来自 资讯 2021-06-11 08:10 的文章

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"任何能够产生比人类智能更聪明的东西,如人工智能、脑-机接口或基于神经科学的人类智能增强,都能赢得比竞争对手更多的胜利,因为这是在最大程度地改变世界。在同一个联盟里,没有别的东西是一样的。"——埃利泽·尤德科夫斯基我们的上一篇博客是本系列文章的第一篇,共分为两部分,涵盖人工智能(AI)和机器学习(ML),回顾了两者之间的根本区别,澄清了对它们的一些误解,并讨论了它们在当今商业界的受欢迎程度。事实上,根据MemSQL在2018年进行的一项调查,74%的受访者认为AI和ML是游戏规则的改变者,有可能改变他们的工作和行业。此外,77%的受访者正在积极使用人工智能和人工智能,支持这些技术正在迅速发展并进入全球商业运营的理念。然而,像任何新技术一样,随着巨大的增长也会带来巨大的风险。本博客将说明网络犯罪分子如何将人工智能和机器制造技术武器化,如何利用这些技术来创造更安全的环境,以及装甲如何在我们自己的平台上使用人工智能和人工智能。针对AI&ML的网络威胁波士顿咨询集团(BCG)表示,对于那些负责公司安全的人,从首席信息官到首席信息官,再到首席信息官,人工智能都会带来两种类型的风险,这些风险会改变他们的工作性质:罪犯、坏人、无良竞争对手和内部威胁都有可能操纵初出茅庐的内部人工智能程序。攻击者还可以使用人工智能以各种方式利用受害者防御系统中的漏洞。令人担忧的是,在美国和日本,高防cdn504,超过90%的网络安全专业人士预计黑客会使用人工智能来对付他们工作的公司,这表明人工智能很可能会被威胁行为体恶意利用,对公司和个人及其各自的数据发动和完成攻击。而且,如上所述,一家公司的专有人工智能项目可能会成为黑客为自己的目的操纵它们的目标。人工智能被恶意使用的可能性有哪些?BCG在其报告中列举了以下例子:1) 操纵竞争对手的定价算法2) 控制面部识别软件,以针对特定的个人或允许其他人逃脱各种罪行3) 使用虚拟助手(如Amazon Echo、Google Assistant和苹果的Siri)广播消息、打电话和打开恶意网站随着越来越多的世界通过人工智能和物联网(IoT)连接起来,威胁行为体可利用的漏洞和网络安全专业人员需要保护的漏洞将增加。黑客破坏公司人工智能应用程序的可能性真的值得担心吗?发生这种情况的可能性有多大?最近的一份报告发现,20%的公司已经在某些产品或流程中加入了人工智能,70%的高管预计人工智能将在未来5年内在公司发挥重要作用。这表明,随着越来越多的公司转向人工智能来推动增长,不限流量高防cdn加速,规模因素值得担忧。既然我们已经确定人工智能在未来几年将成为一种流行的技术和威胁,那么让我们来探讨网络安全攻击对这些系统的现实影响。根据BCG的报告,公司的人工智能计划存在一系列潜在的漏洞,包括在培训数据、实现和组件配置时恶意破坏或操纵。任何行业都无法幸免,ML和AI已经给公司带来了许多风险,例如:信用卡欺诈风险增加歧视性雇佣行为的出现控制网络物理设备(管理交通流、列车路线或水坝溢流)的系统的危害对医疗器械的干扰使用ML或AI系统干预或干预物联网设备正如您所见,利用AI和ML基础设施漏洞会产生许多后果,影响品牌声誉、财务状况,甚至人身安全。这些威胁将是网络安全专业人士和黑客之间不对称斗争的下一个前沿。AI+ML+网络安全虽然人工智能和人工智能的风险看起来很可怕,但这并不意味着它们不能永远被使用。安全专业人士正在意识到人工智能和ML可以保护公司和个人环境。随着网络安全专业人士寻求在不对称军备竞赛中实现公平竞争,人工智能将成为数据安全工具包中的另一个工具。AI或ML技术可以帮助支持云和网络安全计划的一些方法包括:反恶意软件和其他超越签名的安全技术-传统上,恶意软件是根据其签名或唯一标识符来识别的。然而,随着每天23万个新的恶意软件样本被创建,ML可以被部署来根据其行为模式和属性来识别恶意软件,而不是使用预定义的签名。这使得恶意软件研究人员能够找出如何隔离和修复以前从未见过的恶意软件。此外,确定未知的妥协指标(IOC)将是我们在未来几年看到这一领域增长的一个领域。为黑客设置智能蜜罐或陷阱的欺骗技术——如BCG报告所示,攻击性战术"创造了一个被渗透的环境的复制品,使攻击者相信他们在预定的路径上,然后使用欺骗来识别罪犯。支持人工智能的响应系统可以动态隔离网络,将有价值的资产隔离在安全的"地方",或者将攻击者从漏洞或有价值的数据中转移出去。这些系统在接近和着陆过程中独立识别黑客,将他们困在一个人为的环境中,并引导他们沿着安全专家为他们安排的路径前进,同时保护您最有价值的系统,并识别环境中的威胁模式和参与者。通过自动化和提高效率缩小网络安全技能差距——人工智能有助于缓解与行业人才短缺相关的痛点。在配备网络安全团队的同时,高效使用安全资源势在必行,因此公司正转向人工智能来实现重复性任务的自动化。这使人力资源得以用于更优先的战略活动。ML和AI可以自动化剧本和任务,例如分析IOC的日志、检查威胁列表以及整合各种工具和服务之间的妥协信息。正因为如此,许多安全和协调平台在全世界的安全运营中心(SOC)中变得司空见惯。这些只是安全专业人士使用AI和ML来提供更强大的云安全的许多方法中的一部分。如前所述,在网络安全方面,AI和ML是一把双刃剑。这些技术为黑客提供了新的载体和应用程序,同时也增强了防御关键数据、应用程序和系统的能力。AI、ML和装甲那么,Armor如何看待这些技术以及它们对我们的业务和客户的影响?Armor认识到,像我们这样的安全即服务(SECaaS)提供商对我们的客户有责任将人工智能应用程序视为需要保护的"云工作负载"的下一个前沿领域。Armor提供了几种解决方案来帮助在云中保护人工智能应用程序。我们为人工智能应用程序提供基于主机的保护和控制许多人工智能应用程序运行在传统的基于客户机或服务器的虚拟机(VM)架构上。我们的Armor Anywhere服务提供文件完整性监控(FIM)、恶意软件保护、入侵检测(IDS)和漏洞扫描。我们还保护网络中其他可能无法通过基于主机的控件进行保护的部分。这包括日志管理和具有动态威胁阻止的web应用程序防火墙(WAF)。Armor正在采取措施,ddos攻击是没有办法彻底防御的,要么利用现有的AI和ML功能来改进我们当前的网络安全工具包,要么自己构建,特别是在剧本自动化和响应方面。我们的安全信息和事件管理(SIEM)工具认识到人工智能应用程序是云工作负载的下一个安全前沿,它使用ML来分析用户行为分析(UBA)。当用于检查用户事件和网络流日志时,AI安全和ML技术可以区分正常和异常的流量行为,识别不正常行为的早期警告迹象,高防ip和cdn的区别,对风险行为进行分类,并为安全分析员提供正确的工具,以防损失惨重。高德纳表示,到2022年,95%的安全事故将是由于人为错误或配置错误。我们认为这意味着未来的安全事件将不会像过去那样来自网络外部的攻击,而是黑客将使用被破坏的凭证作为有资格的用户访问网络。因此,安全分析师将需要使用UBA来超越传统的基于签名的方法来识别IOC,而是关注环境中用户和数据的行为特征。例如,黑客可能使用表面上合法的凭据,百度ddos防御,但是,如果他们在错误的时间、错误的位置或从与预期不同的IP登录,这些行为都可能将该尝试指定为IOC。除了使用我们的技术堆栈提供的开箱即用的ML功能之外,Armor还正在研究如何使用安全自动化、编排和响应(SOAR)平台来自动化过去由我们的SOC团队手动运行的剧本。这使得SOC能够专注于更高优先级的任务,这使我们比那些继续手动运行剧本的竞争对手更具优势。结果呢?我们拥有业界领先的停留时间数天而不是数月。Armor将继续致力于保护新的人工智能应用程序和系统;我们还致力于改进