人工智慧幫助組織應對網路攻擊的 10 種方式科技共和國

傳統的安全措施雖然提供了基線保護級別，但嚴重依賴預定義的簽章和「異常」的狹隘定義。它們通常採用反應性方法，可能是孤立的，限制了資訊共享，並且缺乏可擴展性來處理當今複雜 IT 系統產生的 TB 級資料。

這就是人工智慧發揮作用的地方。

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下載的精選文字：

貝恩的一項分析揭示了生成式人工智慧的淘金熱，而這一切都發生在戰鬥的一開始——威脅識別。與 SANS 事件回應模型的其他五個階段（準備、遏制、根除、復原和經驗教訓）相比，識別代表了人工智慧採用的最大單一領域。

然而，人工智慧的真正力量在於它能夠超越單純的威脅識別，轉變為主動威脅搜尋。 AI 工具可自動產生威脅偵測查詢、搜尋資料並呈現潛在威脅，而無需手動注入 SQL 查詢。

這裡的人工智慧也可以充當假設增強平台，幫助安全分析師將他們的猜測和直覺細化為結構化威脅預測。現在，懷疑橫向移動的分析師可以使用人工智慧來梳理入站和出站連接的事件日誌和網路流量日誌，並過濾與橫向移動相關的特定協議，而無需編寫針對伺服器訊息區塊的特定查詢或嘗試建立遠端桌面連線。

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