一个普遍的误解是，IT部门内的AIOps（IT运营的AI）只能使IT受益，但同时也可以帮助其他多个部门。从网络运营商到安全团队，AIOps工具无所不包。网络运营商可以使用AIOps平台识别网络性能问题，而安全团队则需要主动应对网络安全。在当今时代，当整个世界都受到冠状病毒大流行的控制时，网络攻击在全球范围内成倍增加，给企业造成了巨大损失。对于企业而言，保存其关键数据，设备，互联网和基础架构显得尤为重要。
AIOps可以帮助网络安全部门为数据安全和威胁检测获得大量的速度，情报和可见性。AIOps工具可以帮助组织的安全团队完成广泛的主要任务，从观察到参与到对威胁采取行动。但是，AIOps平台如何快速识别和解决安全问题？
AIOps是什么意思？
AIOps是指IT团队在这里使用人工智能从应用程序环境管理数据和信息的方式。AIOps平台使用机器学习，大数据和其他高级分析技术，通过个人，主动和动态的洞察力直接和间接地促进IT运营。这些平台支持并行使用多个数据源，实时和深度技术以及表示技术和数据收集方法。
AIOps如何帮助网络安全？
速度和设备可见性
当我们谈论安全性时，速度最重要。如果成功识别网络攻击的源头位置和发生时间，则可以在捕获网络犯罪分子和防止网络攻击方面获得优势。AIOps平台使用收集的流网络遥测数据自动发现，分类和盘点设备。此外，它们还可以覆盖在云或公司网络中进行通信的所有无线，有线和IoT设备。收集的深度包检查（DPI）和其他遥测数据甚至可以用于绘制一段时间内的设备通信图。如果设备通信变得异常并且行为超出了AI定义的阈值，则安全管理员将收到警报，以调查潜在的危害。
AIOps还可以使用设备分类来检查对您的业务至关重要的设备是否正在连接到正确的虚拟LAN或无线服务集标识符。网络分段是边缘安全性的关键方面，非常需要AIOps工具来快速识别连接问题。
威胁情报
分析威胁情报是AIOps的一部分。对于威胁情报分析服务，将为安全控制系统生成威胁报告。大多数AIOps工具都与安全信息和事件管理（SIEM）和安全流程，网络防火墙，自动化和响应集成在一起。这些外部安全工具与AIOps流量行为分析相结合，可以更好地监视各种威胁。
使用AIOps进行网络安全意味着对数据进行分析，以至可以采取纠正措施的步骤来准确检测到威胁。
安全管理员AIOps
人工智能中的自动化有很长的路要走，但是使用AIOps平台出于安全目的非常需要人工参与。需要告知AIOps中的AI哪些服务，应用程序和其他资源对业务至关重要。在默认的自动发现之外对这些工具进行微调，可以对网络组件进行有效的分类以进行行为分析。
此外，检测关键数据流可确保AIOps平台充分了解哪些安全事件比其他事件更重要。尽管AIOps提供了有关威胁类型，其影响以及应采取的措施的详细信息，但安全管理员需要对警报做出响应，对其进行调查，并采取必要的补救措施。
甚至可以将AIOps设置为自动执行响应，但是管理员可能需要进行干预。万一建议的补救措施失败，管理员将不得不依靠其他手段进行根本原因分析并消除威胁。
请记住，尽管AIOps可以帮助实现一些IT安全任务的自动化，但在我们不必与合同或聘请合适水平的人员之前，还有很长的路要走。
其他部门的AIOps
尽管在少数情况下，保持安全团队所能保护的敏感数据和安全信息非常重要，但对于网络，应用程序和服务器团队以及部门负责人来说，知道持续存在的威胁将是有利的。该威胁可能会影响受到攻击的服务或应用程序的性能，您不希望这些团队浪费时间对已经有众所周知的根本原因的性能问题进行故障排除。
最后
当您的组织使用AIOps来实现网络安全时，向所有团队开放AIOps平台将为促进有效的部门间沟通提供途径。从安全性的角度来看，可以构建自定义的仪表板，以使非安全性团队可以一眼了解当前的威胁。这些仪表板可以提供真正的通信水平，而不会泄漏或损害敏感信息。
