如何利用人工智能驅動的 SOC 實現企業網絡安全自動化？

當為網絡安全專家提供及時採取行動所需的正確工具時，機器學習和自動化可以發揮巨大作用。

大多數企業，尤其是在線領域的企業，都需要處理大量數據，這些數據對於人類來說難以在有限的時間內處理和保護。

此外，大規模缺乏自動化情境化需要手動跟進以採取補救措施。 例如，由於網絡安全中人工智能的缺乏，SOC最終只能依靠管理團隊來阻止惡意連接，依靠IT支持團隊來隔離主機，依靠郵件團隊來刪除被黑的郵箱。

在多雲解決方案的當前狀態下，公司使用多種安全工具集和遺留數據中心，這需要自動化驅動的人工智能網絡安全解決方案。 解決方案將從所有這些不同的平台提取信息並全面了解組織的安全前景。

如圖所示，網絡安全中的人工智能已成為SOC 分析師的迫切需要，因為它將為他們提供跨雲和本地環境的威脅的更高可見性，並最終更好地調查基於合規性的風險。

這一時刻的需求正在定義人工智能在網絡安全中的新角色，無論是在整體層面還是針對 SOC。 接下來讓我們詳細了解人工智能在網絡安全中的應用。

人工智能對網絡安全的影響

機器學習和人工智能對於安全至關重要，因為它們能夠分析數百萬數據並跟踪大量網絡威脅。 最適合該技術的是，它們通過了解過去的數據來不斷改進。 讓我們看看使用人工智能實現網絡安全的一些好處。

自動執行重複性任務

基於人工智能的網絡安全消除了不斷更新和部署安全軟件、學習安全技能和手動備份數據的需要。 人工智能驅動的網絡安全平台使企業能夠自動執行合規監控、事件響應等任務。 這種水平的自動化為企業帶來了一系列好處——

• 關聯數據
• 快速創建針對威脅的保護
• 檢測系統感染

監控、識別和應對網絡威脅

人工智能在網絡安全方面的用例可以從分析用戶行為並推斷識別業務異常偏差的模式的技術中看出。 這使得能夠檢測系統中的脆弱區域并快速糾正它們以防止未來的任何攻擊。 此外，機器學習接受了許多惡意軟件事件的訓練，可以主動檢測和預測可能滲透 IT 網絡的惡意軟件。

跟踪用戶行為和活動

了解業務用戶和員工的工作方式對於識別和減輕可能有害的異常行為是必要的。 通過使用人工智能進行網絡安全，SOC 分析師可以採取多種行動，例如跟踪用戶在業務網絡上的日常行為和活動。 反過來，人工智能係統可以了解行為模式，然後檢測違規行為並突出顯示惡意文件、受感染的主機和受損的用戶帳戶。

戰鬥機器人

隨著機器人成為互聯網流量的主要部分，它們可能成為真正的威脅。 如果不加控制，可能會導致帳戶接管和數據欺詐——這是無法通過手動響應單獨管理的。 通過將人工智能融入網絡安全，企業可以詳細了解其網站流量，並區分好機器人、壞機器人和人類。

預測違規風險

AI 網絡安全解決方案有助於確定 IT 清單，這是具有多個訪問級別的用戶、設備和應用程序的準確記錄。 現在考慮資產庫存和威脅暴露因素，人工智能驅動的網絡安全可以預測業務系統受到損害的可能性，從而及時規劃和分配資源以解決可解決的漏洞。

景觀分析

隨著遠程工作成為新常態，更新遺留系統以及創建混合網絡和平台已成為業務必需品。 使用基於雲的應用程序進行工作的員工已將業務安全實踐擴展到公司典型的“四牆”之外。 為了加強這種多地點工作環境，需要端點安全資源來管理事務、通信、應用程序和連接。

在這種背景下，網絡安全用例中的人工智能可以在SOC 分析師中看到，他們使用該技術來支持、到達和擴展這些端點，同時在潛在威脅之間建立關聯，以了解威脅如何影響其他資源。

事件檢測和響應

網絡安全中的另一組人工智能示例可以從該技術區分不同類型的威脅並確定其優先級並相應地分發通知的能力中看出。 這可以採取多種形式，從自動創建票證和添加相關補救信息，到甚至在打開惡意文件或電子郵件之前檢測惡意軟件的存在。

