Машинное обучение (Machine Learning) помогает обнаруживать и предотвращать киберугрозы путём анализа больших объёмов данных, выявления закономерностей и точных предсказаний. 4 Некоторые способы использования Machine Learning для улучшения кибербезопасности:

• Обнаружение вторжений в сеть. 4 Традиционные системы, основанные на правилах, ограничены в способности обнаруживать новые или ранее не виденные угрозы. 4 Machine Learning преодолевает это ограничение, непрерывно анализируя сетевой трафик и обучаясь на предыдущих атаках, чтобы выявлять новые закономерности и обнаруживать ранее неизвестные угрозы. 4
• Обнаружение и анализ вредоносного ПО. 4 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. 4
• Аутентификация пользователей и обнаружение мошенничества. 4 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. 4
• Защита конечных точек. 5 Machine Learning обрабатывает данные с конечных точек, обнаруживая аномалии и потенциальные нарушения. 5 Это улучшает защиту, выявляя уязвимости и предотвращая несанкционированный доступ к отдельным устройствам. 5
• Оценка сетевого риска. 5 Модели машинного обучения анализируют трафик и поведение пользователей, оценивая риски, которые информируют команды безопасности о потенциальных проблемах. 5

Таким образом, Machine Learning позволяет системам безопасности постоянно обучаться и адаптироваться к возникающим угрозам, обеспечивая более высокий уровень защиты от кибератак. 4