Знайте о роли машинного обучения в улучшении кибербезопасности

В настоящее время предприятия хранят большие объемы данных, что для них действительно важно. Но интеграция с программным и аппаратным обеспечением в настоящее время значительно возросла, поэтому обеспечение безопасности данных стало очень сложной задачей. Программное обеспечение, используемое киберпреступниками в настоящее время, вызывает множество опасений в организации безопасности. Благодаря этому злоумышленники теперь превратились в игрока, создающего угрозу, который может легко распространять и проникать в свою целевую организацию с помощью некоторых никогда не замеченных или настраиваемых вредоносных программ. Поскольку большой объем данных постоянно анализируется и анализируется, пользователям становится невозможным фильтровать, анализировать и принимать оперативные решения в зависимости от информации, собранной системой инфраструктуры. Таким образом, кибербезопасность нашла новый способ работы с этим типом киберпреступников, используя мощные возможности алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют компьютерам легко анализировать большой объем данных и принимать решения. Следовательно, этот блог позволит пользователям узнать как машинное обучение может способствовать кибербезопасности в деталях.

Необходимость машинного обучения в кибербезопасности

В наши дни технологии развиваются очень быстро, и ручных методов обеспечения кибербезопасности уже недостаточно для обеспечения безопасности и защиты предприятий, правительства и других компаний. Некоторые из основных причин обсуждаются ниже:

• В сеть поступает большой объем данных, связанных с безопасностью, из массива подключенных устройств.
• Количество квалифицированного персонала очень мало, что может гарантировать надлежащую интеграцию между несколькими системами. Они предоставляют данные, связанные с безопасностью, в системы безопасности и управления событиями, целью которых является обнаружение злоумышленников.
• Также возможно, что риск будет идентифицирован и расставлен по приоритетам аналитиками безопасности. Но может возникнуть задержка в сообщении об этой угрозе системным администраторам и сетевым инженерам, которые взяли на себя решение проблемы.
• Все такие условия очень плохо влияют на кибербезопасность, поскольку существует слишком много ложных срабатываний и ложных тревог, которые отвлекают аналитика безопасности от поиска реальных угроз и борьбы с ними.

Учитывая все вышеизложенное, становится ясно, что роль машинного обучения в кибербезопасности действительно важна для анализа киберугроз.

Использование машинного обучения для повышения кибербезопасности

Поскольку используется большой объем данных, поступающих из нескольких источников, обнаруживать события кибербезопасности человеком становится сложно. Следовательно, чтобы кибербезопасность была актуальной и эффективной, она должна использовать машинное обучение в кибербезопасности, чтобы справиться с сегодняшней гибридной средой. Прогностическая аналитика машинного обучения представляет собой мощный пример использования, который полезен для кибербезопасности. Это область сети и кибербезопасности, которая выполняет некоторые удивительные вещи, например, выявляет и улавливает аномалии в соединениях трафика, шаблонах, действиях пользователей и т. Д. В аспектах сети. Помимо всего этого, кибербезопасность использует машинное обучение для обнаружения следующих событий:

• Контроль сторонних приложений с высоким уровнем риска: Для обнаружения вредоносных или вредоносных сторонних приложений, установленных в среде и способных скомпрометировать данные.
• Защита от программ-вымогателей: Надежное обнаружение и устранение инфекции, которая может повлиять на окружающую среду.
• Обнаружение утечки данных: Он будет искать необычные шаблоны данных, которые могут соответствовать утечке несанкционированных данных.
• Контроль конфиденциальных данных: Найдите конфиденциальные данные, которые хранятся в электронных письмах или документах, и выполните с ними соответствующие действия.

В дополнение к этому, машинное обучение в кибербезопасности также можно использовать для обнаружения многих других событий кибербезопасности в зависимости от требований. Все это мощный инструмент для защиты среды организации.

Автоматизация задач кибербезопасности с помощью машинного обучения

Подход машинного обучения в кибербезопасности помогает автоматизировать несколько задач кибербезопасности, которые можно легко развернуть в режиме реального времени. Он может обнаружить любую вредоносную активность до того, как она приведет к повреждению.

Это связано с тем, что правильно обученная модель машинного обучения способна определять непропускаемый трафик в сети и немедленно отключать эти соединения. Он также может идентифицировать все новые образцы вредоносного ПО, которые нацелены на подделку сигнатур, созданных человеком, и пытаться изолировать эти образцы перед их запуском.

Заключительные мысли

Машинное обучение – это захватывающая технология, которая используется для анализа данных и интеллектуальных вычислений. С помощью или мощью машинного обучения в кибербезопасности сегодня предприятиям становится легко правильно использовать большие объемы данных. Более того, людям будет очень сложно бороться со сложными угрозами кибербезопасности. Поэтому организации используют машинное обучение для повышения кибербезопасности.