人工智慧和機器學習如何徹底改變遠距工作安全

人工智慧和機器學習技術透過積極主動的方法進入網路安全，以進行早期威脅偵測和回應。 您可以透過自動威脅偵測、識別和回應網路威脅、消除誤報以及增強組織的整體安全狀況來保護遠端工作人員的安全。

在遠距工作環境中實施基於人工智慧和機器學習的安全解決方案也解決了傳統網路安全措施的缺點。 人工智慧和機器學習的採用正在徹底改變企業的網路安全，提供存取控制，同時限制安全威脅。

了解基礎知識：人工智慧與機器學習

遠端數位環境可實現安全的遠端存取。 它允許員工透過雲端運算、虛擬私人網路 (VPN) 和遠端桌面連接到公司網路。 這些設定適應性強、可擴展且經濟高效，但仍容易受到安全威脅。

將 AI/ML 實施到企業網路安全中

企業實施各種網路安全協定以避免不愉快的情況。 網路安全領域的新成員是人工智慧和機器學習。

在網路安全領域實施人工智慧，重點是開發能夠主動、快速、準確地識別、分析、評估和預測各種安全威脅的工具或軟體。 機器學習用於網路安全，透過評估各種存取資源來產生資料和演算法。

遠距工作安全挑戰的現狀

網路安全是 IT 團隊每天面臨的不斷變化的挑戰。 根據 2022 年雇主調查，56% 的受訪者表示，員工在遠距工作時不了解良好的安全實踐。

新的高度規避自適應威脅 (HEAT)

針對 Web 瀏覽器的新型高度規避自適應威脅 (HEAT) 是標準安全技術面臨的新興安全風險。 快速發展的技術和通訊工具可能會造成新的安全漏洞或讓未經授權的使用者存取私人資訊。

遠距勞動力和網路安全挑戰

遠端員工對公司網路有不同層級的存取權限，在管理安全性和效能的同時追蹤他們的活動是一項艱鉅的工作。 企業現在正在利用人工智慧和機器學習來提高生產力和績效追蹤。

遠端工作安全包括使用各種工具和先進技術來緩解最終用戶安全風險，以保護敏感資訊、未經授權的資料流和網路攻擊。

存取控制

這些技術使公司能夠監管遠端存取和企業資料保護，並檢測潛在威脅和網路攻擊。 事實上，到 2029 年，網路安全領域的人工智慧市場預計將超過 620 億美元。

人工智慧如何增強威脅偵測和回應

使用人工智慧和基於機器學習的技術和工具使企業網路能夠保護遠端工作人員的安全，控制其存取、設備安全和登入憑證安全。

自動化

人工智慧代表了網路安全的未來，因為它可以自動執行各種安全檢查，從而能夠及早識別和緩解網路攻擊。 此外，機器學習演算法整合在人工智慧驅動的網路安全框架中，以評估潛在網路威脅的規模、性質和起源。

威脅偵測

這些先進的解決方案有助於安全存取控制和即時監控網路活動，及時偵測任何可能意味著攻擊的異常行為。

回覆

為了應對安全問題，系統可以透過限制對受感染操作系統的存取來自動採取行動。 實施這項主動措施是為了保護敏感資料免於潛在的外洩。

網路安全工具包 (Cyber​​SecTK)

該程式是一款配備人工智慧保護功能的開源工具。 它能夠在網路釣魚、惡意軟體和勒索軟體等網路攻擊的早期階段識別和預防。

Sophos Intercept X

此端點安全工具利用人工智慧有效識別和防止筆記型電腦、桌上型電腦和行動裝置等各種遠端存取裝置上的網路威脅。

Vectra認知

該程式旨在檢測各種類型的威脅，包括內部威脅、進階持續性威脅和惡意軟體攻擊。 它有能力應對這些威脅並採取適當的行動。

機器學習在安全分析中的作用

根據機器學習驅動的數據，使用 AI 實施措施，透過電子郵件、訊息或協作工具檢測和防止針對遠端工作人員的網路釣魚、惡意軟體或勒索軟體攻擊。 此技術分析通訊以偵測惡意連結、引用、附件或請求。

機器學習的使用

機器學習可用於識別電子郵件欺騙、惡意軟體和網路釣魚攻擊。 它可以偵測設備和網路流量中的異常或入侵，表示存在危害或攻擊。

它支援遠端存取、用戶身份和公司資源，確保遠端工作人員設備和公司網路（包括筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦、路由器和 VPN）的安全。

