Использование ИИ для оптимизации сетей и защиты данных – лидеры мнений

Дэвид Райан, вице-президент по продажам, Cynamics

Огромные объемы данных генерируются ежедневно; по некоторым оценкам, 2,5 квинтиллиона байт данных создается каждый день. В современном мире проприетарные данные являются одним из наиболее ценных активов организаций, они лежат в основе операций, выявления способов улучшения процессов и повышения эффективности, они предоставляют информацию о клиентах, поведении при покупке и содержат информацию о цепочке поставок. Данные организации являются одним из наиболее важных элементов ее бизнеса, и они должны быть защищены.

К сожалению, люди не могут самостоятельно управлять объемами данных. Кроме того, и что более важно и страшно, так это то, сколько данных организации остается без мониторинга, а большинство сетей не защищены. Это не только может привести к нарушению, которое может разрушить вашу организацию, но также может поставить вас в юридическую опасность, поскольку вы нарушили доверие и отношения среди деловых партнеров, клиентов и поставщиков. Защита вашей сети и, в конечном итоге, ваших проприетарных данных должна быть главным приоритетом для всех организаций.

Традиционные подходы к данным не справляются

Когда компании продолжают использовать традиционные подходы к кибербезопасности, они рискуют оставаться уязвимыми для атак и увеличивать риск быть атакованными. Сети сами по себе изменились – современные сети становятся все более сложными и взаимосвязанными каждый день. Чтобы оставаться конкурентоспособными, бизнесы обновляют свои системы и оборудование, оснащая их датчиками и связью для оптимизации операций и более быстрого времени выхода на рынок. Это явление, также известное как Интернет вещей, привело к значительному увеличению взаимосвязанности организаций. С появлением новых технологий и оборудования, содержащих датчики для подключения к сети, увеличивается потенциал уязвимостей. Злонамеренные акторы всегда ищут способы проникнуть в чувствительные сети, и чрезвычайно сложные, связанные системы позволяют им проникнуть внутрь без обнаружения.

Большинство традиционных подходов не справляются с адекватным мониторингом современного сетевого трафика. Обычно они используют правило-ориентированные или сигнатура-ориентированные продукты обнаружения, которые запрограммированы на поиск конкретных угроз. Эти инструменты по сути говорят, что им следует искать – что является большой проблемой, учитывая постоянно меняющуюся природу кибератак. Если система не обучена искать что-то, она не найдет это – и злонамеренные акторы всегда ищут новые способы проникнуть в сети незаметно.

Использование ИИ для решения проблемы данных

Правильное применение технологии ИИ может обеспечить полную видимость сетей. Однако есть несколько факторов, которые препятствуют более широкому внедрению. Во-первых, многие команды безопасности небольшие и не имеют достаточных ресурсов (особенно учитывая постоянный и часто цитируемый дефицит навыков в области кибербезопасности) и не имеют возможности должным образом исследовать и изучать доступные решения. Кроме того, существует много неопределенности и сомнений, связанных с ИИ-ориентированными решениями, в основном потому, что поставщики утверждают, что используют автоматизацию и ИИ, но они не делают этого.

Чтобы решение было真正 основано на ИИ, оно не должно требовать значительной ручной настройки или контроля. Вы должны быть able добавить его в свою сетевую среду, и оно сразу же запускается автономно с минимальным ручным вмешательством. Правдивое ИИ-ориентированное решение автоматически мониторит вашу сеть для обнаружения аномалий и угроз, что запускает соответствующие политики автономно и интеллектуально. Оно контролирует все, что происходит в вашей сети, так что вы можете сосредоточиться на операциях.

ИИ в решениях обнаружения и реагирования на сеть (NDR) может обнаружить скрытые закономерности трафика, последовательности и поведение, предшествующие атакам, для быстрого и точного прогнозирования. Это помогает блокировать наиболее вредоносные угрозы, включая DDoS-атаки и вымогательство, компрометацию конечных точек и C&C-коммуникации, задолго до того, как они получат доступ к чувствительным активам.

Хотя невозможно手uellement просмотреть огромные объемы данных и сетевых пакетов, даже с автоматизированными решениями, это не практично и неэффективно.幸运но, с помощью протоколов, основанных на выборках, которые используют ИИ, организации теперь должны ожидать полной видимости сети от любого решения NDR. Эти методы используют продвинутые методы выборки для минимизации нагрузки на сеть, что стало возможным благодаря сложному ИИ и МО.

Лучшие практики использования ИИ

Чтобы начать интегрировать ИИ в свою сетевую безопасность, изучите продукты, которые не увеличат вашу поверхность атаки – решения, которые являются независимыми от поставщика и, следовательно, не требуют изменений инфраструктуры. Решения, которые являются родными для облака и не требуют аппаратных приборов, агентов, зондов или датчиков для вашей сети. Являются ли решения, которые требуют много ручных усилий,真正 ли они обеспечивают искусственный интеллект? Или они перегружают вашу уже перегруженную, недоукомплектованную и неподготовленную команду безопасности?

Определение того, какой ИИ-ориентированный NDR правильный для вашего бизнеса, требует рассмотрения двух основных факторов. Во-первых, определите, какой доступ или изменения необходимо сделать в вашей сети для правильной работы решения. Во-вторых, определите, требует ли решение приборов, агентов, зондов, датчиков и т. д. для эффективной работы.

Идеально, решения, которые развертываются в облаке и не требуют наличия на месте, предпочтительны. Эти решения обычно масштабируются быстрее, обеспечивают более быстрое время выхода на рынок, более устойчивы, портативны и экономически эффективны. Кроме того, когда вы вводите новые устройства в свою инфраструктуру, вы начинаете увеличивать поверхность атаки, сложность сети и потенциал уязвимостей, которые могут проскользнуть мимо.

Правдивый искусственный интеллект должен быть искусственным, он должен уметь учиться и строить вашу сеть без необходимости предварительных ручных усилий, времени и ресурсов. Ландшафт угроз постоянно меняется, оставаться впереди эволюционирующей среды имеет решающее значение для обнаружения и прогнозирования угроз, а также для предотвращения кибератак.

Сетевая безопасность стимулирует бизнес

Люди могут сделать только столько, и с огромным увеличением взаимосвязанности, генерации данных и сетевого трафика, это маловероятно и безответственно для организаций полагаться только на команды безопасности без использования ИИ. Правильное применение технологии ИИ может обеспечить полную видимость и обнаружить сложные, незаметные угрозы, анализируя только радикально небольшие образцы трафика без агентов или приборов. Это означает, что производительность сети не страдает, когда безопасность увеличивается. Все ваши данные защищены, что позволяет вам получить новые бизнес-инсайты, улучшить процессы и открыть новые рыночные возможности, превращая сетевую безопасность в стимул бизнеса, а не в постоянный центр затрат.