AI端点安全工具的三大应用场景

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移动技术的兴起不光改变了终端安全的性质,更是开创了网络安全威胁的新时代。无论是过去以电脑为主的传统终端,还是今日大多数人一定会使用的智能手机,随着端点数量和种类的增长,传统的基于签名和预编程的安全正确处理土辦法 原应难以跟上现状,因此各种新兴的威胁类型也在增加,更不须攻击还可不后能 以多种土辦法 表现出来。

1. 利用机器学习进行端点风险评分

任何给定端点(无论是许多人还是设备)的生命周期一定会次要几瓶交互数据。类事,有俩许多人在登录时间、物理交互、设备行为、地理定位、事务、生物测定等方面有特定的行为模式。通过挖掘哪些模式,并与更大级别的端点数据进行比较,更能提高决策的准确性。

2.利用机器学习提高攻击应对性

机器学习算法一定会依靠人工分析来监控哪些庞大的、变动的、私密的数据集,之后对数据进行训练,让其暴露出许多不正常的数据。AI端点安全用例也可不后能 应用于金融行业,比如反洗钱或是了解你的客户的潜在价值与风险。

目前,很多的安全公司在使用机器学习来开发基于哪些变量的评分系统,用以验证正常用户、检测异常行为、标记差异、正确处理攻击和确保用户体验的顺利进行等。

大家 列出了以下一种应用在企业领域的机器学习和AI端点安全技术,看看是是不是能给您的企业信息安全计划带来参考。

物联网安全最具挑战性的有2个方面之后分布在物理环境中的各个端点。物联网攻击面——即可攻击对象的拓扑底部形态——可不止挂在企业四面墙上的设备没有 简单。根据应用线程池池的不同,物联网攻击面原应包括几瓶芯片、传感器、软件、应用线程池池、设备、路由器、网络、数据传输、数据中心、用户和辖区。

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3.利用机器学习以实现端点合规性

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原文发布时间:2019-12-15

本文作者:Jessica Groopman

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随着物联网遍及每个行业,设备时要保持合规性不想 实现规模化。以医疗健康系统为例,近些年生物识别技术和移动医疗应用的规模正不断扩大,必须对HIPAA(健康保险流通与责任法案)保持遵从不想 对行业的良性发展起到关键作用。在此情景下,机器学习可用来自动检测、分类和保护许多人健康隐私数据。

物联网在给企业带来机遇的一块儿也带来了风险,怎样减少类事风险的所处就成了有2个不可忽视的哪些的问题报告 。根据锡安市场研究公司(Zion Market Research)的数据,人工智能和机器学习投资仅在网络安全领域就飙升至71亿美元。

AI端点安全技术可用于检测危险信息或可疑活动的攻击面,不想 立即采取正确处理行动。原应许多公司在给定端点上都使用了多个安全代理,因此可不后能 使用机器学习来扫描哪些代理,包括反病毒、检测和响应。此功里不想 使公司整合可见性,自动加密并部署相应补丁及保护土辦法 。

在当前网络威胁日益普遍的环境下,AI端点安全方案提供了新颖的土辦法 ,为缓解威胁提供了一定的帮助,但它一种一定会局限性,原应用于训练的数据和实际验证的数据不一致,得到的结果很原应南辕北辙,此外,攻击者也在不断开发新的技术挑战AI的安全边际。对于终端安全而言,最好的安全举措也许是AI和人为的结合,不想 在不断演变的安全格局中从容应对。

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