人工智能集成到威脅檢測系統中的好處

由於網絡威脅的復雜性和普遍性，企業必須保持警惕。在2022年，就有49333萬起攻擊報告。企業總是在尋找改進安全措施的新方法，這並不奇怪。

加強安全措施的最有希望的方法之一是人工智能(AI)集成到威脅檢測系統中，因爲其採用了一種前瞻性的方法來檢測威脅，並提供了以前無法實現的復雜程度和准確性。

讓我們來看看如何將人工智能集成系統，以提高安全性和識別非常復雜的威脅的能力。

人工智能與實體行爲分析的集成

安全分析的用戶和實體行爲分析(UEBA)是識別威脅的強大工具。UEBA擅長利用機器學習技術發現任何網絡中的異常或不規則行爲,爲防御可能的威脅添加了額外的安全層。

其創建了基线用戶和實體行爲模式,使系統能夠檢測可能顯示潛在安全漏洞的規範的變化。其通過仔細分析各種數據來源,提醒用戶注意異常或可疑活動。

人工智能與機器學習的集成

傳統的籤名技術經常需要識別新的或正在發展的威脅。另一方面,機器學習算法可以檢查大量的數據，並發現可能指向威脅的模式。

通過將機器學習算法的分析能力與人工智能的適應性和智能特性相結合，組織可以更准確、更快速地識別可能存在的危險。

機器學習算法可以從人工智能的背景和洞察力中受益，這有助於做出更好的決策，並發現表明惡意活動的模式。

人工智能與自然語言處理的集成

社會工程仍然是當今最嚴重的網絡安全威脅，平均每起事件給企業造成410萬美元的損失。攻擊者已經改進了其計劃,並採用了更復雜的技術,而不僅僅是使用短信或電子郵件等傳統通信手段來避免被發現。

好在,通過將人工智能的認知技能和NLP的自然語言處理能力相結合,企業可以獲得相對於網絡犯罪分子的巨大優勢。

這些設備的結合，使企業在快速分析大量文本數據以檢測潛在威脅方面具有強大的力量。這有助於企業立即識別通信中的可疑變化或異常，這些變化或異常可能表明黑客正在進行攻擊。

人工智能與深度學習的集成

深度學習算法擴展了經典機器學習和自然語言處理(NLP)技術的能力，可以快速分析威脅檢測研究中的大型數據集。

卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)是兩種類型的深度學習模型，特別擅長分析復雜的、非結構化的數據,包括文本、視頻和照片。

通過將這些尖端策略與人工智能算法相結合,企業可以更快地識別網絡中潛在的風險活動。

人工智能與SIEM的集成

具有人工智能功能的安全信息和事件管理(SIEM)平台，可以識別當代企業可能經常遇到的潛在網絡安全危險。

在高級分析和基於機器學習的算法的幫助下，無縫集成成爲可能，從而形成集中的監控框架，可以利用大量數據有效地檢測各種網絡攻擊。

由於通過分析收集到的相關見解，組織將受益於快速識別能力,從而產生非常精確的有效反應。

這些特性將顯著減少嚴重危及組織安全態勢的安全事件的影響。

人工智能威脅情報平台

利用人工智能威脅情報系統的潛力是許多現代企業使用的一種策略。

在通過機器學習算法利用大數據分析，可以在重大損害發生之前准確發現攻擊媒介或惡意軟件等多方面的系統威脅，並進行預防。

創建這些高級結構是爲了改進現有組織過程之間的交互，簡化安全框架。它們爲威脅分析提供關鍵信息，並經常更新知識庫，以保持與不斷變化的網絡安全環境的兼容性。

由於人工智能解決方案的出現，威脅檢測領域發生了變化。得益於機器學習、自然語言處理和深度學習算法，企業可以以前所未有的速度和精度識別危險並採取行動。通過使用威脅情報平台，將人工智能與SIEM系統集成，進一步完善組織安全系統。

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