Cum AI și Machine Learning revoluționează securitatea muncii la distanță

Inteligența artificială și tehnologiile de învățare automată au intrat în securitatea cibernetică cu o abordare proactivă a detectării timpurii a amenințărilor și a răspunsului. Puteți securiza lucrătorii de la distanță prin automatizarea detectării amenințărilor, identificând și răspunzând la amenințările cibernetice, eliminând elementele false pozitive și îmbunătățind poziția generală de securitate a unei organizații.

Implementarea soluțiilor de securitate bazate pe AI și ML în medii de lucru la distanță a rezolvat, de asemenea, deficiențele măsurilor tradiționale de securitate cibernetică. Adoptarea AI și ML revoluționează securitatea cibernetică pentru companii, oferind controlul accesului, limitând în același timp amenințările de securitate.

Înțelegerea elementelor de bază: AI vs. Machine Learning

Mediile digitale de la distanță permit accesul de la distanță securizat. Acesta permite angajatului să se conecteze la rețeaua corporativă prin cloud computing, rețele private virtuale (VPN) și desktop-uri la distanță. Aceste configurații sunt adaptabile, scalabile și rentabile, dar sunt încă înclinate către amenințările de securitate.

Implementarea AI/ML în securitatea cibernetică corporativă

Companiile implementează diverse protocoale de securitate cibernetică pentru a evita situațiile neplăcute. O nouă adăugare la orizonturile securității cibernetice este AI și învățarea automată.

Implementarea AI în securitatea cibernetică se concentrează pe dezvoltarea de instrumente sau software care pot identifica, analiza, evalua și prezice în mod activ diverse amenințări de securitate rapid și precis. Învățarea automată este utilizată în securitatea cibernetică pentru a genera date și algoritmi prin evaluarea diferitelor resurse de acces.

Starea actuală a provocărilor privind securitatea muncii la distanță

Securitatea cibernetică este o provocare de zi cu zi în evoluție cu care se confruntă echipele IT. Conform unui sondaj din 2022 efectuat de angajatori, 56 % dintre respondenți au spus că angajații nu sunt conștienți de bunele practici de securitate în timp ce lucrează de la distanță.

Noi amenințări adaptative extrem de evazive (HEAT)

Noile amenințări adaptative extrem de evazive (HEAT) care vizează browserele web sunt riscurile de securitate emergente pentru tehnologiile standard de securitate. Tehnologia avansată rapidă și instrumentele de comunicare pot crea noi găuri de securitate sau pot permite utilizatorilor neautorizați să ajungă la informații private.

Forța de muncă de la distanță și provocările de securitate cibernetică

Angajații de la distanță au diferite niveluri de acces la rețelele corporative și este o muncă dificilă să țină evidența activităților lor în timp ce gestionează securitatea și performanța. Companiile folosesc acum inteligența artificială și învățarea automată pentru a îmbunătăți productivitatea și urmărirea performanței.

Securitatea muncii de la distanță include reducerea riscurilor de securitate ale utilizatorului final, folosind diverse instrumente și tehnici avansate pentru a securiza informațiile sensibile, fluxul de date neautorizat și atacurile cibernetice.

Controlul accesului

Aceste tehnologii permit companiei să reglementeze accesul la distanță și protecția datelor corporative și să detecteze potențialele amenințări și atacuri cibernetice. De fapt, piața pentru inteligența artificială în securitatea cibernetică va depăși 62 de miliarde de dolari până în 2029.

Cum AI îmbunătățește detectarea și răspunsul la amenințări

Utilizarea tehnicilor și instrumentelor bazate pe inteligență artificială și învățarea automată permite rețelei corporative să securizeze lucrătorul de la distanță, controlând accesul acestuia, siguranța dispozitivului și securitatea acreditărilor de conectare.

Automatizare

AI reprezintă viitorul securității cibernetice, deoarece automatizează diverse verificări de securitate, permițând identificarea timpurie și atenuarea atacurilor cibernetice. În plus, algoritmii de învățare automată sunt integrați în cadrele de securitate cibernetică bazate pe inteligență artificială pentru a evalua amploarea, natura și originea potențialelor amenințări cibernetice.

