AI与ML：保护底层端点安全的关键

当企业最初开始使用移动设备时，工作场所文化发生了动态变化，为员工提供了更大的灵活性，并提供了完成工作的新方法。虽然这种转变使大多数业务运营更加高效，但它也提出了管理和保护端点及其数据以符合公司政策和监管标准的挑战。本周，我们将讨论为什么将AI纳入您的UEM(统一终端管理)战略可能是不可避免的。

端点安全性一直是全球IT团队关注的主要问题。通常，组织采取被动的方法，这使他们落后于网络犯罪分子几步。这是机器学习（ML）和人工智能（AI）发挥作用的地方。使用ML和AI，组织不仅可以领先于***，还可以成功抵御***。

ML和AI解决方案的区别在于它们识别模式和学习自己准确预测***并提供建议的能力，而不是依赖于一组固定的预编程策略。这有助于消除错误警报，从而使威胁情报和端点检测和响应（EDR）团队能够以最佳方式执行。

这里有五点关于在终端管理策略中注入ML和AI具有参考意义的建议，以帮助您的组织找到建立安全战略的前进方向。

1.端点保护中AI的优势
除了AI通过识别全新威胁和无文件***向量提供了巨大优势之外，它还具有价格实惠且易于访问的特点。今天的AI只消耗少量的CPU空间，这使得它成为开始使用AI集成的UEM解决方案的好时机。

2.人工智能和端点安全的未来
正如我们所说，数字化转型正在抓住大多数行业，彻底改变IT环境。最重要的是，报告显示平均每39秒就有一次网络***，相当于每天2,244次***。
有一个事实你不得不相信，***远远领先于大多数组织。他们已经在***媒介中实现了AI和ML功能，可以识别并解决任何障碍。专家预测来年的人工智能网络钓鱼***数量将大幅增加，大多数组织尚未做好准备。

3.是时候将AI融入你的端点安全策略了
今天的企业需要将重点从恶意软件转移到数据保护。 AI可以处理恶意软件和潜在***的检测，从而使专家能够处理保护数据的工作。全球各组织面临的另一个问题是缺乏合格的安全专家，虽然支持AI的解决方案无法取代安全专家，但他们可以协助团队进行威胁识别和EDR，以帮助减轻人员不足的影响。
4．安全保护中的人工智能也带来了许多问题
ML仍然相对较新，这意味着很少有ML专家可以帮助解决出现的问题，而且现有的专家通常不熟悉网络安全。同时，安全专家缺乏使用分析实时数据的算法的经验。这个差距肯定需要不断弥合，以实现一个万无一失的安全层。出于这个原因，组织可能会停止在其UEM战略中采用AI。

5.人工智能：所有规模企业的基本安全层
检测大量风险指标对于安全团队而言是一个繁琐的过程，并可能导致团队在虚假警报中忽略潜在的***。使用AI，团队可以轻松收集相关的隔离信息，并专注于做出更快的决策。 AI减少人为错误，同时浏览大量威胁，并在增强安全性的同时预测未来的风险模式。
AI不仅可以帮助减少误报和人为错误，而且可以帮助单个安全专家有效地精确管理一千名员工的终端。因此，AI可以在人类打开单个记录所花费的时间内比较大量潜在结果。 AI无法取代人类，但它可以作为一种非常有用的工具，有可能重塑端点安全战略。

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