及早發現並及時回應

機器學習可以偵測未經授權的存取、資料外洩和拒絕服務攻擊。 網路安全中的人工智慧/機器學習透過多因素身份驗證和行為分析來幫助身份驗證，以授予對必要資源和系統的存取和權限。

保持警覺和持續的審查

它還可以用於識別和檢測遠端工作人員的臉部、聲音或指紋的變化或不一致，這可能表示冒名頂替者的存在。 機器學習也有助於證據收集、源頭追蹤、影響分析和資料/系統恢復，並為處理與遠端工作人員相關的不愉快事件提供補救和緩解建議，例如：

• 資料外洩和
• 勒索軟體攻擊等

人工智慧在網路安全的局限性

雖然人工智慧和機器學習對於遠端安全控制措施有很大好處，但對於企業管理和遠端使用者來說，在實施和基礎設施方面存在一定的限制。 人工智慧和機器學習需要公司內部可能無法獲得的特定知識。

專家知識和實施

這可能會使基於人工智慧和機器學習的安全解決方案難以實施和管理。 由於人工智慧仍然是一門新興科學，因此也可能存在準確性和真實性方面的問題。 人工智慧和機器學習依靠高品質的數據來產生可靠的發現。

如果用於訓練機器學習演算法的資料不充分或錯誤，則機器學習演算法的結果可能不可靠。 機器學習和人工智慧工具與 ZTNA 等網路安全方法的應用使技術能夠更有效地保護遠端存取。

為人工智慧驅動的安全性準備遠端工作基礎設施

由人工智慧驅動的安全編排、自動化和回應 (SOAR) 平台整合並關聯來自網路、訂閱服務和其他來源的大量威脅情報，以指出可疑活動。

人工智慧演算法

即使是逃避或未偵測到的惡意軟體也可以透過人工智慧演算法分析檔案屬性、程式碼執行模式和網路活動來識別。 越來越多的公司正在使用人工智慧和機器學習，並致力於為其遠端環境提供更好的網路安全。

公司可以透過實施以下 IT 基礎設施轉向 AI/ML 技術，為遠端工作的使用者提供安全存取：

擴展檢測和響應 (XDR) 解決方案

擴展偵測和回應 (XDR) 解決方案累積並關聯來自伺服器、防火牆、端點、雲端和其他來源的即時安全資料。 他們可以透過研究已知的威脅來發現類似的趨勢，並在攻擊造成損害之前阻止攻擊。

SIEM系統

基於人工智慧的 SIEM 系統透過將安全警告與眾多威脅情報源相結合來識別新的和正在發展的威脅。 與手動檢查大量日誌資料集以進行查詢和回應相比，透過可識別的功能自動對警報進行優先排序可以節省時間、人員和金錢。

針對預期攻擊的人工智慧分析和行動模式

AI可以自動隔離系統，阻止網路訪問，並在偵測到風險後發出安全警報。 它可以追蹤和評估用戶行為以建立標準。 不尋常的登入模式或資料存取請求可能會帶來危險。 此方法可以檢測內部威脅、受損帳戶以及基於規則的系統遺漏的不需要的活動。

駭客利用受損的憑證來攻擊重要係統、竊取資料、植入惡意軟體和進行網路釣魚。 人工智慧分析可以檢測受損的憑證並啟動修復。

深度神經網絡

深度神經網路可以從數百萬封電子郵件中辨識出有害電子郵件。 機器學習演算法可以分析文字和電子郵件的語言和語法以識別詐欺。 CASB 採用行為分析來偵測雲端服務中的過度下載或未經批准的共享等異常情況，從而表明潛在的威脅。

結論

如本文所見，人工智慧和機器學習技術的出現正在開創遠距工作安全的新時代。 它提供了主動偵測和防禦不斷變化的網路威脅的工具，從而使組織免受重大攻擊。

我希望本教學能幫助您了解「人工智慧和機器學習如何徹底改變遠端工作安全」 。 如果您有什麼想說的，請透過評論部分告訴我們。 如果您喜歡這篇文章，請分享並在 Facebook、Twitter 和 YouTube 上關注 WhatVwant 以獲取更多技術提示。

人工智慧和機器學習如何徹底改變遠距工作安全 – 常見問題解答