我的上一个博客强调安全审核和渗透测试。该系列的最终博客讨论了金融服务中的安全数据聚合和人工智能（AI）实施。
如果发生违规行为，从所有关键安全性，网络和端点设备中收集日志数据是进行法医调查的关键，以确定公司的防御措施是如何违反公司的，以及哪些数据被损害。每种类型的设备（防火墙，路由器，LDAP，WEB，数据库和应用程序服务器）的日志文件内容将有所不同，并且每种都可能会符合确定所使用的攻击向量的线索。应当指出的是，来自不同供应商的类似设备将具有不同的格式，并且可能会根据其配置记录不同的信息，这会使分析复杂化。
日志数据是实时创建的，因此公司应将可用技术部署到中央服务器中，可以在其中连续监控可疑活动。专门构建的安全应用程序以消耗所有各种格式生产的日志数据，可以寻找尝试入侵的指示。如果确定了此类活动，则可以向安全人员生成警报以采取适当的缓解措施。
即使使用这些自动日志分析工具，鉴于未能尝试的攻击及其不断增长的复杂性和复杂性，网络安全专业人员也承受着不懈的压力。再加上行业范围内的训练人员短缺，网络安全专业人员越来越疲劳，这增加了需要注意的问题的可能性或缺失的问题。所需的长时间加剧的情况正在造成严重的健康问题用于网络安全人员。
为了增加公司的网络安全人员，可以部署基于AI和机器学习（ML）快速发展的产品，以协助分析和识别新攻击媒介。随着这些特定应用的AI和ML工具的成熟，它们将在公司的整体网络防御策略中发挥越来越重要的作用。
近年来，网络攻击的性质发生了变化。不再发动攻击来简单地提高黑客的街头信誉。现在，一切都与金钱有关。没有组织是安全的；甚至医院和市政当局也受到勒索软件袭击的打击，在那里他们的数据资源被劫为人质，直到将大量资金转移到网络犯罪分子上为止。金融服务公司特别是黑客的首选目标，因为这是“这就是钱的位置”。
尽管全面的网络安全体系结构，过程和程序可以减轻多种漏洞，但公司必须在追求新技术，技术和培训方面保持积极进取，以挫败不断变化的网络威胁景观。
要了解有关数据汇总和人工智能的更多信息，以及其他安全措施，金融服务公司可以实施以减轻网络攻击的风险，您可以填写以下表格或单击这里。
