Rumah > Peranti teknologi > AI > Bagaimana kecerdasan buatan mengubah keselamatan siber

Bagaimana kecerdasan buatan mengubah keselamatan siber

王林
Lepaskan: 2023-05-17 11:37:06
ke hadapan
1278 orang telah melayarinya

Memandangkan kecerdasan buatan (AI) semakin digunakan secara meluas, ia sedang mencari jalan ke dalam keselamatan siber. Organisasi global dijangka membelanjakan $22.4 bilion untuk penyelesaian AI untuk keselamatan siber tahun ini, menurut penyelidikan daripada Pasaran dan Pasaran.

Bagaimana kecerdasan buatan mengubah keselamatan siber

Usama Amin baru-baru ini menulis artikel hebat tentang faedah AI dalam keselamatan siber. Kami ingin merangkumi beberapa faedah yang paling khusus.

Banyak kajian kes telah menunjukkan faedah menggunakan kecerdasan buatan untuk keselamatan siber. Mei lalu, sebuah universiti teknologi Afrika menggunakan kecerdasan buatan untuk menghalang penggodam daripada melanggar rangkaiannya dan memasang perisian hasad PrivateLoader. Universiti ini mempunyai kecerdasan buatan yang dilatih untuk mengenal pasti aktiviti rangkaian dan menentukan sama ada terdapat kecenderungan. Jika tidak penggodam mungkin berjaya.

Banyak organisasi, termasuk perniagaan pemantauan kredit terbaik, pembangun tapak web dan banyak lagi, baru-baru ini mula memanfaatkan penyelesaian dikuasakan AI untuk melindungi diri mereka daripada penjenayah siber. Artikel ini akan memperincikan beberapa cara kecerdasan buatan adalah penting untuk keselamatan siber.

Kecerdasan buatan (AI) ialah teknologi yang berkembang pesat dengan keupayaan pemprosesan dan analisis yang berkuasa yang mengubah semua lapisan masyarakat. Keselamatan rangkaian melibatkan banyak bidang, termasuk kerahsiaan data, pengesahan identiti, pengesanan pencerobohan, dll., dan AI memainkan peranan yang semakin penting dalam aspek ini. Berikut akan memperkenalkan cara AI mengubah keselamatan rangkaian.

Pertama, AI boleh meningkatkan privasi data. Pada masa lalu, perusahaan menggunakan kaedah kriptografi tradisional untuk melindungi data. Walau bagaimanapun, pendekatan ini adalah statik dan tidak boleh menyesuaikan diri dengan ancaman yang semakin meningkat. AI boleh mengenal pasti tingkah laku yang tidak normal dan menghalang data daripada dicuri. Melalui algoritma pembelajaran mesin, AI boleh terus belajar dan meramalkan tingkah laku penyerang, memberikan perlindungan yang lebih baik untuk keselamatan rangkaian.

Kedua, AI boleh meningkatkan pengesahan ID. AI boleh mengenal pasti tingkah laku yang tidak normal dan mengesan tingkah laku yang tidak dibenarkan dengan mempelajari corak tingkah laku pekerja biasa. Melalui pendekatan ini, AI boleh mengesan dan menghalang akses tanpa kebenaran dan pelanggaran identiti dengan segera, dengan itu melindungi keselamatan rangkaian.

Akhir sekali, AI boleh meningkatkan pengesanan pencerobohan. Sistem pengesanan pencerobohan berasaskan AI boleh menemui dan mengenal pasti potensi ancaman secara proaktif melalui analisis data dan corak tingkah laku rangkaian pembelajaran. Ini boleh mengurangkan positif palsu dan meningkatkan keselamatan rangkaian.

Ringkasnya, pembangunan AI telah memberi kesan yang mendalam terhadap keselamatan rangkaian. Kami percaya bahawa AI akan terus memainkan peranan yang lebih penting dalam bidang keselamatan rangkaian dalam masa terdekat.

Mengenal pasti Ancaman Tidak Diketahui

Salah satu faedah paling penting kecerdasan buatan untuk keselamatan siber ialah ia membantu mengesan ancaman. Satu tinjauan mendapati bahawa 51% perniagaan menggunakan kecerdasan buatan untuk tujuan ini.

Kecerdasan buatan (AI) ialah sumber yang berkuasa untuk mendedahkan risiko keselamatan siber yang belum ditemui sebelum ini. Sistem AI mampu menganalisis sejumlah besar data dengan cepat dan tepat, membolehkan mereka mengesan corak dan anomali yang mungkin menunjukkan ancaman. Sebagai contoh, AI boleh digunakan untuk mengimbas e-mel untuk mengesan perisian hasad atau memerhatikan trafik rangkaian untuk sebarang kelakuan luar biasa. Log sistem juga boleh menemui tanda-tanda bahawa sistem anda telah terjejas. AI boleh memeriksa log ini untuk mengenal pasti kemungkinan serangan siber.

Kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk menemui bentuk perisian hasad atau kod hasad yang tidak kelihatan sebelum ini. Terima kasih kepada algoritma pembelajaran mesin baharu yang memanfaatkan data sejarah daripada sistem, sistem AI boleh menyesuaikan kaedah pengesanan mereka untuk mengesan ancaman yang muncul. Oleh itu, mereka adalah sumber yang tidak ternilai dalam memerangi jenayah siber dan bentuk keganasan dalam talian yang lain.

