通过人工智能解决方案改善网络安全
来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-12-10
有无数的报告和统计数据表明组织在保护网络数据方面的战斗输掉了多么严重,今年早些时候进行的研究,企业中发现的漏洞中有76%的漏洞已经存在两年以上,如果您认为这是别人的问题,请再考虑一下,该研究还发现,在过去的一年中,成功进行网络攻击的组织中有70%受到了损害,但是即将到来的是增援,由于存在一个简单的事实-“网络没有说谎”,因此可以迅速识别并解决针对包括数据库在内的信息系统的攻击,对网络活动的深入协议分析使源自人工智能(AI)研究的高级分析技术能够立即识别异常行为,这样的方法可以实时将攻击与正常活动完全区分开。
信息安全对高度智能化的安全解决方案越来越感兴趣
并且不再使用基于签名的解决方案(黑名单和白名单),正在部署基于AI的安全技术,包括深度学习和行为分析,以识别和防止信息安全漏洞,例如零时差攻击和高级持续威胁,为什么旧版安全性不足,有两个主要因素推动这种转变为新的基于AI的信息安全方法,首先安全专业人员发现,签名匹配不再是识别现代攻击的有效方法,网络罪犯混淆了攻击,使其无法被签名匹配的安全系统识别,而传统的安全方法不知道的威胁是什么样的,他们永远无法通过与昨天的战争继续作战来跟上当今复杂而动态的袭击,网络犯罪分子还可以自动执行这些攻击,以不断测试无穷无尽的混淆攻击组合,并终渗透到未被发现的目标企业中。
其次信息安全团队的人员严重不足
安全运营中心经常被警报淹没,并且只能响应其中的一小部分,许多传统的基于签名的解决方案都需要对其签名文件进行不间断的维护,从而给已经超负荷工作的安全团队增加了负担,这两种动力正在促使各行各业的安全团队寻求基于AI的网络安全,以减轻其组织目前面临的压力,IT团队开始了解基于AI的解决方案的准确性以及它们如何提高员工效率,好处之一:处理智能机可以执行的任务所需的人员更少。
评估基于AI的安全解决方案
在考虑过渡到基于AI的替代方案时,企业应寻找非侵入式分析流量的解决方案,基于深层协议提取,统计建模,机器学习和行为分析的解决方案可帮助组织获得对数据库基础架构的实时,持续态势感知,利用机器学习,组织可以自动创建事实上的应用程序行为模型,如果应用程序受到攻击以试图未经授权访问其连接的数据库上的数据,则基于AI的解决方案必须能够将终的行为识别为“不正常”并适当地发出警报。
Web应用程序在与连接的数据库进行对话时,通常会生成动态且极其复杂的结构化查询语言(SQL)
可以对与观察到的SQL相关的应用程序行为进行详细建模。基于AI的解决方案利用深度协议提取来发现应用程序使用的所有SQL语句以及它们进行交互的完整客户端服务器上下文,然后该解决方案使用机器学习来构造每个应用程序的独特多维行为模型,该模型使用SQL的综合词法,句法和语义分析来描述应用程序和数据库如何通过交互的含义进行交互。
任何与已建立的行为模型不一致的SQL语句执行都被识别为可能的攻击
并根据相关风险进行分级,借助具体可行的情报,企业可以通过适当而有针对性的响应迅速对安全状况做出反应,深度学习算法的解决方案具有随时间推移改进模型的优势,因此它们分析的SQL语句和执行上下文越多,它们对未来威胁的响应就越好,此外如果深度学习过程是自动的,则无需配置或维护,事实证明,这种行为分析在识别某些世界上的数据库基础架构中隐秘的数据库攻击方面非常准确。
立即保护和未来趋势
随着今天利用这种新方法,我们预计在未来几年中将基于AI的单个安全系统集成到组织的全面,自主的网络安全体系结构中的趋势,将来智能安全传感器将部署在整个网络中,以立即准确地识别安全事件并在没有人工干预的情况下进行补救,基于AI的行为分析为抵御当今的高级攻击和零日威胁提供了即时保护,尽管现代攻击通常非常复杂并且总是在变化,但是保持不变的是,这些攻击与正常活动不一致,利用这一事实就是如何击败它们,人工智能已经证明了其网络安全功能,目前已被广泛部署以准确识别数据库攻击并减轻对安全运营的压力。
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