Учитывая массовые и беспрецедентные онлайн-угрозы, с которыми мы сталкиваемся, можем ли мы использовать технологию ИИ для обеспечения своей безопасности? Эксперты по кибербезопасности считают, что мы можем делать это, учитывая далеко идущие последствия стратегически развернутых ресурсов ИИ. Итак, давайте рассмотрим восемь способов повышения кибербезопасности с помощью ИИ.
Блокировка IP
Системы на основе ИИ можно использовать для блокировки известных вредоносных IP-адресов и веб-сайтов. Автоматизированные системы, использующие алгоритмы машинного обучения, могут быстро идентифицировать известные вредоносные IP-адреса и веб-сайты на основе прошлых данных. Затем эти системы могут автоматически блокировать доступ к этим адресам или сайтам, предотвращая случайный доступ пользователей к ним.
Фильтрация спама
Мы можем использовать машинное обучение для разработки лучших спам-фильтров, которые более эффективно выявляют и блокируют нежелательные электронные письма. Электронная почта со спамом — один из наиболее распространенных типов атак, с которыми сегодня сталкиваются организации. Чтобы бороться с этим, алгоритмы машинного обучения часто используются для разработки спам-фильтров, которые более эффективно выявляют и блокируют нежелательные электронные письма.
Шифрование
Мы можем использовать системы на основе ИИ для шифрования данных, чтобы их не могли прочитать неавторизованные пользователи. Шифрование данных является одним из основных инструментов, доступных для защиты информации от несанкционированного доступа. Мы можем использовать системы на основе ИИ для шифрования данных, чтобы они не могли быть прочитаны теми, у кого нет соответствующего ключа или пароля.
Защита браузера
Интеллектуальные инструменты защиты браузера, такие как WOT, могут повысить вашу кибербезопасность, помогая избежать вредоносных программ, мошенничества, вирусов и других онлайн-угроз. Эти инструменты предлагают мощные функции защиты от фишинга, блокировку всплывающих окон, защиту от угроз в режиме реального времени и обнаружение подозрительных сайтов, и все это в рамках мощной конструкции машинного обучения — идеального средства искусственного интеллекта для обеспечения вашей безопасности в Интернете.
Брандмауэры
Мы можем использовать машинное обучение для разработки лучших брандмауэров, которые более эффективно блокируют вредоносный трафик и пропускают легитимный трафик через брандмауэры. Это одни из самых важных инструментов для защиты сетей от атак. Однако традиционные брандмауэры, как правило, менее эффективно блокируют вредоносный трафик, но при этом пропускают легитимный трафик. Брандмауэры на основе машинного обучения можно научить более эффективно различать разные типы трафика и выборочно блокировать только вредоносный трафик, при этом пропуская полезный трафик.
Алгоритмы
Мы можем использовать алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов данных в поисках шаблонов, которые могут указывать на нарушение безопасности. Одним из наиболее распространенных способов получения доступа киберпреступниками к конфиденциальной информации является крупномасштабная утечка данных. Чтобы этого не произошло, мы можем использовать алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов данных в поисках шаблонов, которые могут указывать на наличие нарушения безопасности.
Чат-боты с искусственным интеллектом
Мы можем использовать чат-ботов на основе ИИ для перехвата попыток фишинга и других атак. Фишинговые атаки часто используют электронную почту или другие сообщения, чтобы заманить жертв ввести свою конфиденциальную информацию на вредоносный веб-сайт. Чтобы этого не произошло, мы можем использовать чат-ботов на основе ИИ, чтобы перехватывать эти попытки фишинга и уведомлять пользователя, прежде чем он сможет ввести какую-либо конфиденциальную информацию.
Машинное обучение
Мы можем использовать машинное обучение для разработки более совершенных систем обнаружения вторжений, которые более эффективно выявляют атаки и реагируют на них. Системы обнаружения вторжений предназначены для выявления вредоносных действий в сети и реагирования на них. Однако традиционные системы обнаружения вторжений, как правило, имеют высокий уровень ложных срабатываний, что приводит к ненужным предупреждениям и напрасной трате времени и ресурсов. Мы можем обучить системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения, чтобы они более эффективно выявляли реальные атаки и реагировали на них, уменьшая при этом количество ложных срабатываний.
Подытожим
ИИ играет все более важную роль в кибербезопасности, поскольку решения на основе машинного обучения разрабатываются для решения многих проблем, с которыми сегодня сталкиваются организации. Используя возможности искусственного интеллекта, организации могут повысить свою способность блокировать известные угрозы, обнаруживать новые атаки и быстро и эффективно реагировать на нарушения безопасности.
Хотя технология искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии разработки, она уже продемонстрировала большие перспективы в области кибербезопасности. Например, системы на основе ИИ могут быстро идентифицировать и блокировать известные вредоносные IP-адреса и веб-сайты с помощью алгоритмов машинного обучения.
Кроме того, мы можем использовать машинное обучение для разработки лучших спам-фильтров, которые более эффективно выявляют и блокируют нежелательные электронные письма. Наконец, мы можем использовать чат-ботов на основе ИИ для перехвата попыток фишинга и других типов атак.
