени. Платформа использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа сетевого трафика и выявления нетипичного поведения даже в зашифрованном трафике. Darktrace имеет более 30 офисов по всему миру и помогает своим клиентам защищать свои цифровые активы от киберугроз.

3. Пало-Альто Сети Cortex XDR

Пало-Альто Сети Cortex XDR

Palo Alto Networks Cortex XDR — это платформа на основе искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение и встроенное глубокое обучение для обнаружения и реагирования на угрозы в нескольких конечных точках и облаках. Платформа использует ИИ для анализа данных об угрозах и выявления закономерностей, указывающих на потенциальные инциденты безопасности. Он также предлагает своим пользователям брандмауэры и облачные службы безопасности.

4. Защита конечных точек Symantec

Защита конечных точек Symantec. Преимущества ИИ в кибербезопасности: варианты использования и примеры

Symantec Endpoint Protection — это платформа защиты конечных точек на основе искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение для обнаружения угроз и реагирования на них. Платформа использует ИИ для анализа данных об угрозах и выявления закономерностей, указывающих на потенциальные инциденты безопасности.

5. IBM Watson для кибербезопасности

IBM Watson для кибербезопасности

IBM Watson for Cybersecurity — это платформа на основе искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение для анализа данных безопасности и выявления потенциальных угроз. Платформа использует алгоритмы искусственного интеллекта для выявления шаблонов и аномалий в данных безопасности и предоставления аналитических сведений группам безопасности. Это помогает вашей команде по кибербезопасности, автоматизируя повторяющиеся задачи Центра управления безопасностью (SOC), проводя более глубокие расследования и помогая получить полезную информацию о критических инцидентах.

Следовательно, это был ИИ в примерах кибербезопасности.

Читайте также: 10 лучших навыков, необходимых для того, чтобы стать этичным хакером

Недостатки ИИ в кибербезопасности

Искусственный интеллект меняет правила игры в любой отрасли. Но есть и несколько недостатков ИИ в кибербезопасности.

  • Замена людей : искусственный интеллект может стать мощным инструментом автоматизации кибербезопасности в организации. Но это делает человеческий персонал кибербезопасности бесполезным, поскольку их работу уже выполняет компьютер. Возможно, сейчас это нереально, но рано или поздно ИИ возьмет на себя работу сотрудников по кибербезопасности, что сделает их бессмысленными для организации.
  • Ложные срабатывания: алгоритмы ИИ иногда могут генерировать ложные срабатывания, помечая законную активность как подозрительную или вредоносную. Это может привести к ненужным расследованиям или оповещениям системы безопасности, что может занять много времени и дорого для организаций.
  • Сложность: системы искусственного интеллекта могут быть сложными и трудными для понимания, что может затруднить эффективное управление и мониторинг для специалистов по безопасности.
  • Зависимость от качества данных: алгоритмы ИИ полагаются на высококачественные данные для получения точных результатов. Если данные, используемые для обучения модели ИИ, предвзяты или неполны, это может привести к неточным результатам и ложным положительным или отрицательным результатам.
  • Киберпреступники также могут использовать ИИ. Киберпреступники также могут использовать ИИ и машинное обучение для разработки более сложных и эффективных атак. Это может вызвать гонку вооружений в области кибербезопасности, когда организациям необходимо постоянно адаптировать и улучшать свои системы искусственного интеллекта, чтобы опережать киберпреступников.
  • Возможность неправомерного использования. Как и любая технология, ИИ может использоваться отдельными лицами или организациями в злонамеренных целях, например для проведения кибератак или кражи конфиденциальной информации.

Как ИИ может улучшить кибербезопасность?

ИИ может улучшить кибербезопасность, помогая организациям быстрее и точнее обнаруживать и предотвращать потенциальные угрозы, применять упреждающий подход к кибербезопасности, автоматизировать определенные задачи при реагировании на инциденты и улучшать обнаружение мошенничества и управление уязвимостями. ИИ может со временем улучшаться, а с его способностями к машинному обучению он будет становиться только сильнее.

Рекомендуемые:

  • Исправить ошибку GPT 403 Forbidden в чате
  • 21 лучший инструмент для создания заметок о встречах, созданных искусственным интеллектом
  • Что такое атаки ботов?
  • Как научиться этичному взлому

Мы надеемся, что это руководство было полезным, и вы смогли понять преимущества ИИ в кибербезопасности . Дайте нам знать, как вы нашли эту статью, и если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, не стесняйтесь оставлять их в разделе комментариев ниже.