Derzeit befinden wir uns in einem kritischen Moment großer Veränderungen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) revolutionieren die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, kommunizieren und Geschäfte erledigen. Diese Innovationen werden Unternehmen dabei helfen, agiler zu werden, ihre Kunden besser zu bedienen und auf beispiellose Bedrohungen zu reagieren.
Künstliche Intelligenz nimmt in unserer Branche weiter zu – laut Statista wird der weltweite Markt für KI in der Cybersicherheit bis 2027 voraussichtlich fast 47 Milliarden US-Dollar erreichen. Das Interesse an dieser Technologie wird mit der Entwicklung neuer Innovationen weiter zunehmen.
Während Organisationen auf der ganzen Welt Lösungen einführen, die KI am besten nutzen, und damit ihre Herangehensweise an die Sicherheit grundlegend verändern, stellt sich die entscheidende Frage, wie dieser Zustand des KI-gesteuerten Nirvana erreicht werden kann. Dies erfordert eine zunehmende Abkehr von fragmentierten und isolierten Tools, um das wahre Potenzial der Daten auszuschöpfen.
Die „3cs“ der Daten bilden die Grundlage für leistungsstarke künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Neben den offensichtlichen Vorteilen einer vereinfachten Verwaltung ist ein weiteres Merkmal integrierter Tools die Möglichkeit, KI im Sicherheits-, Netzwerk- und User Experience-Management zu nutzen und ML, alle aus demselben Datensee. Damit ein Unternehmen jedoch sein volles Potenzial ausschöpfen kann, muss es sich an drei Datenprinzipien halten:
• Vollständige Daten. Alle Daten, die Sie zur Lösung des Problems benötigen. Datenelemente aus Sicherheit, Netzwerk und Betrieb müssen an einem zentralen Ort gesammelt werden.
• Konsistente Daten. Format, Struktur und Beschriftung der Daten sollten über alle erfassten Elemente hinweg konstant bleiben. Etwaige Abweichungen können sich negativ auf die Datenqualität und die Ergebnisse auswirken.
•Korrekte Daten. Sie sollten uneingeschränktes Vertrauen in die Daten haben, damit auch die Ergebnisse vertrauenswürdig sind. Die Art und Weise, wie Daten erfasst und aggregiert werden, muss für alle Datenquellen, die einen Data Lake bereitstellen, gleich sein.
Die solide Grundlage dafür, dass künstliche Intelligenz die Cybersicherheit grundlegend verändern kann, sind diese wichtigen Datenprinzipien. Unternehmen können diese Auswirkungen auf drei verschiedene Arten erkennen:
1) Neuerfindung des IT-Betriebs
Wie wir alle wissen, sind die Kernteams des IT-Betriebs von heute, darunter Security Operations Center (SOCs) und Network Operations Centers (NOCs), überarbeitet und unterbesetzt. Täglich erhalten Betriebsteams Zehntausende Warnungen und Ereignisse, von denen nur wenige von Bedeutung sind und die meisten davon nur Rauschen darstellen. Bei der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen müssen Betriebsanalysten diese Warnungen derzeit jedoch manuell überprüfen, um sicherzustellen, dass keine echten Bedrohungen übersehen werden. Obwohl diese Aktivität zeitaufwändig ist und von Sicherheits- und Netzwerkexperten einen erheblichen Zeitaufwand erfordert, sind die Ergebnisse selten.
Durch die Einführung von AIOps kann eine umfassende Transparenz und Automatisierung im gesamten Netzwerk automatisiert werden, die alle Benutzer, Zweige und Anwendungen abdeckt. Mit dieser neuen KI-gesteuerten Umgebung können Warnungen oder Ereignisse innerhalb von Minuten mit größeren Datenpunkten verknüpft werden, um effektivere Lösungen zu erzielen. Dies bedeutet, dass AIOps dabei helfen kann, die relevantesten Warnungen zu extrahieren, sodass sich Teams auf die Lösung echter Probleme konzentrieren können, anstatt dass jemand Tausende bedeutungsloser Warnungen durchforstet.
2) Unbekannte Bedrohungen aufdecken
Mit fortschreitender Technologie entwickeln sich Cybersicherheitstools parallel zu den Tools, die Bedrohungsakteuren zur Verfügung stehen. Die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz kann dabei helfen, Anzeichen von bösartigem Verhalten oder Vorgängen zu erkennen, die durch „unbekannte“ oder unsichtbare Varianten hervorgerufen werden, anders als alles, was Menschen tun. Maschinen sind sehr gut darin, große Mengen an Warnungen zu sichten, indem sie Tausende von Datenpunkten scannen, um Anomalien zu lokalisieren, und ständig hyperspezifische Details über eine Organisation lernen, um die Technologie besser in die Lage zu versetzen, neue Anomalien zu erkennen, sobald sie auftreten. Sobald Bedrohungen erkannt werden, können Unternehmen diese proaktiv klassifizieren und eindämmen, bevor sie zu einem echten Problem werden.
3) Verbessern Sie die Benutzererfahrung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann den Druck auf Sicherheits- und Netzwerkteams verringern und Endbenutzern helfen, frustrierende Probleme leicht zu überwinden. Die Behebung von Zugriffs- und Leistungsproblemen war schon immer eine mühsame und zeitaufwändige Aufgabe. Wenn die Benutzererfahrung durch diesen Sicherheitsprozess beeinträchtigt wird, führt dies oft dazu, dass sie frustriert sind und sich dafür entscheiden, die Sicherheit zu umgehen, um das Problem schnell zu lösen. In diesem Fall sind Organisationen anfällig für Angriffe, da die Akteure Benutzerfehler ausnutzen können, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Durch die proaktive Lösung von Problemen, mit denen Benutzer konfrontiert sind, ist KI in der Lage, das digitale Erlebnis des Endbenutzers autonom zu verwalten. Letztendlich bietet dies den Benutzern ein sauberes und positives Erlebnis, während die Sicherheit gewahrt bleibt.
Künstliche Intelligenz hat die Fähigkeit, jeden Aspekt unseres Lebens zu beeinflussen, z. B. bei der Entstehung zu helfen, Krankheitsrisiken voranzutreiben und vorherzusagen. Und während wir beginnen, diese neue Innovation in unseren Organisationen zu implementieren, beginnen wir zu erkennen, dass KI einen ebenso tiefgreifenden Einfluss auf die Sicherheit und den Netzwerkbetrieb haben wird und letztendlich darauf, wie eine Einzelperson oder ein Geschäftsteam die Technologie erlebt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDrei Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Cybersicherheit und das Benutzererlebnis verändert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
