ИИ — критически важный опыт обучения
Поскольку бизнес продолжает развиваться для миграции ИИ и машинного обучения в бизнес-операции, понимание концепций кривой обучения ИИ и обучение вашего нового цифрового союзника имеет решающее значение. Помните, как ваша дочь пыталась заставить вас помочь с ее домашней работой по математике, а вы просто смотрели на нее так, будто она говорила на марсианском? Представьте, что вы делаете это с ИИ, который должен «революционизировать» ваш бизнес и повысить уровень вашей безопасности. Внимание: это не так просто, как перетащить несколько наборов данных в черный ящик и нажать кнопку «сделать меня гениальным».
ИИ — это как личный помощник, который никогда не спит. Он оптимизирует операции, защищает данные и предугадывает наши потребности еще до того, как мы об этом попросим.
Это не просто еще одна вещь, которой нужно управлять — это менеджер. ИИ автоматизирует рутину, анализирует тенденции и защищает нашу бизнес-аналитику.
Но как нам гарантировать, что он делает то, что мы хотим, а не только то, что он думает, что мы хотим?
Мы его обучаем. ИИ учится на наших данных и наших целях. Это как обучение нового сотрудника — только этот становится умнее с каждым днем и никогда не пьет кофе.
Мы задаем параметры и направляем его нашими целями. Это как лепить глину — только эта глина знает, когда затвердевать или оставаться гибкой.
Передача данных ИИ требует терпения, стратегии и готовности иметь дело с некоторым беспорядком. Организации любят хвастаться тем, как их ИИ «учится» на их данных, но они часто забывают упомянуть о количестве вовлеченных в это усилий. Речь идет не только о том, чтобы засунуть гигабайты данных в ИИ и надеяться, что он выплюнет жемчужины мудрости. Нет, есть целый процесс подготовки данных, маркировки и постоянной настройки, очень похожий на обучение вашей собаки переворачиваться после сотни попыток.
Организации используют свои данные для «обучения» интеллектуальных систем ИИ с помощью многоэтапного процесса, включающего сбор данных, предварительную обработку, обучение и итеративное уточнение. ИИ можно обучить для укрепления безопасности критической инфраструктуры путем устранения физических и киберугроз несколькими способами.
Физическая безопасность
ИИ обеспечивает проактивные стратегии для повышения физической безопасности. Он может контролировать видеонаблюдение по всей системе, чтобы обнаруживать необычные действия, несанкционированный доступ или потенциальные угрозы, такие как вторжения, оставленные без присмотра пакеты или аномальные движения в зонах ограниченного доступа. Обнаружение аномалий является ключевым элементом продвинутого ИИ, как и его склонность расширять сферу действия базовых систем контроля доступа, включая улучшенные биометрические системы, которые учатся распознавать авторизованный персонал и отмечать попытки несанкционированного доступа в режиме реального времени. Он также может адаптироваться к изменяющимся шаблонам, гарантируя, что протоколы безопасности будут развиваться вместе с новыми угрозами.
ИИ привносит новую перспективу в мониторинг периметра. Дроны или роботы, управляемые ИИ, могут патрулировать периметры, автономно обнаруживая и реагируя на потенциальные угрозы. Прогностическое обслуживание — еще одно преимущество рентабельности инвестиций, которое ИИ привносит в операционную сторону аргумента. Анализируя данные с физических систем безопасности (например, камер, замков, датчиков), ИИ может предсказать, когда оборудование, скорее всего, выйдет из строя, что позволяет проводить упреждающее обслуживание для предотвращения пробелов в безопасности.
Кибербезопасность
Что касается кибербезопасности, ИИ может анализировать сетевой трафик для выявления подозрительных шаблонов, вредоносного ПО или попыток фишинга, и может реагировать, изолируя затронутые системы, оповещая службы безопасности или даже автоматически нейтрализуя угрозы. ИИ может сканировать системы на наличие уязвимостей, оценивать их серьезность и расставлять приоритеты для исправления, помогая поддерживать актуальную защиту от известных эксплойтов.
Поведенческая аналитика — это продвинутый «изучаемый» навык, который позволяет ИИ изучать нормальное поведение пользователей и систем, а затем обнаруживать отклонения, которые могут указывать на внутренние угрозы, скомпрометированные учетные записи или другие риски безопасности. Конечно, конечной целью вашего ИИ является автоматизация начальных этапов реагирования на инциденты, таких как сдерживание нарушений, сбор криминалистических данных и инициирование процессов восстановления. Это сокращает время реагирования и минимизирует ущерб.
Ценность ИИ в интеграции кросс-физической и киберфункциональности становится все более необходимой. От унифицированной разведки угроз , где ИИ может сопоставлять данные как из физических, так и из кибердоменов, чтобы обеспечить комплексное представление о потенциальных угрозах, до кросс-доменной аутентификации, которая помогает ИИ применять многофакторную аутентификацию, охватывающую как физические, так и цифровые точки доступа и гарантирующую, что несанкционированный доступ в одном домене не может быть использован для компрометации другого, критически важная инфраструктура может быть лучше защищена от все более сложного и развивающегося ландшафта угроз.
