的一项调查显示,约80%的电信高管表示,他们相信他们的组织没有AI不能妥善应对网络攻击。更重要的是,69%的高管同意他们将无法回复没有人工智能在他们一边。gydF4y2Ba
人工智能的安全特权,我们应该给什么?gydF4y2Ba
马丁银行|gydF4y2Ba怎么gydF4y2Ba
技术编织进入我们的生活,而且,我们变得越容易受到攻击。这就是为什么网络安全越来越关注在几乎每一个行业,从零售到医疗和超越。与此同时,网络攻击越来越复杂,所以是带出来的人。gydF4y2Ba
我们需要帮助,这一点很清楚。信息技术(IT)和网络安全领域转向人工智能(AI)和机器学习解决方案补偿和优化他们的一些责任。gydF4y2Ba
在调查中,一些gydF4y2Ba80%的电信执行官gydF4y2Ba表示,他们相信他们的组织没有AI不能妥善应对网络攻击。更重要的是,69%的高管同意他们将无法回复没有人工智能在他们一边。gydF4y2Ba
毫无疑问这技术是强大的和不断增长的更有效的每天在各种各样的非常重要的任务。但有限制我们允许人工智能应该做什么?我们的安全特权应该被委托人工智能?gydF4y2Ba
安全自动化安全是什么?是什么不?gydF4y2Ba
人工智能是一个很好的工具,协助在威胁检测、网络分析和监控,用户身份验证、模式识别、和各种各样的其他安全相关的任务。AI也释放了安全专家关注的更微妙的或关键任务的操作,通常包括机械和重复的工作。gydF4y2Ba
周围gydF4y2Ba51%的企业gydF4y2Ba威胁检测主要依靠人工智能,紧随其后的是安全预测。gydF4y2Ba
但是并不是所有应该自动化时安全。仍然有需要关键人类决策的任务,如共享网络安全信息,管理和员工的培训,坚持合规,待了解新变化或规则。gydF4y2Ba
更微妙的安排的安全解决方案也应该由人类。一个例子是用户身份验证和访问控制。自动化应该能够检测潜在威胁,立刻屏蔽保护网络和系统,和锁定的网络。不应该结束它,然而。gydF4y2Ba
信息,包括受影响的用户的细节,应该传递给人类分析师谁有最终决定权在如何进行或者改变什么。如果用户是合法的和标记为邪恶的通过是一个误会吗?他们会错过整个一天的工作或更糟的是,根据需要多长时间有人来识别与系统发生了什么。有这种东西太警惕,特别是当背后的算法和系统网络安全平台是由人类设计的。gydF4y2Ba
此外,这些技术并不总是训练发现异常的裂缝或处理其他类型的安全问题。物理安全是一个例子,自动化效果最好,当结合人类观察和反应,随着强劲设计物理障碍。gydF4y2Ba
自动安全门,尤其是限制和机密地点,非常可靠,和一些已经测试了gydF4y2Ba超过200000次gydF4y2Ba持续的责任。格栅和盖茨保留多余的政党,允许授权人员访问一个属性。这就是为什么他们仍然是最重要的一个物理安全措施依赖于今天。gydF4y2Ba
然而,几乎所有的最安全的地点包括人类守卫那些盖茨作为额外预防措施和威慑。这正是时应该如何利用人工智能网络安全在企业级别。gydF4y2Ba
门系统可以分析员工和供应商ID徽章和做出的决定提供。但它是所有数据,由算法。人类的警卫驻扎附近可以帮助确保系统没有被利用或错误的决策基于错误的逻辑。gydF4y2Ba
这项技术是非常有效的和有效的在它所做的,但每隔一段时间,总需要人类的元素作为一个备份,无论是实体前提还是数字的严格。gydF4y2Ba
的安全特权AI应该给予什么?gydF4y2Ba
人工智能应该问题不是什么特权,而是人类分析师应该由什么特权。自动化的技术是有效的阳光下的一切,但它没有更复杂的决策的能力,即使有大量搜集的数据筛选和行动。gydF4y2Ba
AI显著:gydF4y2Ba
生物特征身份验证和访问控制。gydF4y2Ba
探测威胁和潜在的攻击向量。gydF4y2Ba
针对cyber-events采取立即行动。gydF4y2Ba
学习新威胁的概要文件,通过自然语言处理(NLP)向量。gydF4y2Ba
获得有条件的访问点。gydF4y2Ba
病毒、恶意软件、ransomware和恶意代码识别。gydF4y2Ba
大多数技术的局限性源于缺乏系统资源和计算能力,或缺乏定义和实现算法,规则和定义。设计的人工智能gydF4y2Ba还显示各种偏见gydF4y2Ba经常模仿他们的创造者,把松散的数据集。gydF4y2Ba
所有的承诺,人工智能还不是一个成熟的技术,不应被视为一个安全,即使是最适合的任务,像上述命名。gydF4y2Ba
积极的信息安全,网络安全的重要性gydF4y2Ba
外卖是AI可以是一个令人难以置信的强大的网络安全工具。当涉及到实时监视、威胁检测和立即采取行动,今天没有平等的技术。人工智能安全解决方案可以反应更快,比任何人类可以更好的精度。缺陷来自之外定义的参数异常事件的数据驱动的解决方案。gydF4y2Ba
它突出的重要性有一个信息安全团队,无论是内部或外包。他们可以提供有价值的人工智能工具的支持,特别是在响应的二次审查。gydF4y2Ba
甚至人类的监督可以减少人工智能的帮助。麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员创造了一种数据驱动的解决方案,与PatternEx的帮助下,gydF4y2Ba叫AI2gydF4y2Ba。它预测网络攻击精度高达85%使用连续输入从人类专家。gydF4y2Ba
建立正确的支持系统gydF4y2Ba
论点与其说是应该如何部署或杠杆,AI和更多关于建立基础。技术越来越复杂的日常,尤其是实时分析的帮助下,机器学习,边缘计算解决方案。它可以做几乎任何威胁检测和连续分析用户身份验证和条件的管理权限。gydF4y2Ba
在受访者中,gydF4y2Ba62%的企业gydF4y2Ba已经采用和实施人工智能为网络安全其全部潜力,或仍在探索附加用例。只有21%的企业没有计划将人工智能。gydF4y2Ba
有更多的理由让AI特权在网络安全。关键是一个平衡精确的自动化系统和更微妙的人工输入。gydF4y2Ba
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