由 dawei 网络的数字化与人工智能给众多产业带来了革命性发展,但也同时在网络安全方面遇到的问题变得越来越严重。人工智能进攻性风险和网络威胁领域的发展正在重新定义企业安全，从而给企业带来了更高的挑战。如何守护网络安全，成为企业深化数字化转型进程中的重要一环。
在大数据得到广泛应用的时代，利用数据分析技术是快速提升网络安全防护能力的一种有效途径。作为全球图数据平台的领导者，Neo4j图数据平台可以轻松对复杂关系进行建模、存储和处理，并识别隐藏在传统表格数据集中的模式和洞察。Neo4j图数据平台优异的可扩展性、全面的图算法和强大的图分析能力在识别网络安全隐患、尤其是提升网上监察网络攻击事件的速度及提供实时检测在线客服的响应等方面进一步凸显优势。
列表与图
网络安全团队依赖来源广泛的数据。大型企业平均部署75种安全工具，所有工具都会持续生成警报和日志。此外，许多其他应用程序和服务也会生成相关的日志文件。大型企业每天产生大约10到1000亿个事件。通过传统的数据库分析几乎无法管理如此庞大的数据量。Neo4j图数据平台将数据之间的关系作为优先级，使用图数据库可直观显示，对于高度互连、数据量庞大、数据种类繁多以及需要对复杂查询作出快速响应的分析非常有效。
通过采用基于图的安全方法，组织可以映射其复杂且相互关联的基础架构，并随着时间的推移对其进行丰富。Neo4j技术的强大之处在于它捕获了不同的实体以及它们之间的关联和依赖关系。由此创建了一个可用于测试和运行不同场景的数字孪生。
主动网络防御
许多网络攻击的本质是从一个小点开始蔓延开来。控制感染——关闭受感染的设备并切断它们——堪称是一场与时间的赛跑。有了所有基础架构的清晰模型，就可以更轻松地识别最重要的资产并更好地瞄准安全投资。
安全图还包含任务依赖关系，显示目标、任务和信息如何全部依赖于其他网络资产。入侵警报可以与已知的漏洞路径相关联，从而提出行动方案。攻击后取证变得更容易，揭示可能需要更深入调查的易受攻击的路径。
网络安全永远是一场猫捉老鼠的游戏，防御和攻击方法的复杂性都在不断升级。也许永远无法保证绝对的安全性，要实现迅速采取措施限制攻击，采用读数据技术等安全措施来检测违规行为变得更加重要。随着网络的发展，越来越多的网络应用程序开始运行在互联网上，这些应用程序通常需要访问用户的计算机，并且在网络上进行交互。