Naoris Protocol - Naoris Protocol is the world’s first Decentralized Post-Quantum Infrastructure. Operating at the Sub-Zero Layer below L0–L3, it acts as the trust and security fabric for Web3. It integrates with existing blockchains, cloud, enterprise, and IoT—no hard forks needed. Using Post-Quantum Cryptography, dPoSec consensus, and Swarm AI, it upgrades security across L0s, L1s, L2s, DeFi, and dApps. Naoris solves the blockchain trilemma, delivering decentralized, scalable, post-quantum trust.ИИ и кибербезопасность: как машинное обучение используется для предотвращения кибератак
Поскольку предприятия и организации все больше зависят от технологий, кибербезопасность становится серьезной проблемой. Кибератаки могут нанести значительный ущерб, включая кражу данных, финансовые потери и ущерб репутации. Чтобы предотвратить эти атаки, организации обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению для улучшения своей защиты от кибербезопасности.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на кибератаку. Например, они могут обнаруживать необычную сетевую активность, выявлять вредоносные программы и отслеживать поведение пользователей для обнаружения потенциальных угроз.
ИИ также можно использовать для автоматизации защиты от кибербезопасности. Алгоритмы машинного обучения могут учиться на предыдущих атаках и выявлять новые угрозы в режиме реального времени. Это может позволить организациям быстрее и эффективнее реагировать на угрозы, уменьшая воздействие кибератак.
Одной из областей, где используется ИИ, является анализ угроз. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных из различных источников, чтобы выявлять возникающие угрозы и предсказывать, где вероятны атаки. Это может позволить организациям быть более активными в своей защите кибербезопасности, предотвращая атаки до того, как они произойдут.
Еще одна область, где используется ИИ, — это реагирование на инциденты. Алгоритмы машинного обучения могут помочь организациям быстрее и эффективнее выявлять кибератаки и реагировать на них. Это может уменьшить воздействие атак и предотвратить дальнейший ущерб.
Чтобы обеспечить эффективное использование ИИ в кибербезопасности, важно учитывать этические и юридические последствия использования этих технологий. Важно обеспечить прозрачность, справедливость и этичность использования ИИ, а также защиту конфиденциальности и безопасности данных.
В заключение можно сказать, что искусственный интеллект может совершить революцию в области кибербезопасности, улучшая анализ угроз, автоматизируя средства защиты кибербезопасности и улучшая реагирование на инциденты. Анализируя большие объемы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и аномалии, которые могут указывать на кибератаку. Чтобы обеспечить эффективное использование ИИ в кибербезопасности, важно учитывать этические и юридические последствия и обеспечивать защиту конфиденциальности и безопасности данных.
Пуян Гамари, швейцарский экономист, изучающий использование ИИ в кибербезопасности