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如今，隨著技術(shù)的的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)變得越來越快，越來越大，越來越難以保護(hù)。

網(wǎng)絡(luò)所傳播的數(shù)據(jù)量超出人類可以人工監(jiān)控的數(shù)量。雖然安全專業(yè)人員數(shù)量也在增長，但無法滿足需求。

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)攻擊者使用全新的攻擊媒介攻擊時(shí)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的情況將會(huì)更加糟糕。當(dāng)他們使用已知的方法時(shí)，將會(huì)不堪重負(fù)，并且安全團(tuán)隊(duì)因?yàn)樘幚泶罅渴聞?wù)而難以承受。

網(wǎng)絡(luò)攻擊者的武器庫變得越來越強(qiáng)大。開源人工智能工具的可用性意味著他們可以比以往更快地部署更復(fù)雜和更具破壞性的攻擊。

與此同時(shí)，受害者的違規(guī)行為的代價(jià)也越來越高昂。對(duì)于規(guī)模較小的企業(yè)而言，丟失敏感數(shù)據(jù)或勒索客戶文件的勒索軟件攻擊可能會(huì)讓公司倒閉。

專家表示，通過機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)安全功能不僅有助于提高安全性，而且變得越來越有必要。

數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商如果不采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來通過自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)基于行為的安全提供支持，特別是在攻擊的響應(yīng)和補(bǔ)救方面，將因?yàn)闊o法跟上威脅技術(shù)的發(fā)展而使自己變得脆弱。”SentinelOne公司產(chǎn)品管理總監(jiān)MigoKedem說，SentinelOne公司是一家位于加利福尼亞州山景城的安全廠商。

安全廠商正在為其產(chǎn)品添加人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，以更好地檢測威脅，幫助企業(yè)自動(dòng)化他們的響應(yīng)，并幫助進(jìn)行攻擊的取證分析。

威脅檢測

用于威脅檢測的三種主要機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是分類、異常檢測和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。

例如，如果存在大量已知惡意行為和已知良好行為的集合，則可以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以對(duì)這兩個(gè)類別之間的新行為進(jìn)行分類。

該技術(shù)目前用于改進(jìn)惡意軟件檢測。例如，通過在良好軟件和惡意軟件的示例進(jìn)行訓(xùn)練來區(qū)分。

通過異常檢測，系統(tǒng)可以了解網(wǎng)絡(luò)上的典型行為，并查找任何異常情況。

Awake Security公司聯(lián)合創(chuàng)始人Debabrata Dash說，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)特別適合利用異常檢測技術(shù)。

“數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)通常通過DevOps進(jìn)行良好控制和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。”他說，“鑒于這種環(huán)境，通常機(jī)器學(xué)習(xí)可以檢測到的活動(dòng)通常比一般的企業(yè)環(huán)境更具安全性。”

分類和異常檢測可能會(huì)產(chǎn)生許多潛在的威脅。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分技術(shù)可以對(duì)它們進(jìn)行排序，因此安全人員可以優(yōu)先考慮可能造成最大損害的人員。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分不僅有助于識(shí)別潛在威脅，還有助于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的弱點(diǎn)，并建議首先需要修復(fù)哪些漏洞。

首先要充分了解網(wǎng)絡(luò)上的設(shè)備、應(yīng)用程序和用戶，以及是否所有內(nèi)容都已正確配置并完全修補(bǔ)。這并不像聽起來那么簡單，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)和風(fēng)險(xiǎn)都可能快速變化，需要修復(fù)的事物數(shù)量很快就會(huì)超過可用時(shí)間。

安全廠商Balbix公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官GauravBanga表示，機(jī)器學(xué)習(xí)有助于擴(kuò)展人類在分析網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和行為方面的專業(yè)知識(shí)。它還可以幫助評(píng)估現(xiàn)有的安全控制措施是否足夠，并進(jìn)行適當(dāng)校準(zhǔn)。

Gartner公司將此稱為“風(fēng)險(xiǎn)感知漏洞管理”。此類別中最先進(jìn)的產(chǎn)品還可以評(píng)估每個(gè)可能的漏洞的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并提出修復(fù)建議。

機(jī)器學(xué)習(xí)輔助取證

當(dāng)安全專業(yè)人員正在調(diào)查事件時(shí)，從不同的系統(tǒng)中提取日志并掃描它們以獲取相關(guān)信息需要時(shí)間。

機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的取證通過立即提取他們最有可能想要看到的數(shù)據(jù)來簡化這一過程。

響應(yīng)自動(dòng)化

一旦識(shí)別出威脅，處理越快，損害越小。一些響應(yīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化可以減少反應(yīng)時(shí)間，并釋放安全團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)，使其專注于更具挑戰(zhàn)性的問題。但是創(chuàng)建自動(dòng)化腳本本身很耗時(shí)。工作人員希望通過人工智能，系統(tǒng)將對(duì)企業(yè)的事件響應(yīng)歷史進(jìn)行培訓(xùn)，并為行動(dòng)提出建議。

在提供最大價(jià)值的同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)最小的建議可以自動(dòng)執(zhí)行，而其他建議則提交給分析師批準(zhǔn)。

而企業(yè)遇到一個(gè)重大障礙是數(shù)據(jù)中心經(jīng)常使用多個(gè)安全解決方案，這些解決方案彼此之間無法很好地兼容。

安全專家Fortinet公司產(chǎn)品和解決方案高級(jí)副總裁John Maddison說：“組織將他們的安全系統(tǒng)整合到一個(gè)單一的整體安全結(jié)構(gòu)中，提供單一的管理和可見性是至關(guān)重要的。由于缺乏可見性，大多數(shù)數(shù)據(jù)中心缺乏真正的自動(dòng)化。最安全的數(shù)據(jù)中心能夠根據(jù)適當(dāng)?shù)目梢娦圆东@威脅，并使用自動(dòng)化來隔離可疑用戶。”

一旦人工完全部署在數(shù)據(jù)中心，這是否意味著將不再需要安全專家?并不是這樣，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢宰龅娜匀挥邢蓿琂uniper網(wǎng)絡(luò)公司網(wǎng)絡(luò)安全策略師Nick Bilogorskiy表示。

他說，“真正的問題是如何正確使用、解釋，并從中得出正確的結(jié)論。就目前而言，我們?nèi)匀环浅Ｐ枰茖W(xué)家來做這件事。”