最近、(消費者と企業の両方からの) データの急増により、サイバーセキュリティは IT 業界のdardardar児となり、その結果、サイバー犯罪が増加しています。 このようなデータ侵害の例には、パスコードなどの資格情報を盗むこと、ネットワークを制御するためのマルウェアの挿入、ソーシャル エンジニアリング、権限の不正管理、内部脅威などがあります。 これらのインシデントの急激な増加により、効率的で正確なデータ防御メカニズムを導入するために人工知能の採用が促進されています。

さらに、これらの犯罪行為に対抗するための AI の適用は、サイバーセキュリティに防御的な約束をもたらしました。 間違いなく、IT 専門家は、AI 対応のサイバーセキュリティが 2021 年に確実な賭けであることに同意します。この業界には、数え切れないほどの AI セキュリティ ソリューションがあふれます。 サイバーセキュリティ プロバイダーは、AI の開発を強化して、人間と機械の理解を融合させ、サイバー犯罪者が軍拡競争を繰り広げるという目標を上回ります。

多くの場合、単なるパスコードで、サイバー犯罪者によるユーザー アカウントへのアクセスが禁止されます (ソーシャル ネットワーク アカウントや職場のポータルなど)。 残念ながら、アカウント ユーザーの大半が「脆弱」で効果のないパスワードを作成していることが確認されています。 さらに、複数のプラットフォームで同じパスコードを使用するため、ハッカーはブルート フォース攻撃などの単純な方法で被害者が使用する複数のアプリケーションに簡単にアクセスできます。 生体認証を採用することで、このような脅威を回避できます。 これもサイバー脅威に対して脆弱ですが、人工知能アルゴリズムの進化により、疑わしい要素の精度と防止が向上しました。

2021 年には、サイバーセキュリティ アプリケーションにおける無数の AI 開発が期待されています。 具体的には、AI は「手を貸して」、サイバー脅威の検出と防止における人間の努力を補うと予測されています。 AI を活用したデータ ストレージ ソリューションは、脅威を軽減するための主要な方法の 2021 つになります。 この記事では、XNUMX 年に到来する AI 開発のさまざまな分野について説明します。

サイバーセキュリティのスキル不足への対応

現在のスキル ギャップと在宅勤務を行うスタッフは、ハッカーにとって有利です。 彼らは凶悪な活動を実行するより良いチャンスがあります。 ハッカーは無益な領域に集中するため、企業はセキュリティを維持するための効果的な対策を講じる必要があります。 ここ数年で、人工知能はサイバー脅威に対する防御ソリューションとして一般的になり、攻撃パターンや疑わしいネットワーク アクティビティなどを特定するようになりました。 AI の採用により、脅威の加害者と脅威の防御者との競争が激化していますが、2021 年には、攻撃からビジネスを保護するために苦労している業界リーダーの帯域幅を削減することで、AI はその正当性を証明するでしょう。

AI 組織は、フィッシング、ハイジャック、ランサムウェア、マルウェアなどのインシデントに対するすべてのセキュリティ プロセスを自動化します。 サイバーセキュリティ業界がスキルギャップのために新しい才能を引き付けようと奮闘するのではなく、AIは既存のピットの専門家を解放して、従業員のトレーニングや管理タスクなどの他の職務を実行します. さらに、AI の組み込みにより、ランサムウェア、フィッシング、中間者攻撃、パスワード、およびその他の未知のソフトウェアおよびハードウェア攻撃に対する防御が保証されます。

クラウド導入における資格問題の解決

サイバーセキュリティの専門家は、クラウド ソリューションの採用が増加していることに同意します。 それにもかかわらず、リソースは通常数分または数秒で生成され、回転するため、IT セキュリティ チームは、それらのクラウドの資格、つまり、誰がこれらのクラウド ワークロードへのアクセスを許可されているか、どのくらいの時間、どのように管理するかという課題に直面しています。 . このような環境では、従来のツールは機能しません。

幸いなことに、AI を活用したソリューションは、人間とマシンを識別し、それらの役割、ID、および資格を評価することにより、これらの環境全体でアクセスに関連するリスクを検出するのに役立ちます。 きめ細かな可視性を確立することで、企業はコンプライアンス要件を満たし、クラウド環境が高度に分散されている場合でも最小限の特権アクセスを課すことができます。 人工知能は、クラウド構成のベースラインを実装するためにも使用され、アラームを発生させる変更や不規則性を検出して報告し、検出された構成ミスを自己修復します。

人工知能が認証スキームに浸透する

認証プロセスで AI を活用すると、フレームワークがはるかに動的になり、摩擦がほとんどなくなり、リアルタイムで正確な決定が提供されることが確立されています。 例として Privileged Access Management (PAM) を使用すると、多要素認証は、ユーザーが動的な動作と組み合わせたいくつかの認証要素を送信する必要があるアクセス プロトコルであることを理解しています。 これにより、誤った認証決定を行うリスクが軽減されます。 それから、2021年はどうなるか考えてみましょう！ AI は、サイバー脅威を防止し、認証段階でリアルタイムのリスク スコアを作成するために、より頻繁に使用されます。

未知の未知を見つける

異常の識別とネットワーク/システム分析は、監視されていない学習の最も重要な環境であり、特にサイバーセキュリティに理想的です。 また、トレーニングのために履歴情報を当てにするのは賢明ではなく、より優れたテクノロジーが必要です。 AI 対応のソリューションを使用して、監視対象と非監視対象の両方の機械学習を統合し、カスタマー ジャーニー全体で不正を検出します。 企業は、クライアントに e-business 情報へのアクセス権を与えるという型破りなアプローチを取り、これらの決定は決して行われないことを暗示しています。

AIとセキュリティの運用

企業のインフラストラクチャとアプリを保護するには、IT 運用の基本データとデータ セット間の適切な相互関係が必要です。 つまり、ユーザー データとマシン データの両方がデジタル インフラストラクチャをスムーズに流れる必要があります。 セキュリティ アルゴリズムは、過去の動作のパターンをモデル化し、その過程で、これらのパターンに関連する異常や逸脱がリアルタイムで識別されます。 AIを採用することで、プロセス全体が自動化され、悪役がリアルタイムでブロックされます。

AI はリモート環境のセキュリティを強化します。今日、従業員は雇用主から何千マイルも離れた場所で働くことに柔軟に対応しています。これは、世界中に多数のエンドポイントが分散しており、脆弱性が増殖していることを意味します。 2021 年には、AI 対応のセキュリティ対策が適用され、これらすべてのエンドポイントを監視および制御して、ビジネスの安全性を維持します。

要約すると、サイバーセキュリティにおける AI の重要性を考えると、企業や非営利組織は、保護を維持するために AI を活用したセキュリティ ソリューションに大きく依存することになります。 最後に、これらの予測は、人工知能のおかげでサイバーセキュリティの未来が明るいことを示しています。

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
ソース: https://hackernoon.com/ai-will-reshape-the-cybersecurity-world-in-2021-s7p3661?source=rss