David Ryan 是 Cynamics 的销售副总裁。David 是一位具有 10+ 年 B2B 空间经验的销售高管，专注于网络安全。他热衷于与客户建立关系，并为他们提供最新的信息，以应对不断变化的网络威胁格局。在 Cynamics，David 负责运营和领导高绩效销售团队，以推动收入增长和提供卓越的客户体验和无与伦比的支持。David 致力于帮助客户保护他们的网络，使他们能够在威胁发生之前检测和预测。
作者：David Ryan，Cynamics 销售副总裁 Cynamics每天都有大量的数据被生成；据估计，每天产生的数据高达 2.5 千万亿字节。在今天的世界中，专有数据是组织最有价值的资产之一，它支撑着业务运营，找出改进流程和提高效率的方法，并提供对客户信息、购买行为和供应链信息的洞察。组织的数据是其业务的最关键元素之一，它必须受到保护。不幸的是，人类无法独自管理如此大量的数据。更重要和令人恐惧的是，组织的数据中有多少没有被监控，大多数网络都没有受到保护。这不仅可能导致对组织造成毁灭性的破坏，还可能让您面临法律风险，因为您已经损害了与业务伙伴、客户和供应商之间的信任和关系。保护您的网络和最终您的专有数据应该是所有组织的首要任务。传统数据方法正在失败当公司继续使用传统的网络安全方法时，他们冒着固有的盲点和后门的风险，这使他们容易受到漏洞攻击和被攻击的风险增加。网络本身已经发生了显著的变化——现代网络每天都变得更加复杂和相互关联。为了保持竞争力，企业已经升级了他们的系统和设备，使用传感器和连接来简化运营并提供更快的价值实现时间。这一现象，也被称为物联网，已经引发了组织之间的相互关联度的大幅增加。随着这些新技术和设备的涌入，所有这些设备都包含传感器连接到网络，这也带来了潜在的漏洞增加的可能性。恶意行为者总是在寻找渗透敏感网络的方法，而复杂的、相互关联的系统允许他们在不被发现的情况下潜入其中。大多数传统方法都无法有效地监控现代网络流量。通常，它们会部署基于规则或签名的检测产品，这些产品被编程为寻找特定的威胁详细信息。这些工具基本上被告知要寻找什么，这是一个主要问题，考虑到网络攻击的不断演变。如果系统没有被教导去寻找某些东西，它就不会找到它，而恶意行为者总是在寻找新的方法来渗透网络而不被发现。使用 AI 应对数据泛滥正确应用 AI 技术可以提供对网络的完整可见性。然而，有几个因素阻碍了更广泛的采用。首先，许多安全团队规模较小，资源有限（尤其是考虑到持续存在的网络安全技能缺口），他们缺乏适当研究和调查可用解决方案的能力。此外，人们对基于 AI 的解决方案存在很多不确定性和怀疑，主要是因为供应商声称使用自动化和 AI，但实际上并没有这么做。要使产品或解决方案真正基于 AI，它不应该需要大量的手动设置或控制。您应该能够将其添加到您的网络环境中，它将立即在最少的手动干预下自主运行。真正的 AI 基础解决方案会自动监控您的网络以检测异常和威胁，并触发适当的策略自主和智能地运行。它会监督网络上发生的一切，这样您就可以专注于运营。网络检测和响应（NDR）解决方案中的 AI 可以发现隐藏的流量模式、序列和行为，这些模式、序列和行为会在攻击之前发生，从而实现快速、精确的预测。这有助于阻止当今发生的最具破坏性的威胁，包括 DDoS 攻击、勒索软件、受损端点和 C&C 通信，所有这些都发生在它们访问敏感资产之前。虽然手动浏览大量数据和网络包是不可能的，即使使用自动化解决方案，也不实用或高效。幸运的是，通过基于样本的协议来利用 AI，组织现在应该期望从任何 NDR 解决方案中获得对网络的完整可见性。这些方法使用高级采样技术来最小化对网络的资源需求，这得益于复杂的 AI...