Detectarea amenințărilor

Aceste soluții avansate contribuie la controlul securizat al accesului și la monitorizarea în timp real a activității rețelei, detectând cu promptitudine orice comportament anormal care poate semnifica un atac.

Raspuns

Ca răspuns la problemele de securitate, sistemul poate lua automat măsuri prin restricţionarea accesului la sistemele de operare compromise. Această măsură proactivă este implementată pentru a proteja datele sensibile de potențiale încălcări.

Kit de instrumente de securitate cibernetică (CyberSecTK)

Acest program este un instrument open-source echipat cu funcții de protecție bazate pe AI. Are capacitatea de a identifica și de a preveni atacurile online, cum ar fi phishingul, malware și ransomware în stadiile incipiente.

Sophos Intercept X

Acest instrument de securitate endpoint utilizează inteligența artificială pentru a identifica și a preveni eficient amenințările cibernetice pe diferite dispozitive de acces la distanță, cum ar fi laptopuri, desktop-uri și dispozitive mobile.

Vectra Cognito

Acest program este conceput pentru a detecta diferite tipuri de amenințări, inclusiv amenințări interne, amenințări persistente avansate și atacuri malware. Are capacitatea de a răspunde și de a lua măsurile adecvate împotriva acestor amenințări.

Rolul Machine Learning în analiza securității

Implementați măsuri pentru a detecta și preveni atacurile de tip phishing, malware sau ransomware care vizează lucrătorii de la distanță prin e-mail, mesagerie sau instrumente de colaborare folosind AI, în funcție de datele conduse de învățarea automată. Această tehnologie analizează comunicațiile pentru a detecta linkuri, citate, atașamente sau solicitări rău intenționate.

Utilizarea Machine Learning

Învățarea automată poate fi utilizată pentru a identifica falsificarea e-mailurilor, programele malware și atacurile de phishing. Poate detecta anomalii sau intruziuni în traficul dispozitivului și al rețelei, indicând compromisuri sau atacuri.

Asigurând securitatea dispozitivelor de la distanță ale lucrătorilor și a rețelelor corporative, inclusiv laptopuri, smartphone-uri, tablete, routere și VPN-uri, acceptă accesul de la distanță, identitățile utilizatorilor și resursele corporative.

Detectare timpurie și răspuns prompt

Învățarea automată permite detectarea accesului neautorizat, exfiltrarea datelor și atacurile de refuzare a serviciului. AI/ML în securitatea cibernetică ajută la verificarea identității prin autentificare multifactorială și analiză de comportament pentru acordarea accesului și a permisiunilor resurselor și sistemelor necesare.

Control vigilent și continuu

De asemenea, poate fi folosit pentru a identifica și detecta modificări sau inconsecvențe în fața, vocea sau amprenta lucrătorilor la distanță, care ar putea indica prezența unui impostor. Învățarea automată ajută, de asemenea, la colectarea de dovezi, urmărirea surselor, analiza impactului și recuperarea datelor/sistemului și oferă recomandări de remediere și atenuare pentru gestionarea incidentelor neplăcute legate de lucrătorii la distanță, cum ar fi:

• Încălcări ale datelor și
• Atacurile ransomware etc.

Limitările AI în securitatea cibernetică

În timp ce AI și învățarea automată au avantaje mari pentru măsurile de control de securitate la distanță, există anumite limitări pentru managementul corporativ și utilizatorii de la distanță în ceea ce privește implementarea și infrastructura. AI și învățarea automată necesită cunoștințe specifice care ar putea să nu fie disponibile în cadrul companiei.

Cunoștințe de experți și implementare

Acest lucru poate face ca soluțiile de securitate bazate pe AI și ML să fie dificil de implementat și gestionat. Pot exista și probleme legate de acuratețe și autenticitate, deoarece AI este încă o știință în curs de dezvoltare. AI și învățarea automată se bazează pe date de înaltă calitate pentru a produce constatări fiabile.

