ในแง่ของการขาดแคลนบุคลากรด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของรัฐบาลกลาง การหันไปใช้เครื่องจักรและระบบอัตโนมัติเพื่อช่วยรักษาความปลอดภัยให้กับระบบและเครือข่ายของรัฐบาลกลางไม่ใช่คำแนะนำอีกต่อไป มันเป็นสิ่งจำเป็นการขาดแคลนนี้อาจเกิดจากหลายปัจจัย หนึ่งในนั้นคือกำลังคนจำนวนมากถูกใช้ไปกับงานทั่วไปที่มนุษย์ไม่จำเป็นต้องทำ สิ่งนี้นำไปสู่ระดับการหมุนเวียนที่สูงขึ้นในบทบาทระดับรองลงมา ได้แก่ ผู้ปฏิบัติงานและ
นักวิจัยศูนย์ปฏิบัติการความปลอดภัยระดับหนึ่ง (SOC)
โชคดีที่บทบาทรองเหล่านี้เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดและสมเหตุสมผลที่สุดในการทำให้การทำงานเป็นอัตโนมัติด้วยการทำงานเป็นทีมระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร รายงาน Pathfinder ล่าสุดที่จัดทำโดย McAfee ผ่าน 451 Research สำรวจหัวข้อนี้และอธิบายว่าการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรทำให้เกิดความปลอดภัยปลายทางที่ยั่งยืนในองค์กรทั้งหมด รวมถึงรัฐบาลได้อย่างไร ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยงานธรรมดาๆ ได้มากขึ้น ในขณะที่ทิ้งความคิดของมนุษย์ระดับสูงไว้สำหรับการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้น เปลี่ยนวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านไซเบอร์ทำงานให้ดีขึ้น
นั่นเป็นข้อแม้ที่สำคัญ เพราะเครื่องจักรจะดีพอ ๆ กับที่มนุษย์สร้างและใช้งานเท่านั้น เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของรัฐบาลกลางไม่ควรกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของงานด้วยปัญญาประดิษฐ์ ความจริงแล้วค่อนข้างตรงกันข้าม พวกเขาควรจะตื่นเต้น เพราะงานของพวกเขาควรจะน่าสนใจและท้าทายมากขึ้นเมื่อระบบอัตโนมัติเข้ามาแทนที่งานระดับล่าง สถานะที่เหมาะสมของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของรัฐบาลกลางไม่ได้เป็นเพียงระบบอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ หรือการเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น เป็นการทำงานเป็นทีมระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
CX Exchange ของ Federal News Network: เข้าร่วมกับเราในช่วงบ่ายสองวันที่ 26 และ 27 เมษายน ซึ่งเราจะสำรวจเทคโนโลยี นโยบาย และกระบวนการที่สนับสนุนความพยายามของหน่วยงานในการให้บริการสาธารณะ ธุรกิจ และเจ้าหน้าที่ของรัฐอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แม้ว่าพระราชบัญญัติการอนุญาตการป้องกันประเทศปี 2017
กำหนดให้ใช้สัญญาราคาต่ำสุดที่ยอมรับได้ทางเทคนิค (LPTA) อย่างจำกัด แต่รัฐบาลยังคงใช้ประโยชน์จากสัญญาเหล่านี้อย่างหนักเพื่อความพยายามด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ นับจากนี้ไป พวกเขาจะต้องใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติสำหรับกิจกรรมราคาต่ำและทักษะต่ำ โดยสงวนสติปัญญาของมนุษย์ไว้สำหรับความพยายามในลำดับที่สูงขึ้น
แนวคิดนี้ไม่ได้เป็นแบบอย่าง เครื่องจักรช่วยให้เราชนะสงครามโลกครั้งที่สองผ่านการวิเคราะห์การเข้ารหัสและการถอดรหัส ในทำนองเดียวกัน เครื่องจักรสามารถช่วยให้เราปกป้องระบบของเราจากศัตรูสมัยใหม่ได้ พันธมิตรยังคงต้องการ Alan Turing และทีมของเขา พวกเขายังต้องการโจเซฟ โรชฟอร์ทและนักวิเคราะห์การเข้ารหัสของเขา ลองนึกภาพสภาพของโลกหากรัฐบาลยังคงทำงานเกี่ยวกับรหัสและรหัสของศัตรูด้วยตนเองโดยไม่ต้องใช้เครื่องจักร การรบในมหาสมุทรแอตแลนติกและการรบที่มิดเวย์น่าจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก เช่นเดียวกับนักวิเคราะห์การเข้ารหัสในสงครามโลกครั้งที่สอง เราต้องคิดต่างออกไปเกี่ยวกับความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ในปัจจุบัน
ขณะนี้ผู้โจมตีมุ่งไปที่จุดสิ้นสุดที่มีช่องโหว่เป็นจุดที่มัลแวร์เข้ามา เนื่องจากจุดสิ้นสุดไม่ได้จำกัดอยู่แต่ในศูนย์ข้อมูล โดยมีการรักษาความปลอดภัยหลายชั้นภายใต้การจับตามองของทีมรักษาความปลอดภัย ด้วยการใช้คลาวด์สาธารณะและไฮบริดคลาวด์ที่เพิ่มขึ้น เครือข่ายจึงมีความหลากหลายและซับซ้อนยิ่งขึ้น ไม่ต้องพูดถึงการแพร่กระจายจำนวนมากของเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ควบคุม Internet of Things (IoT) มนุษย์ไม่สามารถตามทันวันนี้ แม้แต่คนที่เก่งที่สุด พรุ่งนี้จะท้าทายยิ่งขึ้น นี่คือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงจะเป็นกุญแจสำคัญ
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการระบุการโจมตีใหม่ๆ และส่งข้อมูลนั้นไปยังแพลตฟอร์มการรักษาความปลอดภัยปลายทาง เครื่องจักรมีความยอดเยี่ยมในการทำงานซ้ำๆ เช่น การคำนวณข้อมูลในวงกว้าง การบดย่อยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการอนุมานเชิงสถิติจากข้อมูลนั้น ทั้งหมดนี้ทำได้อย่างรวดเร็ว ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง ทีมรักษาความปลอดภัยอาจมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นว่าใครคือผู้โจมตี (การระบุแหล่งที่มาพื้นฐาน) วิธีที่พวกเขาใช้ และวิธีเหล่านั้นประสบความสำเร็จเพียงใด อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเครื่องจักรขาดความสามารถในการใส่ข้อมูลลงในบริบทเหมือนที่มนุษย์ทำได้ หรือเข้าใจนัยของเหตุการณ์ บริบทมีความสำคัญอย่างยิ่งในการปฏิบัติการทางไซเบอร์ และไม่ใช่สิ่งที่เหมาะสมกับเครื่องจักร
credit : สล็อตเว็บแท้ / 20รับ100 / เว็บสล็อตออนไลน์
