如何利用人工智能驱动的 SOC 实现企业网络安全自动化？

当为网络安全专家提供及时采取行动所需的正确工具时，机器学习和自动化可以发挥巨大作用。

大多数企业，尤其是在线领域的企业，都需要处理大量数据，这些数据对于人类来说难以在有限的时间内处理和保护。

此外，大规模缺乏自动化情境化需要手动跟进以采取补救措施。 例如，由于网络安全中人工智能的缺乏，SOC最终只能依靠管理团队来阻止恶意连接，依靠IT支持团队来隔离主机，依靠邮件团队来删除被黑的邮箱。

在多云解决方案的当前状态下，公司使用多种安全工具集和遗留数据中心，这需要自动化驱动的人工智能网络安全解决方案。 解决方案将从所有这些不同的平台提取信息并全面了解组织的安全前景。

如图所示，网络安全中的人工智能已成为 SOC 分析师的迫切需要，因为它将为他们提供跨云和本地环境的威胁的更高可见性，并最终更好地调查基于合规性的风险。

这一时刻的需求正在定义人工智能在网络安全中的新角色，无论是在整体层面还是针对 SOC。 接下来让我们详细了解人工智能在网络安全中的应用。

人工智能对网络安全的影响

机器学习和人工智能对于安全至关重要，因为它们能够分析数百万数据并跟踪大量网络威胁。 最适合该技术的是，它们通过了解过去的数据来不断改进。 让我们看看使用人工智能实现网络安全的一些好处。

自动执行重复性任务

基于人工智能的网络安全消除了不断更新和部署安全软件、学习安全技能和手动备份数据的需要。 人工智能驱动的网络安全平台使企业能够自动执行合规监控、事件响应等任务。 这种水平的自动化为企业带来了一系列好处——

• 关联数据
• 快速创建针对威胁的保护
• 检测系统感染

监控、识别和应对网络威胁

人工智能在网络安全方面的用例可以从分析用户行为并推断识别业务异常偏差的模式的技术中看出。 这使得能够检测系统中的脆弱区域并快速纠正它们以防止未来的任何攻击。 此外，机器学习接受了许多恶意软件事件的训练，可以主动检测和预测可能渗透 IT 网络的恶意软件。

跟踪用户行为和活动

了解业务用户和员工的工作方式对于识别和减轻可能有害的异常行为是必要的。 通过使用人工智能进行网络安全，SOC 分析师可以采取多种行动，例如跟踪用户在业务网络上的日常行为和活动。 反过来，人工智能系统可以了解行为模式，然后检测违规行为并突出显示恶意文件、受感染的主机和受损的用户帐户。

战斗机器人

随着机器人成为互联网流量的主要部分，它们可能成为真正的威胁。 如果不加控制，可能会导致帐户接管和数据欺诈——这是无法通过手动响应单独管理的。 通过将人工智能融入网络安全，企业可以详细了解其网站流量，并区分好机器人、坏机器人和人类。

预测违规风险

AI 网络安全解决方案有助于确定 IT 清单，这是具有多个访问级别的用户、设备和应用程序的准确记录。 现在考虑资产库存和威胁暴露因素，人工智能驱动的网络安全可以预测业务系统受到损害的可能性，从而及时规划和分配资源以解决可解决的漏洞。

景观分析

随着远程工作成为新常态，更新遗留系统以及创建混合网络和平台已成为业务必需品。 使用基于云的应用程序进行工作的员工已将业务安全实践扩展到公司典型的“四墙”之外。 为了加强这种多地点工作环境，需要端点安全资源来管理事务、通信、应用程序和连接。

在这种背景下，网络安全用例中的人工智能可以在 SOC 分析师中看到，他们使用该技术来支持、到达和扩展这些端点，同时在潜在威胁之间建立关联，以了解威胁如何影响其他资源。

事件检测和响应

网络安全中的另一组人工智能示例可以从该技术区分不同类型的威胁并确定其优先级并相应地分发通知的能力中看出。 这可以采取多种形式，从自动创建票证和添加相关补救信息，到甚至在打开恶意文件或电子邮件之前检测恶意软件的存在。

