การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับภัยคุกคามจากภายใน

—

ภัยคุกคามจากข้อมูลภายในทำให้เกิดความเสี่ยงอย่างมากต่อองค์กรทุกขนาดและทุกอุตสาหกรรม ภัยคุกคามเหล่านี้อาจมาจากพนักงาน ผู้รับเหมา หรือคู่ค้าที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แต่นำไปใช้ในทางที่ผิดเพื่อวัตถุประสงค์ที่เป็นอันตราย มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม เช่น ไฟร์วอลล์และซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัส มักไม่เพียงพอในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามจากวงใน

เนื่องจาก การจัดการความเสี่ยงจากข้อมูลภายในได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ องค์กรต่างๆ หันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มากขึ้นเพื่อตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามเหล่านี้

ภัยคุกคามจากภายในคืออะไร

ภัยคุกคามจากภายในเป็นการจงใจหรือ การละเมิดความปลอดภัยโดยไม่ได้ตั้งใจเกิดจากบุคคลที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงระบบหรือข้อมูลขององค์กร ภัยคุกคามจากวงในมีได้หลายรูปแบบ รวมถึงการขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การก่อวินาศกรรมระบบ และการขโมยทรัพย์สินทางปัญญา ความเสียหายที่เกิดจากภัยคุกคามจากวงในอาจมีนัยสำคัญ ส่งผลให้เกิดการสูญเสียทางการเงิน ชื่อเสียงเสียหาย และหนี้สินทางกฎหมาย

—

เหตุใดจึงต้องใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับและตอบโต้ภัยคุกคามจากวงใน

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

องค์กรสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยระบุภัยคุกคามภายในที่อาจเกิดขึ้นด้วยตนเองได้ยาก อัลกอริทึม AI และ ML สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้องค์กรสามารถระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้แบบเรียลไทม์

การจดจำรูปแบบ

AI และ ML อัลกอริทึมสามารถจดจำรูปแบบและความผิดปกติในข้อมูลที่อาจบ่งบอกถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถระบุภัยคุกคามภายในที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อป้องกัน

การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

อัลกอริทึม AI และ ML สามารถตรวจสอบระบบและ ข้อมูลสำหรับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ลดความเสี่ยงของการโจมตีจากวงใน

ความสามารถในการปรับตัว

อัลกอริทึม AI และ ML สามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับภูมิทัศน์ของภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลง ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นใน ตรวจจับภัยคุกคามภายในใหม่และที่กำลังพัฒนา

ประสิทธิภาพสูง

อัลกอริทึม AI และ ML ทำให้กระบวนการด้วยตนเองจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยมีเวลาโฟกัสกับงานที่สำคัญมากขึ้นและ ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย

วิธีใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับและตอบโต้ภัยคุกคามจากข้อมูลภายใน

องค์กรควรระบุกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับ AI และ ML ก่อนใน โปรแกรมการจัดการภัยคุกคามภายในของพวกเขา ซึ่งอาจรวมถึงการระบุการกรองข้อมูล การตรวจจับพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ผิดปกติ หรือการตรวจสอบระบบเซ็นเซอร์เพื่อหาความผิดปกติ

การรวบรวมข้อมูลผ่านเครื่องมือที่เหมาะสม

องค์กรต้องรวบรวมและ จัดระเบียบข้อมูลที่จำเป็นสำหรับอัลกอริธึม AI และ ML เพื่อประมวลผลและระบุภัยคุกคามจากวงใน มีโซลูชัน AI และ ML มากมายสำหรับการจัดการภัยคุกคามจากภายใน และองค์กรต่างๆ ควรเลือกเครื่องมือที่ตรงกับความต้องการและงบประมาณของตนมากที่สุด

การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

ควรใช้อัลกอริทึม AI และ ML เพื่อตรวจสอบระบบและข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถระบุและตอบสนองได้อย่างทันท่วงที

ใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์

แม้ว่า อัลกอริทึม AI และ ML เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง อาจดีกว่านี้ องค์กรต้องรวมเอาความเชี่ยวชาญของมนุษย์ไว้ในโปรแกรมการจัดการภัยคุกคามภายในเพื่อตรวจสอบและตอบสนองต่อการแจ้งเตือนที่สร้างโดยอัลกอริทึม AI และ ML

นอกจากนี้ องค์กรควรตรวจสอบและปรับปรุงโปรแกรมการจัดการภัยคุกคามภายในอย่างสม่ำเสมอ รวมถึงการใช้ AI และ ML อัลกอริทึมซึ่งช่วยให้แน่ใจว่าโปรแกรมตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามจากภายในได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามจากภายใน

การตรวจจับล่วงหน้า

อัลกอริทึม AI และ ML สามารถตรวจจับภัยคุกคามภายในที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ลดความเสี่ยงของความเสียหายและช่วยให้องค์กรสามารถใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อป้องกันได้

ปรับปรุงความแม่นยำและ ประสิทธิภาพ

อัลกอริทึม AI และ ML มีความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคามจากภายในมากกว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของผลบวกและลบที่ผิดพลาด อัลกอริทึม AI และ ML ทำให้กระบวนการแบบแมนนวลหลายขั้นตอนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญมีอิสระในการมุ่งเน้นไปที่โครงการใหม่อื่นๆ

โดยสรุป

การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในการจัดการความเสี่ยงจากภายในเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความปลอดภัยให้กับองค์กรจาก คนวงในที่เป็นอันตราย เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์และระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ลดความเสี่ยงของความเสียหายจากการโจมตีจากภายใน

โซลูชันความปลอดภัย SaaS อัตโนมัติช่วยให้องค์กรสามารถใช้เทคโนโลยี AI และ ML ล่าสุดโดยไม่ต้องลงทุนจำนวนมากใน โครงสร้างพื้นฐานหรือบุคลากร นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยมีเวลาโฟกัสกับงานที่สำคัญและตรวจสอบระบบและข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI และ ML และการใช้โซลูชันความปลอดภัยของ SaaS องค์กรต่างๆ จะสามารถป้องกันตนเองจากบุคคลภายในที่เป็นอันตรายได้ดีขึ้น และรับประกันว่า ความปลอดภัยและการรักษาความลับของข้อมูล