机器学习：数据中心网络安全的必备条件
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现在，无论是收集上传输的数据量，照旧进攻器材的庞洪水平，都已经超出了人们所妙手动检测的手段范畴。
数据中心收集也由于其速率越来越快、范畴越来越大，而变得越来越难以掩护了。在个中传输的数据量，已经远远超出了人们所妙手动监控的局限。即便，及格的安详专家人数正在日益增进，仍无法满意现在这种数据量爆炸式增添的需求。 更糟糕的是，进攻者正在行使日益伟大的新型进攻前言组织进攻勾当，而安详团队却被掩埋在复杂的数据流中，无法实时吸取到威胁信息。 另外，进攻者的兵器库也正变得越来越强盛。开源AI器材的可用性，意味着进攻者可以比以往更快地陈设更伟大和更具粉碎性的进攻勾当。 与此同时，对付受害者而言，违规本钱也正变得越来越昂贵。对付局限较小的公司而言，一次高调的数据泄漏或打单变乱完全也许导致其面对休业倒闭的下场。 安详专家暗示，通过呆板进修加强安详成果不只有助于进步安详性，也正变得越来越急切，已经成为数据中心收集安详的一项必备前提。 那些不回收人工智能和呆板进修技能，来通过自动化为基于举动的安详提供支持(尤其是在进攻相应和调停方面)的数据中心运营商，将最终由于无法跟上威胁技能的成长步骤，而将自身变得懦弱不堪。 今朝，安详厂商正在为其产物添加人工智能和呆板进修成果，来辅佐用户更好地检测威胁，实现自动化相应，以及辅佐举办进攻的取证说明。 威胁检测 用于威胁检测的三种首要呆板进修技能是分类，非常检测和风险评分。 譬喻，假如存在大量已知恶意举动和已知精采举动的荟萃，则可以实习呆板进修体系对这两个种别之间的新举动举办分类。 该技能今朝首要用于改造恶意软件检测 ——通过在善意软件和恶意软件的示例上实习该呆板进修体系来区分这两者。 通过非常检测，体系可以相识收集上的典范举动，并查找任何非常环境。安详专家指出，数据中心收集出格得当操作非常检测技能。 “数据中心收集凡是通过DevOps实现精采节制和自动化，在这种情形下，通过呆板进修检测完成的情形凡是要比一样平常的企业情形更具安详性。 不外，分类和非常检测也许会发生很多隐藏的威胁。这时辰，风险评分技能就可以对它们举办分类和排序，辅佐安详职员区分优先级，有序且有用地处理赏罚隐藏威胁。 风险评分不只有助于辨认隐藏威胁，尚有助于发明收集中的瑕玷，并提议安详职员应该优先处理赏罚哪些裂痕。 想要实现风险评分进程，起主要充实相识收集上的装备、应用措施和用户，以及是否全部内容都已经正确设置并完全修复。这一进程也许并不像听起来一样平常简朴，由于收集和风险都可以快速变革，必要修复的事物数目很快就会高出可用时刻 呆板进修可以辅佐人类专家扩展其在说明收集状态和举动方面的专业常识。另外，它还可以辅佐评估现有的安详节制法子是否足够，并通过恰当校准以防止当前的威胁场景。 Gartner将其称为“风险感知裂痕打点”。 先辈的风险感知裂痕打点产物还可以评估每个也许的裂痕的营业风险，并提出响应的修复提议。 呆板进修(ML)帮助取证 在安详专业职员观测安详事情时，必要从差异的体系中提取日记，并对其举办扫描以获取相干信息，而这一进程也许必要耗费大量时刻。 通过呆板进修驱动的取证，可以通过当即提取他们最有也许想要看到的数据，来大大简化这一进程。 相应自动化 一旦乐成辨认出威胁，缓解的速率越快，威胁所造成的侵害也将越小。 通过自动化一部门相应进程，可以大幅镌汰回响时刻，并将安详团队从繁复的检测和相应使命中开释出来，以专注于更具挑衅性的题目。但题目是，建设自动化剧本自己就很耗时。 荣幸的是，通过AI，该呆板进修体系可以对公司的变乱相应汗青举办实习，并为缓解勾当提出有针对性的提议。对付那些风险最小且可以或许提供最大代价的缓解提议，可以自动执行;而其他提议则必要提交给人类说明师举办说明考核。 这一进程中同样存在一个重大障碍，就是数据中心常常会行使多个安详办理方案，而这些办理方案互相之间无法很好地兼容。 安详专家以为，对付组织而言，将其安详体系集成到一个单一的整体安详布局(可提供单一窗格打点和可视性)中是至关重要的。因为缺乏可见性，大大都数据中心缺乏真正的自动化。 而最安详的数据中心应该可以或许基于恰当的可见性来捕捉威胁，并行使自动化来断绝可疑用户。 虽然，看到这，人们必然存在这样一个迷惑：一旦AI完全陈设在数据中心，这是否意味着将不再必要人类安详专家? 谜底天然是否认的!由于AI可以或许实现的工作如故有限。对付我们来说，真正的题目在于应该怎样正确地行使、表明并从安详变乱中得出正确的结论。而就今朝而言，这些题目如故是必要依靠人类安详专家才气实现的工作。 【本文是51CTO专栏作者“”李少鹏“”的原创文章，转载请通过安详牛（微信公家号id:gooann-sectv）获取授权】 戳这里，看该作者更多好文 【编辑保举】
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