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四個(gè)不斷發(fā)展的智能網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)*域
數(shù)字連接的激增和更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅已使人們更加需要智能網(wǎng)絡(luò)安全。智能網(wǎng)絡(luò)安全是*種邏輯上的反應(yīng),它試圖通過(guò)減少因經(jīng)常依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)安全技能短缺和數(shù)據(jù)安全管理的行政負(fù)擔(dān)而對(duì)手工流程的依賴(lài)而造成的安全漏洞來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn)。
盡管面臨挑戰(zhàn),但有望減少對(duì)人類(lèi)的依賴(lài)并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全能力。眾多不斷發(fā)展的認(rèn)知技術(shù)可以幫助我們?cè)鰪?qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全性,并應(yīng)對(duì)日益惡意和破壞性的網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)。
人工智能(AI): Gartner將AI描述為“*種通常通過(guò)學(xué)習(xí),得出自己的結(jié)論,似乎理解復(fù)雜的內(nèi)容,與人進(jìn)行自然對(duì)話(huà),增強(qiáng)人類(lèi)的認(rèn)知表現(xiàn)或替代人類(lèi)來(lái)模仿人類(lèi)表現(xiàn)的技術(shù)。執(zhí)行非常規(guī)任務(wù)。” 現(xiàn)在,具有AI的計(jì)算機(jī)的*些基本活動(dòng)旨在:學(xué)習(xí)計(jì)劃;和解決問(wèn)題。
使用AI和ML的計(jì)算系統(tǒng)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)變得越來(lái)越普遍和至關(guān)重要,并且已成為公共和私營(yíng)部門(mén)中網(wǎng)絡(luò)安全研究開(kāi)發(fā)和投資的主要重點(diǎn)*域。在減輕網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面,發(fā)現(xiàn),分類(lèi)和綜合數(shù)據(jù)無(wú)疑是優(yōu)勢(shì)。整體而言,人工智能技術(shù)可用于幫助防御日益復(fù)雜和惡意的惡意軟件,勒索軟件和社會(huì)工程學(xué)攻擊。人工智能還沒(méi)有感知力(但是),但是在預(yù)測(cè)和緩解網(wǎng)絡(luò)攻擊方面,人工智能的認(rèn)知自主性可能存在未來(lái)。
機(jī)器學(xué)習(xí): 從根本上講,它涉及使計(jì)算機(jī)無(wú)需編程即可運(yùn)行。它通常與AI結(jié)合使用,可以看作是預(yù)測(cè)分析的快速自動(dòng)化。機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供*快的方法來(lái)識(shí)別新的網(wǎng)絡(luò)攻擊, 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,并將該信息推送到端點(diǎn)安全平臺(tái)。
AI和ML 當(dāng)然 可以為網(wǎng)絡(luò)安全提供重要組成部分的*域是威脅情報(bào)。它可用于 監(jiān)視和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常,并在沒(méi)有已知特征的情況下識(shí)別新威脅。它也可以用來(lái)關(guān)聯(lián)來(lái)自孤島的數(shù)據(jù),以了解攻擊的性質(zhì)并評(píng)估網(wǎng)絡(luò)漏洞和風(fēng)險(xiǎn)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)交叉檢查多個(gè)碎片數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性來(lái)幫助身份管理。
自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò):自動(dòng)化允許水平掃描和監(jiān)視網(wǎng)絡(luò),這些網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)報(bào)告偏差和異常情況。它允許自動(dòng)更新防御框架層(網(wǎng)絡(luò),有效負(fù)載,端點(diǎn),防火墻和防病毒)以及用于網(wǎng)絡(luò)安全的診斷和取證分析。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都可以成為核心組件,并支持自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。
AI和ML可以支持的*域之*是機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA),該功能允許與任何IT應(yīng)用程序或網(wǎng)站進(jìn)行自動(dòng)集成以執(zhí)行復(fù)雜的基于規(guī)則的工作(例如文書(shū)流程或交易)。而且,AI和ML通過(guò)在單個(gè)界面下集成編排流程,自動(dòng)化,事件管理和協(xié)作,可視化和報(bào)告,可以促進(jìn)安全編排自動(dòng)化和響應(yīng)(SOAR)產(chǎn)品。SOAR還可以為安全運(yùn)營(yíng)中心(SoC)員工提供*種更快,更準(zhǔn)確的方式來(lái)處理由網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)生成的大量數(shù)據(jù),并幫助識(shí)別和補(bǔ)救可能即將發(fā)生或正在發(fā)生的攻擊。
Rally Ventures的合伙人,RSA的前董事長(zhǎng)Art Coviello總結(jié)了自動(dòng)化對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的價(jià)值;“發(fā)生了太多的事情-太多的數(shù)據(jù),太多的攻擊者,太多的防御面無(wú)法防御-如果沒(méi)有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)所具備的自動(dòng)化功能,您就不會(huì)為能夠捍衛(wèi)自己,”(
超*計(jì)算: Seymour Cray通常被稱(chēng)為“超*計(jì)算之父”,他的公司Cray Computing仍然是該行業(yè)的推動(dòng)力。超*計(jì)算機(jī)與大型計(jì)算機(jī)的區(qū)別在于其巨大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量和強(qiáng)大的計(jì)算能力。超*計(jì)算機(jī)是未來(lái)自動(dòng)化的引擎。美國(guó)國(guó)*科學(xué)院在其“超*計(jì)算的未來(lái)”研究中設(shè)想,對(duì)超*計(jì)算的投資是非常有益的,并且在國(guó)*安全和科學(xué)發(fā)現(xiàn)中起著至關(guān)重要的作用。
在網(wǎng)絡(luò)安全中,超*計(jì)算是有希望的。麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室研究員杰里米·開(kāi)普納(Jeremy Kepner)指出,“通過(guò)建立準(zhǔn)確的正常背景網(wǎng)絡(luò)流量模型可以大大提高檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)威脅的能力,”分析師可以將他們正在研究的互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)與這些模型進(jìn)行比較,以將異常行為浮出水面。更容易。
這種類(lèi)型的功能在DARPA贊助的*次會(huì)議上得到了證明,超*計(jì)算機(jī)沒(méi)有人類(lèi),暴露給計(jì)算機(jī)能夠檢測(cè)并快速修復(fù)威脅的錯(cuò)誤。
人為因素的謬誤*直是網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。隨著我們更加沉浸于與更大的網(wǎng)絡(luò)攻擊面相聯(lián)系的數(shù)字互連性(即物聯(lián)網(wǎng)智能城市的遠(yuǎn)程工作)中,情況可能會(huì)變得越來(lái)越多。
智能網(wǎng)絡(luò)安全在識(shí)別,過(guò)濾,消除和補(bǔ)救網(wǎng)絡(luò)威脅方面可以發(fā)揮巨大的作用。通過(guò)利用不斷發(fā)展的企業(yè)工具,例如人工智能機(jī)器學(xué)習(xí),自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)以及超*計(jì)算,企業(yè)將更容易應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)。
查克·布魯克斯(Chuck Brooks) 是網(wǎng)絡(luò)安全和新興技術(shù)*域的**公認(rèn)思想*袖和傳播者。
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