8 AI-cybersecuritybedrijven voor 2025

Lees meer over 8 AI-cybersecuritybedrijven in 2025. Ontdek belangrijke AI-gestuurde verdedigingsstrategieën, de mogelijkheden van toonaangevende leveranciers en praktische tips voor het selecteren van oplossingen voor cyberdreigingen van de volgende generatie.

De tactieken van cybercriminelen worden steeds geavanceerder, omdat ze machine learning en automatisering gebruiken om de beveiliging van bedrijven te doorbreken. Om deze aanvallers tegen te gaan, lanceren AI-cybersecuritybedrijven oplossingen om organisaties te verdedigen door kunstmatige intelligentie in te zetten bij het detecteren, analyseren en reageren op bedreigingen. Volgens recent onderzoek heeft 74% van de IT-beveiligingsprofessionals kritieke gevolgen ondervonden van door AI aangestuurde cyberaanvallen. Dit roept de vraag op hoe bedrijven zich tegen deze cyberrisico's kunnen beschermen.

In dit artikel definiëren we AI-cybersecurity en leggen we de voordelen en kernmogelijkheden van AI bij het voorkomen van bedreigingen uit. Ontdek waarom AI-cybersecuritybedrijven voor zoveel organisaties de aangewezen partner zijn voor geavanceerde detectie en geautomatiseerde incidentrespons. Ten slotte identificeren we acht leveranciers die de verdedigingsmechanismen in 2025 zullen transformeren, waarbij we beschrijven wat hen uniek maakt, op welke use cases ze zich richten en hoe ze kunnen helpen bij het bestrijden van AI-cybersecurityaanvallen.

Tot slot bespreken we waar u op moet letten bij oplossingen en sluiten we af met enkele praktische veelgestelde vragen om u te helpen bij het plannen van uw beveiligingsroadmap.

Wat is AI-cybersecurity?

AI-cybersecurity is de toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning om de digitale veiligheid te verbeteren. In plaats van traditionele detectie op basis van handtekeningen te gebruiken, scannen AI-systemen grote hoeveelheden gegevens om verdachte afwijkingen in gebruikersgedrag, netwerkverkeer en eindpuntlogboeken op te sporen. Deze oplossingen leren van patronen en gebeurtenissen om mogelijke inbraken of kwaadaardige activiteiten te voorspellen, zodat ze sneller kunnen reageren. Dit is vooral belangrijk bij geautomatiseerde bedreigingen van de volgende generatie, zoals AI-cybersecurityaanvallen, die zich sneller ontwikkelen dan menselijke analisten kunnen bijhouden.

In wezen is AI-gedreven cybersecurity een combinatie van eindpunt-telemetrie, gebruikersgedrag en netwerkstromen die worden samengevoegd en door machine learning-algoritmen worden gevoerd om basislijnen vast te stellen voor wat 'normale' activiteit. Het systeem geeft een signaal voor aanvullend onderzoek wanneer een actie afwijkt van deze basislijnen. Dit kan bijvoorbeeld vreemde inlogtijden, ongebruikelijke gegevenstoegang of onverwachte pieken in uitgaand verkeer zijn. In tegenstelling tot oudere beveiligingsmethoden, die zero-day- of stealth-aanvallen die niet overeenkomen met bekende handtekeningen meestal missen, zijn AI-oplossingen uitstekend in het detecteren van opkomende bedreigingen door middel van realtime patroonanalyse.

Behoefte aan AI-cybersecuritybedrijven

Met geautomatiseerde hacktools, deepfake social engineering en stealth-infiltratie hebben menselijke-gerichte beveiligingsoperaties moeite om bij te blijven. 60 procent van de IT-professionals maakt zich zorgen dat hun organisatie niet klaar is voor AI-bedreigingen en slechts ongeveer de helft van de beveiligingsprofessionals heeft vertrouwen in de verdedigingsmechanismen van hun organisatie. AI-cybersecuritybedrijven vullen deze leemte door platforms te bieden die enorme hoeveelheden gegevens verwerken, geavanceerde analyses toepassen en automatische insluiting bieden om digitale activa over de hele linie te beschermen.

Moderne cyberdreigingen zijn een belangrijke drijfveer voor op AI gebaseerde beveiliging, omdat ze worden gekenmerkt door hun enorme omvang en snelheid. Bedrijven krijgen nu niet honderden, maar duizenden dagelijkse waarschuwingen, waarvan er veel overlappen of verborgen zijn in loggegevens. AI kan deze logboeken in realtime met elkaar vergelijken om gecorreleerde gebeurtenissen te identificeren die kunnen wijzen op een geavanceerde persistente dreiging of misbruik door insiders. Op dezelfde manier vereist de opkomst van AI-cyberaanvallen, waaronder malware die zijn code wijzigt om detectie te omzeilen, adaptieve verdedigingsmechanismen die zich tijdens het gebruik aanpassen.

Bovendien hebben organisaties te maken met een tekort aan cyberbeveiligingstalent. AI neemt een deel van deze druk weg door eenvoudige of repetitieve taken, zoals het triëren van waarschuwingen met lage prioriteit, te automatiseren, waardoor menselijke analisten zich kunnen concentreren op strategische kwesties. Op AI gebaseerde audits en nalevingscontroles kunnen handmatige overhead besparen in sectoren die gebonden zijn aan wettelijke vereisten (zoals de financiële sector, de gezondheidszorg en de overheid). Het detecteert automatisch afwijkingen in gebruikerstoegang of gegevensoverdracht en levert bewijsmateriaal voor audits.

Aangezien gegevens zich in complexe, multi-cloud ecosystemen bevinden, bieden op AI gebaseerde cybersecuritybedrijven het geconsolideerde, intelligente toezicht dat nodig is om verblijftijden te verkorten, geavanceerde bedreigingen te stoppen en continu risicobeperking te handhaven.

AI-cybersecuritybedrijven in 2025

Hieronder bespreken we acht AI-cybersecuritybedrijven die machine learning gebruiken om cloudworkloads, eindpunten, netwerken en meer te beveiligen. Ze zijn actief op verschillende gebieden, van SIEM-gestuurde analyses tot uitgebreide detectie en respons.

Door de unieke verkoopargumenten, functies en succesverhalen te bekijken, kunt u bepalen welke oplossingen passen bij uw omgeving, dreigingsprofiel en nalevingsverplichtingen.

Singularity™ AI SIEM

SentinelOne's Singularity AI SIEM van SentinelOne is een AI-gestuurd platform van de volgende generatie dat is ontwikkeld om bedrijven sneller en effectiever dan ooit tevoren te beveiligen. Deze cloud-native oplossing is gebouwd op Singularity Data Lake, een robuust datameer dat traditionele SIEM-systemen opnieuw uitvindt door het gebruik van hyperautomatisering en geavanceerde AI. Het biedt realtime bescherming en zichtbaarheid voor de hele onderneming, waardoor organisaties hun beveiligingsactiviteiten kunnen verbeteren met één enkele, intuïtieve console.

Boek een gratis live demo.

Platform in een oogopslag

1. AI-aangedreven beveiliging: Singularity AI SIEM maakt gebruik van geavanceerde machine learning-algoritmen om patronen te analyseren, afwijkingen te detecteren en potentiële bedreigingen te identificeren voordat ze een probleem worden. In tegenstelling tot traditionele systemen past het zich aan aan veranderende aanvalstechnieken en is het ongeëvenaard in zijn precisie en efficiëntie. Door proactief te zijn, worden onopgemerkte bedreigingen geminimaliseerd en wordt de onderneming in zijn geheel beschermd. Het platform maakt gebruik van AI om het giswerk uit dreigingsdetectie te halen en organisaties te beveiligen.
2. Realtime inzichten: Het biedt direct, realtime inzicht in kritieke bedrijfsomgevingen, waaronder eindpunten, netwerken, identiteiten en cloudinfrastructuren. Dankzij de gebruiksvriendelijke dashboards kunnen teams op de hoogte blijven van beveiligingsincidenten terwijl deze zich voordoen en beschikken ze over bruikbare gegevens om snel beslissingen te nemen. Door een holistische visie te hanteren, worden blinde vlekken verminderd en wordt het situationeel bewustzijn verbeterd. Met realtime inzichten kunnen organisaties bedreigingen in realtime detecteren en beperken.
3. Schaalbare infrastructuur: Singularity AI SIEM is gebouwd voor ondernemingen die enorme datasets beheren, heeft een capaciteit van exabytes en presteert naadloos. Het is schema-vrij, cloud-native en ontworpen om de beperkingen van traditionele opslag te overwinnen en onbeperkt te schalen. Met groeiende datavolumes kunnen organisaties hiermee omgaan zonder in te boeten aan snelheid of efficiëntie. Deze infrastructuur is toekomstbestendig en verandert mee met evoluerende behoeften, zoals toekomstig databeheer en beveiliging.
4. Geïntegreerde dreigingsinformatie: Het platform centraliseert de gegevensinvoer uit eigen en externe bronnen en levert bruikbare informatie voor beveiligingsstrategieën. Gegevens worden gecorreleerd tussen meerdere omgevingen om context te bieden voor het detecteren van dreigingen en afwijkingen. De geïntegreerde informatie verbetert de nauwkeurigheid van dreigingsdetectie en maakt proactieve maatregelen mogelijk. Organisaties met een uniforme gegevensbron hebben een 360-gradenoverzicht van hun beveiligingsstatus en kunnen slimmere beslissingen nemen.

Functies:

1. Unified Console: één eenvoudige, intuïtieve interface om de beveiliging in uw hele onderneming te beheren.
2. Geautomatiseerde playbooks: vooraf gedefinieerde stapsgewijze workflows voor verschillende bedreigingsscenario's waarmee u sneller kunt reageren op incidenten.
3. AI-verbeterde detectie: patronen en afwijkingen worden geanalyseerd door geavanceerde algoritmen om bedreigingen proactief te beheren.
4. Realtime zichtbaarheid: Alle beveiligingsgebeurtenissen worden samengevoegd in uitgebreide dashboards voor een overzicht in één oogopslag.
5. Flexibele gegevensbewaring: Neem gegevens van elk type en uit elke bron op en sla ze op zonder dat indexering nodig is, zodat ze klaar zijn voor analyse.

SentinelOne lost kernproblemen op

1. Gegevenssilo's: Verzamelt gegevens uit alle bronnen en centraliseert deze voor eenvoudige analyse en dreigingsinformatie.
2. Vertraagde responstijden: Automatiseert workflows voor incidentrespons om dreigingen sneller te kunnen afwenden.
3. Veel valse positieven: Met AI-aangedreven analyses vermindert het ruis en verbetert het de detectienauwkeurigheid.
4. Beperkte middelen: Het stroomlijnt workflows om beveiligingsteams vrij te maken voor strategische initiatieven.
5. Verouderde SIEM-beperkingen: Het levert 100 keer snellere prestaties dan verouderde systemen zonder schema-afhankelijkheden.

Getuigenissen

“Het platform maakt gebruik van AI en machine learning voor realtime detectie van en reactie op bedreigingen. Geautomatiseerde reacties en gedragsanalyse die effectief zijn in het stoppen van zero-day-bedreigingen. Het is geschikt voor organisaties van verschillende grootte, van kleine tot grote ondernemingen.”– DATA-ANALYST (Diensten (niet-overheid))

Bekijk gedetailleerde gebruikersrecensies en feedback over SentinelOne op Gartner Peer Insights en PeerSpot.

Darktrace

Darktrace maakt gebruik van zelflerende algoritmen om bedreigingen binnen bedrijfsnetwerken op te sporen. Hun platform, dat ze het 'Enterprise Immune System' hebben genoemd, is gebaseerd op patroonmodellering van gebruikers en apparaten om afwijkingen te identificeren die kunnen duiden op misbruik door insiders of geavanceerde externe aanvallen. Darktrace maakt gebruik van onbegeleide machine learning om verdacht gedrag op te sporen, zelfs als er geen bekende handtekening is.

Kenmerken:

1. Antigena Response: Kwaadaardig verkeer wordt automatisch geneutraliseerd of gecompromitteerde apparaten worden geïsoleerd.
2. Zelflerende modellen: Vermindert het aantal valse positieven door zich aan te passen aan elke omgeving.
3. E-mailmodule: Breidt AI-detectie uit naar phishingpogingen en verdachte bijlagen.
4. Industrieel immuunsysteem: Gespecialiseerde versie voor operationele technologie (OT) en industriële controlesystemen (ICS).

Ontdek wat gebruikers te zeggen hebben over Darktrace op PeerSpot.

