PIG DATA

Эволюция искусственного интеллекта - надежная защита от высокоуровневых хрякерских атак.

Хакеры и кибервзломы становятся все более распространенными в последние годы.

В результате не только каждая компания должна тратить целое состояние на защиту своих данных и активов, но и почти каждый гражданин мира в какой-то момент подвергался опасности стать жертвой взлома.

Это может показаться непреодолимой проблемой, но это не обязательно! Последние тенденции кибербезопасности показывают, что внедрение искусственного интеллекта приводит к гораздо более высоким показателям успеха в предотвращении хакерских атак.

Как ИИ улучшает кибербезопасность и защищает нас

Будущее кибербезопасности очень перспективно. Мы уже видим решения для обеспечения безопасности на основе искусственного интеллекта, которые помогают нам защитить наши данные от хакеров и других киберпреступников.

С помощью ИИ мы можем предсказать следующую атаку и принять превентивные меры до того, как она произойдет. Это поможет нам сэкономить время и деньги, а также избежать потенциальных рисков, связанных с возможной хакерской атакой. Есть много отраслей, которые извлекают выгоду из решений кибербезопасности ИИ.

Например, решения для кибербезопасности на основе ИИ уже используются для предотвращения мошенничества и защиты от кражи личных данных, но масштабы влияния ИИ на безопасность огромны.

ИИ находится на переднем крае этой борьбы со взломом, и он работает, постоянно анализируя новые уязвимости кибербезопасности, чтобы точно определить любые потенциальные угрозы или нарушения до того, как они произойдут!

В будущем ИИ сможет сканировать вредоносные программы в режиме реального времени, предупреждая пользователей о потенциальных угрозах до того, как будет нанесен какой-либо ущерб. Этот тип технологии также поможет «расследователям взлома» выследить хакеров, укравших данные.

Как кибербезопасность может извлечь выгоду из внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения?

ИИ и машинное обучение дают компьютерам возможность учиться без явного программирования. Сила машинного обучения позволила ряду компаний создавать продукты для кибербезопасности, которые являются более точными и быстрыми, чем традиционные методы.

Первым применением машинного обучения в кибербезопасности было обнаружение вредоносных файлов. По мере того как кибератаки становятся все более изощренными, влияние ИИ и машинного обучения на кибербезопасность можно наблюдать в их способности быстро адаптироваться к изменяющимся угрозам и в снижении необходимости ручного анализа журналов данных.

Одним из первых продуктов, использующих машинное обучение, был Malwarebytes. Malwarebytes использует машинное обучение для выявления конкретных типов вредоносных программ, таких как программы-вымогатели WannaCry и Petya. Еще одним продуктом, использующим машинное обучение, является система Symantec DeepSight Threat Prevention.

Например, DeepSight использует машинное обучение для обнаружения изменений в поведении и идентификации вредоносных файлов. Если вы хотите узнать больше о машинном обучении или о том, как стать качественным инженером по машинному обучению, есть ряд курсов и книг по этому вопросу. В качестве примера — «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» Орельена Жерона.

Приложения ИИ в кибербезопасности для корпоративных клиентов

Кибербезопасность становится серьезной проблемой для организаций, особенно для предприятий. С ростом числа кибератак для организаций становится все более важным предпринимать активные шаги для своей защиты. Существует множество способов использования ИИ для защиты организации от кибератак. Один из способов — использовать решения для кибербезопасности на основе искусственного интеллекта. Э

ти решения помогают обнаруживать и предотвращать кибератаки путем постоянного мониторинга сетей и центров обработки данных на предмет любых аномалий или необычной активности. Они также обеспечивают защиту от программ-вымогателей и других вредоносных программ, которые могут проникнуть в систему организации и вызвать хаос. Если вы считаете, что стали жертвой кибератаки, вы можете использовать бесплатній контрольный список реагирования на программы-вымогатели, чтобы ограничить ущерб!

Еще один способ, которым ИИ можно использовать для защиты организации от кибератак, — использовать его в качестве брандмауэра между Интернетом и центром обработки данных или сетью компании. Это можно сделать, установив Changeing the Face of Cyber Security with Deep Learning and AI.

В прошлом кибербезопасность была относительно простой задачей. Хакер должен был угадать пароль человека, а затем взломать его учетную запись. Сегодня ландшафт кибербезопасности намного сложнее, поскольку злоумышленники используют машинное обучение и ИИ для автоматизации атак.

Проблема в том, что человеческий мозг не успевает за скоростью, с которой хакеры создают новые типы атак. Именно здесь пригодятся искусственный интеллект и глубокое обучение, поскольку они могут анализировать данные из различных источников, чтобы прогнозировать новые типы атак. Киберпредотвращение является важной частью кибербезопасности. Для обеспечения кибербезопасности рекомендуется использовать передовые системы обнаружения угроз и реагирования.

Ограничения использования ИИ и машинного обучения для ресурсов кибербезопасности Чтобы создавать и поддерживать системы ИИ, предприятия должны вкладывать значительное количество времени и денег в такие ресурсы, как вычислительная мощность, память и данные. Наборы данных Модели ИИ обучаются с использованием обучающих наборов данных. Команды безопасности должны получить доступ к широкому спектру наборов данных, содержащих вредоносные коды, вредоносные коды и аномалии.

У некоторых предприятий просто нет ресурсов или времени для сбора всех этих точных наборов данных. Хакеры Злоумышленники тестируют и улучшают свое вредоносное ПО, чтобы сделать его устойчивым к инструментам безопасности на основе ИИ. Хакеры используют существующие инструменты искусственного интеллекта для разработки более сложных атак и проникновения в традиционные системы безопасности.

Нейронный фаззинг

Фаззинг — это процесс тестирования больших объемов случайных входных данных в программном обеспечении с целью поиска недостатков. Нейронный фаззинг использует искусственный интеллект для быстрой проверки большого количества случайных входных данных. С другой стороны, у фаззинга есть и положительная сторона.

Хакеры могут узнать о недостатках целевой системы, собирая информацию с помощью нейронных сетей. Microsoft создала метод использования этого подхода для улучшения своего программного обеспечения, что привело к созданию более безопасного кода, который труднее использовать

разработка, ИИ, кибератака, безопасность
183 просмотра

0 комментариев
Последние

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет
PIG DATA
Community о Хрюшах, событиях, технологиях и IT. Создан для людей и маленьких Хрюшек.