Технология машинного обучения позволит обеспечить. кибербезопасность за счет использования шаблонов данных. Подтверждая это, Алексей Кузовкин, генеральный директор компании «Инфософт», член рабочей группы по развитию технологий безопасности Российской ассоциации криптоэкономики, искусственного интеллекта и блокчейна, назвал наиболее важные факторы, которые важно учитывать всем, кто работает в сфере кибербезопасности. С такой проблемой, как усталость от регулярных оповещений об угрозах, знакомы многие компании. Чтобы определить проблему и найти путь ее решения, сотрудники службы безопасности вынуждены проводить анализ каждой появляющейся угрозы в отдельности.Успешно работать с многочисленными угрозами способно машинное обучение. Снижение работоспособности специалистов из-за выполнения монотонной работы и при возникновении чрезвычайной ситуации, когда скорость выполняемых людьми вручную работ значительно падает, – не менее частая проблема. Машинное обучение способно оперативно справляться со множеством атак даже при изменении характера поступающих угроз. Быстрее реагировать на угрозы и значительно сокращать время вредоносного вторжения также позволяют технологические инновации в области кибератак. На получение информации об атаках, группировку и анализ данных, формирование отчетов и составление плана действий по предотвращению атак машинное обучение затрачивает гораздо меньшее количество времени. Возможность сократить затраты времени и денежных средств, уменьшить количество штатных сотрудников службы кибербезопасности – большой плюс использования машинного обучения. Систематически каждая организация сталкивается с проблемой кадрового потенциала службы кибербезопасности.
