Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują bezpieczeństwo pracy zdalnej

Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wkroczyły do ​​cyberbezpieczeństwa dzięki proaktywnemu podejściu do wczesnego wykrywania zagrożeń i reagowania. Możesz zabezpieczyć pracowników zdalnych, automatyzując wykrywanie zagrożeń, identyfikując zagrożenia cybernetyczne i reagując na nie, eliminując fałszywe alarmy i poprawiając ogólny stan bezpieczeństwa organizacji.

Wdrożenie rozwiązań bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym w zdalnych środowiskach pracy rozwiązało również niedociągnięcia tradycyjnych środków cyberbezpieczeństwa. Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rewolucjonizuje cyberbezpieczeństwo przedsiębiorstw, zapewniając kontrolę dostępu i ograniczając zagrożenia bezpieczeństwa.

Zrozumienie podstaw: sztuczna inteligencja kontra uczenie maszynowe

Zdalne środowiska cyfrowe umożliwiają bezpieczny zdalny dostęp. Umożliwia pracownikowi łączenie się z siecią firmową za pośrednictwem przetwarzania w chmurze, wirtualnych sieci prywatnych (VPN) i zdalnych pulpitów. Konfiguracje te można dostosować, skalowalne i ekonomiczne, ale nadal są podatne na zagrożenia bezpieczeństwa.

Wdrażanie AI/ML w cyberbezpieczeństwie korporacyjnym

Firmy wdrażają różne protokoły cyberbezpieczeństwa, aby uniknąć nieprzyjemnych sytuacji. Nowością w horyzontach cyberbezpieczeństwa jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie koncentruje się na opracowywaniu narzędzi lub oprogramowania, które mogą szybko i dokładnie aktywnie identyfikować, analizować, oceniać i przewidywać różne zagrożenia bezpieczeństwa. Uczenie maszynowe wykorzystywane jest w cyberbezpieczeństwie do generowania danych i algorytmów poprzez ocenę różnych zasobów dostępu.

Aktualny stan wyzwań związanych z bezpieczeństwem pracy zdalnej

Cyberbezpieczeństwo to codziennie zmieniające się wyzwanie, przed którym stoją zespoły IT. Według ankiety przeprowadzonej wśród pracodawców w 2022 r. 56% respondentów stwierdziło, że pracownicy nie są świadomi dobrych praktyk w zakresie bezpieczeństwa podczas pracy zdalnej.

Nowe wysoce wymijające zagrożenia adaptacyjne (HEAT)

Nowe wysoce wymijające zagrożenia adaptacyjne (HEAT) atakujące przeglądarki internetowe to pojawiające się zagrożenia bezpieczeństwa standardowych technologii bezpieczeństwa. Szybko rozwijająca się technologia i narzędzia komunikacyjne mogą powodować nowe luki w zabezpieczeniach lub umożliwiać nieupoważnionym użytkownikom dostęp do prywatnych informacji.

Praca zdalna i wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem

Pracownicy zdalni mają różny poziom dostępu do sieci korporacyjnych, a śledzenie ich działań przy jednoczesnym zarządzaniu bezpieczeństwem i wydajnością jest trudnym zadaniem. Firmy wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do poprawy produktywności i śledzenia wydajności.

Bezpieczeństwo pracy zdalnej obejmuje ograniczanie ryzyka bezpieczeństwa użytkownika końcowego przy użyciu różnych narzędzi i zaawansowanych technik w celu zabezpieczenia poufnych informacji, nieautoryzowanego przepływu danych i cyberataków.

Kontrola dostępu

Technologie te pozwalają firmie regulować zdalny dostęp i ochronę danych korporacyjnych oraz wykrywać potencjalne zagrożenia i cyberataki. Przewiduje się, że do 2029 r. rynek sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie przekroczy 62 miliardy dolarów.

Jak sztuczna inteligencja usprawnia wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie

Zastosowanie technik i narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym umożliwia sieci korporacyjnej zabezpieczenie pracownika zdalnego, kontrolowanie jego dostępu, bezpieczeństwo urządzenia i bezpieczeństwo danych logowania.

Automatyzacja

Sztuczna inteligencja reprezentuje przyszłość cyberbezpieczeństwa, ponieważ automatyzuje różne kontrole bezpieczeństwa, umożliwiając wczesną identyfikację i łagodzenie cyberataków. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego są zintegrowane z ramami cyberbezpieczeństwa opartymi na sztucznej inteligencji, aby ocenić skalę, charakter i pochodzenie potencjalnych zagrożeń cybernetycznych.

