軍民融合信息安全領域第一梯隊

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隨著數字平臺的發展,每天都會添加大量可穿戴和IoT設備以及成千上萬的新軟件。這些技術和智能設備簡化了人們的生活方式和業務,但是從網絡安全的角度來看,我們現在有更多的問題需要解決。

首先,攻擊面和攻擊量已大大增加。其次,由于物聯網設備成千上萬(取決于組織的規模),因此生成的數據量巨大,超出了人類規模的問題。第三,最重要的是缺乏合格的安全專業人員。

有許多行業調查得出的結論是相同的:網絡犯罪呈指數增長,而企業面臨嚴重缺乏網絡安全專業人員,這些專業人員能夠在復雜的威脅環境中導航并保護數字基礎架構。攻擊的成本,合規性以及對違規行為的罰款從未像現在這樣讓這一問題受到重視。在企業與網絡進行斗爭的時候,人工智能(AI)成為了得力助手。如果正確實施,人工智能可以幫助降低風險并有效改善安全狀況。

人工智能是在學習系統中模擬人類的智力,以使他們像人類一樣思考并模仿自己的行為。AI系統是迭代的和動態的,它可以從經驗中學習,隨著時間的推移,隨著更多的數據,它會變得更加智能。因此,在網絡安全中使用AI可以使組織使用機器和深度學習實時檢測,發現,預測和響應網絡威脅。

以下是可以用來增強組織安全的一些AI方法。

入侵和內部威脅檢測

入侵檢測系統旨在檢測可疑活動以及攻擊信息系統的行為。由于新型攻擊的不斷發展,傳統的基于特征碼/規則的方法已不能滿足要求。而且編寫規則以及實時檢測動態威脅變得越來越困難。因此,開發適應性強且靈活的面向安全的方法至關重要。這就是AI發揮作用的地方。人工智能有助于自動檢測,阻止和防御入侵。有了足夠的數據,它就可以有效地分析用戶的行為,查找模式并識別網絡中的正?;虍惓P袨?,而無需任何人工干預。它可以發現嚴重事件,并允許檢測內部威脅和可疑活動。

惡意軟件檢測

惡意軟件的不斷發展和多樣性是對信息系統的重大威脅。通常,新惡意軟件是手動創建的,但是其后續變體是自動的,旨在繞過檢測系統。在這種情況下,傳統的基于特征碼的檢測惡意軟件的方法將無法跟上惡意軟件的發展。因此,高效,健壯和可擴展的惡意軟件識別框架至關重要。人工智能可用于識別此類惡意軟件變體并及時阻止其在網絡中傳播。

垃圾郵件檢測

垃圾郵件占每日電子郵件的85%,最終用戶識別這些不請自來的電子郵件變得越來越困難。從竊取個人身份信息(PII)的網絡釣魚電子郵件,到所謂的承諾向垃圾郵件誘騙我們執行惡意附件的尼日利亞王子病毒。更可靠,更強大的反垃圾郵件篩選器迫在眉睫。在這種情況下,支持AI的垃圾郵件過濾器可以幫助解決我們的大多數問題。此類系統可以通過分析大量此類郵件來自動學習,識別和生成新規則,以檢測垃圾郵件和網絡釣魚電子郵件?,F在,當檢測到此類垃圾郵件時,Google的AI模型的準確性為99.9%。

零日檢測

使用傳統的安全方法(如防病毒,補丁程序管理等)來檢測和預防零日攻擊和漏洞是不夠的,幾乎是不可能的。為了識別此類攻擊,我們必須采用主動系統來自動識別異常行為,這只有通過使用AI和機器學習技術才能實現。

代碼漏洞檢測

如今,軟件漏洞是造成安全漏洞的主要原因之一。每天,成千上萬的新軟件代碼行被添加到數字基礎架構中,從而導致發現越來越多的軟件漏洞,這些漏洞構成了嚴重的利用風險,并可能導致系統受損,信息泄露或拒絕服務。在這種情況下,對代碼進行靜態分析以檢測漏洞是不夠的。我們必須采用智能的AI框架來檢測,分類和報告漏洞或不良編碼做法。AI可以掃描大量代碼,并在威脅參與者采取行動之前自動識別潛在漏洞。

優化威脅情報分類

組織收集網絡威脅信息,并及時了解最新威脅態勢。但是,隨著此類智能信息量的增長,它會使網絡安全分析師淹沒于各種信息中。因此,處理該信息并將其用于實時決策過程變得越來越困難。因此,先進的基于AI的自動化軟件對于快速優化威脅情報數據,大規模收集和分類是必要的?,F在,當這些信息與人類的智力和經驗相輔相成時,就可以獲得決定性的結果和更好的總體威脅檢測率。

詐騙識別

金融欺詐是一個全球性問題,隨著我們的財務向數字世界發展,實時欺詐檢測比以往任何時候都至關重要。大多數組織使用基于規則的檢測系統來識別任何欺詐活動,但是這些系統在檢測新活動或適應新欺詐模式方面不是很有效。因此,AI成為欺詐檢測和預防所必需的。AI通過采用異常檢測技術以及對與預期基準行為的任何偏差的臨時標識,可以實時標記并防止欺詐交易。

資產攻擊

隨著攻擊者不斷尋找網絡中任何不受保護的資產,必須獲得組織內所有用戶,設備和應用程序的完整而準確的清單。但是,隨著資產的不斷變化,保持最新的資產庫存(如果不是自動化的話)將面臨挑戰。

安全控制的有效性

安全控制是避免,檢測或減少安全風險并保護信息的機密性,完整性和可用性的保障措施。但是,要實現這些目標,了解已實施的安全控制的優缺點至關重要。因此,手動跟蹤所有控制措施具有挑戰性。因此,可以使用AI來了解安全控制的有效性。

任務自動化

AI可以潛在地使重復的和平凡的任務自動化,以實現高質量的結果。這樣,員工就可以專注于增值任務。而且,基于AI的系統可用于自動對安全警報進行優先級排序和響應,識別重復發生的事件并進行補救。最后,人工智能是計算機科學的革命性成就,現已成為網絡安全解決方案不可或缺的一部分。網絡安全中的AI已幫助安全專業人員快速分析大量事件,識別許多不同類型的威脅并保護來自網絡攻擊者的易受攻擊的網絡和數據。盡管AI并非百分百地做到萬無一失,但它改變了組織防御網絡威脅參與者及其高級攻擊的方式。

 

來源:格密鏈

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