使用人工智能技术来平整网络的竞争环境

想象一下,如果您能看到几年后的未来,您在网络中会做些什么。您会更快地拥抱云吗?那么现在花在不真正使用的技术上的时间和金钱呢?每个配线间都有许多昂贵的“船锚”,它们停放在架子上,以收集灰尘。当然,如果您的组织曾经是严重违规的受害者,那么很容易猜出您可能为此采取了不同的准备。

事实是,最后一个并不仅仅是一厢情愿。网络安全专业人员(包括我本人在内)多年来一直在警告组织威胁迫在眉睫。有些需要多年的经验才能了解威胁参与者的趋势和恶意软件的轨迹。但是其他人只是看着你。例如,网络犯罪社区最近的成功大部分是由于其能够成功利用不断扩大的攻击面的能力,以及由于数字化转换而导致的安全漏洞,这些漏洞没有得到适当的解决。对任何人来说,这都不应该是新闻。

尽管预测网络罪犯下一步将是棘手的,但事实并非如此。当谈到网络军备竞赛时,犯罪分子在了解接下来会发生什么方面一直拥有明显的优势。企业一直在寻找新的方法来从其网络中榨取更多价值,或者通过使用新技术来获得竞争优势。网络犯罪分子可以高度确定地预测,其中许多组织也将忽略对这些努力应用适当的安全性。

我们有一种模式无法正确保护网络资源,我们为此付出了代价。根据一份报告,网络犯罪分子去年使全球经济损失总计1.5万亿美元。尽管我们在网络安全解决方案上花费了数十亿美元,但网络犯罪的增长速度似乎可能会持续一段时间,除非组织对他们如何考虑和部署安全性进行重大改变。

为了赶上为响应最新威胁趋势而购买新的网络安全解决方案的传统周期,组织需要开始使用相同的技术和策略来保护网络,这是犯罪分子正在使用的技术和策略。这意味着采用一种智能集成的方法,可以利用当今企业的力量和资源。

其中大部分内容在《 Fortinet的2020年安全预测》中有详细介绍。除了我对网络犯罪分子在未来几年内可能会发展和采用的策略和技术的常规预测之外,今年的报告还广泛关注组织如何成功地在网络攻击者中占上风。而且该策略在很大程度上依赖于两件事:围绕机器学习和人工智能构建和部署解决方案,以及转向采用安全驱动的网络策略,该策略将“三思而后行”的原则提升到一个新的高度。

以安全为重点的AI策略的目标之一是为网络开发一种类似于人体的自适应免疫系统。当发现问题时,体内的白细胞可以抢救过来,自主地与感染作斗争。在网络中,人工智能可以通过识别威胁并发起和协调响应来执行几乎相同的任务。快速回顾其历史可以帮助我们预测其轨迹。

第一代人工智能已经在某些领域出现。利用人工神经网络和海量数据库,使用机器学习的系统可以快速筛选大量数据,以网络速度进行分析并确定适当的行动方案。

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