кибербезопасности на основе ИИ по сравнению с традиционной кибербезопасностью?
Различный подход к традиционной и основанной на искусственном интеллекте кибербезопасности
Традиционная кибербезопасность традиционно опиралась на системы сигнатурных кодов. Эти инструменты имеют базу данных, которая собирает сигнатуры вредоносного кода, соответствующего известным угрозам. На основе этой информации они способны анализировать и обнаруживать подозрительный трафик в компьютерных сетях и выдавать оповещение безопасности.
В то время как традиционные инструменты основаны на «статической» защите, реагируя только на известную угрозу системе, инструменты с поддержкой ИИ основаны на «динамическом» подходе обнаружения. Их возмо База данных номеров WhatsApp в Швеции жности повышают безопасность сети за счет распознавания шаблонов, связанных с известными угрозами, и, что еще важнее, за счет выявления новых угроз. В частности, используя принцип машинного обучения, при котором ИИ обучается с использованием данных, соответствующих обычной активности защищаемой сети, ИИ может обнаруживать и сообщать о потенциально аномальной активности.
Поскольку ИИ может извлекать данные о том, как обычно ведут себя системы и пользователи организации, он может обнаруживать необычные действия. Будь то нераспознанное подключение к устройству или необычный приток трафика на веб-сайт, системы на основе ИИ способны обнаруживать эти воздействия и быстро выдавать предупреждения. Поведенческий анализ был выбран 49% респондентов как самое важное преимущество ИИ перед традиционными методами.