МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

HARNESSING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ADVANCED THREAT DETECTION IN NETWORK INFRASTRUCTURES

Авторы

  • G. Alin Международный университет информационных технологий
  • A. Konsbayev Международный университет информационных технологий, Алматы
  • N. Abdikaparov Талгатович

DOI:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2024.18.2.007

Ключевые слова:

Искусственный интеллект, Система обнаружения вторжений, Сетевая безопасность, Кибератака, NIDS

Аннотация

По мере того как киберугрозы становятся все более изощренными, традиционные меры безопасности перестают справляться с этими новыми атаками. В этой статье рассказывается о роли Smart Sentinel - передовой системы обнаружения угроз, которая использует искусственный интеллект (ИИ) для усиления защиты сети. В отличие от обычных решений для обеспечения безопасности, Smart Sentinel использует алгоритмы машинного обучения для постоянного обучения и адаптации, что позволяет ему обнаруживать аномалии и потенциальные угрозы в режиме реального времени. Анализируя различные источники данных, включая сетевой трафик и поведение пользователей, система устанавливает базовый уровень нормальной активности и постоянно расширяет свои возможности по обнаружению угроз. Ключевые функции, такие как обнаружение аномалий, поведенческий анализ, реагирование в режиме реального времени и адаптивное обучение, способствуют повышению уровня безопасности, снижению числа ложных срабатываний, повышению операционной эффективности и экономичности. Smart Sentinel представляет собой значительный прорыв в области кибербезопасности, предоставляя организациям проактивную и устойчивую защиту от постоянно меняющихся киберугроз.

Ключевые функции, такие как обнаружение аномалий, поведенческий анализ, реагирование в режиме реального времени и адаптивное обучение, повышают эффективность Smart Sentinel в защите организаций от киберугроз.

Обнаружение аномалий: Smart Sentinel выявляет необычные модели поведения и действия, которые отклоняются от установленных норм, предупреждая службы безопасности о потенциальных угрозах.

Поведенческий анализ: Smart Sentinel выходит за рамки простого обнаружения аномалий, анализируя поведение пользователей и системы для выявления подозрительных закономерностей, которые могут указывать на злой умысел.

Реагирование в режиме реального времени: возможности Smart Sentinel по реагированию в режиме реального времени позволяют ему немедленно принимать меры при обнаружении угрозы, например изолировать скомпрометированные системы, блокировать вредоносные IP-адреса или генерировать предупреждения о необходимости вмешательства человека.

Адаптивное обучение: Благодаря непрерывному мониторингу и анализу Smart Sentinel постоянно учится и совершенствует свою способность отличать обычные действия от вредоносных, снижая количество ложных срабатываний и повышая общую безопасность.

Влияние Smart Sentinel на организации многогранно:

Улучшенная система безопасности: Smart Sentinel проактивно выявляет и смягчает возникающие угрозы, укрепляя общую систему безопасности организации.

 


Снижение количества ложных срабатываний: возможности адаптивного обучения Smart Sentinel сводят к минимуму количество ложных срабатываний, предотвращая переутомление и позволяя командам безопасности сосредоточиться на реальных угрозах.

Оперативная эффективность: Smart Sentinel автоматизирует рутинные задачи, позволяя командам безопасности сосредоточиться на стратегических инициативах и повысить эффективность работы.

Экономическая эффективность: Smart Sentinel оптимизирует инвестиции в кибербезопасность, автоматизируя обнаружение угроз и реагирование на них, сокращая необходимость в дорогостоящем ручном вмешательстве и сводя к минимуму потенциальные финансовые потери в результате успешных кибератак.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Загрузки

Опубликован

2024-06-15

Как цитировать

Алин, Г., Алмас, К., & Абдикапаров, Н. (2024). HARNESSING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ADVANCED THREAT DETECTION IN NETWORK INFRASTRUCTURES. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 5(2), 70–83. https://doi.org/10.54309/IJICT.2024.18.2.007
Loading...