Avatud korporaatide andmeidetööd, mis kasutab tootuleva intellektuaalne tehnoloogia, mis automaatselt tunnustab, analüüsib ja vastutasuutumiseks eesmärkidega
Särgi digitalistikas meenutades organisatsioonid vastavad kasvavalt täpselt tervistamise ja eesthoidamise cyberühenduste eesmärkidega. AI uhendusdetektsiooni ja eesthoidamise süsteemid on revolutsioon, mis kasutab avatud tehnoloogia ja tootuleva intellektuaalne tehnoloogia, mis tunnustab ja eesthoidab potentsiaalselt ohu uhendus. Systeemid hoiavad kontsentriliselt reaalses ajal teabeid, analüüsivad käitumise mudeleid ja automaatne vastutasuutumine, andes organisatsioonile kogu laia piiri tervistamise eest.
AI uhendusdetektsiooni süsteemide avatud tehnoloogiaga on nende võimetus õnnestada uute tüüpi uhendustega. Täiskirjeldus- ja piirdatumise-based turvalisusrahastused on sageli eesmärkidel ohustatud, ette nähtamat tüüpi uhendusi ei saa detektatsiooniks. Sõltuvalt sellest, et AI süsteemid kasutavad avatud tehnoloogia ja tootuleva intellektuaalne tehnoloogia, mis tunnustab anomaliid ja eelislikku käitumist, võivad neid uute uhenduste detektatsiooniks. Systeemid hoiavad suurtes kogusega andmeid eri allikadest, et luua üldsehoidlikku vaade organisatsiooni turvalisusest.
AI uhendusdetektsiooni ja eesthoidamise süsteemi implementatsioon on strategiline sissetulek organisatsiooni turvalisuseks. Systeemid ei vaid suurendavad tervistamist cyberühenduste eesmärkidega, vaid suurendavad kahtlaseid tehtud töid turvalisuskomiteedega automaatseks ja annavad korrektsi kohtu- ja otsustamiseks. Systeemid on võimelised analüüsima miljoonia tehtud tehti reaalses ajal, eristama tõrget ega hüvitajat, ja automaatne vastutasuutumine.
Uuen tootuleva intellektuaalne süsteem uhendustega detektatsioon ja eesthoidamiseks on mitu tähtavat komponendi, mis koos teevad üldsehoidlikku turvalisusrahastust. Aluseks on varieeruv andmeid kogumine eri allikadest, mis on analüüsitud reaalses ajal tootuleva intellektuaalne tehnoloogia, mis tunnustab käitumise mudeleid ja ohustavad potentsiaalselt uhendus. Systeem on kasutav supervood ja avatud õnnestamistega tehnoloogia, mis loodab korrektsed mõned, mis tunnustavad normaalse käitumise ja detektatsiooni anomaliid. Käitumisanalüüs võimaldab süsteemi identifitsseerida kompleksne uhendus- ja APT-sihtimiskavandite. Automaatne vastutasuutumine on siin süsteemiga, mis teeb reaalses ajal vastutasuutumise, mis kujundab turvalisust, kus on isolatsioon korruptsionist ja aktiveerimine turvalisusvastaste mõõtud.
Uhkuse vähendamine
Esimene keel on seotud detalliseeritud analüüsiga organisatsiooni tänaastavas turvalusinfrastruktuuri, kriteeriumide identifikaat ja spetsifiline vajadus AI ohustamisesti süsteemide identifikaat.
Treening ja optimiseerimine AI modellide
AI süsteem kontrollib jatkuvasti kogu süsteemi ja kasutajate käitlust netikokkoonas, et detektatsioonilahendusega saada esimese faasi uhkuseid. Süsteem analüüsib faili vajumiseid, failisüsteemi muutuja ja netikommunikatsiooni. Kui ebasõbralikku käitlust detekteerib, võidakse automaatliku isolatsiooniga potentsiaalselt ohustatud süsteemide eristamiseks ja uhkuseid levitamiseks netikokkoonas estata.
