人工智能如何在2022年增强企业的勒索软件防御能力？

敲诈软件正在成为对个人和企业的严重威胁，但AI可以帮助减轻它。

人为操作的敲诈软件攻击让网络黑客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，AI系统也会确保进程或文件不会启动。以下是AI将在2021年增强您的敲诈软件防御的几种方式。

1. 预测设备是否存在风险

敲诈软件移除很棒，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，AI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。

AI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。

2. 识别和阻止滥用合法文件和流程

人为操作的敲诈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。

3. 个性化和场景保护

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。

AI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。

4. 停止敲诈软件负载

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敲诈软件负载中获得很多价值。

如果设备已经遭到入侵，AI驱动的保护系统将自动使用攻击性模式来阻止敲诈软件有效载荷。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年提高您的敲诈软件防御能力?考虑使用AI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、停止敲诈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。成功的敲诈软件攻击可能会花费您的时间和数据。

结论

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

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