Hvordan AI reducerer omkostningerne ved en dataudladning

Tidlige brugere af fremkomne teknologier som kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og automatisering er allerede i gang med at høste fordelene. Disse organisationer har mere robuste forsvar mod cybertrusler ved at lagre deres sikkerhedsforanstaltninger med avanceret trusselsdetektion, mønsteranalyse og hurtigere responsider. Opdag, hvorfor AI er den ideelle løsning for dine sikkerhedsbehov i denne hurtigt udviklende digitale verden.

Transformation af cybersikkerhed med AI-værktøjer

Sikkerheds-AI skaber bølger i cybersikkerhedsrummet. En IBM-rapport viser, at organisationer, der antager den nye teknologi, har hurtigere responsider og lavere omkostninger ved dataudladninger. AI-drevne cybersikkerhedsforsvar nedsatte omkostningerne ved dataudladninger med 300.000 $ pr. incident og reducerede tiden til at opdage og afhjælpe dataudladninger til 249 dage.

Disse er betydelige forbedringer, da organisationer med ingen AI-udvikling nåede en gennemsnitlig tid på 323 dage til at reagere. Det er værdifulde og profitable dage, der går tabt på skadebegrænsning og andre risikomindskningsprocedurer.

Real-tidsdetektion

Udnyttelse af AI-teknologier i dine cybersikkerhedsforanstaltninger kan betydeligt reducere tiden til at opdage dataudladninger. AI kan give sikkerhedsholdene mulighed for at opdage mistænkelig aktivitet i real-tid, selv uden menneskelig overvågning. Denne funktionalitet giver dem mere kontrol over truslen, så de kan iværksætte modforanstaltninger som undersøgelsesprotokoller og cyberforførelsesteknikker, der aktivt søger efter angribere og fanger dem i sikre systemer.

Desuden kan AI analysere brugeraktivitet i et system og bruge historisk data til at se, om der opstår kriminelle mønstre. Denne funktion giver AI mulighed for at opdage tidligere sete angrebsvektorer og identificere nye på baggrund af opdaterede trusselsintelligensrapporter. Dine cybersikkerhold kan automatisere alarmsignaler, der udløses på baggrund af maskinlæringsdata, der indføres i sikkerheds-AI. De kan også forfine processer ved at indstille alarmsignaler afhængigt af alvorsgrad, kontekst og samlet indvirkning.

Cyberkriminelle arbejder ikke længere alene. De angriber i grupper, der lancerer multiple angreb for at få adgang til kritiske ressourcer. AI-værktøjer kan hjælpe med at styrke jeres organisationers forsvar, især hvis I integrerer dem med en zero-trust-arkitektur. Når AI opdager usædvanlig eller skadelig aktivitet, kan I bruge stramme autentificerings- og verificeringsprotokoller til at bekræfte brugeridentitet. AI-drevne systemer kan spore brugerloginoplysninger, ugyldige forsøg og anden risikofyldt adfærd for at pege på kriminelle og forhindre deres angreb.

Reduceret antal falske positiver

Cybersikkerhedsudmattelse er en almindelig forekommende fænomen i den digitale verden. Den stigende mængde af cyberangreb og overbelastede hold forværre situationen. Selv dygtige cybersikkerhold er udsat for dette fænomen, især med fejlbeskeder, der konstant flagrer brugeraktiviteter som mulige trusler. Høje alarmsignaler kan overvælde uddannede fagfolk, så de bliver sårbare over for rigtige angreb, når de endelig ankommer.

I kan lagre jeres cybersikkerhedsforanstaltninger med AI ved at bruge automatisering til at oprette højfidusighedsalarmer, der kun udløses, når de opdager bekræftede trusler. Falske alarmer kan gøre jeres organisation sårbær over for trusler og give trusselsaktører bedre chancer for at snige sig forbi jeres forsvar. Ved at udnytte sikkerheds-AI kan I automatisere reaktioner på hændelser for at accelerere undersøgelser og øge risikomindskningsaktioner.

Risikomindskning

En undersøgelse afslørede, at 91% af organisationer beskytter sig ved hjælp af en risikobaseret cybersikkerhedsramme, der har til formål at identificere og evaluere trusler som en umiddelbar reaktion på sikkerhedsrisici. I kan bruge AI-værktøjer til at identificere svagheder i jeres cybersikkerhedsforanstaltninger gennem penetrationstestning for at reducere chancerne for, at dårlige aktører kompromitterer jeres systemer.

