AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังปฏิวัติความปลอดภัยในการทำงานระยะไกลอย่างไร

เทคโนโลยี AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้าสู่ความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยแนวทางเชิงรุกในการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามตั้งแต่เนิ่นๆ คุณสามารถรักษาความปลอดภัยให้กับพนักงานระยะไกลได้โดยการตรวจจับภัยคุกคามโดยอัตโนมัติ ระบุและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ กำจัดผลบวกลวง และปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยโดยรวมขององค์กร

การใช้โซลูชันความปลอดภัยบนพื้นฐาน AI และ ML ในสภาพแวดล้อมการทำงานระยะไกลยังช่วยแก้ไขข้อบกพร่องของมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบเดิมอีกด้วย การใช้ AI และ ML กำลังปฏิวัติความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับธุรกิจ โดยให้การควบคุมการเข้าถึงในขณะที่จำกัดภัยคุกคามด้านความปลอดภัย

การทำความเข้าใจพื้นฐาน: AI กับการเรียนรู้ของเครื่อง

สภาพแวดล้อมดิจิทัลระยะไกลช่วยให้สามารถเข้าถึงระยะไกลได้อย่างปลอดภัย ช่วยให้พนักงานเชื่อมต่อกับเครือข่ายองค์กรผ่านการประมวลผลแบบคลาวด์ เครือข่ายส่วนตัวเสมือน (VPN) และเดสก์ท็อประยะไกล การตั้งค่าเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยน ปรับขนาดได้ และคุ้มค่า แต่ยังมีแนวโน้มที่จะเสี่ยงต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย

การใช้ AI/ML กับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กร

ธุรกิจต่างๆ ใช้โปรโตคอลความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่หลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ ขอบเขตใหม่ของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คือ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้ AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ที่สามารถระบุ วิเคราะห์ ประเมิน และคาดการณ์ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้ในความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อสร้างข้อมูลและอัลกอริธึมโดยการประเมินทรัพยากรการเข้าถึงต่างๆ

สถานะปัจจุบันของความท้าทายด้านความปลอดภัยในการทำงานระยะไกล

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นความท้าทายที่พัฒนาทุกวันซึ่งทีมไอทีต้องเผชิญ จากการสำรวจนายจ้างในปี 2022 พบว่า 56% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพนักงานไม่ทราบหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีขณะทำงานจากระยะไกล

ใหม่ ภัยคุกคามการปรับตัวแบบหลบหลีกสูง (HEAT)

เว็บเบราว์เซอร์ที่กำหนดเป้าหมาย Highly Evasive Adaptive Threats (HEAT) ใหม่เป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นกับเทคโนโลยีความปลอดภัยมาตรฐาน เครื่องมือเทคโนโลยีและการสื่อสารที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วสามารถสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัยใหม่ ๆ หรือให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวได้

ความท้าทายด้านบุคลากรทางไกลและความปลอดภัยทางไซเบอร์

พนักงานที่อยู่ห่างไกลมีระดับการเข้าถึงเครือข่ายองค์กรที่แตกต่างกัน และเป็นงานที่ยากในการติดตามกิจกรรมของพวกเขาไปพร้อมๆ กับการจัดการความปลอดภัยและประสิทธิภาพ ขณะนี้ธุรกิจต่างๆ กำลังใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและการติดตามประสิทธิภาพ

การรักษาความปลอดภัยการทำงานระยะไกลรวมถึงการลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของผู้ใช้ปลายทางโดยใช้เครื่องมือและเทคนิคขั้นสูงที่หลากหลายเพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน กระแสข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต และการโจมตีทางไซเบอร์

การควบคุมการเข้าถึง

เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถควบคุมการเข้าถึงระยะไกล และการปกป้องข้อมูลขององค์กร และตรวจจับภัยคุกคามและการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นได้ ในความเป็นจริง ตลาดสำหรับปัญญาประดิษฐ์ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คาดว่าจะเกิน 62 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2572

AI ปรับปรุงการตรวจจับภัยคุกคามและการตอบสนองอย่างไร

การใช้ AI และเทคนิคและเครื่องมือที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครือข่ายองค์กรสามารถรักษาความปลอดภัยให้กับพนักงานระยะไกล ควบคุมการเข้าถึง ความปลอดภัยของอุปกรณ์ และการรักษาความปลอดภัยข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบ

ระบบอัตโนมัติ

AI เป็นตัวแทนของอนาคตของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ เนื่องจากทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติ ช่วยให้สามารถระบุตัวตนและบรรเทาการโจมตีทางไซเบอร์ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ นอกจากนี้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยังถูกรวมไว้ในเฟรมเวิร์กความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อประเมินขนาด ลักษณะ และต้นกำเนิดของภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น

การตรวจจับภัยคุกคาม

โซลูชันขั้นสูงเหล่านี้มีส่วนช่วยในการควบคุมการเข้าถึงที่ปลอดภัยและการตรวจสอบกิจกรรมเครือข่ายแบบเรียลไทม์ โดยตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการโจมตีได้ทันที

