Avatud AI-süsteem detektsiooni ja ebaselgivamise toimmees, automaatne kaitstus äärmiste data ja intellektuaalise propertee seermeid
Tootmikumääratus on tänase digitala era esimenekses riskiks modernes ettevõttes. Kütteb suure kogus äärmiste data ja intellektuaalise propertee digitaalses muudel, on kaasni selleid efektiivse kaitstuse kompleksus kasvab. Perustava turvalisusjärjestused ei ennetä enam suuresti taktiikadega võitlase, kes kasutab edasi arendatud tehnikaid saada äärmiste ettevõttemaardiaegu infot.
Tootmikumääratus on kogu uus võimalus korporatiivses andmevigilantses. Sisemel analüüsiks suure kogus datai, tunnustab ebaselgivamistöidest tekkonud anomaliat ja automaatne vastul on potentsiaalne turvalisusuhend. See kasutab edasi arendatud masinõrga määrutluste algoritmide, mis kontinuuevad parandamist ja adapteerumist uute tüüpi ebaselgivamismäärudega.
Implementeerimine AI-süsteemi korporatiivses andmevigilantses on strategiline säästus ettevõttes. Sisemel analüüsiks suure kogus datai, protektsioon äärmiste infot, ja see toetab ettevõtte edukas positsioon. See kombineerib avatud andmeanalüysiga automaatne turvalisusprotokollid, vähendades inimene osa kriitilises turvalisustöös ja annes kontinuuevaid 24/7 prototsepte.
Modern AI-süsteem detektsiooni ebaselgivamise on mitu ühendatud komponenti, mis koosneva robuste turvalisusviisumist loovad. Sisemel analüüsiks suure kogus datai, käitluse ja kasutajate käitluse. Sisemel analüysi kasutab kasvamise algoritmide tekkonud normaalsustamist, mis loovad normaalseid käitluste määrutusi kila kasutaja ja detekteerib edaspidi ebaselgivamist. Sisemel analüysi sisaldab datai liikumise analüysi module, mis vigastab ebaselgivamistöidest tekkonud datai liikumist korporatiivses infrastruktuuris ja automaatne blokeerib ebaselgivamist. AI-põhine vajutuskontroll adapteerub kasutaja käitluse konteksti ja riskiprofile kohaselt, ning kogu tegevus on registreeritud turvalisusloogis kasvamise algoritmidega.
AI süsteem kaitseb sensitiivset andmeid tootmiskesku, sisaldades allikasjärgu, tehnilise dokumentatsiooni ja prototüüpide suundumised. Süsteemi vigastab repoihite abil vajadusel andmeid, detektsioneerib epäloomulikke andmed alluma ja automaatiliselt blokeerab ehtesed. Kavandamise analüüs abiellab potentsiaalne sissevaimu uhkumite loomist, samas automaatne andme klassifikaatsioon on vajadusel kaitseks erinevate dokumeenti taseid.
Esimene fase sisaldab detaalise analüüs eksistuva turvalisusinfrastruktuuri, kriteeritavat andmeid ja süsteeme, mis vajavad suuremat turvalisustasemed. Auditi on praeguneliselt turvalisuse processide ja uue AI süsteemi specifilise eelduste määratamist. See sisaldab ka riskeerimist ja kaitseprioriteetin määratamist.
Selle etapisel on AI süsteemi implementatsiooni korraldud, mis sisaldab eksisteeruvate IT infrastruktuuri integreerimist. Algselt detektiivparametreid määratamist, turvalisusseadmete definitsiooni ja normaalseid käitumise profiileid loomist. Systeem on parandatud organisatsiooni erilisele vajadusele.
Siseneb süsteem intensiivse testimise ajal kõik funktsioonid, sisaldades simuleeritud turvalisusjuhtumeid. Süsteemi on kohandletud vähendama hüveleid samas tervelt detektiroima realneid uhendeid. Turvalisuse personali treening on käigul.
12 kuud
Aastas
Implementatsiooni jälgi
Süsteem kasutab seeriumi analüüsmeetodeid vähendama huvitavaid uhende. Alus on avatud käitlusteanalüüs, mis loodab üldiselt profiile normaalsetest käitustest kila kasutaja ja süsteemi kohta. Sellest profiilist sisaldavad üsuaegu tööaega, data tüübi, kommunikatsiooni mudeleid ja teised parameeterid. AI algoritmide siirdab igas käitust aruandeelisena riski punkti. Süsteem võttaas ka kasutatud ajalugu, tänapäevne kontekst ja erinevate sündmuste vaheliseid seoste. Töödusõhtulevi võimaldab süsteemi kontinuueval refiniirimiseks detektatsiooni mehhanismide kohal kasutatavat feedbacki.
Ülesehittega uhendeid avastamise tase on 95% või suurem, sest süsteem kasutab avatud käitlusteanalüysi ja masinlikku õhtrahvust. Süsteemi kasutab mitme detektatsiooni meetodi, millest üldiselt on rahvusvaheliseks standardiks: sõnumi analüüs, punktide monitorimine, käitlusteanalüsis ja tarkvarasüsteemide monitorimine. Tarkvarasüsteemi õhtrahvust võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti. Süsteemi kontinuueval õhtrahvust kohal on ka tarkvarasüsteemide monitorimise võimalus.
Personaldatae hoidumist süsteemi saavutab mitme tasemelise anonümiseerimise süsteemi ja striktne vajumäärus. Kõik monitoritud andmed on automaatselt anonümiatud enne analüysi. Süsteem hoidab tuvastamata tehtud tööduseid, mis seotuvad ettepanekuga, ja tööduseid on automaatselt kustutatud. Avatud käitlusteanalüsi võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Süsteemi implementatsioon vajab moderna netikordust ja toetust avatud monitorimise ja liiklusanalüysi eesmärkidel. Päevamõisted vajadus on keskendliku registri süsteemiga, mis võimaldab agentide üldiselt deplooiimist punktidele. Süsteemi vajab eraldi serveri või klasteri andmeprosessimiseks ja tarkvarasüsteemi käigile. Töödusõhtulevi võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Normaalne käitluste analüsi süsteemi saavutab 2-4 nädalit sõnumi andmevahemikus organisatsiooni suuruse ja andmetasandite hoidumise suurus. Töödusõhtulevi võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Süsteem võimeline on lahk sõnumi uhendeid ettepanekuga, sotsiaalne manipulatsioon, malware ja sissepäevahoidja uhendid. Süsteemi võimaldab hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Integreerimiseks süsteemi saavutab standardiseeritud API interfaceid ja toetust üldiselt standardiseeritud protokollide eesmärkidel. Süsteemi võimaldab integreerimist SIEM süsteemiga, firewallsiga, identiteedi-ja tootlusõhtulevi süsteemiga, antivirus süsteemiga ja DLP süsteemiga. Modulaarne arhitektuur võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Süsteemi võimaldab võimsaid automaatne vastuväärused detektatsiooniks, mis ulatuvad sõnumi andmevahemikust üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti. Sõnumi andmevahemiku vajumäärus on üldiselt sõnumi andmevahemiku vajumäärusega samavärildine.
Süsteemi võimaldab lahk kompensatsiooni reguleeruvate eesmärkidega kohal üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Süsteemi on sõnumi andmevahemiku skalaaline kasvamiseks organisatsiooni vajadustega. Mikroserviid süsteemi võimaldab üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti. Distribueeritud andmeprosessimise võimaldab süsteemi hoida üldiselt suurem aruandeelisena riski punkti.
Uurime koos, kuidas saab tehisintellekt teie protsesse revolutsioneerida.