人工智能集成到威脅檢測系統(tǒng)中的好處

人工智能集成到威脅檢測系統(tǒng)中的好處

由于網(wǎng)絡威脅的復雜性和普遍性，企業(yè)必須保持警惕。在2022年，就有49333萬起攻擊報告。企業(yè)總是在尋找改進安全措施的新方法，這并不奇怪。

加強安全措施的最有希望的方法之一是人工智能(AI)集成到威脅檢測系統(tǒng)中，因為其采用了一種前瞻性的方法來檢測威脅，并提供了以前無法實現(xiàn)的復雜程度和準確性。

讓我們來看看如何將人工智能集成系統(tǒng)，以提高安全性和識別非常復雜的威脅的能力。

人工智能與實體行為分析的集成

安全分析的用戶和實體行為分析(UEBA)是識別威脅的強大工具。UEBA擅長利用機器學習技術發(fā)現(xiàn)任何網(wǎng)絡中的異常或不規(guī)則行為,為防御可能的威脅添加了額外的安全層。

其創(chuàng)建了基線用戶和實體行為模式,使系統(tǒng)能夠檢測可能顯示潛在安全漏洞的規(guī)范的變化。其通過仔細分析各種數(shù)據(jù)來源,提醒用戶注意異?；蚩梢苫顒印?/p>

人工智能與機器學習的集成

傳統(tǒng)的簽名技術經(jīng)常需要識別新的或正在發(fā)展的威脅。另一方面,機器學習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。

通過將機器學習算法的分析能力與人工智能的適應性和智能特性相結(jié)合，組織可以更準確、更快速地識別可能存在的危險。

機器學習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)表明惡意活動的模式。

人工智能與自然語言處理的集成

社會工程仍然是當今最嚴重的網(wǎng)絡安全威脅，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)改進了其計劃,并采用了更復雜的技術,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)可以獲得相對于網(wǎng)絡犯罪分子的巨大優(yōu)勢。

這些設備的結(jié)合，使企業(yè)在快速分析大量文本數(shù)據(jù)以檢測潛在威脅方面具有強大的力量。這有助于企業(yè)立即識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行攻擊。

人工智能與深度學習的集成

深度學習算法擴展了經(jīng)典機器學習和自然語言處理(NLP)技術的能力，可以快速分析威脅檢測研究中的大型數(shù)據(jù)集。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)是兩種類型的深度學習模型，特別擅長分析復雜的、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)可以更快地識別網(wǎng)絡中潛在的風險活動。

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，可以識別當代企業(yè)可能經(jīng)常遇到的潛在網(wǎng)絡安全危險。

在高級分析和基于機器學習的算法的幫助下，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)有效地檢測各種網(wǎng)絡攻擊。

由于通過分析收集到的相關見解，組織將受益于快速識別能力,從而產(chǎn)生非常精確的有效反應。

這些特性將顯著減少嚴重危及組織安全態(tài)勢的安全事件的影響。

人工智能威脅情報平臺

利用人工智能威脅情報系統(tǒng)的潛力是許多現(xiàn)代企業(yè)使用的一種策略。

在通過機器學習算法利用大數(shù)據(jù)分析，可以在重大損害發(fā)生之前準確發(fā)現(xiàn)攻擊媒介或惡意軟件等多方面的系統(tǒng)威脅，并進行預防。

創(chuàng)建這些高級結(jié)構(gòu)是為了改進現(xiàn)有組織過程之間的交互，簡化安全框架。它們?yōu)橥{分析提供關鍵信息，并經(jīng)常更新知識庫，以保持與不斷變化的網(wǎng)絡安全環(huán)境的兼容性。

由于人工智能解決方案的出現(xiàn)，威脅檢測領域發(fā)生了變化。得益于機器學習、自然語言處理和深度學習算法，企業(yè)可以以前所未有的速度和精度識別危險并采取行動。通過使用威脅情報平臺，將人工智能與SIEM系統(tǒng)集成，進一步完善組織安全系統(tǒng)。

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