Топ 8 инструментов машинного обучения для кибербезопасности

  •  10 /
Spread the love

В настоящее время такие методы, как ИИ и машинное обучение, задействованы почти во всех секторах. Эти методы помогают организациям различными способами, начиная от получения аналитической информации на основе необработанных данных до прогнозирования будущих результатов и т.д.

Сосредоточив все преимущества ИИ и машинного обучения, использование методов машинного обучения в кибербезопасности началось всего несколько лет назад и все еще находится на ранней стадии. ИИ в кибербезопасности может помочь по-разному, например, в обнаружении вредоносных кодов, самообучении и т.д.

Вот список из восьми основных инструментов машинного обучения в алфавитном порядке для обеспечения кибербезопасности.

bioHAIFCS

bioHAIFCS — это созданная на основе биологического происхождения гибридная структура искусственного интеллекта для кибербезопасности. Эта структура сочетает в себе своевременные и биологические методы машинного обучения, подходящие для защиты критически важных сетевых приложений, а именно военных информационных систем, приложений и сетей.

В частности, она сочетает в себе гибридную развивающуюся модель обнаружения аномалий пиков (HESADM), которая используется для предотвращения кибератак, которых нельзя избежать иным способом, — используя пассивные меры безопасности; развивающаяся система вычислительного интеллекта для обнаружения вредоносных программ (ECISMD); и эволюционная система предотвращения атак с использованием SQL-инъекций (ePSSQLI).

Узнайте больше здесь .

Набор инструментов кибербезопасности (CyberSecTK)

Набор инструментов кибербезопасности CyberSecTK — это библиотека Python для предварительной обработки и извлечения функций данных, связанных с кибербезопасностью. Цель этой библиотеки — преодолеть разрыв между кибербезопасностью и методами машинного обучения.

Инструментарий в основном представляет собой набор программных модулей, наборов данных, а также учебных пособий, поддерживающих исследования в области кибербезопасности. CyberSecTK помогает киберэкспертам реализовать базовый конвейер машинного обучения с нуля.

Узнайте больше здесь .

Cognito от Vectra

Cognito от Vectra — это инструмент искусственного интеллекта, который обнаруживает атаки внутри облака, центра обработки данных, Интернета вещей и корпоративных сетей и реагирует на них. Некоторые из преимуществ использования платформы Vectra Cognito включают автоматическое обнаружение угроз, расширение возможностей охотников за угрозами, обеспечение видимости всего развертывания и тому подобное.

Узнайте больше здесь .

DefPloreX

DefPloreX — это набор инструментов машинного обучения для крупномасштабной судебной экспертизы электронных преступлений. Это гибкий набор инструментов, основанный на библиотеках с открытым исходным кодом, для эффективного анализа миллионов поврежденных веб-страниц.

DefPloreX или Defacement eXplorer использует сочетание методов машинного обучения и визуализации данных для превращения неструктурированных данных в содержательные высокоуровневые описания. Одним из наиболее интересных аспектов DefPloreX является то, что он автоматически группирует похожие взломанные страницы в кластеры и организует веб-инциденты в кампании.

Узнайте больше здесь .

IBM QRadar Advisor

IBM QRadar Advisor с Watson использует когнитивный искусственный интеллект IBM, чтобы помочь пользователям с анализом инцидентов и рисков, сортировкой и реагированием, позволяет группам операций по обеспечению безопасности и многому другому.

Инструмент помогает сократить время, затрачиваемое на расследование инцидентов, с нескольких дней и недель до минут или часов. Он автоматизирует рутинные задачи SOC, находит общие черты в расследованиях и предоставляет аналитикам полезную обратную связь, позволяя им сосредоточиться на более важных элементах расследования и повышать эффективность аналитиков.

Узнайте больше здесь .

Добавить комментарий