Wykrywanie zagrożeń

Te zaawansowane rozwiązania przyczyniają się do bezpiecznej kontroli dostępu i monitorowania w czasie rzeczywistym aktywności sieciowej, błyskawicznie wykrywając wszelkie nietypowe zachowania mogące świadczyć o ataku.

Odpowiedź

W odpowiedzi na problemy bezpieczeństwa system może automatycznie podjąć działania, ograniczając dostęp do zaatakowanych systemów operacyjnych. Ten proaktywny środek ma na celu ochronę wrażliwych danych przed potencjalnymi naruszeniami.

Zestaw narzędzi do cyberbezpieczeństwa (CyberSecTK)

Ten program jest narzędziem typu open source wyposażonym w funkcje ochrony oparte na sztucznej inteligencji. Ma zdolność identyfikowania i zapobiegania atakom internetowym, takim jak phishing, złośliwe oprogramowanie i oprogramowanie ransomware, na wczesnym etapie.

Sophos Intercept X

To narzędzie do zabezpieczania punktów końcowych wykorzystuje sztuczną inteligencję do skutecznej identyfikacji zagrożeń cybernetycznych i zapobiegania im na różnych urządzeniach zdalnego dostępu, takich jak laptopy, komputery stacjonarne i urządzenia mobilne.

Vectrę Cognito

Program ten przeznaczony jest do wykrywania różnych typów zagrożeń, w tym zagrożeń wewnętrznych, zaawansowanych, trwałych zagrożeń i ataków złośliwym oprogramowaniem. Ma zdolność reagowania i podejmowania odpowiednich działań wobec tych zagrożeń.

Rola uczenia maszynowego w analizie bezpieczeństwa

Wdrażaj środki umożliwiające wykrywanie i zapobieganie atakom typu phishing, złośliwego oprogramowania lub oprogramowania ransomware, których celem są pracownicy zdalni za pośrednictwem poczty elektronicznej, komunikatorów lub narzędzi do współpracy, wykorzystujących sztuczną inteligencję w zależności od danych napędzanych przez uczenie maszynowe. Technologia ta analizuje komunikację w celu wykrycia złośliwych linków, cytatów, załączników lub żądań.

Wykorzystanie uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe można wykorzystać do wykrywania fałszowania wiadomości e-mail, złośliwego oprogramowania i ataków typu phishing. Potrafi wykryć anomalie lub włamania w ruchu urządzeń i sieci, wskazując kompromisy lub ataki.

Zapewniając bezpieczeństwo urządzeń pracowników zdalnych i sieci korporacyjnych, w tym laptopów, smartfonów, tabletów, routerów i sieci VPN, obsługuje zdalny dostęp, tożsamość użytkowników i zasoby korporacyjne.

Wczesne wykrywanie i szybka reakcja

Uczenie maszynowe umożliwia wykrywanie nieautoryzowanego dostępu, eksfiltracji danych i ataków typu „odmowa usługi”. AI/ML w cyberbezpieczeństwie pomaga w weryfikacji tożsamości poprzez wieloczynnikowe uwierzytelnianie i analizę zachowań w celu przyznania dostępu i uprawnień do niezbędnych zasobów i systemów.

Czujna i ciągła kontrola

Można go również używać do identyfikowania i wykrywania zmian lub niespójności w twarzy, głosie lub odciskach palców pracowników zdalnych, które mogą wskazywać na obecność oszusta. Uczenie maszynowe pomaga również w gromadzeniu dowodów, śledzeniu źródeł, analizie wpływu i odzyskiwaniu danych/systemów, a także oferuje zalecenia dotyczące środków zaradczych i łagodzących w przypadku nieprzyjemnych incydentów związanych z pracownikami zdalnymi, takich jak:

• Naruszenia danych i
• Ataki ransomware itp.

Ograniczenia AI w cyberbezpieczeństwie

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przynoszą ogromne korzyści w zakresie zdalnych środków kontroli bezpieczeństwa, istnieją pewne ograniczenia dla kadry kierowniczej korporacji i użytkowników zdalnych w zakresie wdrażania i infrastruktury. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wymagają specyficznej wiedzy, która może nie być dostępna w firmie.

Wiedza ekspercka i wdrożenie

Może to sprawić, że rozwiązania bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym będą trudne we wdrażaniu i zarządzaniu. Mogą również pojawić się problemy dotyczące dokładności i autentyczności, ponieważ sztuczna inteligencja jest wciąż rozwijającą się nauką. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe opierają się na wysokiej jakości danych, aby uzyskać wiarygodne wyniki.

