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人工智能六大领域保障网络安全保护物联网设备不在话下

人工智能六大领域保障网络安全保护物联网设备不在话下

本文摘要:维护您的数字资产是任何企业和个人的具体必须,无论您是想要维护您的个人照片,公司的知识产权,客户的敏感数据,还是任何其他可能会影响您的声誉或业务的任何东西。 即使维护网络安全的花费早已以致于数十亿美元,但网络攻击的报导数量只减减。AI的预测能力可以运用于许多领域,可以应用于安全性供应商、所有用户和企业。 YakirGolan为读者们总结了网络防卫创意的六个关键领域。

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维护您的数字资产是任何企业和个人的具体必须,无论您是想要维护您的个人照片,公司的知识产权,客户的敏感数据,还是任何其他可能会影响您的声誉或业务的任何东西。  即使维护网络安全的花费早已以致于数十亿美元,但网络攻击的报导数量只减减。AI的预测能力可以运用于许多领域,可以应用于安全性供应商、所有用户和企业。

YakirGolan为读者们总结了网络防卫创意的六个关键领域。  一、检测并制止物联网(IoT)设备被黑客攻击  思科公司预测,全球联网设备的数量将从目前的150亿部下降到2020年的500亿部。由于硬件和软件资源受限,很多设备没基本的安全措施。最近,黑客侵略著名安全性博客KerbsOnSecurity的物联网(IoT)设备,使得KerbsOnSecurity遭到了大规模分布式拒绝服务反击。

更加可怕的是,用作对物联网发动网络攻击的Mirai恶意软件的源代码公之于众之后,用于Mirai的源代码可以对任何企业或个人展开网络攻击。  物联网安全性是AI技术最引人注目的领域之一。物联网为AI获取预测模型,可以在较低计算能力的设备上自律待命和操作者,可以找到和制止设备或网络范围的怀疑不道德。

  代表初创公司:CyberX,PFPCybersecurity,Dojo-Labs。  二、避免恶意软件和文件反击  基于文件的反击依然是最主要的网络攻击方式之一。最少见网络攻击的文件类型是可执行文件(.exe),AcrobatReader(.pdf)和微软公司Office文件。单行代码中的微小变化可以分解新的蓄意文件。

新的文件具备完全相同的蓄意意图,但具备有所不同亲笔签名的。单行代码的小转变启动时防病毒程序,并启动更加先进设备的高级端点检测和EDR甚至网络系统来解决问题蓄意的网络攻击。  有一些初创公司利用AI来解决问题这个问题。

公司利用AI的极大功能,查阅每个怀疑文件中数百万的特征,甚至可以检测出有最严重的代码转变。  代表初创公司:Cylance,DeepInstinct和Invincea是基于文件的AI安全性体系的领导者。  三、提升安全性运营中心的运营效率  安全性团队面对着一个关键的问题,每天接到过多的安全性警报不会带给警报疲惫。

多达,北美企业平均值每天处置近1万个安全性警报。在许多情况下,尽管被标记为怀疑的恶意软件也有可能沦为漏网之鱼。  人工智能可以将多个信息源之间的内部日志和具备外部威胁情报服务的监视系统的信息展开构建,对其中高度涉及的事件展开自动分类。

这个网络防卫是最近的热点,因为它解决问题了享有自己的安全性操作者中心(SOC)的大型企业的网络安全问题。  代表初创公司:Phantom,Jask,StatusToday和CyberLytic等初创公司使用的就是这种AI技术以解决问题这种威胁。  四、分析风险  对企业面对的网络风险展开分析,是具备挑战性的。主要是由于缺少历史数据,而且必须考虑到大量的变量。

如今,无意分析自身面对风险的企业以及期望评估这些企业的第三方,例如网络保险公司,必需经历繁复的网络风险评估过程。风险评估主要通过调查问卷,调查企业采行的措施否合乎网络安全标准,以及企业的管理和风险意识。

但只不过这种方法足以确实代表企业的网络风险状态。  AI技术可以处置数百万个数据点并产生预测的能力,这为企业和网络保险公司取得最精确的网络风险估算。  代表初创公司:BitSight和SecurityScorecard等初创公司正在展开这项研究。

  五、检测网络流量出现异常  对有可能命令蓄意活动的出现异常流量展开检测,这毫无疑问是极大的挑战,因为每个企业都具备类似的流量不道德。通过横跨协议相关性,而不依赖入侵式深度包在检测,必须分析内部和外部网络流量中无尽的元数据之间的相关性。  代表初创公司:VectraNetworks,DarkTrace和BluVector。

  六、检测蓄意移动应用于  目前智能手机在全球范围内早已多达25亿台设备,爱立信公司预测,到2020年将超过60亿部。通过查阅风行的100个iOS和Android应用程序,Arxan的研究表明,56%的iOS应用程序和100%的Android应用程序都曾多次遭到网络攻击。

  事实上,GooglePlay和苹果AppStore这两家领先的应用于商店,其应用程序皆早已横跨了200万大关。这些移动应用程序必须被准确地自动分类。这种分类方法必需对最严重的误解技术脆弱,需要区分蓄意和良性的应用程序,而通过用于先进设备的AI技术可以有效地展开分类。

  代表初创公司:DeepInstinct、LookoutMobileSecurity和Checkpoint。


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