基於人工智能的網絡安全軟件旨在事件檢測和響應，不僅可以縮短停留時間並加快修復時間，還使企業能夠採取主動和先發製人的措施。

為了衡量人工智能在網絡安全中的作用，研究以人工智能在網絡安全中實施為中心的項目的現實示例至關重要。

使用人工智能實現網絡安全的真實示例

我們上面介紹的網絡安全用例中的人工智能集有多個現實世界的示例來支持它們。 接下來讓我們看看其中最重要的一些。

• 谷歌使用人工智能來分析移動端點威脅並保護不斷增長的移動設備。 MobileIron 和 Zimperium 還宣布合作，幫助企業採用基於人工智能的移動反惡意軟件解決方案。
• Cognito 收集和存儲網絡元數據，並在此基礎上提供獨特的安全見解，然後用於實時檢測攻擊並確定攻擊的優先級。
• 網絡安全中的另一組人工智能示例可以在Darktrace 企業免疫系統中看到，該系統基於人工智能和機器學習，對每個用戶、設備和網絡的行為進行建模，以研究特定模式並自動識別異常行為，然後實時向公司發出警報。

SOC 當今面臨的最大挑戰之一是以主動模式檢測和響應未來攻擊。 現代黑客在使用深度偽造和生成人工智能等下一代技術對受損系統發起攻擊方面變得更加聰明。 這種情況造成的盲點要求戰略性地採用人工智能網絡安全解決方案。

通過基於 AI 的 SOC 實現企業安全自動化的第一步在於了解哪些功能應該自動化。

這是一個信息圖，列出了企業應使用人工智能實現網絡安全自動化的不同 IT 功能。

Appinventiv 如何通過網絡安全中的 AI 實現 SOC 自動化？

在 Appinventiv，當我們研究網絡安全中人工智能的企業級用例時，主要目的是實現系統自動化。 在我們將上述所有安全功能引入自動檢測和通知模式後，下一步就是以 SOC 軟件為重點，實現網絡安全的人工智能。

以下是我們作為人工智能網絡安全提供商開展項目時的典型實施計劃：

• 進行需求評估以確定組織的 SOC 需求。
• 構建一款能夠滿足內部網絡安全方面人工智能特定業務需求的軟件。
• 將新的人工智能網絡安全解決方案與現有的安全基礎設施集成。
• 創建一些檢測/響應手冊以用作業務標準。
• 測試系統的準確性和正常功能。
• 制定使用該技術並衡量人工智能對網絡安全影響的流程和政策。
• 監控系統的性能並根據需要進行調整。
• 記錄所使用的 AI/ML 算法以及實施步驟。
• 準備一份關於人工智能網絡安全項目的方法、結果和進一步改進建議的詳細報告。
• 評估系統監控和響應安全事件的有效性。

憑藉我們在人工智能、物聯網、區塊鍊等新一代技術方面的豐富人工智能開發公司經驗，我們已經幫助多家企業從SaaS公司到製造單位、金融科技企業大規模實施人工智能在網絡安全中的應用規模，並保證預測檢測和準時尋址。 與我們聯繫，構建您的人工智能網絡安全解決方案。

網絡安全中人工智能的常見問題解答

問：網絡安全人工智能如何運作？

答：網絡安全中的人工智能通過分析數百萬個事件、用戶行為模式和威脅類型來實時識別潛在的攻擊。 此外，它還結合了物聯網、機器學習和區塊鏈的功能，創建了一個透明、實時的生態系統，可以向利益相關者通知惡意事件。

問：人工智能如何影響網絡安全？

A.人工智能對網絡安全的影響體現在：重複性任務自動化、建立數據關聯、快速創建威脅防護、檢測系統感染、跟踪用戶行為和活動、對抗機器人、預測違規風險、景觀分析、事件檢測和響應。

問：人工智能在網絡安全領域的一些例子有哪些？

答：網絡安全中人工智能的例子可以通過——漏洞、網絡釣魚和惡意軟件檢測、垃圾郵件過濾、機器人識別、線程智能、漏洞管理、事件響應、欺詐檢測和網絡分段來看到。