CrowdStrike Falcon

CrowdStrike Falcon is een beveiligingsoplossing die AI gebruikt voor het opsporen van bedreigingen en eindpuntbeveiliging. De ML-engine van Falcon correleert eindpuntgedragingen tussen gebeurtenissen en genereert informatie over bedreigingen. Het platform kan malware bestrijden, AI-cyberaanvallen detecteren en reacties automatiseren via herstel met één muisklik.

Functies:

1. Threat Graph: Het correleert verdachte eindpuntactiviteiten om verborgen aanvalscampagnes aan het licht te brengen.
2. Beheerde dreigingsdetectie: Professioneel toezicht 24/7 voor organisaties met beperkte middelen.
3. Fileless Malware Detection: Identificeert kwaadaardige scripts en geheugeninjecties.
4. CrowdStrike Store: Kwetsbaarheidsbeheer en uitbreidbare modules voor IT-hygiëne.

Lees authentieke beoordelingen en inzichten voor CrowdStrike Falcon op Peerspot.

Cortex XDR van Palo Alto Networks

Cortex XDR is een AI-gestuurde oplossing die netwerk-, endpoint- en cloudanalyses in één samenbrengt. Het correleert automatisch gegevens van firewalls, endpoints en logboeken om aanvallers te ontmaskeren. Cortex XDR biedt een analyse van de onderliggende oorzaken van complexe bedreigingen en laat zien hoe malware of laterale bewegingen zijn ontstaan. Het is ideaal voor bedrijven die behoefte hebben aan een geïntegreerde verdedigingsstrategie die zich uitstrekt van de perimeter tot de workloads in het datacenter.

Functies:

1. Gedragsanalyse: Het identificeert verdachte afwijkingen in procesuitvoeringen en netwerkstromen.
2. Padvisualisatie: Geeft de volgorde van aanvalsgebeurtenissen weer in grafieken voor snelle triage.
3. Proactieve dreigingsdetectie: Brengt verborgen patronen of zero-day-gedragingen aan het licht met behulp van machine learning.
4. Native Firewall Synergy: Diepere beleidsafdwinging geïntegreerd met Palo Alto's NGFW.

Krijg waardevolle gebruikersperspectieven op Cortex XDR van Palo Alto Networks via Peerspot.

Vectra AI

Vectra AI is een NDR (netwerkdetectie en -respons) bedrijf dat machine learning gebruikt om verkeer en ook gebruikersgedrag te analyseren. Het kan AI-cyberaanvallen identificeren waarbij DNS-manipulatie, command- en controlkanalen of laterale bewegingen betrokken zijn. Vectra beschikt ook over zijn "Cognito"-technologie, die sensoren in de cloud of on-premise netwerken koppelt aan een gecentraliseerd brein om waarschuwingen te correleren. Het produceert een geconsolideerd overzicht van opkomende bedreigingen in gedistribueerde omgevingen.

Functies:

1. Netwerkverkeeranalyse: Het inspecteert oost-westverkeer op verdachte pakketten of kwaadaardige sporen.
2. Cognito Brain: Het voegt signalen van meerdere sensoren samen in één hub voor dreigingsinformatie.
3. AI-gestuurde triage: Het geeft prioriteit aan kritieke waarschuwingen, waardoor het aantal valse positieven drastisch wordt verminderd.
4. Cloud/hybride ondersteuning: Het zorgt voor consistentie tussen Azure, AWS en on-premises segmenten.

Ontdek hoe Vectra AI door gebruikers wordt beoordeeld en gerecenseerd op Peerspot.

Exabeam Fusion

Met SIEM-mogelijkheden is Exabeam Fusion een oplossing voor gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse (UEBA). Het maakt gebruik van ML voor het detecteren van afwijkingen in gebruikerssessiegegevens, het bijhouden van aanmeldingen, het gebruik van bronnen en meer. Met dit product kunnen analisten gebeurtenissen correleren in 'Smart Timelines' om alarmmoeheid te verminderen en context te bieden rond verdachte gebruikersactiviteiten.

Functies:

1. Slimme tijdlijnen: Creëert automatisch verbanden tussen logs die op het eerste gezicht niets met elkaar te maken lijken te hebben, waardoor een narratieve aanvalsketen ontstaat.
2. Gedragsprofilering: Het leert normale gebruikersgewoonten en markeert afwijkingen zoals abnormale bestandstoegang of inlogtijd.
3. Incident Response Workflows: Het helpt SOC-analisten om het probleem snel op te lossen via standaardprocedures.
4. Cloudintegraties: Verzamelt gebeurtenissen uit Office 365, Salesforce, AWS en meer.

