使用人工智能和機器學習防止網絡盜竊的 6 種方法

已發表: 2022-09-23

物聯網和人工智能為幾乎所有行業的企業帶來了無數好處。從簡化的供應鏈到製造流程，人工智能和物聯網為幾乎所有組織需求提供解決方案。

然而，這些技術也帶來了以前不存在的新網絡安全風險，因為現在有如此多的設備連接到互聯網。網絡盜竊的風險是組織對實施人工智能和物聯網解決方案的主要擔憂之一。

這些技術引入了更多黑客可以遠程訪問的設備以及可以被操縱以直接或間接竊取信息或金錢的軟件。

我們將探討人工智能和機器學習帶來的一些威脅，以及您可以使用的五種策略來降低您的組織使用這些技術的網絡盜竊風險。所以讓我們開始吧！

當您可以預測未來的攻擊時，您也可以阻止它們。當您可以預測隨後的潛在攻擊時，您可以為您的安全團隊提供足夠的信息來防禦它們。您可以通過三種方式使用 AI 和 ML 預測潛在攻擊：

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生物特徵認證是一種使用個人身體特徵（如指紋、面部或聲音）進行識別和驗證的身份識別。在大多數情況下，生物識別身份驗證使用傳感器收集數據，如指紋或視網膜掃描，然後使用軟件創建唯一標識符。

生物識別身份驗證是防止網絡盜竊的好方法，因為它不需要使用可能被遺忘或被盜的令牌或 PIN。然而，生物特徵認證並不是萬無一失的，攻擊者可以使用假指紋或語音模仿來破壞。

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實時檢測和響應可以實時檢測攻擊並通過自動修復進行響應。您可以通過三種方式使用實時檢測和響應來防止網絡盜竊。

早期異常檢測：早期異常檢測是一種分析驅動的方法，用於在異常事件成為安全威脅之前對其進行識別。早期異常檢測可以通過識別表明潛在攻擊的網絡行為來幫助您防止網絡盜竊。
實時威脅分析：這種方法依賴於安全信息和事件管理 (SIEM) 平台來識別威脅。實時威脅分析可以通過識別網絡上的威脅來幫助您防止網絡盜竊。
實時數據發現：這種方法依賴於數據挖掘、機器學習和圖形分析來幫助您發現可能表明網絡攻擊的數據模式。

海量數據掃描是一種分析大量數據以識別潛在威脅的方法。為了防止網絡盜竊，您可以使用 AI 海量數據掃描來查找系統上的惡意文件，例如病毒或勒索軟件。

您可以使用數據掃描來查找可疑代碼，例如可能是殭屍網絡一部分的代碼或與可疑域通信的系統。數據掃描還可以在您的系統上查找敏感數據，例如未加密的信用卡號。

如果您發現惡意或敏感數據，您可以將其隔離或從系統中刪除，以防止進一步損壞。

區塊鍊是一種分佈式賬本，用於記錄交易和資產，例如不可變和可審計的合同。區塊鏈技術通常與使用該技術來跟踪和保護其交易的加密貨幣相關聯，例如比特幣和以太坊。

它還用於其他行業，例如醫療保健和航空。區塊鏈技術提供了一種強大且安全的方式來存儲和共享數據。這導致了人工智能驅動的機器學習平台的發展，該平台使用區塊鏈技術在用戶之間安全地存儲和共享數據。

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這些人工智能驅動的平台使用去中心化網絡將數據分佈在多個節點上，以確保數據安全且不存儲在一個中央服務器上。數據也被加密以防止惡意攻擊。

基於機器學習的漏洞掃描程序是一種人工智能驅動的安全工具，可以分析您的系統是否存在漏洞，例如不安全的網絡端口或弱密碼策略，並建議糾正措施。

漏洞掃描程序對於任何安全策略都至關重要，因為它可以幫助您在問題成為安全威脅之前識別和修復問題。漏洞掃描程序可以通過識別系統中的漏洞並提供有關如何修復它們的建議來防止網絡盜竊。

它還可用於識別您的數據是否存在風險，如果存在風險，它可以推薦保護數據的方法。漏洞掃描程序還可以識別數據中的威脅，例如惡意 URL。如果漏洞掃描程序在您的數據中發現威脅，它可以提供修復它們的建議。例如，它可以提供一個規則來阻止惡意 URL 進入您的網絡。

結論

不可否認，網絡犯罪正在上升。隨著越來越多的企業採用該技術，攻擊的數量和它們造成的損害規模繼續升級。然而，人工智能和機器學習通過在異常行為模式成為安全威脅之前檢測到它來幫助對抗這種威脅。