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預見2020:人工智能安全10大趨勢解讀

2020-01-20 19:01:36 網易科技 網易智能 編輯:貝兒 瀏覽數:24優樂網

2020年的網絡安全處于一個發展轉折點。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,這種情況將在2020年發...

2020年的網絡安全處于一個發展轉折點。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、以及知曉什么進程在運行,什么消耗網絡帶寬,這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,這一趨勢將在2020年加速。”

利用不同數據集,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,從而可以將“更大的圖景”與靜態配置數據、歷史性本地日志、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。隨著技術成熟,預測和反應效果也將相應提升。”

分析防御機制,為特定薄弱區域定制攻擊

網絡安全威脅者將更多地使用人工智能分析防御機制,并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御機制,并針對特定的薄弱區域定制攻擊。”

確定威脅范圍,使用大數據解決方案

鑒于安全運營資源嚴重短缺,并且大多數組織都在嘗試處理大量數據,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于檢測新威脅,以及確定威脅的范圍、嚴重性上,隨著安全運營成為一個大數據問題,它需要大數據解決方案。”

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