人工智能和机器学习如何彻底改变远程工作安全

人工智能和机器学习技术通过积极主动的方法进入网络安全，以进行早期威胁检测和响应。 您可以通过自动威胁检测、识别和响应网络威胁、消除误报以及增强组织的整体安全状况来保护远程工作人员的安全。

在远程工作环境中实施基于人工智能和机器学习的安全解决方案也解决了传统网络安全措施的缺点。 人工智能和机器学习的采用正在彻底改变企业的网络安全，提供访问控制，同时限制安全威胁。

了解基础知识：人工智能与机器学习

远程数字环境可实现安全的远程访问。 它允许员工通过云计算、虚拟专用网络 (VPN) 和远程桌面连接到公司网络。 这些设置适应性强、可扩展且经济高效，但仍然容易受到安全威胁。

将 AI/ML 实施到企业网络安全中

企业实施各种网络安全协议以避免出现不愉快的情况。 网络安全领域的新成员是人工智能和机器学习。

在网络安全领域实施人工智能，重点是开发能够主动、快速、准确地识别、分析、评估和预测各种安全威胁的工具或软件。 机器学习用于网络安全，通过评估各种访问资源来生成数据和算法。

远程工作安全挑战的现状

网络安全是 IT 团队每天面临的不断变化的挑战。 根据 2022 年雇主调查，56% 的受访者表示，员工在远程工作时不了解良好的安全实践。

新的高度规避自适应威胁 (HEAT)

针对 Web 浏览器的新型高度规避自适应威胁 (HEAT) 是标准安全技术面临的新兴安全风险。 快速发展的技术和通信工具可能会造成新的安全漏洞或让未经授权的用户访问私人信息。

远程劳动力和网络安全挑战

远程员工对公司网络有不同级别的访问权限，在管理安全和性能的同时跟踪他们的活动是一项艰巨的工作。 企业现在正在利用人工智能和机器学习来提高生产力和绩效跟踪。

远程工作安全包括使用各种工具和先进技术来缓解最终用户安全风险，以保护敏感信息、未经授权的数据流和网络攻击。

访问控制

这些技术使公司能够监管远程访问和企业数据保护，并检测潜在威胁和网络攻击。 事实上，到 2029 年，网络安全领域的人工智能市场预计将超过 620 亿美元。

人工智能如何增强威胁检测和响应

使用人工智能和基于机器学习的技术和工具使企业网络能够保护远程工作人员的安全，控制其访问、设备安全和登录凭据安全。

自动化

人工智能代表了网络安全的未来，因为它可以自动执行各种安全检查，从而能够及早识别和缓解网络攻击。 此外，机器学习算法集成在人工智能驱动的网络安全框架中，以评估潜在网络威胁的规模、性质和起源。

威胁检测

这些先进的解决方案有助于安全访问控制和实时监控网络活动，及时检测任何可能意味着攻击的异常行为。

回复

为了应对安全问题，系统可以通过限制对受感染操作系统的访问来自动采取行动。 实施这一主动措施是为了保护敏感数据免遭潜在的泄露。

网络安全工具包 (Cyber​​SecTK)

该程序是一款配备人工智能保护功能的开源工具。 它能够在网络钓鱼、恶意软件和勒索软件等网络攻击的早期阶段识别和预防。

Sophos Intercept X

该端点安全工具利用人工智能有效识别和防止笔记本电脑、台式机和移动设备等各种远程访问设备上的网络威胁。

Vectra认知

该程序旨在检测各种类型的威胁，包括内部威胁、高级持续威胁和恶意软件攻击。 它有能力应对这些威胁并采取适当的行动。

机器学习在安全分析中的作用

根据机器学习驱动的数据，使用 AI 实施措施，通过电子邮件、消息传递或协作工具检测和防止针对远程工作人员的网络钓鱼、恶意软件或勒索软件攻击。 该技术分析通信以检测恶意链接、引用、附件或请求。

