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人工智能是安全的優(yōu)秀防線

人工智能
現(xiàn)在隨著遠(yuǎn)程辦公,無人管理的個人設(shè)備--包括家庭物聯(lián)網(wǎng)和家庭電腦--有數(shù)千種選擇可以隱藏起來。以前在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)上可見的威脅已經(jīng)變得無所遁形,它們躲在家庭網(wǎng)絡(luò)中,伺機(jī)發(fā)動攻擊。

隨著2021年的到來,我們已經(jīng)習(xí)慣了新的工作方式和新的工作環(huán)境。許多人可能還采用居家辦公的方式工作,采用數(shù)字通信方法進(jìn)行項目協(xié)作和討論。我們的雇主已經(jīng)開發(fā)出敏捷的方法,為員工配備合適的工具,以便有效和靈活地工作,遠(yuǎn)程工作已成為業(yè)務(wù)預(yù)算和員工招聘決定的長期考慮因素。

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這種轉(zhuǎn)變不太可能改變。我們可能會在2021年回到辦公室,但不會回到標(biāo)準(zhǔn)的5天工作周。報告顯示,許多組織正在計劃采用混合方式,給員工更多選擇。遠(yuǎn)程工作在這里是永恒的,隨之而來的是,安全和安全獲得了更大的意義。

這種變化的一個影響是安全運營中心(SOC)處理的警報的可視性和數(shù)量。以前該團(tuán)隊處理的是辦公地點內(nèi)的數(shù)據(jù)中心,這意味著威脅的藏身之處有限。現(xiàn)在隨著遠(yuǎn)程辦公,無人管理的個人設(shè)備--包括家庭物聯(lián)網(wǎng)和家庭電腦--有數(shù)千種選擇可以隱藏起來。以前在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)上可見的威脅已經(jīng)變得無所遁形,它們躲在家庭網(wǎng)絡(luò)中,伺機(jī)發(fā)動攻擊。

自動化幫助解決警報過載和疲勞問題

自動化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該是任何現(xiàn)代SOC的雷達(dá)。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)犯罪分子已經(jīng)在利用這些技術(shù)在這個廣泛的新表面發(fā)起有效的攻擊。在這種情況下,安全分析師也應(yīng)該利用這些相同的技術(shù)來幫助保護(hù)他們的組織,并保證數(shù)據(jù)和用戶的安全。

安全分析師每天都會收到成千上萬的警報,現(xiàn)在有這么多的遠(yuǎn)程工作人員,這些警報可能來自成千上萬的地點。許多人會是良性的,但團(tuán)隊必須保持完整的可見性,以防錯過嚴(yán)重的威脅。這項工作是重復(fù)性的,可能會導(dǎo)致分析師疲勞或錯誤。以下是自動化可以提供幫助的方法。

  • 對警報進(jìn)行分析和標(biāo)記。如果數(shù)據(jù)是 "好的 "或 "壞的",現(xiàn)有的規(guī)則會應(yīng)用自動化操作來允許或拒絕信息。對于任何其他警報,數(shù)據(jù)被標(biāo)記為 "未知",并報告給分析師進(jìn)行進(jìn)一步分析,這意味著團(tuán)隊現(xiàn)在正在處理更多的有效警報和更少的誤報。
  • 當(dāng)警報被標(biāo)記為不良時,必須快速激活并應(yīng)用幾個動作。這些行動可能包括刪除電子郵件中的附件,隔離設(shè)備,甚至關(guān)閉部分網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行補救。安全自動化規(guī)則可以用來執(zhí)行這些行動,可以完全自動化,也可以由分析人員點擊按鈕。

因此,從幾個例子可以看出,自動化如何幫助現(xiàn)代SOC早期檢測和補救威脅,以及減少安全團(tuán)隊的工作量。然而,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)呢?直到最近,這些都是流行語,但當(dāng)適當(dāng)?shù)貞?yīng)用到環(huán)境中時,這些技術(shù)成為分析的關(guān)鍵推動力,有助于提高團(tuán)隊效率,并使網(wǎng)絡(luò)安全快速、一致和準(zhǔn)確。

使用人工智能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能

人工智能將處理數(shù)以百萬計的威脅數(shù)據(jù)的輸出與現(xiàn)有的環(huán)境信息相結(jié)合,包括網(wǎng)絡(luò)信息、進(jìn)入載體、使用的協(xié)議,甚至進(jìn)行云分析,以了解威脅是新的還是以前在其他環(huán)境中看到的。這些數(shù)據(jù)為安全工程師提供了有價值的背景信息,而以前這些信息需要人工努力和時間來提取。檢測時間縮短,因為人工智能會比人類更快地看到網(wǎng)絡(luò)中的變化,收集相關(guān)數(shù)據(jù)并向團(tuán)隊提供積極的警報。響應(yīng)時間得到改善,因為工程師不必從深入分析發(fā)生的事情開始。他們立即與可操作的數(shù)據(jù)一起工作,并使用這些數(shù)據(jù)來創(chuàng)建補救計劃。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)了解網(wǎng)絡(luò),提高團(tuán)隊效率

將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)與人工智能結(jié)合使用,意味著可以對工具進(jìn)行訓(xùn)練,以便更好地處理數(shù)據(jù),ML系統(tǒng)將能夠提出改進(jìn)建議。ML可以評估在網(wǎng)絡(luò)上看到的行為,發(fā)現(xiàn)可能超出正常模式的行為,并向團(tuán)隊提出建議提醒,并在問題成為威脅之前捕捉到問題,這些問題可能包括異常的網(wǎng)絡(luò)端口使用、DNS操縱或潛在的流量風(fēng)暴。這不僅提高了安全團(tuán)隊的效率,而且ML將利用數(shù)據(jù)逐步增加情報,成為一種更有效的技術(shù),使之成為網(wǎng)絡(luò)安全的雙贏!

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: ITPUB
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