AI端点安全工具的三大应用场景

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任何给定端点(无论是买车人还是设备)的生命周期也有部分血块交互数据。同类,另一两买车人在登录时间、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。通过挖掘这些模式,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。

1. 利用机器学习进行端点风险评分

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机器学习算法也有 依靠人工分析来监控这些庞大的、变动的、私密的数据集,就说 对数据进行训练,让其暴露出或多或少不正常的数据。AI端点安全用例要能只有应用于金融行业,比如反洗钱或是了解你的客户的潜在价值与风险。

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,要能立即采取处置行动。可能或多或少公司在给定端点上都使用了多个安全代理,以可不会能只有使用机器学习来扫描这些代理,包括反病毒、检测和响应。此功能只有够使公司整合可见性,自动加密并部署相应补丁及保护辦法 。

物联网在给企业带来机遇的一起去也带来了风险,怎么才能 才能 减少同类风险的所处就成了一个多多多不可忽视的问题图片。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。

当当让我们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,看看是是否能给您的企业信息安全计划带来参考。

原文发布时间:2019-12-15

本文作者:Jessica Groopman

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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辦法 ,为缓解威胁提供了一定的帮助,但它一种也有 局限性,可能用于训练的数据和实际验证的数据不一致,得到的结果很可能南辕北辙,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,要能在不断演变的安全格局中从容应对。

随着物联网遍及每个行业,设备需用保持合规性要能实现规模化。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,只有对HIPAA(健康保险流通与责任法案)保持遵从要能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、分类和保护买车人健康隐私数据。

3.利用机器学习以实现端点合规性

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,还是今日大多数人也有 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处置辦法 可能难以跟上现状,日后各种新兴的威胁类型也在增加,更从不攻击还能只有以多种辦法 表现出来。

2.利用机器学习提高攻击应对性

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

物联网安全最具挑战性的一个多多多方面就说 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行态——可不止挂在企业四面墙上的设备没法简单。根据应用多线程 的不同,物联网攻击面可能包括血块芯片、传感器、软件、应用多线程 、设备、路由器、网络、数据传输、数据中心、用户和辖区。