How can machine learning be used to improve cybersecurity?

Машинное обучение (Machine Learning) помогает обнаруживать и предотвращать киберугрозы путём анализа больших объёмов данных, выявления закономерностей и точных предсказаний. ms.codes Некоторые способы использования Machine Learning для улучшения кибербезопасности:

• Обнаружение вторжений в сеть. ms.codes Традиционные системы, основанные на правилах, ограничены в способности обнаруживать новые или ранее не виденные угрозы. ms.codes Machine Learning преодолевает это ограничение, непрерывно анализируя сетевой трафик и обучаясь на предыдущих атаках, чтобы выявлять новые закономерности и обнаруживать ранее неизвестные угрозы. ms.codes
• Обнаружение и анализ вредоносного ПО. ms.codes Обучая модели на больших наборах данных о вредоносном программном обеспечении, алгоритмы машинного обучения могут выявлять новые штаммы вредоносного ПО на основе поведенческих шаблонов, а не полагаться на конкретные сигнатуры. ms.codes
• Аутентификация пользователей и обнаружение мошенничества. ms.codes Анализируя поведение пользователей и сравнивая его с историческими данными, алгоритмы машинного обучения могут выявлять и отмечать подозрительную активность, помогая предотвратить несанкционированный доступ к чувствительной информации. ms.codes
• Защита конечных точек. www.exabeam.com Machine Learning обрабатывает данные с конечных точек, обнаруживая аномалии и потенциальные нарушения. www.exabeam.com Это улучшает защиту, выявляя уязвимости и предотвращая несанкционированный доступ к отдельным устройствам. www.exabeam.com
• Оценка сетевого риска. www.exabeam.com Модели машинного обучения анализируют трафик и поведение пользователей, оценивая риски, которые информируют команды безопасности о потенциальных проблемах. www.exabeam.com

Таким образом, Machine Learning позволяет системам безопасности постоянно обучаться и адаптироваться к возникающим угрозам, обеспечивая более высокий уровень защиты от кибератак. ms.codes