Kiberxavfsizlikda sun'iy intellektdan foydalanish

Kiberxavfsizlikda sun'iy intellektdan foydalanish
Korxonaning hujum maydoni juda katta va tez o'sishda va rivojlanishda davom etmoqda. Korxonangiz hajmiga qarab, xavfni to'g'ri hisoblash uchun tahlil qilinishi kerak bo'lgan bir necha yuz milliard vaqt o'zgaruvchan signallar mavjud. 
Natija?
Kiberxavfsizlik holatini tahlil qilish va takomillashtirish endi insoniy miqyosdagi muammo emas. 
Ushbu misli ko'rilmagan muammoga javoban, sun'iy intellektga (AI) asoslangan kiberxavfsizlik vositalari axborot xavfsizligi guruhlariga buzilish xavfini kamaytirishga va ularning xavfsizlik holatini samarali va samarali yaxshilashga yordam berish uchun paydo bo'ldi. 
AI va mashinani o'rganish (ML) axborot xavfsizligining muhim texnologiyalariga aylandi, chunki ular millionlab hodisalarni tezda tahlil qilish va turli xil tahdidlarni aniqlashga qodir - nol kunlik zaifliklardan foydalanadigan zararli dasturlardan tortib, fishingga olib kelishi mumkin bo'lgan xavfli xatti-harakatlarni aniqlashgacha. hujum yoki zararli kodni yuklab olish. Ushbu texnologiyalar vaqt o'tishi bilan o'rganib, o'tmishdan kelib chiqib, hozirgi hujumlarning yangi turlarini aniqlaydi. Xulq-atvor tarixi foydalanuvchilar, aktivlar va tarmoqlarda profillarni yaratadi, bu AIga belgilangan me'yorlardan og'ishlarni aniqlash va ularga javob berish imkonini beradi.
Sun'iy intellekt va Data Analytics
Afsuski, AI hozirda juda mashhur, ko'pincha noto'g'ri ishlatiladigan so'z. Katta ma'lumotlar, bulut, IoT va boshqa har qanday "keyingi katta narsa" dan farqli o'laroq, kompaniyalar soni ortib borayotgani AI to'plamiga o'tish yo'llarini qidirmoqda. Ammo bugungi sun'iy intellektning ko'pgina takliflari aslida AI testiga javob bermaydi. Ular ma'lumotlarni tahlil qiladigan va natijalar ma'lum natijalarga erishishga imkon beruvchi texnologiyalardan foydalanishsa-da, bu AI emas; sof AI - bu vazifalarni avtomatlashtirish uchun kognitiv qobiliyatlarni takrorlashdir.
Mana muhim farq:

• 
  AI tizimlari iterativ va dinamikdir. Ular tahlil qilgan sari ko'proq ma'lumotlar bilan aqlliroq bo'ladilar, tajribadan "o'rganadilar" va ular borgan sari ko'proq qobiliyatli va avtonom bo'lib qoladilar.
  
• 
  Boshqa tomondan, ma'lumotlar tahlili (DA) - bu maxsus tizimlar va dasturiy ta'minot yordamida ulardagi ma'lumotlar to'g'risida xulosa chiqarish uchun katta ma'lumotlar to'plamlarini tekshiradigan statik jarayon. DA iterativ yoki o'zini o'zi o'rganmaydi.