基于人工智能的网络安全软件旨在事件检测和响应，不仅可以缩短停留时间并加快修复时间，还使企业能够采取主动和先发制人的措施。

为了衡量人工智能在网络安全中的作用，研究以人工智能在网络安全中实施为中心的项目的现实示例至关重要。

使用人工智能实现网络安全的真实示例

我们上面介绍的网络安全用例中的人工智能集有多个现实世界的示例来支持它们。 接下来让我们看看其中最重要的几个。

• 谷歌使用人工智能来分析移动端点威胁并保护不断增长的移动设备。 MobileIron 和 Zimperium 还宣布合作，帮助企业采用基于人工智能的移动反恶意软件解决方案。
• Cognito 收集和存储网络元数据，并在此基础上提供独特的安全见解，然后用于实时检测攻击并确定攻击的优先级。
• 网络安全中的另一组人工智能示例可以在 Darktrace 企业免疫系统中看到，该系统基于人工智能和机器学习，对每个用户、设备和网络的行为进行建模，以研究特定模式并自动识别异常行为，然后实时向公司发出警报。

SOC 当今面临的最大挑战之一是以主动模式检测和响应未来攻击。 现代黑客在使用深度伪造和生成人工智能等下一代技术对受损系统发起攻击方面变得更加聪明。 这种情况造成的盲点要求战略性地采用人工智能网络安全解决方案。

通过基于 AI 的 SOC 实现企业安全自动化的第一步在于了解哪些功能应该自动化。

这是一个信息图，列出了企业应使用人工智能实现网络安全自动化的不同 IT 功能。

Appinventiv 如何通过网络安全中的 AI 实现 SOC 自动化？

在 Appinventiv，当我们研究网络安全中人工智能的企业级用例时，主要目的是实现系统自动化。 在我们将上述所有安全功能引入自动检测和通知模式后，下一步就是以 SOC 软件为重点，实现网络安全的人工智能。

以下是我们作为人工智能网络安全提供商开展项目时的典型实施计划：

• 进行需求评估以确定组织的 SOC 需求。
• 构建一款能够满足内部网络安全方面人工智能特定业务需求的软件。
• 将新的人工智能网络安全解决方案与现有的安全基础设施集成。
• 创建一些检测/响应手册以用作业务标准。
• 测试系统的准确性和正常功能。
• 制定使用该技术并衡量人工智能对网络安全影响的流程和政策。
• 监控系统的性能并根据需要进行调整。
• 记录所使用的 AI/ML 算法以及实施步骤。
• 准备一份关于人工智能网络安全项目的方法、结果和进一步改进建议的详细报告。
• 评估系统监控和响应安全事件的有效性。

凭借我们在人工智能、物联网、区块链等新一代技术方面的丰富人工智能开发公司经验，我们已经帮助多家企业从SaaS公司到制造单位、金融科技企业大规模实施人工智能在网络安全中的应用规模，并保证预测检测和准时寻址。 与我们联系，构建您的人工智能网络安全解决方案。

网络安全中人工智能的常见问题解答

问：网络安全人工智能如何运作？

答：网络安全中的人工智能通过分析数百万个事件、用户行为模式和威胁类型来实时识别潜在的攻击。 此外，它还结合了物联网、机器学习和区块链的功能，创建了一个透明、实时的生态系统，可以向利益相关者通知恶意事件。

问：人工智能如何影响网络安全？

A.人工智能对网络安全的影响体现在：重复性任务自动化、建立数据关联、快速创建威胁防护、检测系统感染、跟踪用户行为和活动、对抗机器人、预测违规风险、景观分析、事件检测和响应。

问：人工智能在网络安全领域的一些例子有哪些？

答：网络安全中人工智能的例子可以通过——漏洞、网络钓鱼和恶意软件检测、垃圾邮件过滤、机器人识别、线程智能、漏洞管理、事件响应、欺诈检测和网络分段来看到。