Pengurusan Kerentanan

Sistem berasaskan Kecerdasan Buatan (AI) memberi impak yang ketara dalam ruang pengurusan kerentanan. Menguruskan kelemahan rangkaian adalah bahagian penting dalam mana-mana strategi keselamatan yang komprehensif. Kerentanan ialah lubang dalam pertahanan anda yang boleh dieksploitasi oleh penggodam. Sistem berasaskan kecerdasan buatan (AI) boleh mengenal pasti kelemahan ini dengan cepat, membolehkan anda mengambil langkah pencegahan untuk melindungi data dan rangkaian anda. Kecerdasan buatan (AI) boleh menyaring sejumlah besar data lebih cepat daripada manusia, mendedahkan corak dan arah aliran yang tidak akan disedari.

Ini membantu mengenal pasti kelemahan keselamatan dengan cepat dan seterusnya melaksanakan penyelesaian. Selain itu, sistem dipacu AI boleh memperoleh pengetahuan daripada kesilapan lalu, meningkatkan keupayaan pengesanan kerentanan dari semasa ke semasa. Ini bermakna apabila teknologi berkembang, perniagaan boleh memperoleh manfaat keselamatan yang lebih besar dan perlindungan yang dipertingkatkan terhadap ancaman baharu dari semasa ke semasa.

AI belajar lebih banyak dari semasa ke semasa

Sistem dengan kecerdasan buatan (AI) direka untuk menjadi lebih mahir dengan pengalaman dan lebih berkebolehan untuk Mengenal pasti dan membetulkan ralat serta menggunakan strategi baharu. Pembelajaran mesin ialah teknik yang digunakan oleh sistem kecerdasan buatan untuk memperoleh pengetahuan melalui proses memeriksa data, mengenal pasti corak di dalamnya, dan kemudian membuat kesimpulan hasil masa depan berdasarkan maklumat tersebut. Memandangkan mereka terdedah kepada lebih banyak maklumat, sistem AI mungkin menjadi lebih baik dalam pengecaman dan ramalan corak.

AI yang dilatih dalam rekod perubatan berpotensi untuk mendiagnosis keadaan dengan tepat dan membuat prognosis yang tepat untuk pesakit individu, seperti cara sistem AI yang dilatih mengenai data kewangan boleh meramalkan harga saham dengan tepat atau mengesan transaksi penipuan. Jika AI diberi peluang untuk belajar daripada tindakannya sendiri, ia secara beransur-ansur boleh menjadi lebih cekap dari semasa ke semasa.

Kurangkan proses berulang

Menggunakan AI untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman siber dalam masa nyata boleh mengurangkan kerentanan syarikat terhadap serangan ini dengan ketara. Satu cara AI mencapai ini adalah dengan menghapuskan langkah-langkah yang sebelum ini diperlukan. Pendekatan tradisional terhadap keselamatan siber adalah sangat tidak berkesan kerana banyak tugas dilakukan secara manual atau mempunyai automasi terhad. Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan bentuk kecerdasan buatan lain memungkinkan untuk mengautomasikan pelbagai tugasan berkaitan keselamatan manual atau separa manual sebelum ini.

Jika kita melakukan ini, kita boleh menilai potensi bahaya dengan lebih cepat dan mengurangkan masa yang dihabiskan untuk aktiviti yang tidak perlu. Gunakan penyelesaian berasaskan AI untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman, membantu menghapuskan tugas yang tidak perlu. Perniagaan boleh meramalkan serangan dan bertindak balas dengan cepat dengan bantuan AI. Ini bermakna lebih sedikit masa dibelanjakan untuk menyiasat dan bertindak balas terhadap ancaman siber secara manual, dan lebih sedikit positif palsu berlaku hasil daripada penyiasatan tersebut. Secara keseluruhannya, AI membantu mereka yang bekerja dalam keselamatan siber mengurangkan kerja yang tidak perlu, membebaskan sumber untuk tugas yang lebih penting.

Ramalan Risiko

Kecerdasan buatan (AI) sedang merevolusikan bidang keselamatan siber dengan menyediakan alat ramalan risiko yang baharu dan berkuasa kepada organisasi. Algoritma AI boleh mengesan corak dalam set data yang besar, menganalisisnya untuk mengenal pasti potensi ancaman, dan kemudian memberi amaran kepada pasukan keselamatan untuk mengambil tindakan. AI juga boleh membantu mengautomasikan banyak tugas manual yang membosankan yang berkaitan dengan keselamatan siber, seperti memantau rangkaian untuk aktiviti yang mencurigakan. Dengan bantuan AI, pasukan keselamatan boleh mengenal pasti risiko dengan pantas dan bertindak balas dengan sewajarnya untuk melindungi data organisasi daripada pelakon yang berniat jahat. Satu contoh bagaimana kecerdasan buatan mengubah keselamatan siber adalah dalam bidang ramalan risiko.

Algoritma kecerdasan buatan boleh digunakan untuk menganalisis data sejarah yang berkaitan dengan ancaman siber dan membangunkan model yang meramalkan ancaman masa depan berdasarkan tingkah laku masa lalu. Ini membolehkan pasukan keselamatan bersedia secara proaktif untuk kemungkinan serangan sebelum ia berlaku, dan bukannya hanya bertindak balas selepas serangan telah berlaku. Selain itu, sistem berasaskan AI mampu memberikan ramalan yang lebih tepat berbanding manusia kerana mereka mampu memproses sejumlah besar data dengan cepat dan tepat. Akibatnya, organisasi boleh memanfaatkan analitik ramalan dikuasakan AI dengan lebih baik untuk melindungi diri mereka daripada ancaman siber.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan mengubah keselamatan siber. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan