人工智能和機器學習如何統(tǒng)治混合網(wǎng)絡安全?

admin 2023-05-19 11:09:05 0

在不斷發(fā)展的網(wǎng)絡安全領域,，人類智能和人工智能(AI)以及機器學習(ML)的結合，對于尋求強大保護的企業(yè)至關重要,?；旌暇W(wǎng)絡安全是人類專業(yè)知識與人工智能和機器學習模型的融合，正在徹底改變組織抵御復雜網(wǎng)絡威脅的方式,。本文探討了人類智能的重要性,、人工智能和機器學習在混合網(wǎng)絡安全中的規(guī)則，并提供了數(shù)據(jù)驅動的見解和真實示例,。

人工智能和機器學習如何統(tǒng)治網(wǎng)絡安全,？

高級威脅檢測：人工智能和機器學習算法可以實時分析海量數(shù)據(jù)，快速識別潛在威脅,。例如,，異常檢測算法可以識別可能表明網(wǎng)絡攻擊的異常模式或行為，從而使組織能夠迅速有效地做出響應,。
行為分析：人工智能和機器學習可以分析用戶行為,、網(wǎng)絡流量和系統(tǒng)日志，以識別異?；顒?。通過建立正常行為的基線，這些技術可以檢測到可能表明存在安全漏洞或未經(jīng)授權的訪問嘗試的偏差,。
自動響應：人工智能和機器學習支持的系統(tǒng)可以自動進行威脅響應,，從而能夠立即采取行動來遏制和減輕攻擊。例如,，自動事件響應可以隔離受損系統(tǒng),、關閉惡意進程，甚至應用必要的補丁或更新,。
網(wǎng)絡釣魚檢測：人工智能和機器學習算法擅長識別和減輕網(wǎng)絡釣魚攻擊。其可以分析電子郵件內(nèi)容,、URL和用戶行為,，以檢測可疑模式并準確識別網(wǎng)絡釣魚企圖。此功能有助于防止用戶成為欺詐計劃的受害者,。
威脅情報和預測：人工智能和機器學習技術可以分析大量威脅情報數(shù)據(jù),。通過持續(xù)監(jiān)控和分析全球網(wǎng)絡威脅態(tài)勢,，這些系統(tǒng)可以識別新出現(xiàn)的威脅、模式和攻擊媒介,。這些知識可幫助組織主動加強防御,。

了解混合網(wǎng)絡安全：

混合網(wǎng)絡安全是指人類智能、人工智能和機器學習的融合,，以保護企業(yè)免受網(wǎng)絡威脅,。其認識到需要人類的直覺和上下文理解，同時利用人工智能和機器學習模型的計算能力,。這種組合可以更好地檢測,、分析和響應復雜的攻擊模式，而這些模式可能無法進行純粹的數(shù)值分析,。

混合網(wǎng)絡安全即服務：

對混合網(wǎng)絡安全的需求正在迅速增長,，導致管理檢測和響應(MDR)的出現(xiàn)成為網(wǎng)絡安全領域的一項重要服務。MDR提供商利用人工智能,、機器學習和人類智能提供全面的網(wǎng)絡安全解決方案,，滿足缺乏專業(yè)人工智能和機器學習專業(yè)知識的企業(yè)的需求。預計到2025年,，MDR市場的收入將達到22億美元,，復合年增長率(CAGR)為20.2%，這突顯出混合網(wǎng)絡安全在企業(yè)風險管理戰(zhàn)略中的重要性日益增加,。

人類智能在增強人工智能和機器學習方面的作用：

人類智能在訓練和增強混合網(wǎng)絡安全的人工智能和機器學習模型方面起著至關重要的作用,。熟練的威脅獵手、安全分析師和數(shù)據(jù)科學家貢獻其經(jīng)驗,，以確保準確識別威脅并減少誤報,。將人類專業(yè)知識與來自各種系統(tǒng)和應用的實時遙測數(shù)據(jù)相結合，是未來混合網(wǎng)絡安全工作的核心,。

提高人工智能和機器學習模型性能：

人類智能與人工智能/機器學習模型之間的協(xié)作顯著提高了其有效性,。專業(yè)人士定期提供標記數(shù)據(jù)來訓練受監(jiān)督的人工智能和機器學習算法，從而實現(xiàn)對惡意活動的準確分類和識別,。此外,，管理檢測和響應專業(yè)人員對模式和關系的審查和標記改進了無監(jiān)督算法，提高了檢測異常行為的準確性,。

降低業(yè)務中斷的風險：

混合網(wǎng)絡安全提供了針對快速發(fā)展的網(wǎng)絡犯罪策略的主動防御,。基于人工智能和機器學習的網(wǎng)絡安全平臺,，例如端點保護平臺(EPP),、端點檢測和響應(EDR)以及擴展檢測和響應(XDR)，有助于識別和防御新的攻擊模式,。然而,，網(wǎng)絡犯罪分子開發(fā)新技術的速度往往快于人工智能和機器學習系統(tǒng)的適應能力,。通過將人類智能與人工智能和機器學習技術相結合，組織可以領先于威脅,，確保及時響應并降低業(yè)務中斷的風險,。