技术进步导致人工智能快速整合到业务运营中

资讯2020-07-28 06:26:47
导读技术进步导致人工智能(AI)快速整合到业务运营中。据估计,全球约有15%的组织采用这项技术来改善服务交付,同时最大限度地降低运营成本。

技术进步导致人工智能(AI)快速整合到业务运营中。据估计,全球约有15%的组织采用这项技术来改善服务交付,同时最大限度地降低运营成本。

随着人工智能技术的不断发展,网络犯罪分子正在设计新的技术来规避机器学习技术的使用。Cyber​​security Ventures 发布的一份报告预测,到2021年,网络犯罪活动将使组织的成本从2015年的5万亿美元增加到6万亿美元。

因此,您应定期更新AI和机器学习技术,以确保您的计算机系统在造成危害之前检测到网络犯罪威胁。本文详细阐述了使用AI来改变您的网络安全策略。

什么是网络安全?

网络安全涉及保护您的所有网络,程序和设备免受网络犯罪分子的活动。要实现这一目标,您需要生成一个不会受到损害的强大安全系统。

随着技术发明的增加,针对政府和组织的犯罪分子的网络攻击变得越来越复杂。使用的传统技术包括数据泄露,对物联网(IoT)的攻击,勒索软件,网络钓鱼和加密。

为避免这种情况,您应确保集成不断增长的人工智能和机器学习技术,以提高您保护数据的尝试。

网络安全与人工智能之间的联系

人工智能已被用于早期检测网络威胁,以使受影响的组织能够规划缓解过程。常用的AI技术之一是机器学习(ML),它涉及装备计算机以检测和阻止网络安全威胁。

如果编码良好,ML有可能消除许多威胁,否则这些威胁将花费数百万美元给公司。但是,网络犯罪活动总是在不断发展,您需要定期更新系统,以确保AI在提供一流安全性方面的效率。

AI如何保护您的数据

AI是一组用于检测网络犯罪活动案例的机器。在大多数情况下,系统是以过去为中心的,因为它仅配置为检测已知威胁。例如,一个机构可以从先前受害者的经验中学习,并设置他们的系统来阻止网络犯罪分子在实施攻击时使用的途径。

然而,AI的最新进展允许配置使用机器学习技术的更自主的系统。系统独立学习而不依赖于人类,从而将威胁检测的范围扩展到人类熟悉的范围之外。

传统系统检查先前馈送的数据,例如签名,条目代码,身份号码以及任何其他排除和包含标准。随着当前的改进,ML算法在识别任何模式中的异常方面都是极好的。该系统开发了标准程序,从此将拒绝任何偏离设定标准的程序。

更好的是,可以修改算法以集成监督命令。这样,AI就可以对威胁进行分类。它会在阻止它之后立即表明它是恶意软件,勒索软件还是任何其他类型的威胁。这将有助于您的组织建立一个确定网络安全状态所必需的综合报告。

在网络安全中使用AI的好处

- 使用生物识别登录。生物识别技术的使用确保只有经过授权的人才能访问您的私人数据。您可以将其与强密码结合使用,以进一步加剧任何未经授权访问的企图。

- 实时检测威胁。AI是唯一能够实时检测恶意活动的技术。更好的是,该系统是多功能的!除了检测之外,它还会阻止尝试访问数据并提供可疑帐户活动的实时报告。

- 使用自然语言处理系统。AI允许您从不同来源收集数据,包括文章,研究和其他印刷材料。此功能可确保您获取扫描数据,以便随时了解安全问题中的新兴趋势和发展。如果您充分利用这些信息,您将获得有关网络攻击,数据访问异常和当前缓解策略的重要见解。此外,您可以通过防止大多数安全风险来使用此信息来确保遵守监管机构。

- 允许条件访问。如果您想使用代码来访问特定数据,那么AI将为您提供该选项。这提供了理想的身份验证过程,以确保只有授权的个人才能访问数据。此外,它还应用多因素身份验证过程,以便您收集登录系统的所有人员的数据。这使您有机会分析用户,设备,位置,数据或网络的行为。如果有任何异常,系统将自动永久或暂时拒绝访问。

人工智能的使用是增强网络安全的可靠方法。但是,AI和ML技术的快速技术发展要求您定期更新系统以保持效率。

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