Керування кібербезпекою на основі моделей штучного інтелекту

Abstract

Резюме. Керування безпекою на основі систем ШІ включає машинне навчання для аналізу об'єднаних колекцій історичних даних про кібербезпеку, вивчаючи існуючі моделі поведінки у сфері безпеки як людей, так і комп'ютерів. Подібні моделі неправомірної поведінки можуть вказувати на інциденти безпеки, які інакше залишилися б непоміченими, або можуть вказати на джерела інцидентів безпеки. Маючи можливість комбінувати низку джерел даних, такі методи навчання дозволяють краще виявляти складні закономірності, виявляти порушників, поєднувати розрізнені вектори кібератак із широким спектром слабких місць у системі безпеки ІТС. Традиційні технології безпеки, такі як виявлення вторгнень та засоби контролю периметра, використовують спеціально написані правила або евристики, що визначаються вручну, для виявлення аномалій. Такі підходи вимагають значних ручних зусиль, щоб гарантувати, що вони залишаються актуальними та ефективними, і існує межа діапазону моделей поведінки, які можуть бути виявлені в такий спосіб. Декілька типів методів машинного навчання, включаючи методи глибокого навчання, часто входять у модель кібербезпеки, засновану на ШІ.