Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel, um bei der Sicherung von Cloud-Diensten für Unternehmen „mehr mit weniger“ zu erreichen

Sicherheitsexperten in Unternehmen stehen vor einem harten Kampf um die Kontrolle über Unternehmensnetzwerke.

Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe sind weit verbreitet, sensible Informationen von Unternehmen und Einzelpersonen gelangen unkontrolliert ins Internet Unterwelt des Internets und mit dem Aufkommen staatlich geförderter Bedrohungsakteure wird es für Organisationen immer schwieriger, dies zu tun weitermachen.

Es wird geschätzt, dass die Cyberangriffe und Online-Bedrohungen Unternehmen Kosten in Höhe von bis zu 6 Billionen US-Dollar pro Jahr bis 2021, gegenüber 3 Billionen US-Dollar im Jahr 2015.

Sobald Cyberangreifer ein Unternehmensnetzwerk oder einen Cloud-Dienst kompromittieren, können Informationen gestohlen und überwacht werden Ransomware-Angriffe können durchgeführt werden, oder in einigen Fällen können sie einen gesamten Betrieb lahmlegen und ein Unternehmen lahmlegen Lösegeld.

Allerdings dringen neue Technologien in den Bereich der Cybersicherheit vor, die dazu beitragen können, die finanziellen Kosten zu senken und Belastung für Cybersicherheitsexperten, die unter Zeitdruck stehen und häufig mit begrenztem Personal arbeiten Budgets.

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und prädiktive Analyseanwendungen könnten sich eines Tages als Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Kontrolle und zur Verhinderung erfolgreicher Hacks, Datenschutzverletzungen und Netzwerkkompromittierungen erweisen.

Diese Technologien umfassen Deep Learning, Algorithmen und Big-Data-Analysen zur Durchführung einer Vielzahl von Aufgaben. Das Hauptziel von KI und ML besteht normalerweise darin, auffällige Anomalien in Systemen und Netzwerken zu finden, sei es verdächtiger Datenverkehr, unbefugtes Insiderverhalten und Bedrohungen oder Anzeichen einer Kompromittierung.

Der Zweck von KI-Technologien, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln können, besteht darin, verdächtige Ereignisse zu erlernen, zu erkennen und zu verhindern gefährliche Aktivitäten mit Verbesserungen und Verfeinerungen, je länger solche Anwendungen und Systeme in Betrieb sind verwenden. Dies bietet Unternehmen ein individuelles Cybersicherheitssystem, das sich im Vergleich zu einem an ihre Anforderungen anpasst handelsübliche, herkömmliche Antiviren-Sicherheitslösung – was bei so vielen Bedrohungen, die darauf lauern, nicht mehr ausreicht Umfang.

In einem Interview mit ZDNet, Paul Martini, CEO und Mitbegründer des Cloud-Gateway- und Sicherheitsunternehmens iboss sagte, dass Unternehmen mit dieser Art von Technologie experimentieren, um „den Personaldruck zu lindern, der durch den bekannten Fachkräftemangel im Bereich Cybersicherheit verursacht wird“.

Schätzungen von Cybersecurity Ventures dass bis 2021 3,5 Millionen offene Stellen im Cybersicherheitsmarkt unbesetzt bleiben werden. Erschwerend kommt hinzu, dass ein Bericht von Capgemini dies schätzt nur 43 Prozent der Personen in IT-Positionen verfügen über die für ihre Arbeit erforderlichen Cybersicherheitskompetenzen.

Während der Markt als Ganzes, Schulungseinrichtungen und IT-Organisationen sich beeilen, die Lücke zu schließen, sind KI und maschinelles Lernen gefragt Technologien können möglicherweise den Druck verringern, dem Unternehmen heute ausgesetzt sind, Daten und Netzwerke sicher zu halten sicher.

„KI, prädiktive Analysen und Automatisierung ermöglichen es Sicherheitsteams, Technologie zu nutzen und mit weniger mehr zu erreichen“, sagt die Führungskraft. „KI und prädiktive Analysen sind entscheidende Aspekte zur Verbesserung von Effizienz und Produktivität, da sie die Anzahl von Fehlalarmen reduzieren und zeitintensive manuelle Aufgaben rationalisieren.“

„Insbesondere bei Cloud-Diensten können KI und prädiktive Analysen Netzwerkanomalien ausnutzen Erkennung, um nicht nur potenzielle Sicherheitsbedenken, sondern auch Leistungsprobleme wie Latenz zu identifizieren“, Martini fügte hinzu.