การตอบสนอง

เพื่อตอบสนองต่อปัญหาด้านความปลอดภัย ระบบสามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติโดยจำกัดการเข้าถึงระบบปฏิบัติการที่ถูกบุกรุก มาตรการเชิงรุกนี้ถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

ชุดเครื่องมือรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ (CyberSecTK)

โปรแกรมนี้เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่มาพร้อมกับคุณสมบัติการป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความสามารถในการระบุและป้องกันการโจมตีออนไลน์ เช่น ฟิชชิ่ง มัลแวร์และแรนซัมแวร์ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

Sophos สกัดกั้น X

เครื่องมือรักษาความปลอดภัยปลายทางนี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์อย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์การเข้าถึงระยะไกลต่างๆ เช่น แล็ปท็อป เดสก์ท็อป และอุปกรณ์มือถือ

Vectra Cognito

โปรแกรมนี้ออกแบบมาเพื่อตรวจจับภัยคุกคามประเภทต่างๆ รวมถึงภัยคุกคามภายใน ภัยคุกคามขั้นสูงต่อเนื่อง และการโจมตีของมัลแวร์ มีความสามารถในการตอบสนองและดำเนินการที่เหมาะสมกับภัยคุกคามเหล่านี้

บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ความปลอดภัย

ใช้มาตรการเพื่อตรวจจับและป้องกันการโจมตีแบบฟิชชิ่ง มัลแวร์ หรือแรนซัมแวร์ที่มุ่งเป้าไปที่พนักงานระยะไกลผ่านทางอีเมล การส่งข้อความ หรือเครื่องมือการทำงานร่วมกันโดยใช้ AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีนี้จะวิเคราะห์การสื่อสารเพื่อตรวจจับลิงก์ คำพูด ไฟล์แนบ หรือคำขอที่เป็นอันตราย

การใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อระบุการปลอมแปลงอีเมล มัลแวร์ และการโจมตีแบบฟิชชิ่งได้ สามารถตรวจจับความผิดปกติหรือการบุกรุกในอุปกรณ์และการรับส่งข้อมูลเครือข่าย ซึ่งบ่งบอกถึงการประนีประนอมหรือการโจมตี

รับประกันความปลอดภัยของอุปกรณ์ของผู้ปฏิบัติงานระยะไกลและเครือข่ายองค์กร รวมถึงแล็ปท็อป สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต เราเตอร์ และ VPN โดยรองรับการเข้าถึงระยะไกล ข้อมูลระบุตัวตนผู้ใช้ และทรัพยากรขององค์กร

การตรวจจับตั้งแต่เนิ่นๆ และการตอบสนองที่รวดเร็ว

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้สามารถตรวจจับการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต การขโมยข้อมูล และการโจมตีแบบปฏิเสธการให้บริการ AI/ML ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ช่วยในการยืนยันตัวตนผ่านการตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัยและการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อให้สิทธิ์ในการเข้าถึงและสิทธิ์ในทรัพยากรและระบบที่จำเป็น

เฝ้าระวังและตรวจตราอย่างต่อเนื่อง

นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุและตรวจจับการเปลี่ยนแปลงหรือความไม่สอดคล้องกันของใบหน้า เสียง หรือลายนิ้วมือของพนักงานที่ทำงานระยะไกล ซึ่งอาจบ่งบอกถึงการมีอยู่ของผู้แอบอ้าง การเรียนรู้ของเครื่องยังช่วยในการรวบรวมหลักฐาน การติดตามแหล่งที่มา การวิเคราะห์ผลกระทบ และการกู้คืนข้อมูล/ระบบ และเสนอคำแนะนำในการแก้ไขและการบรรเทาผลกระทบสำหรับการจัดการเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับพนักงานที่อยู่ห่างไกล เช่น:

• การละเมิดข้อมูลและ
• การโจมตีของแรนซัมแวร์ ฯลฯ

ข้อจำกัดของ AI ในโลกไซเบอร์

แม้ว่า AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะมีประโยชน์อย่างมากสำหรับมาตรการควบคุมความปลอดภัยจากระยะไกล แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการสำหรับการจัดการองค์กรและผู้ใช้ระยะไกลที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานและโครงสร้างพื้นฐาน AI และการเรียนรู้ของเครื่องต้องการความรู้เฉพาะที่อาจไม่มีในบริษัท

ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญและการนำไปปฏิบัติ

สิ่งนี้สามารถทำให้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่ใช้ AI และ ML ใช้งานและจัดการได้ยาก อาจมีปัญหาเกี่ยวกับความถูกต้องแม่นยำเนื่องจาก AI ยังคงเป็นวิทยาศาสตร์ที่เกิดขึ้นใหม่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อสร้างการค้นพบที่เชื่อถือได้

การค้นพบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอาจไม่น่าเชื่อถือหากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมไม่เพียงพอหรือไม่ถูกต้อง การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเครื่องมือ AI ด้วยแนวทางความปลอดภัยทางไซเบอร์เช่น ZTNA ทำให้เทคโนโลยีมีความปลอดภัยในการเข้าถึงระยะไกลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

