人工智能，网络安全的最佳防御
数字化和不断增长的工业机器和系统网络意味着对世界各地的公司和组织进行网络攻击的风险增加，以及这些攻击的准确性和复杂性的增加。根据 Allianz 风险晴雨表，网络事件已升至第 1 位，成为 2020 年最重要的商业风险。
但人工智能 (AI) 正在改变网络安全的游戏规则。 您知道什么是网络弹性吗？ 它是组织准备、防御、检测、响应和从潜在网络威胁（内部或外部）中恢复的能力。
人工智能技术可帮助该领域资源有限的公司和安全分析师自信而迅速地应对这一危险，推动他们变得更具网络弹性。
公司准备不足
一般来说，公司无法抵御此类攻击，主要有以下原因：
- 缺乏应对这些问题的培训或资源。
- 缺乏证据来检验预防和/或反应的真正能力。
- 缺乏缓解这些问题的具体技术措施。
- 缺乏阻止复杂攻击的质量系统
所谓的恶意软件最常见的目标之一 （“恶意软件”）在商业环境中是信息盗窃、身份盗窃和计算机网络瘫痪。公司越来越多地在其超连接信息系统 (lloT) 中积累高度敏感的数据，这些数据与来自战略合作伙伴的数据一起推动数字经济。
这增加了组织对基于 Internet 的技术的依赖，使各行各业的企业面临日益庞大和多变的威胁环境。
过去，大公司已经成为安全漏洞的受害者，但数字化转型已使各种规模的公司成为网络犯罪的潜在受害者。出于这个原因，当今的企业需要投资于网络防御系统，以保护他们免受高度破坏性的影响。
上下文中的人工智能和网络安全
有四个主要因素促使这两个因素在当今的商业环境中携手并进：
- 新的颠覆性技术的出现 （人工智能和机器学习）
- 网络威胁案件的增加。
- 增加了数据保护问题。
- 更易受攻击的 wifi 网络
这些因素促进了新的、更智能和更有效的威胁的商业化，而这些威胁只能通过新的人工智能技术来应对。
IA 如何加强工业领域的网络安全？
AI 工具通过分析大量上下文信息，无需高度专业化的人工干预，有助于预测和消除威胁，并以更高的响应性和有效性管理网络安全事件。
这些技术可以通过 Cyber Kill Chain 等链和能够学习的复杂系统跟踪攻击者的步骤 从环境，推理 识别威胁与做出关键决策之间的关系 .
人工智能参与网络安全有四个基本目标：
- 海量信息管理： AI 优先考虑哪些情况和攻击具有管理优先级，哪些是虚假威胁，从而解除系统的工作负载。
- 实时响应： AI 允许根据无限的数据和上下文立即采取行动应对攻击，以最大限度地降低风险。
- 自动化： 自动响应许多威胁，最大限度地降低检测和响应成本。
- 预测： AI 有助于改进对先前攻击的取证分析，从而转化为改进的防御。
这些目标适用于应用人工智能网络安全的不同领域，其中一些是：
- 入侵管理
- 反恶意软件保护
- 欺诈管理
- 网络智能
- 身份和访问管理
- 防止恶意邮件
为了在网络安全中实施良好的人工智能战略，企业应该有一个战略计划来遵循，它应该经历以下几个阶段：
- 创建数据平台： 识别数据源并创建数据平台以实施 AI。
- 选择影响较大的用例： 选择一组相关的用例来加速和最大化收益。
- 与外部合作： 与战略合作伙伴合作改进威胁情报
- 实施 SOAR： 实施安全编排、自动化和响应以改进安全管理
- 培训网络分析师： 培训网络分析师掌握 IA。
- 有效治理： 建立一个管理网络安全人工智能的模型，以透明和合乎道德的方式实现长期改进。
IA：当今网络安全的基础
网络安全分析师被他们必须监控以对抗入侵的海量信息单元压得喘不过气来，而且近年来网络攻击的数量和复杂性显着增加。由于这个原因和其他原因，MarketsandMarkets 报告“网络安全市场中的人工智能：到 2026 年的全球预测”得出结论，到 2026 年，网络安全领域的人工智能领域将达到 382 亿美元，年均增长 23.3%。
传统设备无法应对 IT 风险表明，只有 AI 才能让企业加强防御系统，网络安全才能变得比网络攻击更智能。这种需求为以集成方式管理工业系统并确保客户网络安全的平台开辟了道路。
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