Turvalusopereid vähendav kulus
6 months after implementation
Yearly
AI ohustusavastamise süsteem kasutab avanceerdatud masinliku õhtlusõhjelga analüüsima suuria hulka andmeid realaegu. Traditsiooniliste lahenditega võrdses, mis ehitavad endale ette määratud tähised ja reeglid, on AI süsteem võimalikult õhtrahaliselt õgelda. Systeem analüüsib normaalseid verkkosöötme kujude ja saab tunnistada potentsiaalne ohustus, mis võivad olla turvalisusjuhtumiga. Systeemi kasutab koostamist ühest või mitmest tehnoloogiatootesüsteemist, mis sisaldavad superveenistatud õhtrahaliselt õgeldavat õhtlusõhjelga.
AI ohustusavastamise süsteemi implementatsiooni annab mitu tähtsust. Esimene ja tärkeim on turvalisusjuhtumide detektsioonivajadus, kus süsteem võib tunnistada ohustusi realaegu, haridavat enne, et neid ohustusi ei saata viga teha. Teine tähtsas on automaatne vastuväärus, kus süsteem võib automaatselt vastata detekteeritud ohustustele, vähendades turvalisusjuhtumide töövajadust ja lühendades vastuvääruseid. Tees on ka tehnoloogia autonoomsus, mis võimaldab süsteemi kontrollida ja hüvitada enda ehitatud reegleid.
AI süsteem on võimeline detekteerima suur kogus cyberohustusi, mis sisaldavad malware, ransomware, phishing, DDoS rünnakuid, APT (avantgarde kehiste ohustused) ja sissepäevahoidja ohustused. Detektsiooni accuracy on tavaliselt üle 95% teistel ohustuste kujudega ja üle 85% uude, enne teadaolematu ohustuse kujuga.
Effektiivne töödamine on vajalik hoida kõrg-tasemeliselt kvalitatsiooni andmeinfrastraatür, mis annab süsteemile nõudlikku andmeid kogustamiseks kõiki relevantseid allvee. Töödama on ka tase komputatsioonivajadus suur hulga andmeid realaegu analüüsima - tavaliselt kasutades koosvahel on-premise ja cloud-töötlemise vahendit.
AI ohustusavastamise süsteemi integratsioon on kompleksne process, mis algab analüüsiga esistest turvalisusarhitektuurist. Systeem integreerib tavaliselt SIEM (Turvalisuse ja juhtumiteenistus) lahendit, kaaspuhasteid, IDS/IPS süsteeme ja punktliiklusohustamise plaadid. Standard API-i interface ja protokollid on kasutatud andme vahetamiseks. Tähtsas osa on konfigureerimine reegleid automaatse vastuvääruse vastu ja loomine töödusvõrgu, mis koosab teiste turvalisusprotseduuridega.
Peamised hädad on korrektselt süsteemi konfigureerimine, mis vähendab false positives ja säilitab korrektne detektsioonivajadus. Teine hädast on hoida kvalitatsiooni andmeid, mis on vajalikud süsteemi treeninguks - palgud on sageli puudutamata teadaolematu turvalisusjuhtumide kohta.
Korrektselt konfigureerimine detektsiooni reegleid ja tase vajadusi on tähtsas. Systeemi peab esmasciljaks teostama monitoringi moodi, kus andmeid kogustamiseks kogutakse normaalseid ärides ja detektsiooni algoritmide parandamist.
Süsteemi regulaarne uuendamine on tähtsas, et teha uued tähised ja reeglid. Peab teostama regulaarne audits ja testid detektsiooni efektiivsuse kohta, mis sisaldavad simuleeritavaid rünnakuid. Süsteemi peab regulaarne parandus kasvamiseks ja uuendamiseks, mis annab süsteemile uute tähisede ja reeglite parandamist.
Süsteemi efektiivsust võid mõõta mitu tähtsust. Klavi kui MTTD (Mean Time To Detect) ja MTTR (Mean Time To Respond) on tähtsas. Teine tähtsas on false positives ja neid taseid suhteleva suurus. ROI võid mõõta kasvust, mis annavad kulusse turvalisusjuhtumide vähendamist, vähemalt tekevaid ärides ja lühendatud vastuvääruseid.
Tuleviku suunas on suur autonoomsus ja tase ohustusanalüüs. Lahendite vahetus kasutab sügavat õhtrahaliselt õgeldavat algoritmide paremaks teadmiseliseks aruannete haldamiseks. Tasemeliselt on tuleviku suunas integreerimine cloud turvalisusega ja protektsiooniga ühe kogusel kodulehel.
Uurime koos, kuidas saab tehisintellekt teie protsesse revolutsioneerida.