[ad_1]
Trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo) đang thay đổi cách thức hoạt động của nhiều ngành công nghiệp khác nhau và an ninh mạng cũng không ngoại lệ. Qua nhiều năm, Mối đe dọa mạng phức tạp và thường xuyên, đồng thời nhu cầu về các biện pháp bảo mật thích ứng, tiên tiến đang lớn hơn bao giờ hết. trí tuệ nhân tạo Và Học máy (ML) cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tăng cường phòng thủ an ninh mạng, nhưng chúng cũng mang đến những thách thức và rủi ro mới.
Bài viết này xem xét cách AI wisẽ tác động đến an ninh mạng, nêu bật ý nghĩa của nó đối với các hệ thống Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM).
Những thách thức chính mà an ninh mạng phải đối mặt hiện nay
Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó một tổ chức đang phải đối mặt với một cuộc tấn công mạng phức tạp, đa chiều và AI đang Tôiđược đưa vào Các thành phần kiến trúc SIEM. Điều này sẽ giúp các biện pháp an ninh truyền thống chống lại mối đe dọa một cách hiệu quả vì AI-driven hệ thống có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, xác định các mối đe dọa và bắt đầu các biện pháp phòng thủ gần như ngay lập tức.
Hệ thống CNTT ở xa về mặt địa lý
Các tổ chức hiện đại thường hoạt động trên nhiều khu vực, khiến việc theo dõi thủ công các sự cố bảo mật trở nên phức tạp và kém hiệu quả. Khoảng cách xa khiến việc giám sát và điều phối các nỗ lực an ninh mạng trở nên phức tạp vì cơ sở hạ tầng và cấu hình mạng có thể cản trở việc quản lý sự cố hiệu quả.
Săn lùng mối đe dọa thủ công
Các phương pháp săn lùng mối đe dọa truyền thống tốn nhiều thời gian và chi phí, thường dẫn đến phản hồi chậm trễ và các cuộc tấn công bị bỏ qua.
Bản chất phản ứng của an ninh mạng
Nhiều chiến lược an ninh mạng phản ứng với các sự cố thường xuyên hơn sau khi chúng xảy ra. Dự đoán và chiến thuậtcybe klingCác mối đe dọa là một thách thức lớn đối với các chuyên gia bảo mật.
Kỹ thuật né tránh hacker
Tội phạm mạng tiếp tụcphát triển mạnh mẽp kỹ thuật mới để tránh bị phát hiện. Họ che giấu danh tính và vị trí của mình bằng các công cụ như Mạng riêng ảo (VPN), máy chủ proxy và trình duyệt Tor.
AI và an ninh mạng
An ninh mạng là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI. Theo báo cáo của Norton, chi phí toàn cầu cho một lần khôi phục dữ liệu điển hình là 3,86 triệu USD và các tổ chức mất trung bình 196 ngày để khôi phục. Vì vậy, Đầu tư vào AI có thể giảm các chi phí và thời gian phục hồi này bằng cách tăng cường khả năng phát hiện và ứng phó mối đe dọa.
AI, Học máy và trí thông minh về mối đe dọa có thể nhận dạngxác định các mô hình và dự đoán các mối đe dọa trong tương lai. Ngoài ra, AI và ML có thể phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.t thtốc độ ánh sángđảm bảo các tổ chức cho phép các mối đe dọa.
Săn lùng mối đe dọa
Các kỹ thuật bảo mật truyền thống phụ thuộc rất nhiều vàoN dấu hiệu hoặc dấu hiệu thỏa hiệp để xác định các mối đe dọa. Thủ thuật này thường không hiệu quả đối với các mối đe dọa đã biết và chỉ có thể chứng minh khả năng phát hiện mối đe dọa đối với khoảng 90% mối đe dọa. AI có thể cải thiện khả năng săn lùng mối đe dọa tới 95% bằng cách tích hợp phân tích hành vi, cho phép phát hiện các mối đe dọa chưa biết trước đó.
