忽略炒作:人工智能 (AI) 現在可以改善您的安全狀況。
長期以來，我們一直在等待人工智能為網絡安全帶來好處。除了 ChatGPT 之外，AI 幾十年來一直是一個時冷時熱的話題，在未能兌現所有這些承諾後，有時會出現過度炒作的承諾，有時則會遭到憤世嫉俗的拒絕。難怪很多安全領導者都很謹慎。然而，儘管存在疑慮，人工智能正在幫助改善當今的網絡安全，並將越來越多地提供實質性的安全優勢和挑戰。
強大的安全態勢需要智能
創建強大的安全態勢涉及三個關鍵要素:
綜合測量。了解外部和內部威脅、風險行為和信號。實施預防措施。
為了實現這些目標，收集所有相關數據並利用大數據技術對其進行管理、編排和理解非常重要。
如今，為了有效地分析和應用數據，我們需要人和機器生成的智能。根據 維基百科 中的定義，智力是“感知或推斷的能力信息，並將其保留為 知識應用於環境或上下文中的適應性行為。”
人類智能對安全分析師的擴展具有挑戰性。此外，隨著數據的複雜性不斷增加，分析師需要需要數年時間才能培養的高級技能和專業知識，而這是一個供不應求的人才庫。
因此，人工智能是擴展網絡安全的實用解決方案。借助可靠的 AI 系統，公司可以減少對數據和安全領域專家的依賴。
AI 可以改善組織整體安全態勢的 4 大用例
使用 AI 提高企業安全性的四種方法包括:
高級威脅檢測。AI 可以幫助識別傳統基於規則的方法難以檢測到的信號，例如危險或異常行為和測量。信號處理。對信號的理解可以使它們變得有意義和可操作:關聯、豐富和評估任何潛在的暴露和威脅。風險建模將所有信號和來自大量數據的情況可以更好地理解潛在風險。清晰的風險陳述。語言和機器學習模型 (LLM) 可以促進有效及時地將風險信息及其背景傳達給更廣泛的人 觀眾。
人工智能算法準備好迎接黃金時間了嗎?
人工智能算法的質量取決於訓練數據。您如何確保 AI 模型符合預期，並且不會因產生更多誤報而加劇警報疲勞?
多年來，AI 系統取得了重大進步，並非所有系統都需要監督學習技巧。無監督系統，例如異常檢測，在安全應用中很常用並且備受追捧。例如，異常檢測可以顯著降低誤報率。
此外，在標準機構的支持下，例如 MITRE 維護著不斷演變的威脅態勢的本體論，因此在沒有“訓練數據”的情況下開發高度複雜的人工智能係統是可行的。
網絡安全的人工智能解決方案今天正在發揮作用，例如 Netenrich 的 Resolution Intelligence Cloud。這些解決方案在不受炒作影響的情況下不斷改進，應該成為任何網絡安全團隊武器庫的一部分。
Praveen Hebbagodi 是 Netenrich 的首席技術官.