AI增強組織安全的方式

入侵和內部威脅檢測

入侵檢測系統旨在檢測可疑活動以及攻擊信息系統的行為。由于新型攻擊的不斷發展，傳統的基于特征碼/規則的方法已不能滿足要求。而且編寫規則以及實時檢測動態威脅變得越來越困難。因此，開發適應性強且靈活的面向安全的方法至關重要。這就是AI發揮作用的地方。

人工智能有助于自動檢測，阻止和防御入侵。有了足夠的數據，它就可以有效地分析用戶的行為，查找模式并識別網絡中的正常或異常行為，而無需任何人工干預。它可以發現嚴重事件，并允許檢測內部威脅和可疑活動。

惡意軟件檢測

通常，新惡意軟件是手動創建的，但是其后續變體是自動的，旨在繞過檢測系統。在這種情況下，傳統的基于特征碼的檢測惡意軟件的方法將無法跟上惡意軟件的發展。因此，高效，健壯和可擴展的惡意軟件識別框架至關重要。人工智能可用于識別此類惡意軟件變體并及時阻止其在網絡中傳播。

垃圾郵件檢測

垃圾郵件占每日電子郵件的85％，最終用戶識別這些不請自來的電子郵件變得越來越困難。支持AI的垃圾郵件過濾器可以幫助解決我們的大多數問題。

零日檢測

使用傳統的安全方法（如防病毒，補丁程序管理等）來檢測和預防零日攻擊和漏洞是不夠的，幾乎是不可能的。為了識別此類攻擊，我們必須采用主動系統來自動識別異常行為，這只有通過使用AI和機器學習技術才能實現。

代碼漏洞檢測

AI可以掃描大量代碼，并在威脅參與者采取行動之前自動識別潛在漏洞。

優化威脅情報分類

先進的基于AI的自動化軟件對于快速優化威脅情報數據，大規模收集和分類是必要的。現在，當這些信息與人類的智力和經驗相輔相成時，就可以獲得決定性的結果和更好的總體威脅檢測率。

詐騙識別

大多數組織使用基于規則的檢測系統來識別任何欺詐活動，但是這些系統在檢測新活動或適應新欺詐模式方面不是很有效。因此，AI成為欺詐檢測和預防所必需的。AI通過采用異常檢測技術以及對與預期基準行為的任何偏差的臨時標識，可以實時標記并防止欺詐交易。

資產攻擊

隨著攻擊者不斷尋找網絡中任何不受保護的資產，必須獲得組織內所有用戶，設備和應用程序的完整而準確的清單。但是，隨著資產的不斷變化，保持最新的資產庫存（如果不是自動化的話）將面臨挑戰。

安全控制的有效性

安全控制是避免，檢測或減少安全風險并保護信息的機密性，完整性和可用性的保障措施。但是，要實現這些目標，了解已實施的安全控制的優缺點至關重要。因此，手動跟蹤所有控制措施具有挑戰性。因此，可以使用AI來了解安全控制的有效性。

任務自動化

AI可以潛在地使重復的和平凡的任務自動化，以實現高質量的結果。這樣，員工就可以專注于增值任務。而且，基于AI的系統可用于自動對安全警報進行優先級排序和響應，識別重復發生的事件并進行補救。