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Practical AI for Cybersecurity
Die Welt der Cybersicherheit und die Landschaft, die sie besitzt, verändert sich dynamisch. Kaum ist eine neue Bedrohung aufgetaucht, gibt es auch schon neue Varianten davon.
Die IT-Sicherheitsteams in Unternehmen und Konzernen haben täglich damit zu kämpfen, alle Cyberbedrohungen abzuwehren, denen sie ausgesetzt sind. Darüber hinaus werden sie von ihren CIOs oder CISOs gebeten, zu modellieren, wie zukünftige Cyberangriffe aussehen könnten und wie die Verteidigungslinien weiter verbessert werden können.
Die IT-Sicherheitsteams sind überlastet und suchen nach Wegen, um mit den gestellten Anforderungen Schritt zu halten. Der Versuch, die Cyberbedrohungslandschaft zu modellieren, ist ein sehr mühsamer Prozess, da die Analyse von Datensätzen aus vielen Informationsquellen sehr viel Zeit in Anspruch nimmt.
Was kann getan werden, um diese Herkulesaufgabe zu bewältigen? Die Antwort liegt in der Künstlichen Intelligenz (KI). Mit KI kann ein IT-Sicherheitsteam in wenigen Minuten modellieren, wie die künftige Cyberbedrohungslandschaft aussehen könnte. Dadurch gewinnen sie nicht nur wertvolle Zeit für die Abwehr der aktuellen Bedrohungen, sondern auch für die Entwicklung von Lösungen für spätere Varianten.
Practical AI for Cybersecurity erforscht die Möglichkeiten und Methoden, wie KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden kann, wobei der Schwerpunkt auf den Teilkomponenten maschinelles Lernen, Computer Vision und neuronale Netze liegt. Das Buch zeigt, wie KI dazu beitragen kann, die Routine- und Alltagsaufgaben zu automatisieren, die sowohl bei Penetrationstests als auch bei der Bedrohungsjagd anfallen. Das Ergebnis ist, dass Sicherheitsexperten mehr Zeit damit verbringen können, unbekannte Sicherheitslücken und Schwachstellen in ihren Systemen zu finden und zu entdecken, und dass sie in der Lage sind, solide Empfehlungen zu geben, wie die Systeme schnell gepatcht werden können.