Электрондық поштаны бақылау кезінде ML пайдалану

Электрондық поштаны бақылау кезінде ML пайдалану

Көптеген компаниялар электрондық поштаны жіберген кезде Киберқауіпсіздіктің маңыздылығын түсінді. Машиналық оқытуға негізделген осалдықтарды бағалау және бақылау бағдарламалық жасақтамасы кибершабуылдарды анықтау жылдамдығын арттыруы мүмкін. Уақыт өте келе анықтау дәлдігі артады.Қазіргі уақытта соңғы бақылау құралдары кез-келген вирусты / зиянды бағдарламаны поштаның өзін ашпай-ақ анықтай алады. Сонымен қатар, электрондық пошталарда фишингтік әрекеттерді тексеру үшін шаблондар NLP алгоритмін қолдана отырып, қарапайым хаттармен салыстырылады.Компаниялар аномалияны анықтау бағдарламалық жасақтамасын қолдана отырып, Электрондық поштаның, жіберушінің немесе тіркеменің фишингтік алаяқтық немесе шабуыл екенін анықтай алады. Сондықтан электрондық поштаны бақылау ML киберқауіпсіздігінде қолданудың бір нұсқасы болып табылады

ML боттарға қарсы қолдану

Бүгінгі таңда боттар барлық Интернет-трафиктің 25% құрайды және бұл айтарлықтай Сан. Боттардың көпшілігі зиянды. Боттар бүкіл есептік жазбаны басқара алады. Олар тіпті жалған аккаунттар жасай алады. Барлық осы әрекеттер қауіпті.Адамдар қазірдің өзінде автоматтандырылған боттармен жалғыз күресе алмайтыны анық. Бұл үшін киберқауіпсіздік саласындағы машиналық оқытудың мысалдары AI және mL болып табылады."Жақсы боттарды" "жаман боттардан" ажырату үшін мінез-құлық үлгілері бар көптеген мәліметтер қажет. Табиғи емес үлгілер, желі арқылы жылдам қозғалу және т.б. саралау факторлары болып табылады.

Желілік қауіптерді анықтауда ML қолдану

Желілік қауіпсіздік кез-келген бизнес үшін өте маңызды. Желілік қауіпсіздік архитектурасының әртүрлі топологияларын түсіну қиын міндет. Жетілдірілген mL негізіндегі желілік қауіпсіздік жүйесі барлық шығыс және кіріс қоңырауларды / деректерді бақылайды. Желідегі кез-келген күдікті ақпараттық шаблондарды анықтау үшін.Көптеген бағдарламалар ауытқуларды анықтау бағдарламалық жасақтамасы арқылы желілерді бақылай алады. Ол алдыңғы киберқауіптерге ұқсас деректерде айырмашылықтар болған жағдайда адам билігін ескерту үшін қолданылады.

Жасанды интеллект негізіндегі қауіптерді азайту үшін ML қолдану

Киберқауіпсіздік мамандарымен қатар хакерлер АИ және МО көмегімен дамиды. Демек, кәсіпорындар МО алгоритмдерін басқа AI алгоритмдері жасаған шабуылдарды тануға үйретуі керек.Мысалы, хакерлер mL-ді платформалар мен киберқауіпсіздік желілеріндегі әлсіздіктерді анықтау үшін қолдана алады. Басқа хакерлер ақылды вирустарды немесе тіпті жасанды хакерлерді ойлап тапты. Зардап шеккендердің нақты жағдайларына бейімделген шабуылдарды жекелендіру үшін.

Назарларыңызға рақмет!

жүктеу 16,6 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: