机器学习对网络安全的优势

它与传统网络安全技术的集成将产生渐进的方法和技术,这些方法和技术将大大改善以下网络安全挑战的解决方案:

威胁搜寻:使用传统安全技术手动完成威胁搜寻既昂贵又耗时。他们使用签名或入侵指示器来识别威胁。事实证明,它们在狩猎威胁方面是无效的,特别是那些以前没有遇到过的威胁,从而导致许多被忽视的网络攻击。传统的安全技术放大了当前网络安全在威胁发生之前预测威胁的反应性质,特别是考虑到网络攻击者使用不同的程序,如虚拟专用网络(VPN),代理服务器,Tor浏览器等,以帮助他们匿名和不被发现。但是,通过机器学习,可以通过处理大量端点数据来创建模型来开发组织网络内每个应用程序的配置文件,这将使网络安全变得积极主动。

鱼叉式网络钓鱼:鱼叉式网络钓鱼是一种有针对性的电子邮件网络钓鱼形式,它利用受害者的社会工程来创建挑衅性电子邮件,导致受害者采取行动,在受害者的系统中安装恶意软件,然后阻止访问系统上的某些文件或将其中的数据作为人质以勒索赎金。可以利用机器学习来创建更好的垃圾邮件过滤器,这些过滤器在识别和阻止不需要的电子邮件方面更有效。此外,它还可用于创建对模式识别敏感的人工智能聊天机器人,可用于拦截有针对性的网络钓鱼尝试和扩展中的其他攻击。

传统的漏洞管理方法等待攻击者利用网络系统中的高风险漏洞,然后再对其进行反击。但是,用户和实体行为分析 (UEBA) 等机器学习技术可以分析用户帐户、终结点数据和服务器的基线行为,以识别可能发出潜在未知攻击信号的非典型行为。它们将帮助在正式报告和修补漏洞之前找出漏洞,并提供有关哪些价值可以提高安全基础设施有效性的见解。

监控数据中心在网络安全中是不可或缺的。事实上,安全运营专业人员已经得出结论,监控安全基础设施的备份、电源、冷却过滤器、内部温度、带宽使用情况等,将大大提高网络安全。谷歌报告称,在2016年在其数据中心内实施机器学习技术后,该设施的冷却成本降低了40%,功耗降低了15%。

防火墙是可用于保护网络免受攻击的最重要工具之一:经过改进,它们可以阻止已知的恶意IP地址和网站。实际上,它们可以更有效地阻止恶意流量,同时允许合法流量通过。通过机器学习,可以轻松实时地分析大量数据,以发现可能表明潜在安全漏洞的模式。

网络分段:网络分段已被推荐为缓解网络攻击的方法之一。实际上,机器学习可以帮助设计安全策略,使安全专业人员能够识别合法网络以及应进一步检查恶意行为的网络。鉴于许多组织缺乏精确的命名约定,机器学习将减少确定属于给定应用程序的集合工作负载所需的时间。它将通过学习网络流量模式并推荐工作负载的功能分组和安全策略来提高网络安全性。

入侵检测系统:入侵检测系统(IDS)对于防止网络攻击至关重要;它们提醒安全专业人员网络中存在潜在的恶意活动,尤其是网络外部煽动的活动。机器学习可以增强入侵检测系统,使其更有效地识别和响应网络中的恶意活动,同时消除传统入侵检测系统产生的误报,这些误报会导致不必要的警报以及浪费时间和资源。

从所有迹象来看,机器学习将为网络安全带来的优势怎么强调都不过分。它将弥合网络安全专家由于IT系统和基础设施之间的地理距离而需要克服的障碍,从而使跨区域事件的监控更加成功。此外,它将产生人工智能网络技术,这些技术能够通过消耗迄今为止产生的数十亿数据来提高他们对网络安全威胁和风险的“理解”。然后,它们将有效地管理风险分析并分析来自恶意文件的威胁与可疑IP地址之间的关系,从而减少安全分析师做出关键决策和修复威胁所需的时间。

 

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