Effektiv risikostyring er afgørende for at sikre, at I altid beskytter alle væsentlige ressourcer, og at løse eksisterende problemer i jeres organisationers forsvar er en måde at gøre det på. Beskyt jeres kunder og partnere mod dataudladninger ved at supplere nuværende cybersikkerhedscontingencyplaner og udstyre jeres analytikere med AI-værktøjer til at forudsige mulige angreb.

Cybersikkerhed kan være arbejdskrævende og tidskrævende. Manuelle risikoanalyser og traditionelle risikostyringsprocesser kan ikke længere være nok til at beskytte jeres virksomheds interesser. Automatisering vil hjælpe jer med at opdage mulige angrebsvektorer, selv før de skader jeres systemer.

Proaktiv forsvarsposition

Simple firewall og opdaterede sikkerhedssystemer kan fungere for enkeltpersoner, men organisationer har mere at tabe, hvis de frasiger sig kritiske forsvar som sikkerheds-AI. Værdifulde ressourcer som virksomheds- og kunderdata, immaterielle aktiver og brugerinformationer kan hentes til en høj pris på sortmarkedet, og maliciøse tredjeparter vil gøre alt for at stjæle dem.

Ved at bruge AI, ML og automatisering kan I tage en mere proaktiv cybersikkerhedsapproach end en reaktiv. Maskinlæringsmodeller, der er trænet på opdateret, højkvalitetsdata, kan opdage eksisterende sårbarheder, selv i de mest sikre systemer. Prædiktiv analyse kan også bruge avancerede algoritmer til at analysere massive mængder data og identificere mønstre — nye og gamle — for potentielle sikkerhedstrusler.

Sikkerhedshold kan derefter handle på igangværende trusler ved enten at studere gerningsmændene eller afværge deres angreb med det samme. Mange cyberkriminelle opholder sig i kompromitterede systemer for at lære så meget som muligt om dem. En proaktiv cybersikkerhedsapproach parret med AI-værktøjer kan hjælpe med at opdage trusselsaktører og afværge dem fra at gå videre.

Flag phishing-angreb

Selv om phishing ikke er en ny trussel, er det stadig en populær taktik blandt trusselsaktører, der søger efter en nem måde at komme ind i datasikkerhedskasser, der indeholder værdifuld bruger- og virksomhedsinformation. Cyberkriminelle bruger også AI til at lancere mere avancerede phishing-angreb for at kompromittere systemer ved hjælp af stjålne legitimationsoplysninger fra uvidende medarbejdere.

Moderne problemer kræver moderne løsninger — I kan bruge sikkerheds-AI til at opdage og stoppe phishing-angreb, så snart inficerede e-mails ankommer i jeres medarbejderes indbakke. Avancerede AI-funktioner som meddelelsesanalyse kan identificere skadelig indhold ved hjælp af multiple sammenligningspunkter for at øge effekten. Kriminelle bliver mere snedige, og jeres medarbejdere har brug for al den hjælp, de kan få, for at identificere legitime og falske arbejdsbreve.

I kan også bruge avancerede AI-værktøjer til at simulere phishing-angreb og træne jeres medarbejdere i cybersikkerhedsbedste praksis. At inddrage jeres arbejdskraft i cybersikkerhedsforanstaltninger giver jer en bedre chance for at afværge phishing-angreb og andre cybertrusler. Cybersikkerhed er alles ansvar, men det er op til jer at forbedre jeres organisationers forsvar. Brug AI-drevne sikkerhedsværktøjer til at styrke jeres defensive evner for at forhindre dyre dataudladninger i at blive en realitet.

AI: Et moderne værktøj til reduktion af dataudladningsincidenser

Selv de mest fremtrædende virksomheder falder ofre for brutale cyberangreb. Mange betaler løsepenge for at genskaffe stjålen data, mens andre får pålagt høje bøder for deres laxe sikkerhedspraksis. I dag er cybersikkerhed ikke længere en valgmulighed. Det er en nødvendighed. Jo før virksomhederne forstår dette, jo bedre kan de forberede sig på, når trusselsaktører ankommer.

At bruge AI og andre fremkomne teknologier er en fremragende måde at beskytte jeres kunder, partnere og medarbejdere på. Selv om ansættelse af fagfolk som sikkerhedsanalytikere, rådgivere og konsulenter til at implementere AI-drevne systemer kræver betydelig investering, er det stadig en mindre pris end de produktivitetstab og reputationskader, jeres virksomhed vil opleve efter en dataudladning.