スマートサイバーセキュリティソリューションがAIとMLによってますます強化されている方法

サイバーセキュリティの世界は、AIとML（人工知能と機械学習）の使用を実装するセキュリティソリューションでますます深くなっています。デジタルデータを失うことへの恐れとそれに伴う顧客の信頼により、サイバー基盤が成長し、セキュリティやその他の関連技術システムにMLとAIを組み込むことがますます好まれています。人工知能は専門家の手から多くの負担を取り除くことができ、深遠な技術であることはITの世界に深い影響を与えます。一方、機械学習は、同様のプロセスを時々処理することを任務とする体系的なプロセスとテクノロジーにとって重要です。

これらの両方のテクノロジーを同時に使用することの目的は、セキュリティを強化し、侵害の結果から組織を保護することです。 ITランドスケープ内では、これらのテクノロジーは両方とも自動化サポートに採用されており、組織のセキュリティシステムを監視し、詳細なデータ分析も処理しています。 AIとMLを組み合わせることで、セキュリティで保護されたITインターフェイス内でも事前定義されているように、さまざまな侵害やサイバーセキュリティイベントに対する強力な武器として使用できます。これらのシステムを組み込むための簡単な必要性は以下にあります;

MLとAIが必要なのはなぜですか？

MLとAIはどちらも、さまざまなテクノロジーの巨人のデータとセキュリティインターフェイスの管理において重要な役割を果たします。これらのテクノロジーの両方を使用した最終的なゲームは、データを保護し、可能な限り最高の状態でデータを保護できるようにすることです。ただし、これら2つを搭載することで、システムの全体的な洗練度が高まり、MLとAIがスマートな方法で処理を行うため、IT業界にとって好意的で解釈可能な用語でセキュリティを提供できます。

IT業界では、さまざまなサイバーセキュリティインシデントが定期的に報告されています。これらの壊滅的なイベントに対応して、組織は潜在的に保護されたデータと重要なユーザー情報も失います。そして、違反の原因が特定されるまで、それはすでに手遅れです。組織のセキュリティが基準に達していない場合、サイバー犯罪者やハッカーは非常に簡単に侵入し、計画したあらゆる大混乱を引き起こす可能性があります。個人情報や財務情報を反映する潜在的なユーザーデータを失うことは、これらのサービスを提供する顧客の影響を保存できるという業界の能力に大きな打撃を与えます。業界はビジネスを失う可能性があるだけでなく、日常業務を定期的に継続する能力も失う可能性があります。

業界がどのような種類のセキュリティシステムを導入したとしても、ハッカーやサイバー犯罪者が彼らの十字軍を続けるためにそれらを悪用する恐れは常にあります。説得力のあるMLとAI、およびセキュリティの脅威に取り組むために使用される他のさまざまなセキュリティインターフェイスは、価値のある投資であることがわかります。 MLとAIは、専門家がサイバー犯罪者の行動や特定の方法、疑わしいネットワークの使用、プラットフォームの使用の不規則性、およびその他の行動指向のパターンを追跡するのに役立ちます。安全なサイバースペース。 MLとAIはそれほど長くは存在していません。そのため、ここ数年、企業のセキュリティは大きな打撃を受けています。しかし、データセンター、ネットワーキングアレイ、および最新のIoT（モノのインターネット）デバイス内のサイバーセキュリティの不可欠な部分として組み込まれているため、誰もが少しリラックスして、効率的な結果を提供するためにサービスに依存することができます。

MLとAIで未来を形作る

現在、ほとんどすべてのITベースのツールとソフトウェアは、適切に機能するために人間の洞察を必要とします。 IT技術者または専門家は、ファイアウォールに専用の指示を提供するか、それに応じてプライバシーポリシーを更新する必要があります。そうしないと、機能しません。バックアップスケジュールの規制についても同じことが言えます。手動で配置しないと、システムは独自の洞察からバックアッププロセスを開始しません。一方、これらすべてのプロセスとシステムが適切に機能していることを確認するには、一貫した監視が必要です。

IT業界の未来は、人工知能対応システムと機械学習の視点を示すことにあります。将来的には、ファイアウォールは、現在の脅威または攻撃の刺激のレベルに応じて独自のポリシーを規制するのに十分なほどスマートになるでしょう。ファイアウォールだけでなく、他の技術システムも、人間の洞察がなくても自動的に動作することができますが、人間の脳と同じように体系的な意思決定を行うことができます。

専門家はまた、人工知能の自然な機械学習機能が、最新のサイバー攻撃を適切かつ迅速に偽造する上で主要な役割を果たすことができると示唆しています。理論的には、AIシステムにインターネットから大量の生データを供給し、機械学習の手法を使用して、さまざまなサイバー侵害がどのように発生し、攻撃を阻止するために実装できる最も巧妙な方法を学習するという概念があります。実行。

ただし、AIテクノロジーは決して安価ではないため、この概念には欠点があります。これは、中小企業や組織にとって畏敬の念を起こさせる瞬間です。専用の組織向けにカスタマイズされたAIソリューションを構築できるAIエキスパートの専門家チームを雇う必要があります。一方、MLやAIにセキュリティを組み込むことは、専用の問題も発生していないため、サイバー犯罪者に対処するために、すべてのサイバーセキュリティ企業や業界で組み込まれています。これらも高度な攻撃を使用してサイバー業界のセキュリティを危険にさらしているためです。

一方、専門家としての役割を果たしたり、安全なサイバースペースへのMLおよびAIシステムの組み込みを支援したりする場合は、Azureアプリサービスから洞察を得ることが推奨されます。最高のMLとAIの管理と、セキュリティで保護されたシステムへの実装を提供します。