機器學習技術在IT領域的許多方面都變得非常寶貴。Markets and Markets的一項研究表明，機器學習技術市場的年增長率超過44%。

推動機器學習技術需求的最大因素之一是對網(wǎng)絡安全解決方案的需求不斷增長。網(wǎng)絡攻擊每年都變得越來越普遍。幸運的是，機器學習的進步使阻止它們變得更容易。

機器學習在網(wǎng)絡安全中的最大應用之一是阻止數(shù)字攻擊面。為了了解機器學習在此應用程序中的好處，了解這些網(wǎng)絡攻擊的性質(zhì)以及預防它們的最佳方法非常重要。

機器學習技術如何阻止數(shù)字攻擊面？

隨著組織擴大其數(shù)字足跡以在更多國家/地區(qū)通過更多設備覆蓋更多客戶，他們對內(nèi)部和外部威脅參與者的暴露（攻擊面）增加。更糟糕的是，許多網(wǎng)絡犯罪分子正在使用人工智能技術進行比以往更具破壞性的網(wǎng)絡攻擊。

好消息是網(wǎng)絡安全專業(yè)人員也使用機器學習。越來越多的方法可以讓他們通過機器學習來加強防御。這包括使用機器學習來阻止數(shù)字攻擊面。

但是什么是數(shù)字攻擊面，機器學習真的可以做些什么來阻止它們呢？

數(shù)字攻擊面概述

似乎不斷增加的攻擊面只是導致不可避免的安全漏洞的災難的根源。幸運的是，情況并非如此。許多組織與攻擊面映射和監(jiān)控專家攜手量化他們的風險并引入補救措施以防止違規(guī)。

術語數(shù)字攻擊面是指您的組織暴露給威脅參與者的所有可能攻擊向量的總和，這些攻擊向量可用于對您的組織發(fā)起惡意攻擊。簡而言之，威脅參與者可以利用哪些技術來訪問您的組織？

乍一看，簡單地列出所有聯(lián)網(wǎng)節(jié)點似乎是一個簡單的斷言。一旦進行了仔細檢查，您很快就會發(fā)現(xiàn)許多您以前不認為是漏洞的可能向量。

最常見的攻擊面向量是我們所知道的那些節(jié)點。這將包括組織的所有托管技術。從工作站和服務器到面向外部的網(wǎng)站和托管公共API的Web服務。

第二種攻擊面向量是所有超出組織直接影響范圍的托管技術。是否在IT團隊不知情的情況下引入了風險，例如影子IT，或者是否存在被遺忘的在線資源。

第三，如果上述領域還不夠，組織仍然需要與可以創(chuàng)建自己資源的威脅行為者打交道。從惡意軟件和社會工程到專門為偽裝成您的組織以獲取憑據(jù)和其他敏感信息而創(chuàng)建的資源。

機器學習如何阻止攻擊向量？

使用機器學習技術來阻止網(wǎng)絡攻擊有很多好處。下面列出了其中一些：

• 機器學習可幫助網(wǎng)絡安全專業(yè)人員自動執(zhí)行某些原本非常重復的任務。這讓他們有時間專注于更重要的威脅分析任務。
• 可以訓練機器學習技術來識別原本難以檢測的威脅。例如，它可以對可能用于網(wǎng)絡釣魚的電子郵件進行風險評分分析。
• 機器學習有助于識別網(wǎng)絡安全基礎設施中的弱點，例如過時的防火墻。它可以ping網(wǎng)絡安全團隊以進行適當?shù)男薷摹?/li>

因此，機器學習在阻止所有類型的攻擊向量方面是無價的。

機器學習必須學會對抗的五種常見攻擊向量

網(wǎng)絡犯罪分子使用許多不同的攻擊媒介。必須訓練機器學習技術來解決這些問題。下面列出了最大的。

用戶和云憑據(jù)

帳戶限制和密碼策略是最被忽視的安全機制之一，對全球組織構成巨大風險。用戶養(yǎng)成了在其社交媒體資料中重復使用其組織憑據(jù)的習慣，并在數(shù)據(jù)泄漏期間無意中提供了他們的憑據(jù)。另一個維度是管理員不應用最小權限原則。這些向量的組合可能導致毀滅性的數(shù)據(jù)泄露。

第三方API和Web應用程序

API對黑客來說是一個有吸引力的目標，因為它們允許攻擊者訪問其他安全系統(tǒng)并利用弱點。由于用戶的自動化特性，API經(jīng)常容易受到與Web應用程序類似的漏洞的影響，例如訪問控制失敗、注入和安全錯誤配置。更新的機器學習驅(qū)動的網(wǎng)絡安全工具經(jīng)過培訓可以識別這些威脅。

電子郵件安全

電子郵件安全經(jīng)常被忽視。如果您意識到每99封電子郵件中就有一封是網(wǎng)絡釣魚企圖，您可能會更加感激培訓您的機器學習工具以阻止網(wǎng)絡釣魚攻擊的必要性。

需要制定安全策略框架和類似的電子郵件身份驗證措施，以防止來自威脅參與者的電子郵件欺騙。電子郵件帶來的第二個主要風險是惡意軟件。未配置為掃描消除高風險附件的服務器為外部威脅參與者通過社會工程和惡意附件獲取訪問權限打開了大門。

影子IT

在沒有明確IT部門授權的情況下使用計算機系統(tǒng)、硬件、應用程序和資源被稱為影子IT。近年來，隨著基于云的應用程序和服務的普及，它以指數(shù)級的速度增長。雖然影子IT可能會提高員工的工作效率并促進創(chuàng)新，但它也可能會泄露數(shù)據(jù)并可能違反法規(guī)遵從性標準，從而給您的組織帶來重大的安全問題。您需要確保機器學習工具經(jīng)過培訓，能夠識別影子IT系統(tǒng)中的弱點。

非托管技術資產(chǎn)

隨著云技術的進步，組織可能仍然與遺留系統(tǒng)有連接，反之亦然。這些也可能是從企業(yè)應用程序到退役第三方供應商的批準連接。它們也可能是與固定IP地址或過期存儲域的內(nèi)部鏈接。這些不受管理的資產(chǎn)幾乎總是在運行具有從未修復的已知漏洞的過時軟件，這使得熟練的威脅參與者很容易利用。

機器學習對于阻止數(shù)字表面攻擊至關重要

要收回對數(shù)字攻擊面的控制權，必須獲得整體的攻擊面可見性。機器學習技術使這項任務變得更加容易。這將使您能夠有效地識別和管理它們帶來的風險。通過與行業(yè)安全專家合作，可以快速獲得網(wǎng)絡安全可見性，該專家可以提供實時監(jiān)控工具，在違規(guī)發(fā)生之前補救風險。