虽然人工智能是最新的罪魁祸首，但人们对人类替代技术的担忧可以追溯到第二次工业革命时期，当时经济发生了转变，农民转而从事更多的制造业和铁路工作。社会担心他们会看到真正的人而不是机器产生结果的时代的终结。数字化转型如火如荼，但网络安全是否继续跟上？仅上个月，就记录了至少99起网络安全事件。使其成为今年月度安全事件数量第三大的一年，这表明网络安全系统还有很大的增长空间。从银行到社交媒体平台，安全漏洞显然是对所有it基础设施的普遍威胁。在各组织争抢人才的同时，专家们也在寻找另一种类型的情报来填补网络安全的空缺。利用人工智能进行研究人工智能和机器学习技术为安全团队消除了威胁检测的复杂性。初级分析师有机会利用这些技术进行调查，从而解放了高级分析师的注意力，使他们能够专注于解决更大的问题。机器学习通过关注与用户或设备相关的特定事件来帮助调查过程。如果有问题的用户或设备显示出危险信号，人工智能可以确定具体行为是否超出既定阈值，并向网络安全专业人员描述其潜在行为。人工智能和机器学习允许安全分析师从日志中收集以下信息：识别有异常行为的用户和计算机。确定一个帐户是属于个人还是属于一个计算机程序。根据用户行为和IT环境交互确定对等组。自动呈现主机到IP映射。遗留资源限制过去几年，随着网络威胁环境的变化，企业纷纷转向网络安全公司，为安全信息和事件管理（SIEM）提供工具。然而，网络攻击的增加、训练有素的安全分析师的缺乏以及防御设备数量的增加，给传统的SIEM供应商带来了运营问题。例如，SOC团队抱怨浪费时间追逐误报、无法捕获未知威胁、避免分布式攻击以及必须手动调查和解决问题。企业也可能面临不必要的伐木成本。安全分析人员大部分时间依赖关联原则来识别潜在威胁。分析师需要提前知道他们在寻找什么，才能让他们发挥作用。例如，身份和访问管理（IAM）的日志规则可能涉及在24小时内创建和删除同一用户帐户时发出警报。与传统资源相比，配备人工智能技术的安全团队无需事先了解攻击者的战术和技术。使用机器学习，安全团队可以预先处理日志，以识别异常的用户和资产活动，并将它们与其他数据源相结合。为什么原木不好？现代企业拥有大量且不断增加的端点设备、应用程序和服务，这使得仅通过网络监视和日志记录来管理安全和it操作变得困难。不幸的是，安全研究人员可能需要数小时来手动筛选更广泛的事件。此外，对原始日志的依赖与上述调查中列出的前三个目标背道而驰。原始日志限制了向观察者显示事件的详细程度，并导致误报。但是机器学习，再加上包含上下文数据源和威胁知识，将丰富日志数据。安全半自主平台人工智能的深度学习和认知计算组件可以帮助检测恶意软件、入侵、欺诈甚至用户和计算机保护风险分析。将非结构化的人工智能和其他非结构化的人工智能（DL）学习方法与其他非结构化的人工智能（DL）学习方法区分开来。数字图书馆的繁荣依赖于海量数据，而海量数据正是SOC所能提供的一种氛围。与DL一样，认知计算力求像人脑一样发挥作用，在机器学习、自然语言处理和人类交互中整合不同的人工智能策略，开发知识，自主决策。类似地，专业人士使用分析来排除网络中的异常，这是一个人工智能注入的安全信息和事件管理（SIEM）框架，因为它通过深度学习方法改进了威胁检测。SIEM的认知计算能力构建了一个不断学习和适应威胁的网络安全系统。一旦发现入侵，人工智能会提供指导，帮助分析师更快地采取行动。这使得工程师有时间将注意力转移到SOC中的其他目标上，而不是指导实际的SIEM。并非所有的安全解决方案都是平等的。组织需要避免预期人工智能和机器学习被集成到安全技术和平台中。保护人工智能不会浪费团队的工作时间。几十年来，当社会回顾技术的发展历程时，我们希望发现人工智能已经成为我们在网络安全和其他领域的最大优势和盟友之一。保护你努力建设的东西的唯一方法就是在网络安全问题上保持警惕。如果您想了解更多关于您的企业如何从托管服务中获益的信息，请致电我们，我们随时为您提供帮助。虽然人工智能是最新的罪魁祸首，但人们对人类替代技术的担忧可以追溯到第二次工业革命时期，当时经济发生了转变，农民转而从事更多的制造业和铁路工作。社会担心他们会看到真正的人而不是机器产生结果的时代的终结。