人工智能在网络安全中的作用及几种可能的产品抉择
发布时间：2022-05-30 10:00:41 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：在现代IT环境中，网络威胁日益突出。人们需要探索人工智能在网络安全中的六个最常见的角色及其产品。 根据Kaleido Insights公司对网络安全市场和供应商的研究和分析，以下是六个常见的使用案例，其中一些供应商为下一代网络安全产品铺平了道路。 1.安全分析
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在现代IT环境中，网络威胁日益突出。人们需要探索人工智能在网络安全中的六个最常见的角色及其产品。 根据Kaleido Insights公司对网络安全市场和供应商的研究和分析，以下是六个常见的使用案例，其中一些供应商为下一代网络安全产品铺平了道路。 1.安全分析师和加强安全运营中心(SOC) 人工智能在网络安全中最常见的用例之一是对分析师的支持。毕竟，人工智能不太可能取代有经验的安全分析师。在机器擅长的领域，例如，分析大数据、消除人员疲劳并使其摆脱繁琐的任务，这样他们就可以利用更加复杂的技能(例如创造力、细微差别和专业知识)来增强人们的能力。在某些情况下，分析人员扩充涉及将预测分析合并到安全运营中心(SOC)工作流中，以进行分类或查询大数据集。 Darktrace公司的Cyber AI Analyst是一个软件程序，通过只显示高优先级事件来支持分析师。同时，它查询海量数据并在整个网络中枢收集调查背景，进行调查并整理低优先级案件。通过分析Darktrace的分析师如何调查警报来训练在数千个部署中开发的数据集，Cyber AI Analyst使用多种机器学习、深度学习和数学技术来处理n维数据，以机器速度生成数千个查询，并进行调查所有并行威胁。 2.新的攻击识别 尽管恶意软件或其他类型的威胁检测已经存在了很多年，通常是将可疑代码与基于签名的系统相匹配，但人工智能现在正在将技术转向推断，以预测新的攻击类型。通过分析大量的数据、事件类型、来源和结果，人工智能技术能够识别新的攻击形式和类型。这一点非常关键，因为攻击技术会随着其他技术的进步而不断发展。 FireEye公司在其MalwareGuard产品中提供了一种新的攻击识别示例。它使用机器学习算法来发现新的、变形的或高级的攻击，其中签名尚未被创建或尚未存在。其引擎利用了私人和公共数据源，其中包括大约1700万个部署的端点安全代理、基于超过100万个攻击响应小时的攻击分析，以及通过全球和多语种安全分析网络收集的情报。 3.行为分析和风险评分 行为分析技术已经在一些不那么关键的领域(比如广告领域)中率先出现，现在正朝着身份认证和反欺诈的关键用例发展。在这里，人工智能算法挖掘大量的用户和设备行为模式、地理位置、登录参数、传感器数据以及大量数据集，以获得用户真实身份。 （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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