當企業最初開始使用移動設備時，工作場所文化發生了動態變化，爲員工提供了更大的靈活性，並提供了完成工作的新方法。雖然這種轉變使大多數業務運營更加高效，但它也提出了管理和保護端點及其數據以符合公司政策和監管標準的挑戰。本週，我們將討論爲什麼將AI納入您的UEM(統一終端管理)戰略可能是不可避免的。
端點安全性一直是全球IT團隊關注的主要問題。通常，組織採取被動的方法，這使他們落後於網絡犯罪分子幾步。這是機器學習（ML）和人工智能（AI）發揮作用的地方。使用ML和AI，組織不僅可以領先於***，還可以成功抵禦***。
ML和AI解決方案的區別在於它們識別模式和學習自己準確預測***並提供建議的能力，而不是依賴於一組固定的預編程策略。這有助於消除錯誤警報，從而使威脅情報和端點檢測和響應（EDR）團隊能夠以最佳方式執行。
這裏有五點關於在終端管理策略中注入ML和AI具有參考意義的建議，以幫助您的組織找到建立安全戰略的前進方向。
1.端點保護中AI的優勢
除了AI通過識別全新威脅和無文件***向量提供了巨大優勢之外，它還具有價格實惠且易於訪問的特點。今天的AI只消耗少量的CPU空間，這使得它成爲開始使用AI集成的UEM解決方案的好時機。
2.人工智能和端點安全的未來
正如我們所說，數字化轉型正在抓住大多數行業，徹底改變IT環境。最重要的是，報告顯示平均每39秒就有一次網絡***，相當於每天2,244次***。
有一個事實你不得不相信，***遠遠領先於大多數組織。他們已經在***媒介中實現了AI和ML功能，可以識別並解決任何障礙。專家預測來年的人工智能網絡釣魚***數量將大幅增加，大多數組織尚未做好準備。
3.是時候將AI融入你的端點安全策略了
今天的企業需要將重點從惡意軟件轉移到數據保護。 AI可以處理惡意軟件和潛在***的檢測，從而使專家能夠處理保護數據的工作。全球各組織面臨的另一個問題是缺乏合格的安全專家，雖然支持AI的解決方案無法取代安全專家，但他們可以協助團隊進行威脅識別和EDR，以幫助減輕人員不足的影響。
4．安全保護中的人工智能也帶來了許多問題
ML仍然相對較新，這意味着很少有ML專家可以幫助解決出現的問題，而且現有的專家通常不熟悉網絡安全。同時，安全專家缺乏使用分析實時數據的算法的經驗。這個差距肯定需要不斷彌合，以實現一個萬無一失的安全層。出於這個原因，組織可能會停止在其UEM戰略中採用AI。
5.人工智能：所有規模企業的基本安全層
檢測大量風險指標對於安全團隊而言是一個繁瑣的過程，並可能導致團隊在虛假警報中忽略潛在的***。使用AI，團隊可以輕鬆收集相關的隔離信息，並專注於做出更快的決策。 AI減少人爲錯誤，同時瀏覽大量威脅，並在增強安全性的同時預測未來的風險模式。
AI不僅可以幫助減少誤報和人爲錯誤，而且可以幫助單個安全專家有效地精確管理一千名員工的終端。因此，AI可以在人類打開單個記錄所花費的時間內比較大量潛在結果。 AI無法取代人類，但它可以作爲一種非常有用的工具，有可能重塑端點安全戰略。
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