ML是抵御数字攻击面的重要防御手段

机器学习技术在IT领域的许多方面都变得非常宝贵。Markets and Markets的一项研究表明，机器学习技术市场的年增长率超过44%。

推动机器学习技术需求的最大因素之一是对网络安全解决方案的需求不断增长。网络攻击每年都变得越来越普遍。幸运的是，机器学习的进步使阻止它们变得更容易。

机器学习在网络安全中的最大应用之一是阻止数字攻击面。为了了解机器学习在此应用程序中的好处，了解这些网络攻击的性质以及预防它们的最佳方法非常重要。

机器学习技术如何阻止数字攻击面？

随着组织扩大其数字足迹以在更多国家/地区通过更多设备覆盖更多客户，他们对内部和外部威胁参与者的暴露（攻击面）增加。更糟糕的是，许多网络犯罪分子正在使用人工智能技术进行比以往更具破坏性的网络攻击。

好消息是网络安全专业人员也使用机器学习。越来越多的方法可以让他们通过机器学习来加强防御。这包括使用机器学习来阻止数字攻击面。

但是什么是数字攻击面，机器学习真的可以做些什么来阻止它们呢？

数字攻击面概述

似乎不断增加的攻击面只是导致不可避免的安全漏洞的灾难的根源。幸运的是，情况并非如此。许多组织与攻击面映射和监控专家携手量化他们的风险并引入补救措施以防止违规。

术语数字攻击面是指您的组织暴露给威胁参与者的所有可能攻击向量的总和，这些攻击向量可用于对您的组织发起恶意攻击。简而言之，威胁参与者可以利用哪些技术来访问您的组织？

乍一看，简单地列出所有联网节点似乎是一个简单的断言。一旦进行了仔细检查，您很快就会发现许多您以前不认为是漏洞的可能向量。

最常见的攻击面向量是我们所知道的那些节点。这将包括组织的所有托管技术。从工作站和服务器到面向外部的网站和托管公共API的Web服务。

第二种攻击面向量是所有超出组织直接影响范围的托管技术。是否在IT团队不知情的情况下引入了风险，例如影子IT，或者是否存在被遗忘的在线资源。

第三，如果上述领域还不够，组织仍然需要与可以创建自己资源的威胁行为者打交道。从恶意软件和社会工程到专门为伪装成您的组织以获取凭据和其他敏感信息而创建的资源。

机器学习如何阻止攻击向量？

使用机器学习技术来阻止网络攻击有很多好处。下面列出了其中一些：

• 机器学习可帮助网络安全专业人员自动执行某些原本非常重复的任务。这让他们有时间专注于更重要的威胁分析任务。
• 可以训练机器学习技术来识别原本难以检测的威胁。例如，它可以对可能用于网络钓鱼的电子邮件进行风险评分分析。
• 机器学习有助于识别网络安全基础设施中的弱点，例如过时的防火墙。它可以ping网络安全团队以进行适当的修改。

因此，机器学习在阻止所有类型的攻击向量方面是无价的。

机器学习必须学会对抗的五种常见攻击向量

网络犯罪分子使用许多不同的攻击媒介。必须训练机器学习技术来解决这些问题。下面列出了最大的。

用户和云凭据

帐户限制和密码策略是最被忽视的安全机制之一，对全球组织构成巨大风险。用户养成了在其社交媒体资料中重复使用其组织凭据的习惯，并在数据泄漏期间无意中提供了他们的凭据。另一个维度是管理员不应用最小权限原则。这些向量的组合可能导致毁灭性的数据泄露。

第三方API和Web应用程序

API对黑客来说是一个有吸引力的目标，因为它们允许攻击者访问其他安全系统并利用弱点。由于用户的自动化特性，API经常容易受到与Web应用程序类似的漏洞的影响，例如访问控制失败、注入和安全错误配置。更新的机器学习驱动的网络安全工具经过培训可以识别这些威胁。

电子邮件安全

电子邮件安全经常被忽视。如果您意识到每99封电子邮件中就有一封是网络钓鱼企图，您可能会更加感激培训您的机器学习工具以阻止网络钓鱼攻击的必要性。

需要制定安全策略框架和类似的电子邮件身份验证措施，以防止来自威胁参与者的电子邮件欺骗。电子邮件带来的第二个主要风险是恶意软件。未配置为扫描消除高风险附件的服务器为外部威胁参与者通过社会工程和恶意附件获取访问权限打开了大门。

影子IT

在没有明确IT部门授权的情况下使用计算机系统、硬件、应用程序和资源被称为影子IT。近年来，随着基于云的应用程序和服务的普及，它以指数级的速度增长。虽然影子IT可能会提高员工的工作效率并促进创新，但它也可能会泄露数据并可能违反法规遵从性标准，从而给您的组织带来重大的安全问题。您需要确保机器学习工具经过培训，能够识别影子IT系统中的弱点。

非托管技术资产

随着云技术的进步，组织可能仍然与遗留系统有连接，反之亦然。这些也可能是从企业应用程序到退役第三方供应商的批准连接。它们也可能是与固定IP地址或过期存储域的内部链接。这些不受管理的资产几乎总是在运行具有从未修复的已知漏洞的过时软件，这使得熟练的威胁参与者很容易利用。

机器学习对于阻止数字表面攻击至关重要

要收回对数字攻击面的控制权，必须获得整体的攻击面可见性。机器学习技术使这项任务变得更加容易。这将使您能够有效地识别和管理它们带来的风险。通过与行业安全专家合作，可以快速获得网络安全可见性，该专家可以提供实时监控工具，在违规发生之前补救风险。