Wyniki algorytmów uczenia maszynowego mogą być niewiarygodne, jeśli dane użyte do ich szkolenia są nieodpowiednie lub błędne. Zastosowanie narzędzi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z podejściami do cyberbezpieczeństwa, takimi jak ZTNA, sprawia, że ​​technologie te skuteczniej i wydajniej zabezpieczają zdalny dostęp.

Przygotowanie infrastruktury pracy zdalnej na bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji

Oparte na sztucznej inteligencji platformy do orkiestracji, automatyzacji i reagowania (SOAR) integrują i korelują ogromne ilości informacji o zagrożeniach z sieci, usług subskrypcyjnych i innych źródeł w celu wskazania podejrzanych działań.

Algorytmy sztucznej inteligencji

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą zidentyfikować nawet wymykające się lub niewykryte złośliwe oprogramowanie, analizując atrybuty plików, wzorce wykonywania kodu i aktywność sieciową. Coraz więcej firm korzysta ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz zapewnia lepsze cyberbezpieczeństwo swoim zdalnym środowiskom.

Firmy mogą przejść na technologie AI/ML w celu zapewnienia bezpiecznego dostępu użytkownikom pracującym zdalnie, wdrażając następujące infrastruktury IT:

Rozwiązania o rozszerzonym wykrywaniu i reagowaniu (XDR).

Rozwiązania rozszerzonego wykrywania i reagowania (XDR) gromadzą i korelują dane dotyczące bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym z serwerów, zapór sieciowych, punktów końcowych, chmur i innych źródeł. Analizując znane zagrożenia, potrafią wykryć podobne trendy i zatrzymać ataki, zanim wyrządzą szkody.

Systemy SIEM

Systemy SIEM oparte na sztucznej inteligencji rozpoznają nowe i rozwijające się zagrożenia, łącząc ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa z licznymi źródłami informacji o zagrożeniach. Automatyczne nadawanie priorytetów alertom na podstawie możliwych do zidentyfikowania funkcji oszczędza czas, personel i pieniądze w porównaniu do ręcznego sprawdzania ogromnych zestawów danych dziennika w celu zapytania i odpowiedzi.

Analityka AI i sposób działania przeciwko oczekiwanemu atakowi

Sztuczna inteligencja może automatycznie izolować systemy, uniemożliwiać dostęp do sieci i ostrzegać bezpieczeństwo po wykryciu zagrożeń. Może śledzić i oceniać zachowanie użytkowników w celu opracowania standardu. Nietypowe wzorce logowania lub żądania dostępu do danych mogą stanowić zagrożenie. Ta metoda wykrywa zagrożenia wewnętrzne, zhakowane konta i niechciane działania, które przeoczają systemy oparte na regułach.

Hakerzy wykorzystują naruszone dane uwierzytelniające do włamywania się do ważnych systemów, kradzieży danych, instalowania złośliwego oprogramowania i wyłudzania informacji. Analityka AI może wykryć naruszone dane uwierzytelniające i zainicjować naprawę.

Głębokie sieci neuronowe

Głębokie sieci neuronowe mogą identyfikować szkodliwe e-maile z milionów e-maili. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować język i składnię tekstów i wiadomości e-mail w celu identyfikowania oszustw. CASB wykorzystują analizę zachowań do wykrywania anomalii, takich jak nadmierne pobieranie plików lub niezatwierdzone udostępnianie w usługach w chmurze, wskazując potencjalne zagrożenia.

Wniosek

Jak widać w tym artykule, pojawienie się sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego rozpoczyna nową erę bezpieczeństwa pracy zdalnej. Oferuje narzędzia do proaktywnego wykrywania i obrony przed ewoluującymi zagrożeniami cybernetycznymi, chroniąc w ten sposób organizacje przed poważnymi atakami.

Mam nadzieję, że ten samouczek pomógł Ci dowiedzieć się , jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują bezpieczeństwo pracy zdalnej . Jeśli chcesz coś powiedzieć, daj nam znać w sekcjach komentarzy. Jeśli podoba Ci się ten artykuł, udostępnij go i śledź WhatVwant na Facebooku, Twitterze i YouTube, aby uzyskać więcej wskazówek technicznych.

Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują bezpieczeństwo pracy zdalnej – często zadawane pytania