使用机器学习来评估网络安全风险


网络安全是对企业试图保护自己免受风险阵容的讨论的最前沿。由于攻击者开发更复杂的技术来绕过防御性措施,公司必须采取行动并提高他们到位的计算机安全水平。

它首先通过实施企业的有形和数字资产的必要安全预防措施。 一旦基本面就到位,组织可以利用先进技术,如安全信息和事件管理,用户和实体行为分析,故障树分析和先进的机器学习。

网络安全是保护和推进公司的关键’现在比以往任何时候都更好。它还要求应用迅速成熟的技术,例如机器学习。

什么是机器学习? 

机器学习使用分析算法 发现数据中的模式,利用这些趋势来评估条件并确定是否存在潜在风险。这项技术是迈向真正的人工智能的一步,因为它允许系统识别,理解和行动它收到的信息。它还采用分析规则来评估局势并分类违规行为。

最终目标是在系统和数据中复制人类的行为,同时最大限度地减少所附的风险。利用这种方法的结果是自动化和对网络安全的额外机会。

机器如何学习支持网络安全? 

虽然这种方法正在迅速发展,但它仍然不会取代人类智能和解决问题作为资源。但是,它可以降低任务中错误和故障的可能性。它识别并迅速有效地识别并解决违规行为,漏洞和威胁。机器学习 更快地识别安全危险 而不是任何个人,同时也添加一层安全性并降低人为错误的潜在风险。

机器学习分析当前和过去的数据,以确定业务中可能的弱点’S网络安全周长。通过确定这些风险,它有助于信息安全认识和解决责任点。该策略还利用过去和现在的信息来查找预测未来事件的趋势。通过查看数据日志,AI发现可疑活动,并将其标记为可能的危险,网络安全专业人员可以检验并进一步调查。

与业务中的大多数监督风险一样,时间在这方面发挥着至关重要的作用。机器学习识别未来的危险,并提供及时的警报,以便在进行中,因此组织可以在为时已晚之前停止威胁。

如何识别安全风险

当组织可以概述潜在威胁时,机器学习最佳。但是,它目前无法输入这些威胁。此时,人类智慧和推理发挥作用。评估风险的最佳方式之一是 通过使用故障树分析 (FTA).

故障树分析是一个顶到底的演绎方法,用于分析企业内的安全问题。通过使用概率,它决定了不需要的事件的可能性。该产出是公司可能会经历的不良结果,漏洞和问题的整体视图。然后,专业人士可以输入这些“action items”进入机器学习,因此它可以积极监控和评估组织的健康’s systems.

如何使用机器学习网络安全 

启用这种技术并希望它自行工作是一种不切实际的期望。相反,当处理程序最初定义所需的结果时,它最佳工作 然后确认它 所以系统知道将来要寻找什么。然后,一旦它在内部工作,就可以达到预期结果。该系统在网络安全行业中有多次用途:

  • 分类: 将可观察信息识别和分类为正或负指标的过程。 
  • 预言:  审查过去和目前数据以确定未来违规的过程。 
  • 可视化: 评估和组织大型数字的过程进入视觉段,分类违规行为和潜在威胁。 

当组织使用机器学习到升高的网络安全时,他们可以解决定义的问题,集成系统,访问数据以区分危险,降低误差的潜在风险,并允许无摩擦审计数字安全措施。最重要的是,这项技术为威胁提供了时间敏感的反应,节省了企业的时间和金钱。

机器学习明天更安全

由于出现了额外的网络安全问题,机器学习将仍然是解决这些问题的最有希望的技术。此外,随着威胁列表扩大的威胁清单,对机器学习产品的需求将继续增长。



Kayla Matthews.为Malwarebytes,Security Boulevard,信息周和CloudTWeeks等出版物的网络安全和技术写了一系列。要从Kayla阅读更多信息,请访问她的博客: ProductWigryBytes.com..