การเตรียมโครงสร้างพื้นฐานการทำงานระยะไกลของคุณสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แพลตฟอร์มการจัดการความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และการตอบสนอง (SOAR) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผสานรวมและเชื่อมโยงข้อมูลภัยคุกคามจำนวนมหาศาลจากเครือข่าย บริการสมัครสมาชิก และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อชี้ให้เห็นกิจกรรมที่น่าสงสัย

อัลกอริทึม AI

แม้แต่มัลแวร์ที่หลบเลี่ยงหรือตรวจไม่พบก็สามารถระบุได้ด้วยอัลกอริธึม AI โดยการวิเคราะห์คุณลักษณะของไฟล์ รูปแบบการเรียกใช้โค้ด และกิจกรรมเครือข่าย บริษัทจำนวนมากขึ้นใช้ AI และ ML และประสบความสำเร็จในการมอบความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ดีขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมระยะไกลของพวกเขา

บริษัทสามารถเปลี่ยนมาใช้เทคโนโลยี AI/ML เพื่อการเข้าถึงที่ปลอดภัยสำหรับผู้ใช้ที่ทำงานจากระยะไกลโดยการใช้โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีต่อไปนี้:

โซลูชันการตรวจจับและการตอบสนองแบบขยาย (XDR)

โซลูชันการตรวจจับและการตอบสนองแบบขยาย (XDR) จะสะสมและเชื่อมโยงข้อมูลความปลอดภัยแบบเรียลไทม์จากเซิร์ฟเวอร์ ไฟร์วอลล์ อุปกรณ์ปลายทาง คลาวด์ และแหล่งที่มาอื่นๆ พวกเขาสามารถตรวจพบแนวโน้มที่คล้ายกันและหยุดการโจมตีก่อนที่จะสร้างความเสียหายโดยการศึกษาภัยคุกคามที่ทราบ

ระบบ SIEM

ระบบ SIEM ที่ใช้ AI จดจำภัยคุกคามใหม่และที่กำลังพัฒนาโดยการรวมคำเตือนด้านความปลอดภัยเข้ากับฟีดข่าวกรองภัยคุกคามจำนวนมาก การจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติด้วยคุณสมบัติที่ระบุได้จะช่วยประหยัดเวลา บุคลากร และเงิน เมื่อเทียบกับการตรวจสอบชุดข้อมูลบันทึกจำนวนมหาศาลสำหรับการสอบถามและการตอบกลับด้วยตนเอง

การวิเคราะห์ AI และโหมดการดำเนินการต่อการโจมตีที่คาดหวัง

AI สามารถแยกระบบโดยอัตโนมัติ ป้องกันการเข้าถึงเครือข่าย และแจ้งเตือนความปลอดภัยหลังจากตรวจพบความเสี่ยง สามารถติดตามและประเมินพฤติกรรมผู้ใช้เพื่อพัฒนามาตรฐานได้ รูปแบบการเข้าสู่ระบบที่ผิดปกติหรือคำขอเข้าถึงข้อมูลอาจทำให้เกิดอันตรายได้ วิธีการนี้จะตรวจจับภัยคุกคามภายใน บัญชีที่ถูกบุกรุก และกิจกรรมที่ไม่พึงประสงค์ซึ่งระบบที่อิงกฎพลาดไป

แฮกเกอร์ใช้ข้อมูลประจำตัวที่ถูกบุกรุกเพื่อแฮ็กระบบสำคัญ ขโมยข้อมูล มัลแวร์ฝังตัว และฟิชชิ่ง การวิเคราะห์ AI สามารถตรวจจับข้อมูลประจำตัวที่ถูกบุกรุกและเริ่มการแก้ไขได้

โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสามารถระบุอีเมลที่เป็นอันตรายจากอีเมลนับล้านได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อความและภาษาอีเมลและไวยากรณ์เพื่อระบุการฉ้อโกง CASB ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อตรวจจับความผิดปกติ เช่น การดาวน์โหลดที่มากเกินไป หรือการแชร์ในบริการคลาวด์ที่ไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งบ่งชี้ถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น

บทสรุป

ดังที่เห็นในบทความนี้ การถือกำเนิดของ AI และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังเปิดศักราชใหม่ของการรักษาความปลอดภัยในการทำงานจากระยะไกล มีเครื่องมือในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่กำลังพัฒนาในเชิงรุก ซึ่งจะช่วยองค์กรจากการโจมตีครั้งใหญ่

ฉันหวังว่าบทช่วยสอนนี้จะช่วยให้คุณทราบเกี่ยวกับ “วิธีที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องปฏิวัติความปลอดภัยในการทำงานระยะไกล” หากคุณต้องการพูดอะไร โปรดแจ้งให้เราทราบผ่านส่วนความคิดเห็น หากคุณชอบบทความนี้ โปรดแชร์และติดตาม WhatVwant บน Facebook, Twitter และ YouTube เพื่อรับเคล็ดลับด้านเทคนิคเพิ่มเติม

AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังปฏิวัติความปลอดภัยในการทำงานระยะไกล – คำถามที่พบบ่อยอย่างไร