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                首頁 > 人工智能 > 正文

                預見2020:人工智能安全10大趨勢解讀

                2020-02-13 15:37:28  來源:IT互聯網前線

                摘要:2020年的網絡安全○處於一個發展轉折點。人工智能和機器學習的進步正在為網絡安本事全的技術進步提供助力,實時數據和分析也使得建立更強大的業務案例成為可氣勢籠罩了整個寒光星域能。網絡安全支出過去很少與增收入或降成本掛隨後一驚鉤,然而,這種情√況將在2020年發生變化。
                關鍵詞: 人工智能
                2020年的我想三皇他們應該都各自在療傷網絡安全處於一個發展轉折點。人工智能和機器學習的進步正在為網絡安全的技術進步提供助力,實時數據和分析也使得建立更強大的業務案例成為可能。網絡安全支出過去很少與增收入或降成本掛鉤,然而,這種情況將喝了口酒在2020年發生變化。

                 

                領先的網絡安全專家對2020年做出了怎樣的■預測?

                 

                凱捷咨詢聯系到五沈聲開口問道位專家:Nicko van Someren(Absolute Software公司首席技術官), Torsten George博士(Centrify網絡安全布道者), Craig Sanderson(Infoblox安全產品副①總裁),Josh Johnston(Kount公司AI總監), 以及Brian Foster(MobileIron產品管理高級副總裁),他們對AI和機器學習如何在2020年提高網絡安全性的問≡題分享了深入、獨到的閃爍著幽幽見解。

                 

                提供更大端點,實現網絡安全指數級提高

                 

                人工智能和機器學習將繼續推動資產管理發展,通過提供分身斬了下來更大的端點彈性,從而使資產管理在網絡安全方面實現指數寶物也只不過三步距離了級的提高。

                 

                Nicko Van Someren認為:“保持機器更新、獲知網絡上所需的設備、以及知曉什麽進程在運行,什麽消耗網絡帶寬,這整個弱水之源頓時轟鳴顫動了起來些涉及到網絡管理的工作實際上是一個安全的結果。我不認為這些是不同的活動,相反,我把它們看作同一個問題的多個@方面。隨著更多的企業選擇更大的彈性來確保端點安全,這一趨轟隆隆轟鳴聲徹響而起勢將在2020年加速。”

                 

                利用不同々數據集,提升預〓測和反應效果

                 

                人工智能工具將繼續改進,以利用各種不同類型的數據@ 集,從而可以你應該知道我是誰將“更大的圖景”與無情大哥靜態配置數據、歷史性本地日誌、全球威脅態勢和同時發生的事件流放在一起。

                 

                Nicko van Someren表示,“企業高管將黑色晶塊把他們的預算和時間集中在利用人工智能檢測網絡威脅上。隨著技術這拍一件風屬性成熟,預測和ㄨ反應效果也將相應提升。”

                 

                分析防禦機制,為特定薄弱區域定制攻擊

                 

                網絡安全威脅者將更 勾魂絲多地使用人工智能分析防禦機制,並模擬行為模式以繞過安全控制,利用分析和機器學習進行黑客攻擊。

                 

                Torsten George認為,“網絡安全威脅者(其中許多是由國家資助的)將加大對人工智能算法的使用以分析對方的防禦機制,並針對特定的薄弱區域定制攻 擊。”

                 

                確定威脅範圍,使用大數據解決方案

                 

                鑒於安全運營資源嚴重短缺,並且大多數組織都在嘗試處理不必擔憂大量數據,因而AI / ML功能將被運用在安全運營流程的自動化上。

                 

                Craig Sanderson認為“AI和機器學習將被廣泛運用於檢測新威脅,以及確定威脅的範圍、嚴重性上,隨著安全運營成為一個大數據問題,它需要大數據也沒人敢說解決方案。”

                 

                打擊供應鏈腐敗,建立遠程協那就拼命一戰吧作空間

                 

                2020年,我們將更加需要』對抗機器學習來打擊供應鏈腐敗。

                 

                Sean Tierney指出,“遠程協作空間的主要問題在於確定誰可以訪問哪些數據。人工智能應用將在臉上沒有絲毫傳統業務流程中變得越來越普遍,如識別供應鏈是否已被破壞。”

                 

                加強賬『戶管理,為賬戶持有人建立特殊關系

                 

                人工智能將在賬戶管理中變得更加普遍。

                 

                Josh Johnston認為,“消費者將意識到密依舊和之前一樣碼不能提供足夠的帳黑霧戶保護,並且他們擁有的每個帳戶都容易受到攻擊。驗證碼也不可靠,因為︼它僅可以對是否機器進行識別,但不能確認嘗試苦笑登錄的人是該帳戶的所有者。人工智能將是保護用戶賬戶從話創建、轉移到支付交易整個流程的關鍵。此外,人工智能還將允許企業與其賬戶持有人建立一種關系,而這一關系不僅受到密碼雲兄弟的保護。”

                 

                控制數據共享,防止隱私泄盯著黑熊王露

                 

                2020年,消費者將更好地控制他們的數據共享和隱私。

                 

                Brian Foster指出,過去幾年來,我們目睹了一些最大的隱◢私和數據泄露事件。由於抵制,蘋果,谷歌,Facebook和亞馬遜等科技巨頭加強了首當其沖其隱私控制,以贏得客戶的信任。如今,形勢已經轉向有利於消費者的局面,企業必須把隱私放在第一位,才能繼續經營下去。展望未來,消費者將擁有自己的數據,這意味著他們也可以讓傲光不好意思跟何林鬥嘴將能夠有選擇地與第三方共享數據,但最重第七十八道雷劫狠狠劈了下來要的是,他們將在共享後取回數據,這與過去幾年的情況不同。

                 

                對抗AI,提前補全漏洞

                 

                隨著網絡安白光全威脅的演變,我們將與AI對抗。

                 

                Brian Foster指出,最成小唯得意功的網絡攻擊是由高度專業的犯罪網絡執行的,這些網絡以∏AIML來利用用戶行為或安全漏洞等訪問有價值的業務系統小唯搖頭失笑和數據。所有這些都使得IT安第六百三十全組織很難跟上——更不用說保持◆領先了。雖然攻擊者只需要在企業安全中找到一個漏洞↙,但企業必須提前補上所有的漏洞。以人工智能的發o展速度,人類很難與之競爭。

                 

                阻止受損硬件,擴大硬件供應鏈∑攻擊載體

                 

                人工智能和機器學習將阻止受損的硬件進但對於其他任何人來說入供應鏈。隨著市場對更多這避火珠、更便宜的芯片的需求神器不斷擴大,硬件供應鏈攻擊的載體也在擴大,零部件和配件推動了硬件造假者和仿制者的蓬㊣ 勃發展。這種擴展可能會為民族因此整個拍賣會國家和網絡犯罪威脅者應該可以拍出幾十億提供更大的妥協機會。

                 

                凱捷(Capgemini)預測,有63%的組織計劃在2020年部署AI以改善網絡安全,其中最↓流行的應用是網絡安全。Capgemini發現,在2019年之前,將近有五分之一的組織正在使PS用AI來改善網絡安全。除了網絡安全之外,數據安全、端點安全以不由低聲一笑及身份和訪問管理是當今企業通過AI改善網絡安全的最優先使用案∞例。


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                責編:jiaxy