« とてもお腹が空いている時に不適切な食べ物は何ですか? | トップページ | 妊娠中のストレッチマークの原因は何ですか? »

2021年7月19日 (月)

あなたは何年もサイバーセキュリティを勉強してきましたが、本当に理...

この2年間、IT業界は驚きの連続でした。 2017年から2019年にかけて世界を席巻したランサムウェア攻撃の波は、サイバーセキュリティ全体の開発戦略を急速に変化させることに貢献しました 。 その後のパンデミックに伴い、フィッシング攻撃への警戒心が高まり、企業は自社のアプローチについて再び慎重に考えるようになりました。 最近、ランサムウェアの攻撃は再び急増しており、第3四半期の1日平均の合計は上半期に比べて50%増加しています。

このインパクトの強さに対して、未来は全くの不確かなものとなっています。 しかし、現在の状況から多くのヒントを得ることができ、今後のサイバーセキュリティに期待することができます。

サイバーセキュリティは新たなフロンティアです。企業の人的資本が時代の流れとともに分散化していく中で、データや情報の保護は、エンドポイントを守り、それを操作するスタッフに大きく依存しています。 現在では、ほとんどのデータがクラウドに保存され、複数の大規模なデータセンターではなく複数のエンドポイントが存在するため、企業はもはやサーバーファイアウォールに完全に依存することはできません。

Industrial

今日のサイバーセキュリティの最終目標は、インターネットやインフラの保護だけでなく、インターネットに接続されているエンドポイントに保存されているデータ情報の保護にもかかっています。 従来のセキュリティ要素は、侵入されないことに重点が置かれていましたが

ランサムウェアの脅威やフィッシング攻撃が急増しているのは、それを裏付けるものです。 データ情報そのものという新しい産業だと答える人もいるかもしれませんが、本質的には同じことです。組織は、本質的なデータ情報を閲覧する権利を持つスタッフを保護するために、過去のどの時期よりも高い義務を負っているのです。

人工知能と深層学習:シグネチャーのサイバーセキュリティに特化したツールによると、誤報でジェノサイドを起こしている。 この報告書によると、5分の2以上(43%)の組織が20%以上の割合でスパム警告を経験し、15%の組織がセキュリティ警告の半分以上がスパムであると報告しています。

昔はそれでよかったのですが、今はそうはいきません。 特に、インターネット上の容疑者が、より大規模で高度な攻撃を行うために人工知能を利用するようになったことから、組織は脅威をより正確に検知できなければなりません。

Education

次世代のサイバー脅威は容赦なく、インテリジェントであるため、より強いAIの戦いとなります。

人工知能によって、誰もがセキュリティの脆弱性を素早く調べることができるようになり、その結果、ゼロデイ攻撃に対する防御の作業が改善されます。 例えば、教師なし学習(ディープラーニングによる実体モデル)によって、前例のない攻撃を検知することができるため、全員の防御力が攻撃者の一歩先を行くことができます。 いずれにしても、インテリジェントなボット攻撃とそのディープアタックの課題を撃退するには、人工知能が最適な選択肢となります。

人工知能の動向は、まだ人に取って代わるものではありませんが、インターネットの保護や他のすべてのテスト使用例のレベルで、人の勤勉さを向上させるという素晴らしい仕事をしています。

人工知能や深層学習は、すでに人々がより強い経営判断をして防御力を高めるのに役立っています。 今後のサイバーセキュリティについては、旧来の専用ツール(VPNやサーバーのファイアウォールなど)と次世代のAIの役割を連携させ、ストリーミングサービスの項目を適用する際に、完全なセキュリティ保護とグループの偏りを与え、自然にジオブロックされたコンテンツへのブラウジングアクセスを可能にし、悪意のあるプログラムやフィッシング攻撃を回避するハイブリッド戦略が考えられます。

統計的なデータ分析と自動化技術:データと情報の保護は、今日のネットワークセキュリティにおいて最も重要なステップとなっています。

エンドポイントの間隔はどんどん離れていき、IT部門はメンテナンス用のエンドポイントやモバイルトラフィックをこのように全面的に可視化して維持するという難しい課題を抱えています。

cyber security training hong kong

サイバーセキュリティにおけるAIは、すべての正常/許容される個人の行動の基準を作り、逸脱した場合には明確な方法で警告を押し出すことにかかっています。 これはデータの情報にあります。

コンピュータサイエンスは、誰もが必要に応じて経営判断を改善し、技術を向上させることができます。 予測分析の解析により、当社のサイバーセキュリティの防御力をより正確に評価し、システムの脆弱性を特定し、潜在的な脅威をブロックすることができます。 データを統計的に分析することで、一般的にばらつきや不正確さを特徴とする主観的なプロファイリングに終止符を打つことができます。

このようなステップ(プロファイリングや脅威の調査)を自動化することで、IT部門の作業負荷が軽減され、IT部門は脅威への対応、緩和、除去に力を注ぐことができるようになりました。

一個企業或是公司該怎樣打造出自身的網絡安全?

對日益不容樂觀的網絡安全自然環境,那麼一個企業或是公司該怎樣打造出自身的網絡安全文中從好多個層面考慮,緊緊圍繞企業或是公司的不一樣狀況,簡易介紹一下,自身企業或是公司該如何去打造出自身的網絡安全自然環境。一、為何要基本建設網絡安全近些年伴隨...

 

這次信息安全專題講座學習培訓,立即,好用

當今以人工智能技術、5G、互聯網大數據、區塊鏈技術等為意味著的新技術的浪潮已經席卷全球,在信息科技飛速發展的與此同時,網絡進攻、勒索軟件、數據泄漏等網絡安全事情持續。尤其是政務服務行業,充分考慮信息量大、覆蓋面廣的特點,安全隱患導致危害尤其...

 

網絡安全培訓必須 多久時間?5個網絡安全學習方法提高高效率

參與網絡安全培訓從開始學習到最終徹底學習完必須 多久時間,這個問題是許多提前准備學習網絡安全專業知識學生非常關心的難題。今日來詳盡說一下網絡安全培訓究竟必須 多久時間?Industrial網絡安全培訓必須 多久時間?cyber securi...

 

« とてもお腹が空いている時に不適切な食べ物は何ですか? | トップページ | 妊娠中のストレッチマークの原因は何ですか? »

音楽」カテゴリの記事

コメント

コメントを書く

(ウェブ上には掲載しません)

« とてもお腹が空いている時に不適切な食べ物は何ですか? | トップページ | 妊娠中のストレッチマークの原因は何ですか? »