數(shù)據(jù)泄露變得越來(lái)越普遍，其后果對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)可能是毀滅性的。除了數(shù)據(jù)泄露的直接成本(例如通知和信用監(jiān)控)之外，還存在間接成本，例如業(yè)務(wù)損失和聲譽(yù)受損。投資自動(dòng)檢測(cè)和遏制數(shù)據(jù)泄露的解決方案有助于減輕CISO和安全團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)。機(jī)器學(xué)習(xí)就是這樣的解決方案之一。
機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種，它使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無(wú)需明確編程。機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，然后使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)或建議。在數(shù)據(jù)安全方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于構(gòu)建模型來(lái)檢測(cè)數(shù)據(jù)集中可能表明數(shù)據(jù)泄露的異常情況。
例如，假設(shè)您有一個(gè)員工登錄記錄的數(shù)據(jù)集。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于構(gòu)建模型來(lái)預(yù)測(cè)給定的登錄嘗試是否合法。然后，該模型將能夠標(biāo)記異常且需要進(jìn)一步調(diào)查的登錄嘗試。
機(jī)器學(xué)習(xí)如何阻止數(shù)據(jù)泄露?
機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)多種方式來(lái)阻止數(shù)據(jù)泄露。一種方法是在攻擊者有機(jī)會(huì)利用系統(tǒng)漏洞之前識(shí)別它們。另一種方法是監(jiān)控用戶活動(dòng)并標(biāo)記可能表明企圖違規(guī)的可疑行為。最后，一旦檢測(cè)到漏洞，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于快速遏制漏洞。
什么是憑證填充?
憑據(jù)填充是一種網(wǎng)絡(luò)攻擊，其中使用被盜的用戶名和密碼對(duì)來(lái)獲得對(duì)用戶帳戶的未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)。攻擊者經(jīng)常使用從其他組織的數(shù)據(jù)泄露中獲得的受損憑據(jù)列表，以獲得對(duì)受害者帳戶的大規(guī)模訪問(wèn)權(quán)限。這種技術(shù)通常是自動(dòng)化的，使得單個(gè)攻擊者有可能在短時(shí)間內(nèi)破壞數(shù)千個(gè)帳戶。
人工智能可以在檢測(cè)和防止憑據(jù)填充攻擊方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過(guò)識(shí)別用戶行為模式，人工智能可以幫助識(shí)別可能表明攻擊企圖或成功的異常活動(dòng)
人工智能如何適應(yīng)這一切?人工智能可以在檢測(cè)和防止憑證填充攻擊方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過(guò)識(shí)別用戶行為模式，人工智能可以幫助識(shí)別可能表明攻擊企圖或成功的異常活動(dòng)。例如，如果一個(gè)朝九晚五的員工在凌晨3點(diǎn)突然開始訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)庫(kù)，或者一個(gè)俄亥俄州的員工似乎從中國(guó)登錄，這些都可能是一些邪惡行為正在發(fā)生的跡象。通過(guò)持續(xù)監(jiān)控用戶行為并標(biāo)記異常活動(dòng)，人工智能可以幫助保護(hù)組織免受憑證填充攻擊和其他新出現(xiàn)的威脅。
為什么投資機(jī)器學(xué)習(xí)?
對(duì)于任何想要保護(hù)自己免受數(shù)據(jù)丟失的企業(yè)來(lái)說(shuō)，投資機(jī)器學(xué)習(xí)是明智之舉。機(jī)器學(xué)習(xí)是在數(shù)據(jù)泄露發(fā)生之前阻止數(shù)據(jù)泄露的有效方法，而且如果確實(shí)發(fā)生，它還可以幫助您遏制數(shù)據(jù)泄露。不僅如此，投資機(jī)器學(xué)習(xí)還可以向您的客戶表明您認(rèn)真對(duì)待他們的安全，并減輕您的CISO和安全團(tuán)隊(duì)的一些負(fù)擔(dān)。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的好處
使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)保證數(shù)據(jù)安全有很多好處，包括：
提高準(zhǔn)確性：人類難免會(huì)犯錯(cuò)。我們會(huì)感到疲倦，我們會(huì)犯錯(cuò)誤，有時(shí)我們會(huì)忽視一些事情。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)算法則不受這些相同的限制。這意味著它們可以提高識(shí)別潛在威脅的準(zhǔn)確性。
更快的檢測(cè)：機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，它分析數(shù)據(jù)的速度比人類快得多。這意味著可以更快地識(shí)別和遏制潛在威脅。
可擴(kuò)展性：企業(yè)必須處理的數(shù)據(jù)量只會(huì)繼續(xù)增加。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以比人類更有效地處理大量數(shù)據(jù)，使其非常適合大數(shù)據(jù)環(huán)境。
縮短響應(yīng)時(shí)間：識(shí)別潛在威脅的速度越快，響應(yīng)時(shí)間就越快。通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確保數(shù)據(jù)安全，企業(yè)可以最大限度地減少數(shù)據(jù)泄露造成的損失。
通過(guò)使用人工智能識(shí)別用戶行為模式，組織可以檢測(cè)可能表明攻擊未遂或成功的異常活動(dòng)。通過(guò)這種方式，人工智能可以在保護(hù)組織免受撞庫(kù)攻擊和其他新興威脅方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。數(shù)據(jù)泄露變得越來(lái)越普遍，但也有解決方案。投資自動(dòng)數(shù)據(jù)泄露檢測(cè)和遏制的解決方案(例如機(jī)器學(xué)習(xí))可以幫助減輕首席信息安全官和安全團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)，同時(shí)最大限度地減少泄露造成的損失。