Descoperirile algoritmilor de învățare automată pot fi nesigure dacă datele folosite pentru a le antrena sunt inadecvate sau greșite. Aplicarea instrumentelor de învățare automată și AI cu abordări de securitate cibernetică precum ZTNA face ca tehnologiile să asigure accesul la distanță mai eficient și mai eficient.

Pregătirea infrastructurii de lucru de la distanță pentru securitatea bazată pe inteligență artificială

Platformele de orchestrare, automatizare și răspuns (SOAR) de securitate bazate pe inteligență artificială integrează și corelează volume masive de informații despre amenințări din rețea, serviciile de abonament și alte surse pentru a semnala activități suspecte.

Algoritmi AI

Chiar și programele malware evazive sau nedetectate pot fi identificate de algoritmii AI analizând atributele fișierelor, modelele de execuție a codului și activitățile de rețea. Mai multe companii folosesc AI și ML și se bucură de o mai bună securitate cibernetică pentru mediile lor îndepărtate.

Companiile pot trece la tehnologiile AI/ML pentru acces securizat pentru utilizatorii care lucrează de la distanță prin implementarea următoarelor infrastructuri IT:

Soluții extinse de detectare și răspuns (XDR).

Soluțiile extinse de detectare și răspuns (XDR) acumulează și corelează datele de securitate în timp real de la servere, firewall-uri, puncte finale, nori și alte surse. Ei pot identifica tendințe similare și pot opri atacurile înainte de a produce daune prin studierea amenințărilor cunoscute.

sisteme SIEM

Sistemele SIEM bazate pe inteligență artificială recunosc amenințările noi și în curs de dezvoltare combinând avertismentele de securitate cu numeroase fluxuri de informații despre amenințări. Prioritizarea automată a alertelor în funcție de caracteristicile identificabile economisește timp, personal și bani în comparație cu examinarea manuală a unor seturi enorme de date de jurnal pentru interogare și răspuns.

Analiza AI și modul de acțiune împotriva atacurilor așteptate

AI poate izola automat sistemele, poate preveni accesul la rețea și poate alerta securitatea după detectarea riscurilor. Poate urmări și evalua comportamentul utilizatorului pentru a dezvolta un standard. Modelele neobișnuite de conectare sau solicitările de acces la date pot reprezenta pericole. Această metodă detectează amenințările din interior, conturile compromise și activitățile nedorite pe care sistemele bazate pe reguli le rate.

Hackerii folosesc acreditări compromise pentru a pirata sisteme vitale, a fura date, a planta malware și a phishing. Analiza AI poate detecta acreditările compromise și poate iniția remedierea.

Rețele neuronale profunde

Rețelele neuronale profunde pot identifica e-mailurile dăunătoare din milioane de e-mailuri. Algoritmii de învățare automată pot analiza limbajul și sintaxa textului și e-mailului pentru a identifica frauda. CASB folosesc analize de comportament pentru a detecta anomalii precum descărcări excesive sau partajare neautorizată în serviciile cloud, indicând potențiale amenințări.

Concluzie

După cum se vede în acest articol, apariția AI și a tehnologiilor de învățare automată determină o nouă eră a securității muncii de la distanță. Oferă instrumentele pentru a detecta și a apăra în mod proactiv împotriva amenințărilor cibernetice în evoluție, salvând astfel organizațiile de atacuri majore.

Sper că acest tutorial v-a ajutat să aflați despre „Cum AI și Machine Learning revoluționează securitatea muncii de la distanță” . Dacă vrei să spui ceva, anunță-ne prin secțiunile de comentarii. Dacă vă place acest articol, distribuiți-l și urmăriți WhatVwant pe Facebook, Twitter și YouTube pentru mai multe sfaturi tehnice.

Cum AI și Machine Learning revoluționează securitatea muncii de la distanță – Întrebări frecvente