Để công việc này có hiệu quảely, người dùng nên kết hợp cả công cụ giải pháp truyền thống và AI như Stellar Cyber. Điều này có thể mang lại tỷ lệ phát hiện 100% và giảm nguy cơ sai sót.
Quản lý lỗ hổng
Số lượng lỗ hổng được báo cáoS tăng nhanh, với hơn 20.362 lỗ hổng mới được báo cáo chỉ trong năm 2019, tăng 17,8% so với năm 2018. Các phương pháp quản lý lỗ hổng truyền thống thường chờ lỗ hổng được khai thác trước khi hành động.
Với các kỹ thuật AI và máy học như Phân tích hành vi người dùng và sự kiện (UEBA), các tổ chức có thể giúp giải quyết vấn đề này bằng cách xác định những điểm bất thường mà họ có thể gặp phải.ừ chỉ ra một cuộc tấn công zero-day. Cách tiếp cận chủ động này giúp bảo vệ các tổ chức khỏi các mối đe dọa ngay cả trước khi các lỗ hổng được báo cáo và vá chính thức.
Các trung tâm dữ liệu
AI có thể tối ưu hóa và giám sát các quy trình quan trọng của trung tâm dữ liệu, chẳng hạn như mức tiêu thụ điện năng, làm mát và sử dụng băng thông. Khả năng giám sát liên tục của nó prtrứngide hiểu biết sâu sắc về cách cải thiện hiệu quả và tính bảo mật của hoạt động của trung tâm dữ liệu.
Ngoài ra, AI còn có thể cảnh báo người dùng khi nào cần sửa chữa, bảo trì thiết bị phần cứng. Những cảnh báo này cho phép người dùng chịu trách nhiệm trước khi thiết bị gặp sự cố. Ví dụ, Google báo cáo đã giảm 40% chi phí làm mát và giảm 15% mức tiêu thụ điện năng sau khi triển khai AI trong trung tâm dữ liệu của họ. Những cải tiến này không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn góp phần tạo ra cơ sở hạ tầng an toàn và linh hoạt hơn.
An ninh mạng
Mạng truyền thốngecCác nhiệm vụ tối ưu tốn nhiều thời gian, chẳng hạn như tạo chính sách bảo mật và tìm hiểu cấu trúc liên kết mạng. Cả hai đều dễ mắc lỗi. AI có thể đơn giản hóa các quy trình này bằng cách tìm hiểu các mẫu lưu lượng truy cập mạng và đề xuất các nhóm chức năng của khối lượng công việc và chính sách bảo mật.
‘ Chính sách‘Schính sách bảo mật xác định kết nối mạng nào là hợp pháp và kết nối mạng nào cần kiểm tra thêm để phát hiện hoạt động độc hại tiềm ẩn. Những chính sách này rất cần thiết để thực thi mô hình không tin cậy. Tuy nhiên, việc tạo và duy trì các chính sách này là một thách thức do số lượng mạng quá lớn.
‘ Địa hình’ Nhiều tổ chức thiếu quy ước đặt tên nhất quán cho các ứng dụng và khối lượng công việc. Điều này buộc các nhóm bảo mật phải dành nhiều thời gian để xác định khối lượng công việc nào thuộc về các ứng dụng cụ thể.
Những hạn chế và hạn chế của việc sử dụng AI cho an ninh mạng
Mặc dù AI có những lợi ích tốt nhưng vẫn còn những hạn chế để nó trở thành một công cụ bảo mật phổ biến:
Nguồn lực chuyên sâu
Các tổ chức sẽ cần đầu tư vào sức mạnh tính toán, bộ nhớ, dữ liệu và duy trì hệ thống AI. Không phải tất cả các cơ quanizCác quốc gia có đủ nguồn lực để hỗ trợ các yêu cầu này, điều này có thể hạn chế việc áp dụng các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI.
