机器学习和智能化 网络安保中的人工智能

网络安保技艺充足依然困扰着跨地域、跨市场、跨部门的组织，政府部门也不例外。依据考查，环球须要足够的网络安保专业人员来填补目前60%的空缺，这象征着劳能源须要增长145%才干满足的需求。

美国政府问责办公室指出，美国联邦政府须要一支技艺合格且训练有素的网络安保员工队伍来包全关键的IT系统，美国疆土安所有的一位初级网络安保官员将人才紧缺形容为国度安保疑问。在这种状况下，正在寻觅使现有资源愈加有效的首席消息安保官可以充沛应用智能化和人工智能来补充和增强其员工队伍。

全体应战

调研机构颁布的一份名为《做出困难的选用：首席消息安保官如何处置不时更新的要挟和有限的资源》考查报告标明，首席消息安保官将36%的估算用于应答要挟，33%的估算用于预防要挟。但是随着安保需求的变动，许多首席消息安保官正在寻求将估算从预防转移到不降落其有效性的状况下。制订最佳估算方案将增加预防支出，并将检测和照应支出区分参与到安保估算的33%和40%。这一转变将使安保团队在面对网络罪犯的要挟时能够极速灵敏地做出反响，而这些网络罪犯的进攻才干曾经超越了政府机构的进攻才干。当无法防止出现违规行为时，在入侵点尽或者多地阻止是很关键的，但更关键的是在它们形成严重侵害之前对其启动检测并做出照应。

共同的应战

美国联邦机构应答公共部门特有的许多应战，包含IT系统的年代和复杂性以及政府估算周期的应战。政府机构的IT团队不只包全常识产权或信誉卡号码，他们还须要成功包全公民的敏感数据和国度安保秘密的义务。

因为资源有限，承当这一职责的IT主管必定掂量网络要挟的危险和坚持网络反常运转的日常需求。当政府机构迁徙到云端、驳回物联网设施并过渡到没有边界的软件定义网络时，这种平衡行为变得愈加困难。这些变动象征着政府网络正在扩展其攻打面，没有更多的进攻资源。而Verizon公司颁布的数据暴露考查报举报现，美国政府机构去年遭受的安保事情和暴露事情比任何其余部门都要多。

为了扭转这种灵活，必定用一致的平台替代典型的政府孤岛系统设置，该平台可以提供更宽泛、更细化的网络可见性以及更快，更智能的照应。

人工智能和智能化如何提供协助

成功一致平台的关键是人工智能和智能化技术。因为组织无法经过人工检测和照应来跟上不时增长的要挟，因此它们须要应用人工智能/机器学习和智能化来填补这些空白。人工智能驱动的处置方案可以依据反常行为检测意外行为。例如，许多员工通常访问特定类型的数据或只在特定期间登录。假设员工的帐户开局显示超出这些反常参数的优惠，则基于人工智能/机器学习的处置方案可以检测到这些意外，并可以审核或隔离受影响的设施或用户帐户，直到确定其安保或可以采取缓解措施为止。

假设设施感化了恶意软件或以其余模式恶意运转，则该基于人工智能的工具也可以收回智能照应。由人工智能驱动的处置方案担任执行这些战术义务，使安保团队可以腾出期间处置更多战略疑问，开发要挟情报或专一于更困难的义务，例如检测未知要挟。

宿愿实施人工智能和智能化的政府机构IT团队必定确保他们选用的处置方案可以按机器速度扩展和运转，以跟上不时增长的复杂性和要挟速度。在选用处置方案时，IT经理必定花期间确保已经常使用人工智能通常和培训技术开发处置方案，并确保它们具备一流的要挟情报、安保钻研和剖析技术。IT团队应该从环球和本地IT环境中的各种节点搜集数据，以搜集最准确、最可行的消息来允许安保战略。

期间至关关键

在美国面临40%的网络安保技艺人才充足之际，政府机构遭受的网络攻打比以往任何时刻都多。随着网络攻打变得愈加迅速，并顺应不时开展的IT环境和新破绽，人工智能/机器学习和智能化正在迅速成为必需品。经常使用这些技术从头开局构建的处置方案将协助政府机构首席消息安保官应答并有或者逾越当今复杂的网络攻打。