網(wǎng)絡(luò)安全是一場持久戰(zhàn)。 新的威脅每天都會出現(xiàn)，首席信息安全官 (CISO) 正在努力跟上。 他們被警報壓得喘不過氣來，他們的團隊也捉襟見肘。 因此，CISO 及其團隊面臨著持續(xù)的壓力，需要尋找新的創(chuàng)新方法來保護其組織免受傷害。 應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的方法之一是利用人工智能 (AI) 的力量。 人工智能可用于幫助識別潛在威脅、自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)并釋放人力資源，以便首席信息安全官能夠?qū)Ｗ⒂诟邞?zhàn)略性的舉措。 然而，重要的是要記住人工智能并不是一個神奇的解決方案。 它無法取代對網(wǎng)絡(luò)安全方面的人類專業(yè)知識和經(jīng)驗的需求。 相反，它應(yīng)該被視為一種可以幫助 CISO 及其團隊更好地管理不斷增長的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境的工具。

數(shù)據(jù)泄露變得越來越普遍，其后果對企業(yè)來說可能是毀滅性的。 除了數(shù)據(jù)泄露的直接成本(例如通知和信用監(jiān)控)之外，還存在間接成本，例如業(yè)務(wù)損失和聲譽受損。 投資自動檢測和遏制數(shù)據(jù)泄露的解決方案有助于減輕 CISO 和安全團隊的負擔。 機器學(xué)習(xí)就是這樣的解決方案之一。

機器學(xué)習(xí)的工作原理

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種，它使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無需明確編程。 機器學(xué)習(xí)算法使用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，然后使用模型進行預(yù)測或建議。 在數(shù)據(jù)安全方面，機器學(xué)習(xí)可用于構(gòu)建模型來檢測數(shù)據(jù)集中可能表明數(shù)據(jù)泄露的異常情況。

例如，假設(shè)您有一個員工登錄記錄的數(shù)據(jù)集。 機器學(xué)習(xí)算法可用于構(gòu)建模型來預(yù)測給定的登錄嘗試是否合法。 然后，該模型將能夠標記異常且需要進一步調(diào)查的登錄嘗試。

機器學(xué)習(xí)如何阻止數(shù)據(jù)泄露?

機器學(xué)習(xí)可以通過多種方式來阻止數(shù)據(jù)泄露。 一種方法是在攻擊者有機會利用系統(tǒng)漏洞之前識別它們。 另一種方法是監(jiān)控用戶活動并標記可能表明企圖違規(guī)的可疑行為。 最后，一旦檢測到漏洞，機器學(xué)習(xí)可用于快速遏制漏洞。

什么是憑證填充?

憑據(jù)填充是一種網(wǎng)絡(luò)攻擊，其中使用被盜的用戶名和密碼對來獲得對用戶帳戶的未經(jīng)授權(quán)訪問。攻擊者經(jīng)常使用從其他組織的數(shù)據(jù)泄露中獲得的受損憑據(jù)列表，以獲得對受害者帳戶的大規(guī)模訪問權(quán)限。這種技術(shù)通常是自動化的，使得單個攻擊者有可能在短時間內(nèi)破壞數(shù)千個帳戶。

人工智能可以在檢測和防止憑據(jù)填充攻擊方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過識別用戶行為模式，人工智能可以幫助識別可能表明攻擊企圖或成功的異?；顒?/p>

人工智能如何適應(yīng)這一切?人工智能可以在檢測和防止憑證填充攻擊方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過識別用戶行為模式，人工智能可以幫助識別可能表明攻擊企圖或成功的異常活動。例如，如果一個朝九晚五的員工在凌晨3點突然開始訪問敏感數(shù)據(jù)庫，或者一個俄亥俄州的員工似乎從中國登錄，這些都可能是一些邪惡行為正在發(fā)生的跡象。通過持續(xù)監(jiān)控用戶行為并標記異常活動，人工智能可以幫助保護組織免受憑證填充攻擊和其他新出現(xiàn)的威脅。

為什么投資機器學(xué)習(xí)?

對于任何想要保護自己免受數(shù)據(jù)丟失的企業(yè)來說，投資機器學(xué)習(xí)是明智之舉。 機器學(xué)習(xí)是在數(shù)據(jù)泄露發(fā)生之前阻止數(shù)據(jù)泄露的有效方法，而且如果確實發(fā)生，它還可以幫助您遏制數(shù)據(jù)泄露。 不僅如此，投資機器學(xué)習(xí)還可以向您的客戶表明您認真對待他們的安全，并減輕您的 CISO 和安全團隊的一些負擔。

使用機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的好處

使用機器學(xué)習(xí)來保證數(shù)據(jù)安全有很多好處，包括：

提高準確性：人類難免會犯錯。 我們會感到疲倦，我們會犯錯誤，有時我們會忽視一些事情。 另一方面，機器學(xué)習(xí)算法則不受這些相同的限制。 這意味著它們可以提高識別潛在威脅的準確性。

更快的檢測：機器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過訓(xùn)練后，它分析數(shù)據(jù)的速度比人類快得多。 這意味著可以更快地識別和遏制潛在威脅。

可擴展性：企業(yè)必須處理的數(shù)據(jù)量只會繼續(xù)增加。 機器學(xué)習(xí)算法可以比人類更有效地處理大量數(shù)據(jù)，使其非常適合大數(shù)據(jù)環(huán)境。

縮短響應(yīng)時間：識別潛在威脅的速度越快，響應(yīng)時間就越快。 通過使用機器學(xué)習(xí)來確保數(shù)據(jù)安全，企業(yè)可以最大限度地減少數(shù)據(jù)泄露造成的損失。

通過使用人工智能識別用戶行為模式，組織可以檢測可能表明攻擊未遂或成功的異?；顒?。 通過這種方式，人工智能可以在保護組織免受撞庫攻擊和其他新興威脅方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。 數(shù)據(jù)泄露變得越來越普遍，但也有解決方案。 投資自動數(shù)據(jù)泄露檢測和遏制的解決方案(例如機器學(xué)習(xí))可以幫助減輕首席信息安全官和安全團隊的負擔，同時最大限度地減少泄露造成的損失。