О чём рассказывается в презентации:
Презентация посвящена внедрению методов искусственного интеллекта в системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS), подчеркивая важность перехода от статических правил к адаптивной защите. Обсуждаются современные угрозы, которые требуют проактивного реагирования, а также влияние машинного обучения на поведенческий анализ и выявление аномалий. Участники узнают о рисках и перспективах развития ИИ в кибербезопасности, что актуально в условиях роста скорости атак.
Оглавление
Применения методов ИИ для систем обнаружения и предотвращения вторжений (IDS\IPS)
Эволюция угроз требует перехода от статических правил к ИИ-адаптации
Среднее время выхода за периметр сократилось до 29 минут
ИИ создает новые векторы атак через компрометацию моделей
Машинное обучение обеспечивает переход к поведенческому анализу
Методы обучения ИИ для систем обнаружения вторжений
Генеративно-состязательные сети (GAN) усиливают возможности IDS
Сравнение эффективности традиционных и ИИ-систем защиты
Ключевые метрики для оценки эффективности ИИ-моделей
Технологические барьеры внедрения ИИ в IDS/IPS
Перспективы развития: федеративное обучение и edge AI
Риски безопасности при внедрении ИИ-решений
Комплексная стратегия ИИ-защиты требует баланса между скоростью и точностью
ИИ — будущее киберзащиты, требующее баланса
Спасибо за внимание!
