יישום מערכות זיהוי איומים מבוססות בינה מלאכותית נפוץ יותר ויותר בתחום אבטחת המידע.מערכות אלה מנתחות נתונים כדי לזהות איומים פוטנציאליים ולהגיב באופן אוטומטי. מאמר זה חוקר מחקר של מקרה אמיתי בעולם, תוך התמקדות בתהליך היישום והחישובים המעורבים בהערכה של יעילות המערכת.

מערכת סקירה

המחקר של המקרה כולל מפעל גדול שתומך בפלטפורמת זיהוי איומים המונעת על ידי AI.המערכת מפקחת על תעבורת רשת, התנהגות משתמשים ולוגים במערכת כדי לזהות אנומליות שעשויות להצביע על איומים ביטחוניים.המטרה העיקרית היא להפחית את החיובים המזויפים תוך שמירה על זיהוי דיוק גבוה.

תהליך יישום

היישום החל עם איסוף נתונים של כלי אבטחה קיימים.מודלים של למידת מכונות הוכשרו באמצעות נתונים מתוייגים לזהות דפוסים הקשורים לפעילות זדונית.המערכת כבר אזולבה בתשתיות הרשת, עם ניטור רציף והתאמות המבוססות על מדדי ביצועים.

קלוריות ומסובכים

חישובים מרכזיים המעורבים בהערכה של שיעור זיהוי המערכת, שיעור חיובי כוזב, ודיוק כללי.מדדים אלה מסייעים לקבוע את יעילות מערכת זיהוי האיומים.הנוסחאות המשמשות:

  • (ב) [ה]המספר של איומים מזוהים כראוי] / (האיומים מוחלטים)
  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ,(ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

על ידי ניתוח חישובים אלה, הצוות העדיף את המערכת כדי לאזן את הרגישות ואת הספציפיות, צמצום האזעקות המזויפות תוך הבטחת איומים מזוהה במהירות.