基于AI，机器学习和开源社区的复杂智能攻击正在增加

随着网络犯罪技术继续加剧网络威胁，基于AI，机器学习和开源社区的复杂智能攻击正在增加。

随着数百万个新应用程序的出现，云迁移的增加以及连接设备的增加，攻击的范围也扩大了，这使得组织难以对可能产生大量潜在入口点的日益增长的威胁做出适当的响应。

网络安全行业面临着“技术鸿沟”，对组织构成最大的风险。没有足够的熟练安全专家来适当地分类，调查和响应不断增长的潜在威胁和实际威胁，这使得网络犯罪分子很容易超越传统的安全流程和工具来发起攻击。

全球安全公司Fortinet Korea（首席执行官Won-Kyun Cho）宣布推出fortiAI，这是一种本地设备，可基于自学习的深度神经网络（DNN）技术来加速网络威胁的补救并自动执行安全分析。 。

FortiAI的“虚拟安全分析师”是由Fortinet附属的安全研究机构FortiGuard Labs开发的，该机构将网络安全AI直接应用于客户的本地网络，从而将智能威胁降至次秒级。它支持以秒的速度进行检测。

Fortinet宣布推出自学习AI智能设备Fort

FortiAI利用称为深度深层神经网络（DNN）的深度学习技术来模仿人脑中的神经元，并使用对网络威胁的科学分析来匹配该技术的组织特征。做出复杂的决定。随着“ FortiAI”的AI不断完善，FortiAI的虚拟安全分析技术更有效地防御了变得智能化的网络威胁。

它提供了适合具有Air Gapped网络的组织的本地AI。是重点。使用自学习AI模型，没有用于“学习”和“成熟度”的Internet连接的组织以及封闭环境或具有严格安全策略的组织可以有效地应对威胁。

它使用了多种AI技术，例如最小二乘法优化和贝叶斯概率度量。

通过网络犯罪分子在扩展的数字攻击表面上的复杂攻击，基于AI的“ Fortinet Security Fabric”技术为客户提供了最佳的即时，自动威胁预防，检测和响应功能。

Fortinet首席营销官兼产品管理高级副总裁John Maddison表示：“ FortiAI可以部署在本地环境中，以通过FortiGuard Labs的AI技术和积累的知识来检测网络威胁。它是一个打包的解决方案。“ FortiGuard Lab的高级网络直接从其内部基础架构环境通过自学习AI进行识别，分类和调查，并以亚秒（第二级）的速度进行研究。 “我们可以使用威胁检测技术。”