如今,网络犯罪分子正在试图通过使用机器学习、人工智能等新技术,更深入地了解其攻击目标的行为,并发动更精准的攻击。因此,组织有必要也利用同样的技术,实施安全防护,做到比网络犯罪分子领先一步。基于AI的工具可以检测数据中的模式,快速识别异常情况,并从错误中学习——所有这些任务对人来说处理起来太难或太慢了,基于AI的网络安全工具可以轻松处理这些任务。以下收集梳理了几款目前常用的人工智能(AI)网络安全工具。
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Antigena是Darktrace的主动式自我防御产品,核心功能包括识别和消除威胁的数字抗体功能,无需事先了解攻击、规则或特征,即可识别和防御未知威胁。在此基础上,Darktrace可以自动快速响应威胁,而不影响正常的业务活动。
First Ever是一款基于AI的WordPress恶意软件扫描程序,由安全服务提供商WP Hacked Help研发,主要是确保WordPress网站安全可靠,WordPress是目前非常流行的内容管理系统(CMS),也是黑客的首要目标。First Ever使用AI和机器学习快速分析数百万个被攻击的网站,并识别许多不同类型的威胁:从利用零日漏洞的恶意软件到可能导致WordPress网站被攻击的风险行为,不一而足。基于AI的WordPress扫描工具具有学习功能,可汲取经验(包括黑客档案、资产和网络的历史内容)以识别新类型的攻击,让AI可以检测和响应偏离常态的情况。
BioHAIFCS是面向网络安全的仿生混合人工智能框架,它结合了及时、仿生的机器学习方法,最初是为了保护军事信息系统、应用程序和网络而开发的。该程序结合了混合进化尖峰异常检测模型(HESADM,用于防止网络攻击)、面向恶意软件检测的进化计算智能系统(ECISMD)以及可防范SQL注入攻击的进化预防系统(ePSSQLI)。
CyberSecTK是一个Python库,用于对网络安全相关数据进行预处理和特征提取,旨在填补网络安全技术与机器学习技术之间的差距。CyberSecTK(网络安全工具包)是一套网络安全工具和模块。它帮助网络专家从头开始实施一条基本的机器学习管道。
Vectra的Cognito平台旨在检测和响应云、数据中心、物联网以及企业网络中的网络攻击。借助Cognito,组织可以自动检测威胁,让安全团队可以实时洞察整个部署系统,并深入了解复杂环境。
DefPloreX 是一套机器学习工具包,旨在检测互联网上的大规模电子犯罪。这套基于开源库的灵活工具包能够有效地分析数百万个毁损的网页。DefPloreX系统使用机器学习和数据可视化技术,将非结构化数据转化成有意义的描述。如果结合收集而来的大量Web事件数据,DefPloreX可以自动对相似的毁损网页分门别类。
Intercept X是一种网络安全工具,充分利用Sophos的深度学习功能来保护网络免受威胁。它使端点安全方法由被动型变为预测型,可防止已知威胁和从未见过的威胁。Sophos Intercept X采用纵深防御方法来保护端点。采用的主要安全技术之一是实行数据执行预防机制,可以防止代码注入攻击。它还具有其它功能,比如栈转移(stack pivot)和堆喷射分配(heap spray allocation)。
赛门铁克的Targeted Attack Analytics(TAA,针对性攻击分析)工具有诸多优点:基于云的分析可以不断适应新的攻击技术、持续提供攻击检测服务以及不断添加新的攻击分析功能。Advanced Threat Protection(高级威胁防御)提供了多种攻击检测,结合了针对每个客户环境定制的AI驱动的分析。
参考链接:https://hackernoon.com/the-rise-of-ai-and-cyber-security-8-must-try-tools-in-2022
本文名称:实现人与“人”的对抗:常用AI安全工具盘点
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