人工智能集成到威胁检测系统中的好处

　　由于网络威胁的复杂性和普遍性，企业必须保持警惕。在2022年，就有49333万起攻击报告。企业总是在寻找改进安全措施的新方法，这并不奇怪。

　　加强安全措施的最有希望的方法之一是人工智能(AI)集成到威胁检测系统中，因为其采用了一种前瞻性的方法来检测威胁，并提供了以前无法实现的复杂程度和准确性。

　　让我们来看看如何将人工智能集成系统，以提高安全性和识别非常复杂的威胁的能力。

　　人工智能与实体行为分析的集成

　　安全分析的用户和实体行为分析(UEBA)是识别威胁的强大工具。UEBA擅长利用机器学习技术发现任何网络中的异常或不规则行为,为防御可能的威胁添加了额外的安全层。

　　其创建了基线用户和实体行为模式,使系统能够检测可能显示潜在安全漏洞的规范的变化。其通过仔细分析各种数据来源,提醒用户注意异常或可疑活动。

　　人工智能与机器学习的集成

　　传统的签名技术经常需要识别新的或正在发展的威胁。另一方面,机器学习算法可以检查大量的数据，并发现可能指向威胁的模式。

　　通过将机器学习算法的分析能力与人工智能的适应性和智能特性相结合，组织可以更准确、更快速地识别可能存在的危险。

　　机器学习算法可以从人工智能的背景和洞察力中受益，这有助于做出更好的决策，并发现表明恶意活动的模式。

　　人工智能与自然语言处理的集成

　　社会工程仍然是当今最严重的网络安全威胁，平均每起事件给企业造成410万美元的损失。攻击者已经改进了其计划,并采用了更复杂的技术,而不仅仅是使用短信或电子邮件等传统通信手段来避免被发现。

　　好在,通过将人工智能的认知技能和NLP的自然语言处理能力相结合,企业可以获得相对于网络犯罪分子的巨大优势。

　　这些设备的结合，使企业在快速分析大量文本数据以检测潜在威胁方面具有强大的力量。这有助于企业立即识别通信中的可疑变化或异常，这些变化或异常可能表明黑客正在进行攻击。

　　人工智能与深度学习的集成

　　深度学习算法扩展了经典机器学习和自然语言处理(NLP)技术的能力，可以快速分析威胁检测研究中的大型数据集。

　　卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种类型的深度学习模型，特别擅长分析复杂的、非结构化的数据,包括文本、视频和照片。

　　通过将这些尖端策略与人工智能算法相结合,企业可以更快地识别网络中潜在的风险活动。

　　人工智能与SIEM的集成

　　具有人工智能功能的安全信息和事件管理(SIEM)平台，可以识别当代企业可能经常遇到的潜在网络安全危险。

　　在高级分析和基于机器学习的算法的帮助下，无缝集成成为可能，从而形成集中的监控框架，可以利用大量数据有效地检测各种网络攻击。

　　由于通过分析收集到的相关见解，组织将受益于快速识别能力,从而产生非常精确的有效反应。

　　这些特性将显著减少严重危及组织安全态势的安全事件的影响。

　　人工智能威胁情报平台

　　利用人工智能威胁情报系统的潜力是许多现代企业使用的一种策略。

　　在通过机器学习算法利用大数据分析，可以在重大损害发生之前准确发现攻击媒介或恶意软件等多方面的系统威胁，并进行预防。

　　创建这些高级结构是为了改进现有组织过程之间的交互，简化安全框架。它们为威胁分析提供关键信息，并经常更新知识库，以保持与不断变化的网络安全环境的兼容性。

　　由于人工智能解决方案的出现，威胁检测领域发生了变化。得益于机器学习、自然语言处理和深度学习算法，企业可以以前所未有的速度和精度识别危险并采取行动。通过使用威胁情报平台，将人工智能与SIEM系统集成，进一步完善组织安全系统。