ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

ЖЕЛІЛІК ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДАҒЫ ҚАУІПТЕРДІ КЕҢЕЙТІЛГЕН АНЫҚТАУ ҮШІН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ПАЙДАЛАНУ

Авторлар

  • Галымзада Алин Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті
  • Консбаев Алмас Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті, Алматы
  • Нуржан Абдикапаров Талгатович

DOI:

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

Кілт сөздер:

Жасанды Интеллект, Интрузияны Анықтау Жүйесі, Желілік Қауіпсіздік, Кибершабуыл, NIDS

Аңдатпа

Киберқауіптер күрделене түскен сайын, осы дамып келе жатқан шабуылдар жағдайында дәстүрлі қауіпсіздік шаралары артта қалады. Бұл мақалада желінің қорғанысын күшейту үшін Жасанды Интеллектті (AI) пайдаланатын қауіптерді анықтаудың озық жүйесі Smart Sentinel рөлі көрсетілген. Кәдімгі қауіпсіздік шешімдерінен айырмашылығы, Smart Sentinel үздіксіз оқыту және бейімделу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады, бұл оған нақты уақыт режимінде ауытқулар мен ықтимал қауіптерді анықтауға мүмкіндік береді. Әр түрлі деректер көздерін, соның ішінде желілік трафикті және пайдаланушылардың мінез-құлқын талдай отырып, жүйе қалыпты белсенділіктің негізін белгілейді және қауіп-қатерді анықтау мүмкіндіктерін үнемі жетілдіріп отырады. Аномалияны анықтау, мінез-құлықты талдау, нақты уақыттағы жауап беру және бейімделгіш оқыту сияқты негізгі мүмкіндіктер қауіпсіздік жағдайын жақсартуға, жалған позитивтерді азайтуға, операциялық тиімділікті арттыруға және экономикалық тиімділікті арттыруға ықпал етеді. Smart Sentinel ұйымдарға үнемі дамып келе жатқан киберқауіпсіздік ландшафтынан белсенді және тұрақты қорғауды қамтамасыз ете отырып, киберқауіпсіздік саласындағы айтарлықтай серпіліс болып табылады.

Аномалияны анықтау, мінез-құлықты талдау, нақты уақыттағы әрекет ету және адаптивті оқыту сияқты негізгі мүмкіндіктер Smart Sentinel-дің ұйымдарды киберқауіптерден қорғаудағы тиімділігіне ықпал етеді.

Аномалияны анықтау: Smart Sentinel қауіпсіздік топтарына ықтимал қауіптер туралы ескерту арқылы белгіленген нормалардан ауытқитын әдеттен тыс үлгілер мен әрекеттерді анықтайды.

Мінез-құлықты талдау: Smart Sentinel зиянды ниетті көрсетуі мүмкін күдікті заңдылықтарды анықтау үшін пайдаланушы мен жүйенің мінез-құлқын талдау арқылы ауытқуларды анықтаудан асып түседі.

Нақты уақыттағы жауап: Smart Sentinel-дің нақты уақыттағы жауап беру мүмкіндіктері оған бұзылған жүйелерді оқшаулау, зиянды IP мекенжайларын бұғаттау немесе адамның араласуы туралы ескертулер жасау сияқты қауіпті анықтау бойынша жедел шаралар қабылдауға мүмкіндік береді.

Адаптивті оқыту: үздіксіз бақылау және талдау арқылы Smart Sentinel қалыпты және зиянды әрекеттерді ажырату қабілетін үздіксіз үйренеді және жетілдіреді, жалған позитивтерді азайтады және жалпы қауіпсіздік қалпын жақсартады.

Smart Sentinel-дің ұйымдарға әсері жан-жақты:

Жақсартылған қауіпсіздік позициясы: Smart Sentinel ұйымның жалпы қауіпсіздік позициясын нығайта отырып, туындайтын қауіптерді белсенді түрде анықтайды және азайтады.

 


Жалған позитивтердің төмендеуі: Smart Sentinel-дің адаптивті оқыту мүмкіндіктері жалған позитивтердің санын азайтады, дабылдың шаршауын болдырмайды және қауіпсіздік топтарына шынайы қауіптерге назар аударуға мүмкіндік береді.

Операциялық тиімділік: Smart Sentinel стратегиялық бастамаларға назар аудару және операциялық тиімділікті арттыру үшін қауіпсіздік топтарын босатып, күнделікті тапсырмаларды автоматтандырады.

Экономикалық тиімділік: Smart Sentinel киберқауіпсіздікке инвестицияларды оңтайландырады, қауіптерді анықтау мен әрекет етуді автоматтандырады, қымбат қолмен араласу қажеттілігін азайтады және сәтті кибершабуылдардан болатын қаржылық шығындарды азайтады.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жүктеулер

Жарияланды

2024-06-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Алин, Г., Алмас, К., & Абдикапаров, Н. (2024). ЖЕЛІЛІК ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДАҒЫ ҚАУІПТЕРДІ КЕҢЕЙТІЛГЕН АНЫҚТАУ ҮШІН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ПАЙДАЛАНУ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 5(2), 70–83. https://doi.org/10.54309/IJICT.2024.18.2.007
Loading...