据最新报告,约有39%的企业网络安全依赖于网络安全自动化,另有34%的公司的网络安全依赖于机器学习,32%的企业的网络安全高度依赖于人工智能AI。 随着时间的推移,机器学习安全工具可以学习自动检测加密的网络流量、云和物联网环境中的异常模式。这些系统产生有时会产生大量误报。随着技术的成熟和学习正常的网络活动,这些工具很可能会随着时间而改善。
目前网络安全经常使用加密,旨在提高安全性,但也给网络维护者带来了挑战和困惑。截至2017年10月,全球50%的网络流量(合法和恶意)均被加密。这使得识别和监视潜在威胁变得更加困难,因为加密为恶意行为者提供了隐藏指挥和控制活动的工具,给他们更多的时间来进行攻击。 报告指出,在12个月的时间内,研究人员观察到,检测到的恶意软件样本使用的加密网络通信量增加了三倍多。可以说,恶意软件的复杂程度越来越高,网络攻击者能通过加密更好地逃避检测。
遭受攻击的企业损失依然很严重,所有网络攻击中超过一半的财务损失会超过50万美元,其中包括收入、客户、机会和实付费用等损失。其中2017年,32%的网络攻击行为影响了其一半以上的系统,而2016年为15%。 去年恶意软件的演变表明网络攻击者也在不断学习,企业现在必须提高领导、主导业务等安全。风险太高,代价太高,有必要需要减少风险。企业可以采取以下措施以确保它们保持网络安全:
1.确认企业所有人遵守应用程序、系统的企业策略和实践
2.访问及时、准确的威胁情报数据和流程,以便将这些数据纳入安全监控
3.执行更深入和更高级的分析
4.经常备份数据并测试恢复程序
5.对微服务、云服务和应用程序管理系统进行安全扫描
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