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通过人工智能提高网络安全性

2019-6-25
文章导读:

尽管提高了机器连接性和制造业的整体生产率,但工业4.0已经增加了对企业进行网络攻击的频率和严重程度。虽然人工智能(AI)是罪魁祸首,但它也可以用来解决这个问题。

 

尽管提高了机器连接性和制造业的整体生产率,但工业4.0已经增加了对企业进行网络攻击的频率和严重程度。虽然人工智能(AI)是罪魁祸首,但它也可以用来解决这个问题。


通过人工智能提高网络安全性

在这里,过时的工业零件供应商欧盟自动化的供应商关系经理Rob Holloway解释了AI如何提高预测,预防和检测网络攻击的准确性。


大多数人每年至少一次感染普通感冒。这是因为病毒不断适应,因此一年开发的药物可能在第二年无效。同样,网络犯罪分子总是改变他们的方法,使攻击难以预测和预防。


戴尔和Dimension进行的一项全球调查的大多数受访者认为,他们公司的安全团队来不及参与数字化转型项目。就像遇到生病的人一样,你更容易患上感冒,在你的企业中增加连接性会使网络犯罪分子更容易将病毒引入你的系统。因此,数字化转型必须与网络安全措施齐头并进。


高水平的连接还意味着当网络攻击占据时,整个网络中的计算机都会受到影响。这可以通过2017年对NHS的WannaCry勒索软件攻击得到证实。超过40万台机器被感染,近20,000个预约必须被取消以及数千次操作。


网络攻击的扩大影响意味着整个董事会需要处理安全问题,而不仅仅是IT部门。董事会必须考虑如何实施AI以帮助预测,预防和检测网络攻击。


预测


在预测网络攻击方面,人类占据了计算机的优势,因为他们可以利用过去的经验和知识来处理系统异常。机器人没有相同的直觉,但机器学习的进步使计算机能够根据收集的数据做出决策。每当机器遇到新事物时,其功能将增加到可以预测攻击的程度。


预防


企业必须找到一种方法来防止网络攻击,以便它们可以保护数据的机密性,完整性和可用性。人工智能已被证明能够破解系统,这表明它也可以阻止黑客。


网络犯罪分子可以轻松突破密码和防火墙等安全障碍。技术公司IBM提供带外(OOB)身份验证机制,为客户提供比单独密码更安全的用户识别方法。OOB身份验证使用一系列输入来确认用户身份,有时无需用户参与。因素包括指纹扫描,鼠标移动,用户操作环境和声纹分析。机器学习可以使系统不断分析操作员的行为并相应地调整其使用的因素,从而提高安全级别。


即使采取了最有效的预防措施,网络犯罪分子也会试图绕过它们。因此,企业还需要AI来检测可能发生的任何网络攻击。


发现


已有可用的系统使用AI来检测现有和潜在的网络威胁。许多攻击通过单独的应用而不是更广泛的网络进行,这意味着当前的检测系统不足以识别这些特定的攻击。由开放Web应用程序安全项目(OWASP)开发的AppSensor方法可检测应用程序内的网络攻击并做出响应,通常是通过将犯罪用户锁定在应用程序之外。


安全公司Darktrace使用机器学习为每台机器创建独特的加密模式并检测异常。然后,该软件可以暴露可能未被注意的新威胁,并在损坏发生之前阻止它们。


目前,恶意软件保护软件依赖于签名来检测恶意代码,但这仅适用于已经暴露的恶意软件。由于黑客技术的不断适应,需要一种能够检测以前未曾见过的恶意软件的方法----机器学习的AI可能是解决方案。


我们永远不会完全消除网络威胁。黑客非常聪明,并且总是会围绕我们引入的安全措施寻找方法。但是,人工智能有可能大大提高黑客必须克服的障碍,使工业4.0更安全。有一天,AI甚至可能找到预防感冒的方法。


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