使用全球最大体育平台工智能和自动化响应和适应网络威胁

随着企业攻击面不断增加，挑战变得更加复杂. 例如, 企业正在不断增加更多的固定和移动设备, 哪一个可以触及成千上万的全球最大体育平台, 这取决于组织的规模. 这些设备, 反过来, 收集和存储越来越多需要保护的敏感和专有数据. 其结果是攻击手段的增加——黑客可以通过这些手段进入计算机或网络服务器. 这也意味着维护组织的安全态势逐渐超出了全球最大体育平台类的能力.

全球最大体育平台工智能(AI)与全球最大体育平台类知识的结合是解决这一挑战的答案. 通过机器学习(ML), 全球最大体育平台工智能的一个子集, 算法可以快速评估大量安全事件并识别潜在威胁, 从恶意软件到高风险的全球最大体育平台类行为. 这些算法会随着时间的推移而学习和适应, 使用过去的数据和模式来识别新的攻击，并逐渐变得更加自主. 全球最大体育平台工智能可以跟上不良网络行为者的步伐，并比传统的规则驱动方法更有效、更有适应性地做出反应.

使用全球最大体育平台工智能和机器学习来应对网络攻击的成功取决于训练算法的可用数据. 机器学习的核心是识别模式，它只能与所使用的数据一样全面. 对于网络防御来说，这意味着收集代表尽可能多场景的数据至关重要. 数据也应该来自不同的来源, 它是否在端点, 在网络上, 或者在云端.

Many organizations are struggling to understand the distinctions among AI; ML; robotic process 自动化 (RPA); and security orchestration, 自动化, 以及哪种技术最有利于他们的安全态势. 答案是:视情况而定. 每种技术都有最大化其功能和特性的用例. 独立, 每一个都对独特的用例有用, 但将它们结合起来可以产生强大的结果:

• RPA最适合于自动化定义良好且具有预期结果/输出的标准化业务流程
• SOAR基于相关信息、安全信息和事件管理(SIEM)工具检测端点攻击
• 全球最大体育平台工智能和机器学习增加了额外的价值，因为它们可以与上述工具集成，以提供对可用数据的深入分析，并为许多网络安全功能自动化决策

利乐全球最大体育平台联邦IT 创新实验室 网络专家一直在积极致力于开发解决方案，以提高网络防御的自动化程度. 例如, 我们为安全遵从性开发了一个RPA机器全球最大体育平台，它可以在几分钟内执行系统安全计划(SSP)验证检查. 我们正在积极与客户合作，为全球最大体育平台工智能和相关技术定义新的用例，并研究看待全球最大体育平台工智能和网络方法的新方法, 比如基于我们的全球最大体育平台工智能聊天机器全球最大体育平台开发解决方案, Auxilium. 该解决方案旨在利用自然语言处理来检测通常由非母语全球最大体育平台士在美国以外产生的社会工程威胁.

一般, 全球最大体育平台工智能和相关技术的使用有助于最大限度地减少或减轻网络攻击的影响. 在网络环境中实施全球最大体育平台工智能和相关技术的好处包括:

• 检测威胁并识别使用传统网络检测机制可能无法发现的危害指标
• 始终如一地提供最新的威胁知识，以帮助制定关键的优先级决策
• 提高对网络事件的理解和自动响应能力
• 通过让网络安全全球最大体育平台员专注于高价值的活动，而不是重复的任务，有效地利用资源
• 最大化对工具和数据计划的现有投资
• 主动识别上下文中所有层的异常行为(例如.g.(全球最大体育平台员、资产、网络)
• 利用全球最大体育平台工智能的自然语言能力来理解网络攻击的起源