Ontdek uit eerste hand gebruikerservaringen met Exabeam Fusion op Peerspot.

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDR wordt aangedreven door AI-modellen die endpoint-, e-mail-, identiteits- en cloudbeveiliging samenbrengen. Defender XDR maakt deel uit van het Microsoft 365-ecosysteem en kan telemetrie verzamelen via Azure AD, Office 365 en Windows-endpoints. Het kan bedreigingen in meerdere services detecteren. Het kan ook compliance-audits uitvoeren voor ondernemingen die met het ecosysteem van Microsoft werken.

Functies:

1. Geïntegreerd ecosysteem: Naadloze gegevensuitwisseling tussen Windows-eindpunten, Azure AD en Office 365.
2. Bedreigingsanalyse: Detectie van phishing, ransomware en laterale bewegingen met behulp van ML.
3. Geautomatiseerde herstelmaatregelen: Snelle isolatie van gecompromitteerde mailboxen of eindpunten.
4. Threat & Vulnerability Management: Identificeert proactief softwarefouten voor het prioriteren van patches.

Bekijk echte feedback over Microsoft Defender XDR op Peerspot.

Fortinet FortiAI

FortiAI van Fortinet kan geavanceerde inbraken en kwaadaardige activiteiten detecteren. De oplossing analyseert verkeer, endpoint-gebeurtenissen en logboeken om dreigingsinformatie op te bouwen en kan reageren op nieuwe risico's. FortiAI kan worden geïntegreerd met andere Fortinet-producten, zoals FortiGate-firewalls of FortiSandbox, voor het indammen van dreigingen.

Functies:

1. ML-aangedreven dreigingsanalyse: detecteert patronen in webverkeer, eindpunten of gebruikersgedrag.
2. Inline-herstel: Coördineert reacties zoals het blokkeren van IP-adressen of het isoleren van gecompromitteerde zones.
3. Sandbox-integratie: Neemt verdachte bestanden op voor dynamische analyse, wat helpt bij het detecteren van zero-day malware.
4. Gebruikersgebaseerde controles: Activeert op beleid gebaseerde beperkingen voor werknemers en contractanten bij verdachte activiteiten.

Bekijk gedetailleerde meningen en beoordelingen van Fortinet FortiAI op Peerspot.

Factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een AI-cybersecuritybedrijf

Bij het kiezen van de juiste AI-cybersecuritypartner gaat het om meer dan alleen de functies. U moet beoordelen hoe goed een platform aansluit bij uw bestaande infrastructuur, uw risicotolerantie en uw strategische beveiligingsdoelen. Elk van deze factoren kan een groot verschil maken bij implementaties in de praktijk, van integratie-uitdagingen en schaalbaarheid tot de staat van dienst van de provider op het gebied van innovatie.

In de onderstaande paragrafen gaan we dieper in op zeven overwegingen die u kunnen helpen bij het koppelen van AI-cybersecuritybedrijven aan uw behoeften.

