人工智能如何在2022年增强企业的勒索软件防御能力？

勒索软件正在成为对个人和企业的严重威胁，但人工智能可以帮助减轻它。

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人为操作的勒索软件攻击使威胁参与者使用某些方法进入您的设备。他们依靠动手键盘活动来进入您的网络。

AI可以在发生这些和其他攻击时保护您。由于决策是数据驱动的，因此您成为攻击受害者的可能性较低。这些决定基于广泛的实验和研究，以在不改变客户体验的情况下提高效率。

借助AI，设备的风险评分不依赖于单个指标。相反，它受到各种特征和模式的影响。当即将发生攻击时，它们会提醒您。

即使攻击者使用未知或良性文件，人工智能系统也会确保进程或文件不会启动。以下是人工智能将在2021年增强您的勒索软件防御的几种方式。

勒索软件移除很棒，但防止攻击更好。如果您的设备受到攻击，则需要注意一些指标。虽然它们在孤立的情况下意义不大，但随着时间的推移，它们会非常有意义。

当检测到新信号时，人工智能驱动的保护会评估您的设备。因此，风险评分总是会相应调整。需要注意的信号包括恶意软件遭遇、行为泄密和威胁。

如果设备在真正处于风险中时被错误地评分为“无风险”，则攻击者可能会进行检测技术难以捕捉的活动。另一方面，如果确定设备存在风险而实际上并非如此，则客户体验将受到影响。

人工智能技术找到了完美的平衡。您可以在不影响客户体验的情况下确定设备是否存在风险。

人为操作的勒索软件攻击有一个动手键盘阶段。在此阶段，攻击者利用合法文件和进程。

例如，网络枚举自然是一种良性行为。但是，在受感染的设备上观察它可以证明攻击者一直在执行侦察活动。

自适应保护旨在阻止网络枚举行为。它切断了攻击链，防止了更多的攻击。

云上的阻塞机制对实时风险评分计算非常敏感。这意味着系统可以做出明智的决定。它们会在您的设备中导致状态或场景阻塞。

人工智能自带的防护定制，确保每台设备都有独特的防护等级。例如，进程A可能在一个设备上被允许，而在另一个设备上被阻止。这完全取决于风险评分。

个性化功能对客户特别有用。他们不太可能得到假阴性或假阳性。与在数据集上训练的ML模型不同，每台设备都能获得所需的保护级别。

一些攻击在经过中间阶段后才会被检测或阻止。借助AI驱动的自适应保护，您仍然可以从最终的勒索软件负载中获得很多价值。

如果设备已经遭到入侵，人工智能驱动的保护系统将自动使用攻击性模式来阻止勒索软件有效载荷。它们将防止对基本数据和文件进行加密。攻击者不可能要求赎金。

是否正在尝试在2022年提高您的勒索软件防御能力?考虑使用人工智能来增强你的努力。它的工作原理是预测您的设备是否存在风险、停止勒索软件有效负载并提供个性化保护。防止这些攻击对您的业务来说比处理实际攻击要容易得多。成功的勒索软件攻击可能会花费您的时间和数据。

近年来，勒索软件已成为一个非常严重的问题。好消息是，人工智能的进步帮助公司保护自己。您不应忽视将人工智能用作第一道防线的重要性。

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