Por que o aprendizado de máquina é importante para a segurança cibernética?
O aprendizado de máquina está mudando o jogo da segurança cibernética, capacitando os profissionais de rede a passar de uma postura de segurança reativa para uma postura proativa.
Nas últimas duas décadas, os especialistas em segurança de rede tentaram combater os ataques cibernéticos reduzindo o tempo necessário para identificar e neutralizar ameaças. Os tempos de resposta diminuíram de dias para horas ou minutos, mas os ataques cibernéticos não desistiram. Na verdade, os ataques cibernéticos se tornaram mais frequentes e mais sofisticados, com o potencial de causar estragos em empresas, agências governamentais e serviços públicos em segundos.
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Por que o aprendizado de máquina é crucial para descobrir e proteger dispositivos IoT
A maioria dos especialistas em segurança reconhece que, quando se trata de ataques cibernéticos, o setor vem jogando na defesa há algum tempo. No entanto, com os algoritmos de aprendizagem de máquina (ML) agora usados para detectar intrusões na rede, malware e tentativas de phishing , os profissionais de segurança têm uma nova e potente arma à sua disposição.
Intelligent Network Security
O ML oferece aos especialistas em segurança e às suas organizações mais controle sobre a segurança da rede. Como o ML pode antecipar e combater as ameaças quase em tempo real, a segurança de rede se torna inteligente, fazendo com que a proteção da rede passe de um estado reativo para um proativo. Veja como:- Fique à frente das ameaças emergentes.
As equipes de TI ganham uma vantagem quando podem mudar da defesa para o ataque contra as ameaças cibernéticas. Quando usados no núcleo da rede, os algoritmos de ML podem identificar ameaças conhecidas e desconhecidas. Esse é o caso dos firewalls de próxima geração com tecnologia ML, que usam ML em linha para se defender contra 95% das ameaças desconhecidas. As ameaças não bloqueadas pelo aprendizado de máquina em linha podem ser neutralizadas quase em tempo real com atualizações de assinatura com atraso zero.
- Obtenha visibilidade e segurança para toda a empresa.
As equipes de segurança não podem ser eficazes sem a visibilidade da rede. A capacidade de ver todos os aplicativos, usuários e dispositivos tornou-se cada vez mais importante à medida que mais dispositivos da Internet das coisas (IoT), como câmeras e tablets, são adicionados à rede. A segurança baseada em ML pode oferecer visibilidade de ponta a ponta do dispositivo e ajudar a detectar anomalias na rede.
- Aprimorar as políticas de segurança.
A modelagem de ML pode traduzir as informações de telemetria em alterações recomendadas na política de segurança. Esse recurso é particularmente importante para a segurança de IoT porque permite que os profissionais de segurança revisem e adotem recomendações de políticas de segurança de IoT para todos os dispositivos em uma rede. O resultado é mais segurança para a empresa e economia de tempo para as equipes de segurança.
- Reduzir as violações causadas por erro humano.
Os profissionais de segurança de rede entendem como pode ser desafiador acompanhar o ritmo das mudanças nos aplicativos e dispositivos. Além disso, a atualização manual das políticas de segurança costuma ser complicada e propensa a erros. Quando usado no núcleo da segurança de rede, o ML pode recomendar e propagar políticas de segurança fortes, economizando horas de atualizações manuais para as equipes de segurança e reduzindo a chance de erros humanos.
Por que as equipes de segurança devem considerar a adoção de um NGFW com tecnologia ML?
O NGFW com ML interrompe a forma como a segurança tem sido implantada e aplicada até agora. As equipes de segurança devem considerar a adoção de um NGFW com tecnologia ML porque:
- Com base em testes, ele previne proativamente até 95% das novas ameaças instantaneamente.
- Ele bloqueia scripts e arquivos mal-intencionados sem sacrificar a experiência do usuário.
- Ele amplia a visibilidade e a proteção dos dispositivos IoT sem hardware adicional. Com base nos dados do cliente, o número de dispositivos IoT detectados aumenta em um fator de três.
- Ele reduz o erro humano e automatiza as atualizações da política de segurança para evitar os ataques mais avançados.
Quer saber como a Palo Alto Networks está aproveitando o aprendizado de máquina para proteger as empresas de hoje contra as ameaças de amanhã? Leia nosso e-book 4 elementos-chave de um NGFW com tecnologia ML:. Como o aprendizado de máquina está afetando a segurança de rede.
