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其他部门的AIOps尽管在少数情况下,保持安全团队所能保护的敏感数

简介: 其他部门的AIOps尽管在少数情况下,保持安全团队所能保护的敏感数据和安全信息非常重要,但对于网络,应用程序和服务器团队以及部门负责人来说,知道持续存在的威胁将是有利的。

一个普遍的误解是,IT部门内的AIOps(IT运营的AI)只能使IT受益,但同时也可以帮助其他多个部门。

从网络运营商到安全团队,AIOps工具无所不包。

网络运营商可以使用AIOps平台识别网络性能问题,而安全团队则需要主动应对网络安全。

AIOps可以帮助网络安全部门为数据安全和威胁检测获得大量的速度,情报和可见性。

AIOps工具可以帮助组织的安全团队完成广泛的主要任务,从观察到参与到对威胁采取行动。

AIOps是指IT团队在这里使用人工智能从应用程序环境管理数据和信息的方式。

AIOps平台使用机器学习,大数据和其他高级分析技术,通过个人,主动和动态的洞察力直接和间接地促进IT运营。

如果成功识别网络攻击的源头位置和发生时间,则可以在捕获网络犯罪分子和防止网络攻击方面获得优势。

AIOps平台使用收集的流网络遥测数据自动发现,分类和盘点设备。

此外,它们还可以覆盖在云或公司网络中进行通信的所有无线,有线和IoT设备。

网络分段是边缘安全性的关键方面,非常需要AIOps工具来快速识别连接问题。

大多数AIOps工具都与安全信息和管理(SIEM)和安全流程,网络防火墙,自动化和响应集成在一起。

这些外部安全工具与AIOps流量行为分析相结合,可以更好地监视各种威胁。

使用AIOps进行网络安全意味着对数据进行分析,以至可以采取纠正措施的步骤来准确检测到威胁。

安全管理员AIOps人工智能中的自动化有很长的路要走,但是使用AIOps平台出于安全目的非常需要人工参与。

需要告知AIOps中的AI哪些服务,应用程序和其他资源对业务至关重要。

在默认的自动发现之外对这些工具进行微调,可以对网络组件进行有效的分类以进行行为分析。

尽管AIOps了有关威胁类型,其影响以及应采取的措施的详细信息,但安全管理员需要对警报做出响应,对其进行,并采取必要的补救措施。

甚至可以将AIOps设置为自动执行响应,但是管理员可能需要进行干预。

万一建议的补救措施失败,管理员将不得不依靠其他手段进行根本原因分析并消除威胁。

请记住,尽管AIOps可以帮助实现一些IT安全任务的自动化,但在我们不必与合同或聘请合适水平的人员之前,还有很长的路要走。

其他部门的AIOps尽管在少数情况下,保持安全团队所能保护的敏感数据和安全信息非常重要,但对于网络,应用程序和服务器团队以及部门负责人来说,知道持续存在的威胁将是有利的。

该威胁可能会影响受到攻击的服务或应用程序的性能,您不希望这些团队浪费时间对已经有众所周知的根本原因的性能问题进行故障排除。

最后当您的组织使用AIOps来实现网络安全时,向所有团队开放AIOps平台将为促进有效的部门间沟通途径。


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