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AI和ML如何成为主要差异化因素

2020-03-04 10:31:59   来源:

根据Gartner最新的信息安全和风险管理预测,到2020年,全球在信息安全和风险管理系统上的支出将达到1,310亿美元,到2022年将增加至1,740亿美元,约500亿美元将专门用于保护端点

云安全平台和应用程序的销售额预计将从2020年的6.36亿美元增长到2023年的16.3亿美元,复合年增长率为36.8%,并领先所有类别的信息和安全风险管理系统

预计应用安全将从2020年的34亿美元增长到2023年的45亿美元,复合年增长率为9.7%

安全服务市场规模预计将从2019年的620亿美元增长到今年的669亿美元

人工智能,机器学习和提高网络安全性的竞赛

如今,大多数信息安全团队的网络安全分析师不堪重负,他们无法分析安全日志,阻止违规企图,调查潜在的欺诈事件等等。根据Capgemini研究《用人工智能重塑网络安全》的研究,69%的高级管理人员认为AI和机器学习对于应对网络攻击是必要的。

下图比较了依靠AI来改善其网络安全性的行业组织百分比。80%的电信业高管认为,如果没有AI,他们的组织将无法应对网络攻击,平均而言,这是七个行业中所有企业的69%。

最重要的是,所有组织都迫切需要提高端点安全性和弹性,保护特权访问凭据,减少欺诈性交易并采用零信任原则保护每个移动设备的安全。许多人依靠AI和机器学习来基于过去的行为和系统使用模式来确定登录和资源请求是否合法。

要观察的十大公司中的几家考虑了一系列指标,以确定登录尝试,交易或系统资源请求是否合法。他们能够为特定事件分配一个分数,并预测该分数是否合法。Kount的Omniscore就是AI和ML如何为欺诈分析师提供洞察力的示例,以减少误报并改善客户购买体验,同时阻止欺诈行为。

以下是2020年值得关注的十大网络安全公司:

绝对是端点弹性,可见性和控制的行业基准。该公司嵌入在超过五亿台设备中,通过自我修复的端点安全性,对设备,数据,用户和应用程序的始终连接的可见性(无论端点是在公司网络内还是在公司网络外)以及超过2,000万名客户提供了支持现代企业所需的最终控制水平和信心。

为了阻止攻击者,组织继续采用安全控制措施-Gartner估计,到2022年,将在安全性上花费$ 174B以上,其中约有$ 50B将专用于保护端点。Absolute的《端点安全趋势报告》发现,尽管进行了天文数字的投资,但仍有100%的端点控制最终失败,并且在任何给定时间,超过三分之一的端点都没有受到保护。

所有这些使IT和安全管理员努力应对日益增加的复杂性和风险水平,同时也面临着不断增加的压力,以确保端点控制始终保持完整性,可用性和功能,并实现其预期的价值。

组织需要完整的可见性和实时洞察力,以便查明黑暗的端点,确定出现问题的地方和存在的差距,并迅速做出响应并采取行动。绝对缓解了这种普遍的安全衰减法则,使组织能够构建智能,自适应和自我修复的企业安全方法。绝对不会提供错误的安全感,而是为端点提供单一的事实来源和弹性的钻石形象。