为Covid-19改革提供人工智能服务
确定年龄的细微技术:该套装包括该公司现有的实时聊天、语音到短信、虚拟助手、生物认证和防欺诈产品。西班牙电信(Telefonica)利用nuance技术开发了一种程序,该程序利用语音生物识别技术确定打电话者的年龄是否在65岁以上。一旦确认,系统会在呼叫队列中为呼叫者设定优先级,并让最佳的可用代理进行交谈。
对话式AI带来了新的话题:基于云的客户服务提供商Verint采用了与Covid-19相关的呼叫流程。此后,自2017年以来,一家制药公司使用Verint作为其内部IT服务台支持系统,使用电子表格中的数据介绍了25种有关自然语言支持的新主题。
流行的爆发危及了全球的工作系统。联络中心员工不能再去办公室参加电话会议。技术中心正在涌现出新的解决方案,利用对话式人工智能重新整理这个难题。许多公司利用这次机会,使用了对话式人工智能等先进技术,以弥补疫情期间客户的服务沟通。
大流行给公司的工作制度和工作方式带来了很大的变化。企业正在采用智能虚拟助理(IVA)、虚拟代理和其他注入人工智能的技术等新方法来取代客户服务和现场代理的工作流程。
在2020年初,不断增长的安全数据分析和操作要求已经是一个优先事项了。通过引入新的数据分析用例、流量模式、行为分析需求和盲点,COVID-19也变相增加了紧迫性。
一旦夏季结束,CISO们将启动2021年的规划进程。正如他们所做的那样,即使是规模较小的企业也需要为安全数据收集、处理和分析需求的巨大飞跃做好准备。
以下是围绕这一转变的一些想法:
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CISO应该考虑一个统一的数据管理服务--一个存储了所有安全数据的存储库,无论其来源、格式或类型如何。当他们从事这项工作时,他们应该与首席信息官一起讨论,看看他们是否可以将安全和IT运营数据聚合到一个公共存储桶中。
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在所有行业中,无论合规性的要求如何,安全数据的收集、处理和分析的下一次迭代都将在很大程度上依赖于基于云的资源。到2022年,大多数组织都将把所有的安全数据迁移到云端,或者依赖于混合架构,这些架构在基于云的基础设施中将占很大比重。
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大规模新的安全分析浪潮也将需要云资源。
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目前,安全分析和操作工具往往侧重于威胁的检测和响应。需要寻找针对网络风险管理的新一轮大数据分析创新——攻击面管理、第三方风险管理和漏洞管理等依赖于动态数据收集和分析的活动。考虑一下用于网络风险识别、优先级划分和消减的实时CISO仪表板 。这一领域的工具有来自像AttackIQ、Bugcrowd、CyCognito、Randori等的公司。FireEye收购Verodin之后,无疑也看到了安全分析/运营和网络风险管理的交集。
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安全分析需要巨大的和前所未有的规模。我们将看到安全托管服务提供商(AT&T、DeepWatch、Proficio等)的使用会急剧增加--即使是在比较大的企业。那些单独行动的人则可能需要来自ThetaPoint和其他公司专业服务的帮助。
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随着组织转向流式数据来进行实时分析,对安全数据管道专业知识的需求将会很高。由于很少会有安全组织雇用数据管理工程师,因此将需要有专业和托管服务提供商来弥补这一差距。
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我们将看到所有类型的安全运营和分析平台架构(SOAPA)的长足发展——市场(如CrowdStrike和PAN)、合作伙伴关系(Google/Tanium、许多Splunk合作伙伴关系等),以及大量的并购活动。
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随着安全数据向云端转移,像亚马逊、谷歌和微软这样的云服务提供商(CSP)将有着巨大的主场优势。这也是为什么这三家公司的Amazon Detective、Google Chronicle和Microsoft Azure Sentinel一起进入安全分析和运营池的原因了。为了竞争,其他供应商(如Devo、Exabeam、LogRhym、Securonix等)必须在易用性、分析、流程自动化等方面胜过本地CSP。
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联系我先前的观点,高级分析是一个新兴的战场。这也将使Palantir、SAS等数据分析专家加入这场游戏。这也是为什么MicroFocus(ArcSight)收购了Interset,而SumoLogic收购了JASK的原因所在。
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ELK stack等开源软件也将发挥作用,但大多数组织还都无法编写开源工具,以跟上安全分析/运营需求的规模和动态性质。所以基于云的商业解决方案将占据这个市场。
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我还不清楚XDR的角色,但在不久的将来,它仍将是一项支持性技术计划。
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这一趋势的一个有趣方面是安全操作UI/UX的抽象和集中化。这里的一些例子是IBM用于安全和Splunk任务控制的Cloud Pak。
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最后,有些人认为这些变化会是对Splunk领导地位的真正威胁,但我不这么认为。是的,Splunk必须灵活应对新的竞争对手和商业模式,但Splunk确实已经占领了这个市场,并在进行相应的投资和调整。

(编辑:江门站长网)
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