自动化威胁猎杀：AI如何帮助企业发现可疑的网络活动
AI帮助企业发现网络威胁
全球人工智能市场正在以跃进的速度增长。预计到本十年末，该市场规模将增长20倍，价值将达到将近2万亿美元，而目前估值已经接近1000亿美元。它正在革新企业对待网络安全策略的方式，使其能够比以往更快地识别、阻止和打击威胁。技术环境的持续发展带来了网络活动中的安全问题和风险，这是企业必须付出的高昂发展成本。
管理大量数据和缺乏坚实网络安全能力的组织最容易受到恶意攻击和入侵者的入侵。然而，随着世界朝着能够帮助他们管理网络活动中的攻击和威胁的人工智能网络安全解决方案迈进，负面系统参与者必须跟上快速的进展。企业越是准备好将人工智能应用到日常运营中，他们面临的各种网络威胁和攻击的脆弱性就越低。数据泄露在2022年与2021年相比减少了1%，可能会继续保持这种下降趋势。IBM的一份报告显示，利用人工智能和自动化的公司使全球数据泄露成本减少了近180万美元。
人工智能不再是一个流行词或需要理解的东西。预防胜于治疗，人工智能解决方案通过帮助企业在安全漏洞升级为严重安全漏洞之前识别网络异常，帮助企业应对网络安全挑战。但这是如何实现的呢？
解决云配置错误
云配置错误是指在云产品使用过程中出现的失败、错误、缺陷或故障。例子包括但不限于黑客攻击、安全漏洞、内部威胁、勒索软件和其他入侵网络的途径。这是一个极度需要人工智能的领域，因为这些类型的漏洞被发现会对组织的利润造成巨大损失，占数据泄露的82%，每年造成企业平均440万美元的损失。
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即使是大型企业也经常发生云安全漏洞，这表明数据管理和安全必须积极主动地进行。例如，Facebook在2019年经历了一个云安全漏洞，直到2021年公司公开事件时才被曝光。涉及的细节包括用户姓名、电话号码、电子邮件地址，平台的声誉受到了严重破坏。
发现数据泄露可能需要很长时间，受害者可能不会立即收到通知，甚至可能永远不会发现这一事件。在其他情况下，受害者可能会被告知其身份被盗，并可能遭受广泛的后果。虽然这绝不是一个容易面对的想法，但受害者可以从对错误处理其数据的一方索赔中得到安慰。有关受害者如何向公司提出数据泄露索赔的更多信息可以在www.databreachclaims.org.uk上了解到。
毋庸置疑，人工智能工具不断学习和回忆的能力可以通过发现模式并根据收集的数据进行分析来改善云环境。它还可以通过提出纠正建议、暴露威胁并阻止其入侵来解决漏洞。可疑活动可以被发现并立即停止，您将进一步发现更多信息。
机器学习模型用于识别可疑活动
机器学习模型是通过各种算法识别网络活动中的欺诈行为的最有效解决方案之一。这里有两种方法：有监督和无监督模型。前者可以通过三种技术来帮助发现网络中的异常：随机森林、逻辑回归和决策树。
随机森林算法可以改进数据解释的可扩展性、鲁棒性和准确性。逻辑回归是另一个有用的工具，具有预测能力，并通过检查不同变量之间的关系来评估逻辑模型的参数。决策树对回归和分类模型都有帮助。此外，它还用于根据先前回答的其他问题来进行投射。
另一方面，无监督模型是指处理原始数据集中的趋势和模式。此外，它在需要处理大量数据时使用。顾名思义，解决方案开发人员无需监控模型，因为它可以独立运行并跟踪未知的数据和模式。
人工智能利用历史数据来理解模式
人工智能工具理解上下文的能力帮助准确定位以前欺诈交易中的趋势和模式。通过评估记录的历史数据，它帮助管理员加强未来的预防过程。
这是一个使用人工智能来识别模式潜力的公司的例子。巨型GPU生产商NVIDIA利用深度学习和模式识别来设计和创建产品。这些产品可以包括具有高任务效率的机器人和汽车。深度学习是机器学习的一个子领域，被认为是十年来的突破性技术发现之一。它的核心是利用人工神经网络完成复杂的方程。许多行业都使用这种机器学习模型，从农业到医疗保健再到金融服务。以前者为例，深度学习可以监控卫星图像和天气条件，发现土壤疾病，改善资源管理策略，并最终提高作物质量。
总之，人工智能通过其发现异常的能力正在重塑网络安全领域。
随着技术领域的扩展，预计将出现越来越多的人工智能解决方案。例如，我们已经生活在由云计算驱动的云化世界中，这有助于业务数据的存储和访问。这种可访问性加快了企业向自动化转型的速度。同时，它也为更多恶意行为者打开了一扇大门，他们寻找公司和个人的数据并进行破坏。因此，人们预计人工智能的能力将改善这个领域。
通过自我训练、调整和实时识别风险的能力，由人工智能支持的工具可以减少对网络活动中不断复杂化的网络安全威胁的暴露。
