分析機器學習幫你找出資安弱點
機器學習幫你找出資安弱點
How Machine Learning Can Help Identify Cyber Vulnerabilities
讓員工擔負重責，無法解決問題。
員工無疑是你公司裡最重要的資產。但若你問資訊安全專家是否同意這個說法，他們大部分會說，人是你最大的負債。
長久以來，無論組織花了多少錢在網路安全上，還是有個靠技術無法解決的難題：人為因素。顧能公司（Gartner）估計，2017年全世界花在資訊安全上的費用約為864億美元，而在2018年會增加為930億美元，為的是提升整體網路安全和教育計畫，以防止人們的行為傷害到布局精良的安全計畫。但這還不夠，因為人為錯誤仍舊是最大的威脅。
根據IBM的網路安全智慧指數（Cyber Security Intelligence Index），高達95%的資安意外都與人為過失有關。這真是個驚人的數字，這多半是因為員工點擊了惡意連結、行動裝置或電腦遺失或被偷走，或者網路部門人員不經意的設定疏失。設定疏失所造成的災難最近發生過不少，光是今年，就有超過十億筆資料紀錄因為伺服器不當設定而外洩。組織可以想見，錯誤無可避免，網路罪犯正虎視眈眈，準備好好利用這些錯誤。
既然如此，企業組織該如何同時監控外來的可疑威脅，並且注意員工的行為，以確保網路安全？有句話說：「人類難免犯錯」，只要是人，總會犯錯。所以我們得找出方法加深對人
長久以來，無論組織花了多少錢在網路安全上，還是有個靠技術無法解決的難題：人為因素。顧能公司（Gartner）估計，2017年全世界花在資訊安全上的費用約為864億美元，而在2018年會增加為930億美元，為的是提升整體網路安全和教育計畫，以防止人們的行為傷害到布局精良的安全計畫。但這還不夠，因為人為錯誤仍舊是最大的威脅。
根據IBM的網路安全智慧指數（Cyber Security Intelligence Index），高達95%的資安意外都與人為過失有關。這真是個驚人的數字，這多半是因為員工點擊了惡意連結、行動裝置或電腦遺失或被偷走，或者網路部門人員不經意的設定疏失。設定疏失所造成的災難最近發生過不少，光是今年，就有超過十億筆資料紀錄因為伺服器不當設定而外洩。組織可以想見，錯誤無可避免，網路罪犯正虎視眈眈，準備好好利用這些錯誤。
既然如此，企業組織該如何同時監控外來的可疑威脅，並且注意員工的行為，以確保網路安全？有句話說：「人類難免犯錯」，只要是人，總會犯錯。所以我們得找出方法加深對人
