Эволюция рисков и тенденций в области кибербезопасности по-прежнему вынуждает организации внедрять множество предупредительных изменений и решений, чтобы защитить себя, что еще больше вынуждает организации адаптироваться, развиваться или отставать на рынке. Быстрое технологическое развитие и внедрение в различных отраслях создает дополнительные проблемы для процессов и систем кибербезопасности в организациях. Использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) может помочь в создании более безопасных сред, в которых цифровая трансформация и технологии используются для расширения возможностей автоматизации и роста в соответствии с различными моделями предприятия.

№1. Выявление рисков с помощью искусственного интеллекта

Стратегии риска и снижения риска в корпоративных структурах должны требовать быстрого включения глубокого обучения (ГО), МО и других ИИ, чтобы уменьшить человеческие ошибки, распространенные в поведении людей. Совершать ошибки — значит быть человеком, и это создает дополнительную сложность в инфраструктуре кибербезопасности любой организации.

Неправильная конфигурация, плохое управление обновлениями, потерянные устройства, несоблюдение паролей, которых можно избежать, и другие инциденты, связанные с человеческим фактором, являются причиной более 95 % всех расследованных нарушений кибербезопасности, согласно Индексу кибербезопасности IBM. По мере того, как машины усиливают способность понимать технологическую среду, врожденная природа выявления рисков на основе исторических данных и взломов систем укрепляет способность организаций обходить мешающее поведение, тем самым улучшая их общую позицию в области безопасности.

Обнаружение потенциальных факторов, лежащих в основе систем, подверженных атакам, ошибок конфигурации и потенциальных угроз высокого риска, позволяет использовать расширенные протоколы нейтрализации и связи, чтобы позволить руководству усилить детали и позицию кибербезопасности в масштабах всего предприятия. По мере роста риска обнаружение становится ключом к пониманию того, как быстро внедрять инновации, защищая при этом ключевые внутренние ресурсы и возможности.

#2. Раннее обнаружение инцидентов в киберпространстве

Инциденты в киберпространстве часто провоцируются с использованием информации о заранее заданных сценариях и уязвимостях в существующих системах для экстраполяции сложностей и продвижения угрожающего поведения. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения расширит внутренние возможности предприятий по разработке и развитию внутренней архитектуры существующих операционных платформ для поиска системных недостатков и областей, уязвимых для атак. Благодаря возможности записывать и оценивать данные из этих систем, ИИ станет более продвинутым и сможет запускать различные сценарии прогнозирования и улучшать операции безопасности в целом.

#3. Оперативное совершенствование систем безопасности

Обеспечение устойчивости в растущей цифровой среде усложняет разработку и продвижение стратегических инициатив, учитывая склонность многих предприятий к недооценке внешних возможностей хакеров, вирусов и слабой структурной конфигурации. Сокращение числа инцидентов и нарушений в технологической среде требует надежной организационной структуры, которая включает в себя необходимые возможности и меры предосторожности при построении инфраструктуры. Там, где преобладает риск, экстраполяция потенциальных положительных и отрицательных возможностей, которые влияют на межфункциональные отделы, может быть должным образом оценена только путем запуска множества различных сценариев с данными, которые уже есть в организации. Именно здесь ИИ может сыграть решающую роль, дополняя и расширяя возможности существующих ресурсов безопасности. Внедрение машинного обучения для активного мониторинга и просмотра вызовов API (интерфейс прикладного программирования), внешних точек доступа и других журналов в корпоративных системах обеспечивает расширенный мониторинг и фильтрацию данных, которые можно выполнять круглосуточно, тем самым устраняя некоторые проблемы с человеческими ресурсами и безопасностью. Обладая способностью агрегировать информацию и усваивать данные, алгоритмы могут быстро разрабатывать выходные и входные данные, создавая ситуационные модели того, как данные могут использоваться для организации и против нее. Эта информация и использование ИИ после сопоставления различных наборов данных могут привести к положительным прогнозирующим действиям против будущих и текущих угроз, укрепляя системы безопасности на предприятии.

#4. Организационное лидерство улучшает ситуационную осведомленность

Выявление и развертывание основных политик и процедур безопасности возлагает организационную ответственность на руководящую группу за формирование дополнительной культурной осведомленности о серьезности и рисках, связанных с работой в цифровой среде. Экзистенциальные угрозы неизбежны и развиваются по мере развития организаций; непобедимости не существует в киберсредах. Осведомленность о психологических и поведенческих тонкостях людей, работающих в цифровой среде, требует разумного вмешательства руководства и управления. Руководство должно укреплять организационную защиту, правильно используя ИИ и МО для оценки и понимания рисков и угроз для внутренних систем, которые не могут быть адекватно выполнены человеческим капиталом из-за объема данных или проблем с ресурсами.

В Ежеквартальном издании McKinsey Томас ЗИБЕЛЬ отметил, что неудача в цифровом преобразовании приведет к краху 40% существующих предприятий в следующем десятилетии. Ситуационная осведомленность внутри организации Практика кибербезопасности распространяется за пределы среды киберпространства на лиц, ответственных за упрощение операций в корпоративной инфраструктуре. Позитивное революционное использование искусственного интеллекта внутри компании может фактически способствовать улучшению способности команды адаптироваться к меняющимся требованиям и передовым практикам, наблюдаемым в эпоху быстрой цифровой трансформации.

#5. Корректирующие действия для инцидентов кибербезопасности

Нарушения безопасности и уничтожение технологических ресурсов могут происходить с угрожающей скоростью для организаций, которые не развили должным образом свои методы обеспечения безопасности, включив в них ИИ и машинное обучение для исправления, учитывая растущую сложность внешнего мира и их внутренних сред.

По данным Juniper Research, киберпреступность значительно увеличивает эти расходы и приведет к более чем 2 триллионам долларов к следующему году. Чтобы предотвратить потенциальную атаку и смягчить ущерб, который может быть нанесен, Организациям целесообразно учитывать альтернативные издержки, необходимые для управления обнаружением и реагированием за счет автоматизации ручных и трудоемких операций для сохранения и улучшения данных, имеющих решающее значение для организационного развития, работы и роста. Возможность использовать ИИ для автоматизации и создания заблаговременных уведомлений об угрозах в режиме реального времени сократит расходы и создаст исправимые пути при корреляции скрытой аналитики относительно того, почему и как произошло нарушение безопасности или инцидент безопасности.

Правильное использование ИИ уменьшит появление реальных и ложных угроз, тем самым автоматизировав процесс цифрового исправления и позволив организации более полно раскрыть свой коммерческий потенциал.

Mark Lynd, входит в число 15 лучших в области цифровой трансформации, блокчейна и криптографии, входит в число 15 лучших — Digital Transformation Power 100 и входит в число 50 лучших

Читайте лучший анализ крипто-новостей здесь! bitnewstoday.com Биткойн, инвестиции, регулирование и другие криптовалюты

Первоначально опубликовано на bitnewstoday.com.