並行使用是什麼意思
一個普遍的誤解是，IT部門內的AIOps（IT運營的AI）只能使IT受益，但同時也可以幫助其他多個部門。從網路運營商到安全團隊，AIOps工具無所不包。網路運營商可以使用AIOps平臺識別網路效能問題，而安全團隊則需要主動應對網路安全。在當今時代，當整個世界都受到冠狀病毒大流行的控制時，網路攻擊在全球範圍內成倍增加，給企業造成了巨大損失。對於企業而言，儲存其關鍵資料，裝置，網際網路和基礎架構顯得尤為重要。
AIOps可以幫助網路安全部門為資料安全和威脅檢測獲得大量的速度，情報和可見性。AIOps工具可以幫助組織的安全團隊完成廣泛的主要任務，從觀察到參與到對威脅採取行動。但是，AIOps平臺如何快速識別和解決安全問題？
AIOps是什麼意思？
AIOps是指IT團隊在這裡使用人工智慧從應用程式環境管理資料和資訊的方式。AIOps平臺使用機器學習，大資料和其他高階分析技術，透過個人，主動和動態的洞察力直接和間接地促進IT運營。這些平臺支援並行使用多個數據源，實時和深度技術以及表示技術和資料收集方法。
AIOps如何幫助網路安全？
速度和裝置可見性
當我們談論安全性時，速度最重要。如果成功識別網路攻擊的源頭位置和發生時間，則可以在捕獲網路犯罪分子和防止網路攻擊方面獲得優勢。AIOps平臺使用收集的流網路遙測資料自動發現，分類和盤點裝置。此外，它們還可以覆蓋在雲或公司網路中進行通訊的所有無線，有線和IoT裝置。收集的深度包檢查（DPI）和其他遙測資料甚至可以用於繪製一段時間內的裝置通訊圖。如果裝置通訊變得異常並且行為超出了AI定義的閾值，則安全管理員將收到警報，以調查潛在的危害。
AIOps還可以使用裝置分類來檢查對您的業務至關重要的裝置是否正在連線到正確的虛擬LAN或無線服務集識別符號。網路分段是邊緣安全性的關鍵方面，非常需要AIOps工具來快速識別連線問題。
威脅情報
分析威脅情報是AIOps的一部分。對於威脅情報分析服務，將為安全控制系統生成威脅報告。大多數AIOps工具都與安全資訊和事件管理（SIEM）和安全流程，網路防火牆，自動化和響應整合在一起。這些外部安全工具與AIOps流量行為分析相結合，可以更好地監視各種威脅。
使用AIOps進行網路安全意味著對資料進行分析，以至可以採取糾正措施的步驟來準確檢測到威脅。
安全管理員AIOps
人工智慧中的自動化有很長的路要走，但是使用AIOps平臺出於安全目的非常需要人工參與。需要告知AIOps中的AI哪些服務，應用程式和其他資源對業務至關重要。在預設的自動發現之外對這些工具進行微調，可以對網路元件進行有效的分類以進行行為分析。
此外，檢測關鍵資料流可確保AIOps平臺充分了解哪些安全事件比其他事件更重要。儘管AIOps提供了有關威脅型別，其影響以及應採取的措施的詳細資訊，但安全管理員需要對警報做出響應，對其進行調查，並採取必要的補救措施。
甚至可以將AIOps設定為自動執行響應，但是管理員可能需要進行干預。萬一建議的補救措施失敗，管理員將不得不依靠其他手段進行根本原因分析並消除威脅。
請記住，儘管AIOps可以幫助實現一些IT安全任務的自動化，但在我們不必與合同或聘請合適水平的人員之前，還有很長的路要走。
其他部門的AIOps
儘管在少數情況下，保持安全團隊所能保護的敏感資料和安全資訊非常重要，但對於網路，應用程式和伺服器團隊以及部門負責人來說，知道持續存在的威脅將是有利的。該威脅可能會影響受到攻擊的服務或應用程式的效能，您不希望這些團隊浪費時間對已經有眾所周知的根本原因的效能問題進行故障排除。
最後
當您的組織使用AIOps來實現網路安全時，向所有團隊開放AIOps平臺將為促進有效的部門間溝通提供途徑。從安全性的角度來看，可以構建自定義的儀表板，以使非安全性團隊可以一眼瞭解當前的威脅。這些儀表板可以提供真正的通訊水平，而不會洩漏或損害敏感資訊。