本文來自千家網(wǎng)。
由于網(wǎng)絡(luò)威脅的復(fù)雜性和普遍性，企業(yè)必須保持警惕。在2022年，就有49333萬起攻擊報(bào)告。企業(yè)總是在尋找改進(jìn)安全措施的新方法，這并不奇怪。
加強(qiáng)安全措施的最有希望的方法之一是人工智能(AI)集成到威脅檢測(cè)系統(tǒng)中，因?yàn)槠洳捎昧艘环N前瞻性的方法來檢測(cè)威脅，并提供了以前無法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜程度和準(zhǔn)確性。
讓我們來看看如何將人工智能集成系統(tǒng)，以提高安全性和識(shí)別非常復(fù)雜的威脅的能力。
人工智能與實(shí)體行為分析的集成
安全分析的用戶和實(shí)體行為分析(UEBA)是識(shí)別威脅的強(qiáng)大工具。UEBA擅長(zhǎng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)任何網(wǎng)絡(luò)中的異?；虿灰?guī)則行為,為防御可能的威脅添加了額外的安全層。
其創(chuàng)建了基線用戶和實(shí)體行為模式,使系統(tǒng)能夠檢測(cè)可能顯示潛在安全漏洞的規(guī)范的變化。其通過仔細(xì)分析各種數(shù)據(jù)來源,提醒用戶注意異?；蚩梢苫顒?dòng)。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的集成
傳統(tǒng)的簽名技術(shù)經(jīng)常需要識(shí)別新的或正在發(fā)展的威脅。另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以檢查大量的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)可能指向威脅的模式。
通過將機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析能力與人工智能的適應(yīng)性和智能特性相結(jié)合，組織可以更準(zhǔn)確、更快速地識(shí)別可能存在的危險(xiǎn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從人工智能的背景和洞察力中受益，這有助于做出更好的決策，并發(fā)現(xiàn)表明惡意活動(dòng)的模式。
人工智能與自然語言處理的集成
社會(huì)工程仍然是當(dāng)今最嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，平均每起事件給企業(yè)造成410萬美元的損失。攻擊者已經(jīng)改進(jìn)了其計(jì)劃,并采用了更復(fù)雜的技術(shù),而不僅僅是使用短信或電子郵件等傳統(tǒng)通信手段來避免被發(fā)現(xiàn)。
好在,通過將人工智能的認(rèn)知技能和NLP的自然語言處理能力相結(jié)合,企業(yè)可以獲得相對(duì)于網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的巨大優(yōu)勢(shì)。
這些設(shè)備的結(jié)合，使企業(yè)在快速分析大量文本數(shù)據(jù)以檢測(cè)潛在威脅方面具有強(qiáng)大的力量。這有助于企業(yè)立即識(shí)別通信中的可疑變化或異常，這些變化或異?？赡鼙砻骱诳驼谶M(jìn)行攻擊。
人工智能與深度學(xué)習(xí)的集成
深度學(xué)習(xí)算法擴(kuò)展了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理(NLP)技術(shù)的能力，可以快速分析威脅檢測(cè)研究中的大型數(shù)據(jù)集。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是兩種類型的深度學(xué)習(xí)模型，特別擅長(zhǎng)分析復(fù)雜的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),包括文本、視頻和照片。
通過將這些尖端策略與人工智能算法相結(jié)合,企業(yè)可以更快地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中潛在的風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)。
人工智能與SIEM的集成
具有人工智能功能的安全信息和事件管理(SIEM)平臺(tái)，可以識(shí)別當(dāng)代企業(yè)可能經(jīng)常遇到的潛在網(wǎng)絡(luò)安全危險(xiǎn)。
在高級(jí)分析和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法的幫助下，無縫集成成為可能，從而形成集中的監(jiān)控框架，可以利用大量數(shù)據(jù)有效地檢測(cè)各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。
由于通過分析收集到的相關(guān)見解，組織將受益于快速識(shí)別能力,從而產(chǎn)生非常精確的有效反應(yīng)。
這些特性將顯著減少嚴(yán)重危及組織安全態(tài)勢(shì)的安全事件的影響。
人工智能威脅情報(bào)平臺(tái)
利用人工智能威脅情報(bào)系統(tǒng)的潛力是許多現(xiàn)代企業(yè)使用的一種策略。
在通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用大數(shù)據(jù)分析，可以在重大損害發(fā)生之前準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)攻擊媒介或惡意軟件等多方面的系統(tǒng)威脅，并進(jìn)行預(yù)防。
創(chuàng)建這些高級(jí)結(jié)構(gòu)是為了改進(jìn)現(xiàn)有組織過程之間的交互，簡(jiǎn)化安全框架。它們?yōu)橥{分析提供關(guān)鍵信息，并經(jīng)常更新知識(shí)庫，以保持與不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境的兼容性。
由于人工智能解決方案的出現(xiàn)，威脅檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)生了變化。得益于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和深度學(xué)習(xí)算法，企業(yè)可以以前所未有的速度和精度識(shí)別危險(xiǎn)并采取行動(dòng)。通過使用威脅情報(bào)平臺(tái)，將人工智能與SIEM系統(tǒng)集成，進(jìn)一步完善組織安全系統(tǒng)。
