图技术作为智能网络安全的驱动力
德勤&公司在对抗勒索软件、网络钓鱼和零日漏洞攻击方面日益依赖图分析、预测分析和 AI
慕尼黑，2021 年 5 月 12 日 – 随着数字化转型，数字威胁也必然随之增长。尽管68% 的领导者都认识到网络安全风险，但许多人仍然没有投资于合适的工具。根据联邦信息安全局 (BSI) 的数据，超过一半的企业将不到 10% 的 IT 支出用于网络安全。而建议的比例是 20%。
为了应对勒索软件、网络钓鱼攻击和数据黑客的浪潮，网络安全行业正越来越多地依赖于新技术，包括预测分析和人工智能。Neo4j® 发现图技术与网络安全和威胁情报解决方案结合使用的案例显著增加。客户包括德勤和 Uplevel Security。图数据库提供了必要的数据上下文，能够全面掌握企业 IT 中的攻击点以及开放、深层和暗网上面的网络威胁状况。
网络犯罪的快速发展已无法通过线性流程来应对。微软威胁情报工程师 John Lambert 在一篇博文中指出：“防御者以列表思考，攻击者以图谱思考。只要这种情况持续，攻击者将继续获胜。” 网络犯罪分子往往是新技术的先驱，并实施基于网络的攻击（如 DoS 和 DDoS）。他们在多个层面上运作，以掩盖踪迹，并将调查人员和威胁检测工具引向错误的方向。海量的告警和威胁情报数据给企业安全团队带来了额外挑战，在资源有限且攻击速度越来越快的情况下，没有自动化解决方案，问题变得难以解决。
图谱技术被认为是机器学习模型的先决条件。图谱算法分析相互关联的数据，并近乎实时地识别集群和异常。威胁检测系统能够以更精准的方式生成告警，同时将误报率降至最低。安全专家能够抢占先机，及时采取应对措施，并积极主动地降低数字化风险（修复和缓解）。“大多数安全控制仍然采取侦查式，即被动的方式。这使得安全团队在对抗攻击者时从一开始就处于劣势，”德勤加拿大 Omnia AI 的网络人工智能高级主管 Ashkan Rahimian 解释道。“因此，对于我们的网络人工智能解决方案和攻击路径建模 (APM)，我们使用了图谱分析和 Neo4j。这使我们能够及早评估网络风险，并以逼真的方式可视化攻击企业关键资产的路径。”
“在不断变化的数字化威胁环境中，与网络犯罪分子及其复杂的作案手法保持同步至关重要，”Neo4j 首席科学家 Jim Webber 在以网络安全为主题的Neo4j Connections 2021 演讲中指出。“数据关系是开发现代智能应用程序的基础。只有在图谱中，才能获得新的、富有洞察力的见解。无论是在掌控关键 IT 资产和安全漏洞、保护敏感数据还是在威胁演变成威胁之前识别网络风险方面，图谱都至关重要。”
了解更多关于图谱技术和网络安全的信息，请观看 Neo4j 在2020 年多伦多大型数据和人工智能大会上的演讲。您可以在 Neo4j 网站上找到Neo4j Connections 2021 的所有演讲，包括德勤、Palo Alto Networks 和 Uplevel Security 的演示文稿。
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Neo4j 是领先的图谱技术供应商。全球应用最广泛的图谱数据库帮助企业如德国糖尿病研究中心、美国宇航局、瑞银 和戴姆勒发现人、流程、地点和系统之间的联系，并做出数据驱动的预测。专注于数据关系使企业能够开发智能应用程序，并应对互联数据的挑战，从分析和人工智能到欺诈检测、实时推荐，再到知识图谱。如需了解更多信息，请访问Neo4j.com 和@Neo4j。
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