如何利用人工智能構建關鍵基礎設施的網絡彈性？

關鍵基礎設施對于公共安全和福祉至關重要，其數據是一種有價值的商品，破壞它就成為網絡犯罪分子索要創(chuàng)紀錄贖金的首要目標。面對迅速恢復服務的巨大壓力，關鍵基礎設施提供商可能更愿意支付贖金。

然而，利用人工智能(AI)的強大網絡彈性策略，可以最大限度地減少中斷并減少停機時間。網絡彈性是一種名副其實的生存策略，它提供了一個框架來檢測威脅、了解攻擊、快速恢復并適應不斷變化的風險。

關鍵基礎設施面臨的挑戰(zhàn)

漏洞、影響和潛在經濟收益的結合使得關鍵基礎設施成為勒索軟件攻擊的誘人目標。保護這些關鍵數據也面臨著獨特的挑戰(zhàn)，包括：

復雜的系統會放大漏洞：醫(yī)療保健和能源行業(yè)中錯綜復雜的設備、網絡和利益相關者網絡是勒索軟件攻擊的完美溫床。由于入口點眾多且系統相互連接，攻擊面呈指數級擴大，使這些行業(yè)容易受到滲透。

財務和人員資源限制：預算有限的小型IT部門進一步加劇了醫(yī)療保健和能源行業(yè)特有的脆弱性。令人驚訝的是，組織未能充分投資于強大的網絡安全措施，認為他們已經采取的措施可以阻止壞人。相反，未能更新到更現代的勒索軟件解決方案可能會讓這些組織暴露在看似無情的掠奪性策略之下。

利用人工智能提高彈性

網絡犯罪分子非常聰明，他們自己也在越來越多地使用人工智能來創(chuàng)建更復雜的勒索軟件變種，這些變種更難檢測，造成的破壞也更大。人工智能是一種用于惡意目的的強大工具，但人工智能在檢測勒索軟件造成的破壞以及促進智能快速恢復方面同樣強大。

如果沒有人工智能，組織在面臨網絡攻擊時將繼續(xù)遭受損失并難以恢復，甚至可能不得不支付贖金。利用人工智能，組織可以獲得工具來最大限度地減少停機時間和數據丟失。這關系到公共安全和福祉，風險很高。

有幾種人工智能最佳實踐可用于使關鍵基礎設施數據更具彈性，并限制勒索軟件可能造成的損害。

利用模式檢測和異常識別：人工智能算法可以分析大量數據集，以檢測表明勒索軟件攻擊的數據損壞模式。人工智能甚至可以識別以前未見過的變體中的異常，提供早期預警并作為針對不斷演變的威脅的主動警報。

驗證數據的完整性：復雜的勒索軟件攻擊需要采用先進的方法來檢查數據的完整性。數據完整性驗證通過持續(xù)觀察檢查數百萬個數據點。這些數據點深入研究文件和數據庫內容，使組織能夠徹底了解數據隨時間的變化情況，讓組織確信其數據沒有損壞，或者在受到攻擊后可以使用干凈的數據進行恢復。

在攻擊發(fā)生之前驗證數據完整性有助于實現智能恢復。數據完整性驗證可揭開勒索軟件攻擊引發(fā)的惡意活動的神秘面紗。

確定攻擊范圍：了解勒索軟件攻擊的范圍對于有效遏制和緩解攻擊至關重要。人工智能算法可以分析網絡日志和活動模式，以確定攻擊的范圍，確定受影響的系統和數據的范圍。這使組織能夠迅速使受影響的系統脫機。

更智能的恢復策略：人工智能驅動的洞察力在促進勒索軟件攻擊后的更智能的恢復策略方面發(fā)揮著關鍵作用。通過分析歷史數據并確定恢復優(yōu)先級，人工智能可以簡化恢復過程，通過查找無損壞的數據并減輕運營中斷來最大限度地減少停機時間。

未來之路：將人工智能融入網絡彈性框架

為了在勒索軟件攻擊后成功恢復，確定哪些數據需要恢復至關重要。哪些文件已損壞？哪些服務器受到影響？關鍵數據庫是否已被篡改？惡意軟件何時修改了文件？在哪里可以找到干凈的文件？

通過利用人工智能的能力來檢測、緩解和恢復勒索軟件攻擊，組織可以增強其網絡彈性，保護他們向社會提供的基本服務。

當我們應對數字時代的復雜性時，人工智能與網絡安全框架的整合成為了一座燈塔，幫助關鍵基礎設施部門應對和克服無處不在的勒索軟件威脅。

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