Возможность выявить и решить большое количество проблем обеспечения кибербезопасности дает технология машинного обучения. Способствует этому точность и использование шаблонов данных. Выбранный алгоритм в ходе обучения ориентирован на конкретную задачу и поиск оптимального ее решения в соответствии с набором данных.
Успешность выполнения однообразных задач, например, проверки соответствия шаблонам или идентификации закономерностей данных – одно из главных преимуществ технологии машинного обучения в кибербезопасности. Известно, что работоспособность сотрудников компаний снижается при выполнении монотонных действий.
Алексей Кузовкин, член рабочей группы по развитию технологий безопасности Российской ассоциации криптоэкономики, искусственного интеллекта и блокчейна, гендиректор компании «Инфософт», назвал и другие достоинства использования машинного обучения в кибербезопасности.
Машинное обучение избегает ошибок, часто обусловленных человеческим фактором, позволяя создать правильное конфигурирование системы. Оно же намного эффективнее и быстрее при возникновении практически в каждой компании проблемы усталости от регулярных оповещений об угрозах, когда специалисты вынуждены проводить анализ каждой атаки, чтобы определить проблему и найти ее решение.
От времени реагирования на кибератаки часто зависит эффективность службы кибербезопасности. Время вредоносного вторжения машинное обучение значительно сокращает за счет оперативного получения информации об атаках, группировки и анализа данных, формирования отчетов и составления необходимых для предотвращения угроз действий планов.
Использование технологии машинного обучения в кибербезопасности позволит сэкономить денежные средства и время, а также сократить количество сотрудников службы.