机器学习的使用

机器学习可用于识别电子邮件欺骗、恶意软件和网络钓鱼攻击。 它可以检测设备和网络流量中的异常或入侵，表明存在危害或攻击。

它支持远程访问、用户身份和公司资源，确保远程工作人员设备和公司网络（包括笔记本电脑、智能手机、平板电脑、路由器和 VPN）的安全。

及早发现并及时响应

机器学习可以检测未经授权的访问、数据泄露和拒绝服务攻击。 网络安全中的人工智能/机器学习通过多因素身份验证和行为分析帮助身份验证，以授予对必要资源和系统的访问和权限。

保持警惕和持续的审查

它还可以用于识别和检测远程工作人员的面部、声音或指纹的变化或不一致，这可能表明冒名顶替者的存在。 机器学习还有助于证据收集、源头追踪、影响分析和数据/系统恢复，并为处理与远程工作人员相关的不愉快事件提供补救和缓解建议，例如：

• 数据泄露和
• 勒索软件攻击等

人工智能在网络安全中的局限性

虽然人工智能和机器学习对于远程安全控制措施有很大好处，但对于企业管理和远程用户来说，在实施和基础设施方面存在一定的限制。 人工智能和机器学习需要公司内部可能无法获得的特定知识。

专家知识和实施

这可能会使基于人工智能和机器学习的安全解决方案难以实施和管理。 由于人工智能仍然是一门新兴科学，因此还可能存在准确性和真实性方面的问题。 人工智能和机器学习依靠高质量的数据来产生可靠的发现。

如果用于训练机器学习算法的数据不充分或错误，则机器学习算法的结果可能不可靠。 机器学习和人工智能工具与 ZTNA 等网络安全方法的应用使技术能够更有效地保护远程访问。

为人工智能驱动的安全性准备远程工作基础设施

由人工智能驱动的安全编排、自动化和响应 (SOAR) 平台集成并关联来自网络、订阅服务和其他来源的大量威胁情报，以指出可疑活动。

人工智能算法

即使是逃避或未检测到的恶意软件也可以通过人工智能算法分析文件属性、代码执行模式和网络活动来识别。 越来越多的公司正在使用人工智能和机器学习，并致力于为其远程环境提供更好的网络安全。

公司可以通过实施以下 IT 基础设施转向 AI/ML 技术，为远程工作的用户提供安全访问：

扩展检测和响应 (XDR) 解决方案

扩展检测和响应 (XDR) 解决方案积累并关联来自服务器、防火墙、端点、云和其他来源的实时安全数据。 他们可以通过研究已知的威胁来发现类似的趋势，并在攻击造成损害之前阻止攻击。

SIEM系统

基于人工智能的 SIEM 系统通过将安全警告与众多威胁情报源相结合来识别新的和正在发展的威胁。 与手动检查大量日志数据集以进行查询和响应相比，通过可识别的功能自动对警报进行优先级排序可以节省时间、人员和金钱。

针对预期攻击的人工智能分析和行动模式

AI可以自动隔离系统，阻止网络访问，并在检测到风险后发出安全警报。 它可以跟踪和评估用户行为以制定标准。 不寻常的登录模式或数据访问请求可能会带来危险。 此方法可以检测内部威胁、受损帐户以及基于规则的系统遗漏的不需要的活动。

黑客利用受损的凭据来攻击重要系统、窃取数据、植入恶意软件和进行网络钓鱼。 人工智能分析可以检测受损的凭据并启动修复。

深度神经网络

深度神经网络可以从数百万封电子邮件中识别出有害电子邮件。 机器学习算法可以分析文本和电子邮件的语言和语法以识别欺诈。 CASB 采用行为分析来检测云服务中的过度下载或未经批准的共享等异常情况，从而表明潜在的威胁。

结论

正如本文所见，人工智能和机器学习技术的出现正在开创远程工作安全的新时代。 它提供了主动检测和防御不断变化的网络威胁的工具，从而使组织免受重大攻击。

我希望本教程能帮助您了解“人工智能和机器学习如何彻底改变远程工作安全” 。 如果您有什么想说的，请通过评论部分告诉我们。 如果您喜欢这篇文章，请分享并在 Facebook、Twitter 和 YouTube 上关注 WhatVwant 以获取更多技术提示。

人工智能和机器学习如何彻底改变远程工作安全 – 常见问题解答