1. Reikwijdte van de dekking: Bepaal of de oplossing eindpunten, netwerken, clouddiensten of alle drie omvat. AI-cybersecuritybedrijven zijn uitstekend in netwerkdetectie, geavanceerde EDR of e-mailbeveiliging. Zorg ervoor dat u de dekkingsomvang afstemt op de grootste pijnpunten van uw omgeving, met zo min mogelijk blinde vlekken in de zichtbaarheid van bedreigingen.
2. Integratie met bestaande tools: U hebt naadloze gegevensuitwisseling met uw huidige ecosysteem nodig. De implementatie wordt versneld door leveranciers die API's en vooraf gebouwde connectoren leveren voor firewalls, identiteitsproviders of SIEM-tools. De ideale AI-gebaseerde cybersecuritybedrijven voegen meerdere datastromen samen tot bruikbare analyses voor een betere detectiesnelheid en nauwkeurigheid.
3. Prestaties en schaalbaarheid: Controleer of de oplossing in staat is om grote hoeveelheden data te schalen over wereldwijde of multi-cloudinfrastructuren. Als uw organisatie miljoenen logs per dag registreert, moet u een platform kiezen dat hoge snelheden aankan. Bedenk hoe de benodigde resources moeten worden geschaald om piekbelastingen of enorme pieken in verdachte activiteiten op te vangen.
4. Vals-positieve resultaten versus echte bedreigingen: Hoewel AI-detectie krachtig kan zijn, leiden slecht afgestelde modellen tot alarmmoeheid. Een goed platform werkt aan het snel verfijnen van basisgegevens om vals-positieve resultaten te verwijderen en echte AI-cyberbeveiligingsaanvallen te identificeren. Zoek naar oplossingen die nieuwe informatie integreren en eenvoudige herafstemming van ML-parameters mogelijk maken naarmate uw wereld verandert.
5. Automatisering van incidentrespons: De eerste stap is AI-gestuurde dreigingsdetectie. Geautomatiseerde playbooks helpen bij het isoleren van eindpunten, gecompromitteerde accounts uit te schakelen en kwaadaardige IP's te blokkeren. Toonaangevende AI-beveiligingsbedrijven bieden u de mogelijkheid om de agressiviteit van de automatisering aan te passen, maar niet ten koste van snelle beheersing of minimale operationele verstoring.
6. Bedreigingsinformatie en wereldwijde telemetrie: AI-modellen gedijen bij gegevensvariatie. Geavanceerde detectiealgoritmen worden gevoed door inzichten in de tactieken van tegenstanders, verzameld door leveranciers met wereldwijde sensornetwerken. Als u een grote organisatie bent of te maken heeft met hardnekkige bedreigingen, kan een leverancier met sterke dreigingsinformatie updates kan een enorm verschil maken in realtime verdediging.
7. Reputatie en roadmap van leveranciers: Bekijk de geschiedenis van elke leverancier op het gebied van AI-innovatie en beveiliging. Kijk hoe vaak ze nieuwe functies of modelupdates publiceren. Een transparante roadmap betekent dat u investeert in een platform dat zich blijft ontwikkelen en bescherming biedt tegen opkomende AI-gebaseerde bedreigingen, geavanceerde zero days of nieuwe en innovatieve infiltratiemethoden.

Conclusie

Tot slot hebben we besproken hoe AI-gebaseerde tools cyberbeveiliging hervormen door bedreigingen sneller te detecteren, reacties te automatiseren en meer inzichten te bieden dan traditionele benaderingen dat kunnen. Deze AI-cyberbeveiligingsbedrijven bieden verschillende manieren waarop bedrijven zich kunnen beschermen tegen opkomende aanvallen, van geavanceerde eindpuntdetectie tot het in realtime opsporen van afwijkingen. De keuze voor de beste oplossing hangt af van uw unieke risicoprofiel, uw bestaande infrastructuur en de mate waarin u wilt automatiseren. Ondernemingen kunnen hun verdediging versterken en de impact van AI-aanvallen op hun dagelijkse activiteiten verminderen met het juiste platform.

Als u een organisatie bent die bereid is te investeren in een sterke, op AI gebaseerde beveiligingsstrategie, is het verstandig om op zoek te gaan naar een partner die dezelfde doelstellingen heeft op het gebied van schaalbaarheid, compliance en integratiegemak. Met SentinelOne's Singularity AI SIEM krijgt u een geaggregeerd overzicht van netwerk-, endpoint- en cloudgebeurtenissen, waardoor u minder hoeft te reageren wanneer er aanvallen plaatsvinden. Ontdek hoe SentinelOne uw beveiliging naar een hoger niveau kan tillen en zie hoe de AI-aangedreven verdediging in de praktijk werkt.

"

FAQs

Wat zijn AI-cyberbeveiligingsoplossingen?

Machine learning AI-cybersecurityoplossingen gebruiken algoritmen om ongebruikelijke patronen, verdacht gebruikersgedrag of kwaadaardige code binnen netwerken en eindpunten te detecteren. Ze leren doorgaans van zeer grote datasets en verfijnen hun detectielogica in de loop van de tijd. Automatisering en realtime analyses kunnen deze platforms helpen zich aan te passen aan veranderende bedreigingen, waardoor handmatig zoeken naar bedreigingen overbodig wordt. Ze kunnen onbekende varianten van malware of geavanceerde persistente bedreigingen blokkeren voordat er schade kan worden aangericht.

Waarom hebben we AI-cybersecurity nodig?

