Глубокое обучение предлагает проактивную киберзащиту

В связи с Deep Instinct

Профессионалы в области кибербезопасности постоянно ищут новые и инновационные способы быть на шаг впереди хакеров. Тем не менее, по данным Ресурсного центра по краже личных данных, только в первом квартале 2022 года в Соединенных Штатах было публично сообщено о 404 утечках данных, что на 14% больше, чем в первом квартале 2021 года. Особую озабоченность вызывает вызывающий тревогу рост числа утечек программ-вымогателей, которые за один год выросли на 13%, что больше, чем за последние пять лет вместе взятые, согласно отчету Verizon о расследовании нарушений данных (DBIR) за 2022 год.

Неудивительно, что все больше организаций начинают исследовать, как глубокое обучение и его способность имитировать человеческий мозг могут перехитрить и обогнать самые быстрые и опасные киберугрозы в мире.

Глубокое обучение — самая передовая форма технологии искусственного интеллекта (ИИ) и тип машинного обучения. Оно использует нейронные сети для инстинктивного и автономного прогнозирования и предотвращения неизвестных вредоносных программ и атак нулевого дня до того, как они нанесут ущерб ИТ-среде. .

Скачать полный отчет

Большинство технологий кибербезопасности, таких как решения для обнаружения и реагирования на конечных точках (EDR), просто идентифицируют, отслеживают, регистрируют и локализуют угрозу после того, как она уже проникла в среду. Решения для кибербезопасности на основе машинного обучения также являются неотъемлемой частью любой стратегии безопасности и используют предварительно помеченные данные, классифицированные как безопасные или вредоносные, для обнаружения опасных шаблонов.

Но ни один набор решений для кибербезопасности не может обеспечить упреждающую защиту от изощренных атак без постоянной корректировки человеком. К счастью, глубокое обучение может имитировать функциональность и связь нейронов у человека...