Das Spektrum dieser Technologien ist breit, aber laut der Führungskraft „ist jede Technologie, die Ihr Sicherheits- und IT-Team entlastet, äußerst nützlich.“

Verhaltensanalysen, Malware-Prävention und E-Mail-basierte Sicherheitslösungen sind für Unternehmen von besonderem Nutzen, wenn es um die Cloud geht.

KI, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen zur Überwachung von Cloud-Diensten und Netzwerken können erkennen verdächtigen Datenverkehr, Anomalien und betrügerische E-Mails, um hoffentlich einen Angriff vorher zu verhindern tritt ein.

Da sich sowohl Privat- als auch Unternehmensnetzwerke mittlerweile von einfachen PCs über Routersysteme bis hin zur Einbindung mobiler Geräte weiterentwickelt haben, Unterschiedliche Betriebssysteme und Internet-of-Things-Produkte (IoT) erfordern robustere Sicherheitssysteme, um Bedrohungen abzuwehren in Schach.

„KI und prädiktive Analysen machen es Bedrohungsakteuren sicherlich schwerer, in Netzwerke einzudringen, aber wie wir im Laufe der Jahre gesehen haben, „Da Bedrohungsakteure innovativ und einfallsreich sind, werden erfahrene und engagierte Angreifer weiterhin Wege finden, in die Netzwerksicherheit einzudringen“, so Martini sagt. „Während KI und prädiktive Analysen gut geeignet sind, die häufigsten und grundlegendsten Angriffe zu verhindern, wenn sie sehr zielgerichtet sind Angriffe, die unorthodoxe oder benutzerdefinierte Angriffsmethoden nutzen, werden weiterhin Probleme für die Unternehmenssicherheit verursachen Mannschaften.“

KI- und maschinelle Lerntechnologien sind jedoch nicht dazu gedacht, Cybersicherheitsteams oder menschliche Eingaben zu ersetzen.

Stattdessen eignen sich diese Technologien am besten als Mittel zur Verstärkung von Sicherheitsteams – und entlasten sie Von manuellen Aufgaben bis hin zur Konzentration auf schwierigere Herausforderungen, Patch-Prozesse und kritische Sicherheit Probleme.

Siehe auch: KI ist in der gesamten Unternehmenssoftware allgegenwärtig

Auch Daten spielen eine Rolle. KI, ML und Predictive Analytics sind nur so effektiv wie die Informationen, mit denen die Systeme arbeiten, und es sei denn, Unternehmen sammeln qualitativ hochwertige Informationen Wenn sie Informationen zu Diensten, Benutzern, Netzwerkverkehr usw. sammeln, stellen sie möglicherweise fest, dass vermeidbare Fehlalarme und falsche Schlussfolgerungen die Leistung beeinträchtigen Ebenen.

„KI und prädiktive Analysen eignen sich besser für Cloud-basierte Cybersicherheitsfunktionen, da sie den Vorteil größerer Datensätze bieten“, fügte die Führungskraft hinzu. „Je mehr historische und Echtzeitdaten KI-Programme haben, desto besser werden sie sein.“ Während KI und prädiktive Analysen für herkömmliche Sicherheitslösungen weiterhin wertvoll sein werden, wird das höchste Leistungsniveau immer in der Cloud liegen.“

Laut Gartner sind 59 Prozent der Unternehmen noch mitten in der Entwicklung von KI-Strategien, während der Rest gerade dabei ist, KI-Lösungen in Pilotprojekten zu testen oder flächendeckend einzuführen.

Das Forschungsunternehmen sagt, dass sich Unternehmen auf eine enge KI konzentrieren sollten, bei der es sich um ML-basierte Lösungen handelt, die auf bestimmte Ziele abzielen Spezifische Aufgaben, einschließlich Sicherheit und Überwachung, anstelle allgemeiner KI-Anwendungen, um das Geschäft zu maximieren Wert.

Bisherige und verwandte Berichterstattung

• KI ist in der gesamten Unternehmenssoftware allgegenwärtig
• Citizen AI: Ein Unternehmensleitfaden zur Steigerung der künstlichen Intelligenz in einer digitalen Wirtschaft
• Hier kommen alle KI-Einsätze; Wie verwalten wir nun KI?