Yêu cầu về tập dữ liệu
Các mô hình AI cần bộ dữ liệu lớn, đa dạng để học hiệu quảy. Các nhóm bảo mật phải thu thập dữ liệu rộng rãi về mã độc, phần mềm độc hại và các điểm bất thường. Không phải tất cả các tổ chức đều có thểN có được và bảo mật các bộ dữ liệu này, và hơn nữa, nó có thể tốn thời gian và chi phí.
Việc sử dụng AI mang tính đối nghịch
Tội phạm mạng cũng có thể sử dụng AI để tăng cường các cuộc tấn công của chúng. Họ cố gắng nghiên cứu các công cụ AI hiện có và phát triển phần mềm độc hại cũng như các chiến thuật tinh vi hơn để vượt qua các hệ thống truyền thống hoặc thậm chí là các hệ thống phòng thủ do AI điều khiển.
Làm mờ thần kinh
Fuzzing là một quá trình bao gồm tthiết kế phần mềm với số lượng lớn dữ liệu đầu vào ngẫu nhiênMột để xác định các lỗ hổng. Làm mờ thần kinh sử dụng AI để tăng tốc quá trình này, có khả năngđãđiểm yếu nhanh hơn. Tuy nhiên, kẻ tấn công cũng có thể sử dụng kỹ thuật này để xác định và khai thác lỗ hổng trong hệ thống mục tiêu. mạng sao Tôisa công cụ giải pháp có thể được sử dụng để bảo mật mã phần mềm hệ thống truyền thống, khiến nó khó bị khai thác.
Chống lại các cuộc tấn công mạng AI bằng An ninh mạng do AI cung cấp
Củng cố hệ thống
Các công cụ phân tích mã được hỗ trợ bởi AI có thể quét mã phần mềm để xác định lỗi, các biện pháp thực hành không an toàn và các lỗ hổng tiềm ẩn. Bằng cách phát hiện sớm những vấn đề này trong quá trình phát triển, các tổ chức có thể giải quyết các rủi ro bảo mật làtrước khi họ bị bóc lột.
Ngoài ra, thử nghiệm thâm nhập do AI cung cấp có thể mô phỏng các cuộc tấn công mạng, phát hiện các lỗ hổng và tăng cường khả năng phòng thủ.
Cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa
Phát hiện bất thường do AI điều khiển, phân tích dựa trên hành vi và phân tích hành vi người dùng đóng vai trò quan trọng trong việc xác địnhg và giảm thiểu các mối đe dọa mạng. Những công cụ này so sánh thực tế-dữ liệu thời gian dựa trên đường cơ sở lịch sử để phát hiện unusuluôn hoạt độngity. Ví dụkiểm tra gói sâu có thể phân tích lưu lượng mạng ở mức chi tiết, giúp các tổ chức xác địnhd trả lời xâm nhập hiệu quả hơn.
Phản ứng sự cố nhanh hơn
AI có thể cải thiện khả năng ứng phó sự cố bằng cách phân tích mức độ nghiêm trọng, tác động và bối cảnh của sự cố bảo mật. Tự động hóa việc phân tích các sự kiện bảo mật sẽ cho phép các nhóm bảo mật ưu tiên các nỗ lực ứng phó và ftập trung vào most quan trọng thứ balúc đầu. AI cũng có thể giúp tổ chức điều tra mối đe dọa bằng cách phân tích dữ liệu đo từ xa và cung cấp thông tin chi tiết về nguyên nhân.
Phần kết luận
AI được thiết lập để thay đổi an ninh mạng bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức và người dùng để tăng cường mối đe dọavàquản lý phản hồi, phản hồi và bảo mật. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI trong an ninh mạng là con dao hai lưỡi. Vào một giờMỘTd, nó có thể xác định các mô hình và sự bất thường hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Mặt khác, tội phạm mạng có thể khai thác công nghệ này để phát triển nhiều tính năng phức tạp hơn.stcác cuộc tấn công bằng băng.
Bài AI sẽ tác động đến an ninh mạng như thế nào và ý nghĩa của nó đối với SIEM xuất hiện đầu tiên trên Datafloq.
[ad_2]
Source link