Martin Kuppinger在KuppingerCole的主要分析师Martin Kuppinger的说法,经常制作新闻标题的数据漏洞表明,企业需要新的工具和网络安全方法。
“攻击者正在变得越来越专业,因此我们需要找到更好的方法来捍卫组织,”他每周告诉计算机。
他说,存在越来越大的意识到,他说,需要单独移动预防,以增加能力来检测,响应和从攻击中恢复。但是为了这样做,组织需要更好的工具来识别威胁和反应,尤其是零日或以前看不见的攻击。
“为了解决零日攻击,捍卫者需要能够在IT环境中识别活动中的重要异常,这就是认知安全性重要的地方,”库台台说。
认知计算是在计算机化模型中的人类思维过程的模拟,并且涉及使用挖掘,模式识别和自然语言处理的自学系统模仿人脑的作品的方式。
“基本上,它是关于扩大人类能力,例如要快速处理大量数据以进行连接和识别模式,”kuppinger说。
这种方法可以应用于安全性的关键领域之一是向落入“灰色区域”的安全事件中的见解,该事件落入了众所周知的威胁之间,其中有一个识别的方式和那些人的识别方式他说,非关键且很容易处理。
他补充说,在这个“灰色区域”中的事件是最具挑战性的,因为虽然它们可能相当严重,但他们并不众所周知。
“这些是可疑的事件,我们知道我们必须回应,但我们并不真正知道这种回应应该是什么,”他说。“我们的[安全]技术越好,他们越允许我们减少这个灰色区域并专注于真正的问题事件。”
KuppingerBelieves认知计算在这里有一个重要的作用,在安全上下文中具有最高级应用的这种技术是IBM的Watsonfor Cyber安全计划。
“减少”灰色区域“事件的数量意味着内部安全分析师或管理的安全服务合作伙伴将有更少的事件分析,”他说。
神经网络和认知技术承诺使组织能够通过快速分析大量数据来更好地了解数据点之间的复杂关系。
他说,IBM在利用认知方法在合适的时间内将正确的信息获得了正确的信息,取得了重大进展。
这意味着认知计算还可以帮助组织在面对全球网络安全技能差距中应对更少的安全专业人士。
爱尔兰托管安全服务提供商(MSSP)SmartTech于2017年4月一周向计算机告诉计算机,它增加了使用IBM Watson对网络安全的网络攻击的速度和能力。
Kuppinger表示,组织需要这些新工具能够识别风险,欺诈和其他恶意活动,而不是过去比过去更有效地抵消它。
“神经网络和其他认知计算技术是基于规则的基于模式的系统的进化中的最新演变,但代表了一个很大的一步,”他说。
虽然组织仍然需要基本的安全控制,例如防火墙,以过滤掉最常见的大批量威胁,Kuppinger认为公司应该考虑所需的新工具。
“只有在组织拥有正确的技术时,他们只能赶上和反击攻击者 - 否则他们会失败,”他说。
除IBM之外,许多其他安全供应商正在朝着认知计算能力迈进,在这一领域有一些战略性收购。
例如,思科于二零一三年二月宣布完成其收购认知安全,其专注于应用人工智能技术来检测先进的网络威胁。
当时,思科表示,收购是通过为客户提供增强的安全分析功能来提供智能网络的努力的一部分。
库普台师表示,他希望许多其他供应商遵循IBM的领先优势,在应用认知计算方法到安全性。
“特别是,安全智能平台市场的顶级球员正在寻找这些技术,并且很可能在应用它们方面前进,”他说。
Kuppinger是三个小组成员之一,在2017年5月9日至12日在2017年5月9日至12日在慕尼黑更详细地讨论认知安全时代的智能身份的主题。
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