Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют безопасность удаленной работы

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения вошли в сферу кибербезопасности с упреждающим подходом к раннему обнаружению угроз и реагированию на них. Вы можете защитить удаленных сотрудников, автоматизируя обнаружение угроз, выявляя киберугрозы и реагируя на них, устраняя ложные срабатывания и повышая общий уровень безопасности организации.

Внедрение решений безопасности на основе искусственного интеллекта и машинного обучения в средах удаленной работы также решило недостатки традиционных мер кибербезопасности. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения революционизирует кибербезопасность для бизнеса, обеспечивая контроль доступа и одновременно ограничивая угрозы безопасности.

Понимание основ: ИИ против машинного обучения

Удаленные цифровые среды обеспечивают безопасный удаленный доступ. Оно позволяет сотруднику подключаться к корпоративной сети через облачные вычисления, виртуальные частные сети (VPN) и удаленные рабочие столы. Эти установки адаптируются, масштабируются и экономически эффективны, но все же подвержены угрозам безопасности.

Внедрение AI/ML в корпоративную кибербезопасность

Предприятия внедряют различные протоколы кибербезопасности, чтобы избежать неприятных ситуаций. Новым дополнением к горизонтам кибербезопасности являются искусственный интеллект и машинное обучение.

Внедрение ИИ в кибербезопасность направлено на разработку инструментов или программного обеспечения, которые могут активно выявлять, анализировать, оценивать и прогнозировать различные угрозы безопасности, быстро и точно. Машинное обучение используется в кибербезопасности для генерации данных и алгоритмов путем оценки различных ресурсов доступа.

Текущее состояние проблем безопасности удаленной работы

Кибербезопасность — это постоянно меняющаяся проблема, с которой сталкиваются ИТ-команды. Согласно опросу работодателей 2022 года, 56% респондентов заявили, что сотрудники не знают о надлежащих мерах безопасности при удаленной работе.

Новые высокоуклончивые адаптивные угрозы (HEAT)

Новые высокоэффективные адаптивные угрозы (HEAT), нацеленные на веб-браузеры, представляют собой новые угрозы безопасности для стандартных технологий безопасности. Быстро развивающиеся технологии и средства связи могут создавать новые дыры в безопасности или позволять неавторизованным пользователям получать доступ к частной информации.

Удаленная рабочая сила и проблемы кибербезопасности

Удаленные сотрудники имеют разные уровни доступа к корпоративным сетям, и отслеживать их действия, одновременно обеспечивая безопасность и производительность, непросто. Компании теперь используют искусственный интеллект и машинное обучение для повышения производительности и отслеживания производительности.

Безопасность удаленной работы включает в себя снижение рисков безопасности конечных пользователей с использованием различных инструментов и передовых методов для защиты конфиденциальной информации, несанкционированного потока данных и кибератак.

Контроль доступа

Эти технологии позволяют компании регулировать удаленный доступ и защиту корпоративных данных, а также обнаруживать потенциальные угрозы и кибератаки. Фактически, по прогнозам, к 2029 году рынок искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности превысит 62 миллиарда долларов.

Как ИИ улучшает обнаружение угроз и реагирование на них

Использование методов и инструментов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет корпоративной сети защитить удаленного работника, контролируя его доступ, безопасность устройств и безопасность учетных данных для входа.

Автоматизация

Искусственный интеллект представляет будущее кибербезопасности, поскольку он автоматизирует различные проверки безопасности, обеспечивая раннее выявление и смягчение кибератак. Кроме того, алгоритмы машинного обучения интегрированы в системы кибербезопасности на основе искусственного интеллекта для оценки масштаба, характера и происхождения потенциальных киберугроз.

Обнаружение угроз

Эти передовые решения способствуют безопасному контролю доступа и мониторингу сетевой активности в режиме реального времени, оперативно обнаруживая любое аномальное поведение, которое может указывать на атаку.

Ответ

В ответ на проблемы безопасности система может автоматически принимать меры, ограничивая доступ к скомпрометированным операционным системам. Эта превентивная мера применяется для защиты конфиденциальных данных от потенциальных нарушений.

Набор инструментов кибербезопасности (CyberSecTK)

Эта программа представляет собой инструмент с открытым исходным кодом, оснащенный функциями защиты на базе искусственного интеллекта. Он способен выявлять и предотвращать онлайн-атаки, такие как фишинг, вредоносное ПО и программы-вымогатели, на ранних стадиях.

Софос Перехват X

Этот инструмент безопасности конечных точек использует искусственный интеллект для эффективного выявления и предотвращения киберугроз на различных устройствах удаленного доступа, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и мобильные устройства.

Вектра Когнито

Эта программа предназначена для обнаружения различных типов угроз, включая внутренние угрозы, сложные постоянные угрозы и атаки вредоносных программ. Он имеет возможность реагировать и принимать соответствующие меры против этих угроз.

Роль машинного обучения в анализе безопасности

Внедрите меры по обнаружению и предотвращению атак фишинга, вредоносного ПО или программ-вымогателей, нацеленных на удаленных работников, с помощью электронной почты, обмена сообщениями или инструментов совместной работы с использованием ИИ в зависимости от данных, полученных с помощью машинного обучения. Эта технология анализирует сообщения для обнаружения вредоносных ссылок, цитат, вложений или запросов.

Использование машинного обучения

Машинное обучение можно использовать для выявления подмены электронной почты, вредоносных программ и фишинговых атак. Он может обнаруживать аномалии или вторжения в устройства и сетевой трафик, указывая на компрометацию или атаки.

