在快速發展的數字環境中，網絡安全風險變得越來越復雜，越來越難以應對。傳統方法不再有效和充分。自2018年以來，僅勒索軟件索賠就增長了150%。疫情后的遠程工作系統給企業安全團隊帶來了更大的網絡安全問題。預計到2025年，全球網絡犯罪成本預計將達到每年10.5萬億美元，高于2015年的3萬億美元。

　　當前網絡安全系統中的威懾因素以及為什么端到端智能自動化是最終的靈丹妙藥，隨著網絡犯罪成本持續飆升，許多組織已在多種網絡安全技術和解決方案上投入大量資金，以幫助自動檢測威脅并啟動“第一反應”。然而，大部分工作仍然是手工的，需要大量人工參與。

　　智能自動化憑借其認知結構，可以讓這些人工工作者更加專注于關鍵問題，減少錯誤，提高生產力和效率。

　　企業內部正在興起一種趨勢，即利用某些類型的人工智能(AI)解決方案來應對日益增加的安全威脅。然而，這些工具或平臺都不是“端到端”的。這些技術的分散使用給安全專業人員帶來了進一步的負擔，他們每天都在努力確保組織的所有系統和數據都得到保護。

　　鑒于這項工作的重要性以及生成和排隊的警報數量之多，其中一些警報被遺漏只是時間問題。多項行業調查發現，超過35%的安全團隊在隊列已滿時會忽略威脅警報，或者無法及時響應。

　　端到端智能自動化可以幫助組織構建一個具有強大安全運營能力的生態系統，利用安全編排、自動化和響應(SOAR)。根據2023年IBM數據泄露成本報告，我們觀察到，沒有自動化的企業每發生一次安全漏洞的成本比有自動化的公司高出70%。擁有智能安全自動化平臺可以更快地識別和遏制漏洞，因為響應時間更快，問題識別更準確。

　　以下是智能自動化可以幫助升級網絡安全防御的一些用例：

　　1.安全專業人員專注于更關鍵的問題

　　網絡安全專業人員是公司內部的寶貴資源。智能自動化使他們能夠專注于更關鍵的問題，同時自動執行監控、軟件更新等日常任務。

　　2.來自各種來源的數據分析

　　組織可以通過自動執行重復任務(如獲取URL情報、查找IP地址、檢索日志等)來利用智能自動化。

　　3.自動主動威脅識別

　　可以自動執行主動通過網絡流量搜索威脅和識別用戶/行為異常的功能，以提高公司的安全性。

　　4.保護機密數據

　　自動化可用于安全地管理敏感數據、個人信息的輸入以及通過電子郵件、聊天或消息應用進行的傳輸。這消除了人類接觸機密客戶數據、信用卡信息等的需要，創造了更高的安全性，并降低了人為錯誤。

　　5.合規與審計

　　大多數行業(如BFS、醫療保健和保險)都需要高度合規和定期審計。智能自動化可以幫助自動化這些安全任務并提供所需的詳細審計日志，以消除合規和日志中的人為錯誤。

　　6.監控軟件更新

　　組織可以使用智能自動化定期主動在線搜索最新的軟件更新，下載相關軟件更新，并在驗證和認證完成后啟動更新過程。

　　7.安全儀表板和報告生成

　　安全團隊可以定義流程，系統可以自動生成所有事件的報告，以便他們可以檢查并確定關鍵問題的優先級。

　　8.主動監控傳統系統

　　所有組織都在CIO的IT資產中運行著無數的系統。其中一些是自主開發的，一些是COTS產品，一些是SaaS等。這在生態系統中產生了多個集成點和漏洞。智能自動化可以幫助主動監控這些點，以消除病毒攻擊和惡意軟件傳播。

　　最后思考：智能自動化對網絡安全的影響

　　使用智能自動化來提高網絡安全水平代表了數字環境安全的一大進步。依靠端到端自動化解決方案可以減少人工操作員的繁重工作，從而使他們能夠處理更為嚴峻的安全問題，同時增強確定和消除實時威脅的潛力。

　　由于網絡威脅繼續以前所未有的速度增長，智能自動化可以很好地維護強大的安全防御。但至關重要的是要謹慎使用這些技術，制定計劃以減輕任何危險并明確掌握可能出現的任何危險。如果謹慎實施，智能自動化可以充當強大的預防性防御系統，在日益數字化的環境中確保企業安全。