Question

机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域？

Answer 1

大数据识别威胁
当出现网络安全这一概念的时候，所有的组织机构就面临了一个难题。
在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备（例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表）的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御。然而需要防御的攻击面在不断扩大，在将来会变得更大。
这种“更广泛和更深层”的攻击面只会增加如何管理组织中无数IT和安全工具生成的数据的数量，速度和复杂性等现有问题。分析、归一化、优先处理被攻破的系统显得尤为重要。工具越多，挑战的难度越大；攻击面越广，要做的数据分析也就越多。 传统上，手工修复需要大量的工作人员梳理大量的数据连接点和发现潜在的威胁。在安全人员在努力修复几个月时间内，攻击者就能利用漏洞提取数据。
突破现有的思维方式、自动化执行传统的安全操作已成为补充稀缺的网络安全运营人才的头等大事。 就是在这种大环境下，使用人机交互式机器学习引擎可以达到自动化跨不同数据类型的数据聚合、 搜集评估数据到合规要求、规范化信息以排除误报，重复报告以及大量的数据属性的效果。

更具关联性的风险评估
一旦发现内部安全情报与外部威胁数据（例如，漏洞利用，恶意软件，威胁行为者，声誉智能）相匹配，那么首先要确定的就是这些发现是否与关键业务相关联，否则无法确定真正存在的风险及其对业务的最终影响。 打个比方，假设在某次机器的处理过程中，由于机器不知道“coffee服务器”相比“email务器”对业务的影响，最终导致了补救措施无法集中在真正需要补救的事件中。在这个例子中，人机交互的机器学习和高级算法起了适得其反的效果，这不是我们愿意看到的现象。
自学习的应急响应
增加负责确定安全漏洞的安全团队和专注于补救这些团队的IT运营团队之间的协作仍然是许多组织面临的挑战。 使用基于风险的网络安全概念作为蓝图，可以实施主动安全事件通知和人机交互环路干预的自动化过程。 通过建立阈值和预定义的规则，企业、机构还可以通过编制补救措施来的方式及时修复安全漏洞。