Обеспечивая безопасность устройств и корпоративных сетей удаленных работников, включая ноутбуки, смартфоны, планшеты, маршрутизаторы и VPN, он поддерживает удаленный доступ, удостоверения пользователей и корпоративные ресурсы.

Раннее обнаружение и оперативное реагирование

Машинное обучение позволяет обнаруживать несанкционированный доступ, кражу данных и атаки типа «отказ в обслуживании». ИИ/МО в кибербезопасности помогает проверять личность посредством многофакторной аутентификации и анализа поведения для предоставления доступа и разрешений к необходимым ресурсам и системам.

Бдительный и постоянный контроль

Его также можно использовать для идентификации и обнаружения изменений или несоответствий в лице, голосе или отпечатках пальцев удаленных работников, которые могут указывать на присутствие самозванца. Машинное обучение также помогает в сборе доказательств, отслеживании источников, анализе воздействия и восстановлении данных/систем, а также предлагает рекомендации по исправлению и смягчению последствий неприятных инцидентов, связанных с удаленными работниками, таких как:

• Утечки данных и
• Атаки программ-вымогателей и т. д.

Ограничения ИИ в кибербезопасности

Хотя ИИ и машинное обучение имеют большие преимущества для мер удаленного контроля безопасности, существуют определенные ограничения для корпоративного управления и удаленных пользователей, касающиеся реализации и инфраструктуры. Искусственный интеллект и машинное обучение требуют особых знаний, которых может не быть в компании.

Экспертные знания и внедрение

Это может затруднить внедрение и управление решениями безопасности на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Также могут возникнуть проблемы с точностью и подлинностью, поскольку ИИ все еще является новой наукой. Искусственный интеллект и машинное обучение полагаются на высококачественные данные для получения надежных результатов.

Результаты алгоритмов машинного обучения могут быть ненадежными, если данные, используемые для их обучения, неадекватны или неверны. Применение инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта с подходами кибербезопасности, такими как ZTNA, делает технологии более эффективными и действенными для обеспечения удаленного доступа.

Подготовка вашей инфраструктуры удаленной работы к обеспечению безопасности на основе искусственного интеллекта

Платформы оркестрации, автоматизации и реагирования безопасности на базе искусственного интеллекта (SOAR) интегрируют и сопоставляют огромные объемы информации об угрозах из сети, служб подписки и других источников, чтобы выявить подозрительные действия.

Алгоритмы искусственного интеллекта

Даже уклончивые или необнаруженные вредоносные программы могут быть идентифицированы алгоритмами ИИ путем анализа атрибутов файлов, шаблонов выполнения кода и сетевой активности. Все больше компаний используют искусственный интеллект и машинное обучение и стремятся обеспечить лучшую кибербезопасность в своих удаленных средах.

Компании могут перейти на технологии AI/ML для безопасного доступа для пользователей, работающих удаленно, внедрив следующие ИТ-инфраструктуры:

Решения расширенного обнаружения и реагирования (XDR)

Решения расширенного обнаружения и реагирования (XDR) собирают и сопоставляют данные безопасности в реальном времени от серверов, межсетевых экранов, конечных точек, облаков и других источников. Изучая известные угрозы, они могут обнаружить подобные тенденции и остановить атаки до того, как они нанесут ущерб.

SIEM-системы

Системы SIEM на базе искусственного интеллекта распознают новые и развивающиеся угрозы, объединяя предупреждения безопасности с многочисленными потоками информации об угрозах. Автоматическая приоритизация оповещений по идентифицируемым функциям экономит время, персонал и деньги по сравнению с ручным изучением огромных наборов данных журналов для запроса и ответа.

Аналитика ИИ и способ действий против ожидаемой атаки

ИИ может автоматически изолировать системы, предотвращать доступ к сети и оповещать службу безопасности после обнаружения рисков. Он может отслеживать и оценивать поведение пользователей для разработки стандарта. Необычные шаблоны входа в систему или запросы на доступ к данным могут представлять опасность. Этот метод обнаруживает внутренние угрозы, скомпрометированные учетные записи и нежелательную активность, которые пропускают системы, основанные на правилах.

Хакеры используют скомпрометированные учетные данные для взлома жизненно важных систем, кражи данных, установки вредоносного ПО и фишинга. Аналитика ИИ может обнаружить скомпрометированные учетные данные и инициировать исправление.

Глубокие нейронные сети

Глубокие нейронные сети могут идентифицировать вредоносные письма из миллионов писем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать язык и синтаксис текста и электронной почты для выявления случаев мошенничества. CASB используют поведенческую аналитику для обнаружения аномалий, таких как чрезмерные загрузки или несанкционированное совместное использование облачных сервисов, что указывает на потенциальные угрозы.

Заключение

Как видно из этой статьи, появление технологий искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новую эру безопасности удаленной работы. Он предлагает инструменты для превентивного обнаружения и защиты от развивающихся киберугроз, тем самым спасая организации от крупных атак.

Я надеюсь, что это руководство помогло вам узнать о том, «Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют безопасность удаленной работы» . Если вы хотите что-то сказать, дайте нам знать через раздел комментариев. Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею и подпишитесь на WhatVwant в Facebook, Twitter и YouTube, чтобы получать дополнительные технические советы.

Как искусственный интеллект и машинное обучение меняют безопасность удаленной работы: часто задаваемые вопросы