AI-cyberbeveiligingsaanvallen nemen zowel in snelheid als in complexiteit toe, en menselijke analisten en traditionele, op handtekeningen gebaseerde tools kunnen dit simpelweg niet bijhouden. Zero-day exploits of heimelijke infiltraties worden door AI-methoden gedetecteerd door afwijkingen in het gedrag van gebruikers, netwerken en apparaten te analyseren. Bovendien automatiseren ze repetitief werk, zoals het triageren van valse positieven, waardoor beveiligingsteams zich kunnen concentreren op incidenten met grote impact.

Uiteindelijk is AI-aangedreven detectie en respons wat u nodig hebt om u effectief te verdedigen tegen tegenstanders die met machinesnelheid werken.

Hoe verbeteren AI-cybersecuritybedrijven de detectie van en reactie op bedreigingen?

AI-cybersecuritybedrijven gebruiken geavanceerde analyses om normale activiteiten te benchmarken en afwijkingen te signaleren die kunnen duiden op infiltratie of misbruik door insiders. Sommige oplossingen plaatsen gecompromitteerde eindpunten automatisch in quarantaine, trekken sessietokens in of blokkeren verdachte verbindingen. Ze brengen logboeken van eindpunten, cloudapps en netwerken samen om een volledig beeld te geven van aanvallen in meerdere fasen. Dit leidt tot een betere identificatie, een kortere verblijftijd van aanvallers en een beter gecoördineerde respons.

Welke sectoren profiteren het meest van AI-gestuurde cybersecurityoplossingen?

AI-cybersecuritybedrijven leveren, mits efficiënt ingezet, het grootste rendement op in de financiële sector, de gezondheidszorg, de overheid en de e-commerce. Dit zijn sectoren die met gevoelige gegevens werken en voortdurend worden blootgesteld aan bedreigingen die vaak misbruik maken van complexe workflows. Sluipende aanvallen, zoals het overnemen van accounts, het manipuleren van medische apparatuur, enz., worden door AI-oplossingen opgespoord, waardoor financiële transacties, patiëntendossiers en kritieke infrastructuren worden beschermd.

Maar elke organisatie met een aanzienlijke digitale voetafdruk kan baat hebben bij AI-gestuurde beveiligingsmaatregelen.

Naar welke functies moet ik zoeken in een AI-cyberbeveiligingsplatform?

Zoek naar algemene dekking voor eindpunten, netwerken en de cloud. Het gaat om realtime detectie van afwijkingen, minimale valse positieven en geautomatiseerde herstelmaatregelen. Het integreert met feeds met informatie over bedreigingen en beschikt over robuuste analyses voor proactieve dreigingsdetectie. Zorg er ten slotte voor dat de leverancier compliance-modules biedt, zoals rapportage- of databeheertools die nuttig zijn in gereguleerde omgevingen.

Hoe vullen AI-cybersecuritytools traditionele beveiligingsmaatregelen aan?

Firewalls en antivirusprogramma's zijn nog steeds verouderde tools, maar ze bieden statische detectie. AI-beveiligingsbedrijven introduceren daarentegen een dynamische laag, die leert van nieuwe gegevens en zich aanpast aan de nieuwe infiltratiemethoden. De synergie betekent ook dat kwaadaardig verkeer of verdachte code die aan op handtekeningen gebaseerde detectie ontsnapt, nog steeds kan worden gesignaleerd door op gedrag gebaseerde analyses. Deze meerlaagse aanpak vult de hiaten in de dekking op en verbetert de coördinatie van de respons op incidenten.

Waarom is AI cruciaal voor het aanpakken van moderne cyberbeveiligingsuitdagingen?

AI wordt door bedreigers gebruikt om kwetsbaarheden op te sporen, payloads te verbergen of social engineering-berichten te creëren die geloofwaardig overkomen. Daarom hebben verdedigers even flexibele methoden nodig die op machinesnelheid werken. Met behulp van AI worden miljoenen gebeurtenissen snel geanalyseerd en worden afwijkingen of verborgen sporen van aanvallers opgespoord.

Door automatisering van workflows vermindert het de vermoeidheid van analisten en verbetert het de detectienauwkeurigheid, terwijl het gelijke tred houdt met geavanceerde, adaptieve tegenstanders in een cyberlandschap waar veel op het spel staat.