2024 年には、サイバー レジリエンスが経営レベルで大きなテーマとなるでしょう。データのバックアップはビジネス プロセスの継続性の基盤であるためです。実現可能な実用技術としてのAIが重要な役割を果たすことになる。 2024 年には、企業のサイバー レジリエンスを技術的および組織的に実装する際に、次のトレンドが重要な役割を果たすでしょう。 トレンド 1: AI と ML は実行可能かつ手頃なテクノロジになる 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は多くの企業で現実のものになる上位中堅企業以降は、データのセキュリティとデータの可用性を維持するための具体的かつ活用可能なテクノロジーを導入しています。 AIはいつでも...
HTML 密輸では、まず悪意のあるファイルがユーザーのコンピュータ上に作成されます。したがって、従来のマルウェア対策プログラムやサンドボックスでは攻撃を検出できません。 AI ベースのブラウザ分離により保護が提供されます。 HTML 密輸は、正規の HTML5 および JavaScript 関数を使用して感染する、非常に効率的なマルウェア配布手法です。 HTML 密輸は Web プロキシ、電子メール ゲートウェイ、従来のサンドボックスなどの従来のセキュリティ制御をバイパスするため、この密輸手法によりリモート アクセス トロイの木馬 (RAT)、バンキング マルウェア、その他の悪意のあるペイロードが配布されます。攻撃者は一見無害な Web トラフィックの中に活動を隠しているため、セキュリティ ツールによる攻撃が困難になっています。
CrowdStrike の AI を活用した Falcon XDR プラットフォームにより、従来のデータ損失防止 (DLP) 製品が不要になります。エンドデバイスを保護し、データの漏洩や損失を防ぎます。多くの組織は、実装と管理が難しく、現代のクラウドと AI 時代にデータを包括的に監視できない従来の DLP ソリューションに苦労しています。その結果、監査モードでのみ機能し、データの盗難を防ぐことができない危険な実装が行われます。 CrowdStrike Falcon Data Protection は、業界をリードする CrowdStrike Falcon プラットフォームの可視性と保護を活用して、重要なデータを内部関係者の脅威や攻撃者から保護します。
サイバー セキュリティ ソリューションの世界的リーダーは、OT および産業用制御システム (ICS) を使用して重要なインフラストラクチャ (KRITIS) をより適切に保護するための新しいゲートウェイでポートフォリオを拡張しています。 Quantum Rugged 1595R ゲートウェイの導入は、産業用制御システム (ICS) および運用テクノロジー (OT) ネットワークの IT セキュリティにおける転換点を示します。 これらのシステムは世界中の KRITIS のバックボーンを形成しているため、高度な製品の統合は単なる改善ではなく、必要不可欠です。 ゲートウェイの主な機能は次のとおりです。 400Mbps AI を活用した脅威防御パフォーマンス…
新しい AI ベースのセキュリティ ソリューションは、クラウド アーキテクチャのサイバー復元力を高めます。 新しい脅威や構成ミスからリアルタイムで保護し、コンプライアンスを強化します。 サイバーセキュリティ向け AI の世界的リーダーは、独自の自己学習 AI をベースとした新しい Darktrace/Cloud ソリューションを導入しました。 クラウド アーキテクチャ、リアルタイムのクラウド ネイティブの脅威の検出と対応、優先順位付けされた推奨事項とアクションに対する包括的な可視性を提供します。 これは、セキュリティ チームが構成ミスを管理し、コンプライアンスを強化するのに役立ちます。 Darktrace ネットワーク、電子メール、エンドポイント ソリューションからの洞察と組み合わせることで、Darktrace/Cloud により、状況に応じたより深い理解が可能になります...
AIを活用した製品でサイバー攻撃をシミュレート。 これにより、企業はより効果的に攻撃に備え、より迅速に攻撃を解決できるようになります。 サイバー攻撃に対処することはセキュリティ チームにとって大きな課題であり、最大数百もの変化する不確実なデータ ポイントや要素に基づいて迅速な意思決定を下す必要があります。 最近のランサムウェア インシデント (1) の場合、アナリストが範囲とさまざまな詳細を完全に理解するのに合計で約 60 時間かかったでしょう。 しかし、攻撃はわずか 10 時間で展開されました。 生成 AI ツールによるより高度なサイバー攻撃 プレッシャーと複雑さ…
AI を活用した XNUMX つの新しい機能により、サイバー脅威をより迅速に検出して対応できるようになり、企業のセキュリティ チームの負担が軽減されます。 IT セキュリティのソリューションへの AI の統合は近年増加しており、これは特に大規模な言語モデルの統合に影響を与えています。 ただし、AI の使用は主に、検出と軽減を強化するために脅威の動作をより深く理解することに限定されています。 MDR サービスを顧客環境に適応させてサービスを個別化するための AI の使用は、これまで最小限でした。 これには多くの利点があります。
