Smartlockr Blog: E-mail- en databeveiliging

Hoe machine learning het verschil maakt met je concurrentie

Geschreven door Smartlockr | 19-10-22 11:39

Door je cyberbeveiliging op te schroeven met de voordelen van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) weet je zeker dat jouw organisatie goed beschermd is én blijft tegen datalekken en tegen phishing. Sterker nog, met machine learning loop je 35% minder kans op datalek door een menselijke fout. En dat is hard nodig, want een datalek is niet alleen een enorme deuk in je reputatie, met een gemiddeld prijskaartje van 4,2 miljoen euro is het ook nog eens een hele dure kostenpost. En als management ben je de eerste waar naar gekeken wordt als het mis gaat.

Gelukkig kun je een hoop ellende voorkomen met software die draait op basis van machine learning. Maar wat haal je eigenlijk in huis als je een systeem gaat gebruiken dat werkt met machine learning? Wat voor gevolgen heeft dat voor jouw organisatie? Over dat laatste kunnen we kort zijn; machine learning heeft alleen maar voordelen.

De voordelen van machine learning voor elke organisatie

  • Bespaar de kosten van een datalek (gemiddeld 4,7 miljoen!)
  • Voorkom reputatieschade die gepaard gaat met een datalek
  • Voorkom phishing en datalekken met de beste techniek
  • Voorkom datalekken door de menselijke fout eruit te halen
  • Gebruik cyberveiligheid als USP voor jouw klanten
  • Verhoog productiviteit dankzij een groot gebruiksgemak
  • Altijd up to date
  • Maakt het verschil met de concurrentie die gebruikt maakt van verouderde technieken

 

Machine learning bestaat al 60 jaar

Machine learning is niet nieuw, het bestaat zelfs al sinds de jaren ‘60. En dikke kans dat je er al dagelijks gebruik van maakt. Apple’s FaceID, reverse image search in Google, de slimme functies van je smartphonecamera en ook het automatisch taggen van afbeeldingen op Facebook zijn allemaal voorbeelden waarin machine learning gebruikt wordt. Je komt het dus al vaker tegen dan je denkt.


Machine learning ontstond al in de jaren '60 en wordt de laatste jaren door Smartlockr ingezet om data nog beter te beveiligen.

De bovenstaande systemen die machine learning gebruiken verschillen natuurlijk sterk van elkaar, maar de gedachte erachter is wel hetzelfde: Leer computers om te leren van ervaringen en ze kunnen beter, sneller en preciezer werken dan de mens. Dat is natuurlijk wel heel erg kort door de bocht, we vertellen je in deze blog meer over hoe machine learning werkt.

 

Wat is de toegevoegde waarde van machine learning?

Slimme software die zichzelf continue nóg slimmer maakt is de beste manier om je organisatie en alle gebruikers te beschermen tegen datalekken of phishing. Met genoeg input kan een systeem op basis van machine learning zelfs de nieuwste phishing-technieken herkennen nog vóórdat mensen zich er bewust van zijn. Zo ben je altijd optimaal beschermd, wat phishers ook bedenken. Een veilig idee!


E-mailbeveiliging op basis van machine learning is altijd alert, zelfs op de allernieuwste phishing-methodes.

Want phishing, daar trapt machine learning niet in. Dat in tegenstelling tot de mens. Want de menselijke factor is met afstand de grootste oorzaak van datalekken. En dat zal waarschijnlijk niet veranderen als je je gebruikers niet de juiste bescherming geeft. Een systeem op basis van machine learning maakt daar het verschil voor iedere organisatie.

Een ander groot voordeel is dat je niet meer afhankelijk lijsten met signaalwoorden of verdachte websites die continu geüpdatet moeten worden. Machine learning is zelfs 35% beter in het herkennen van data die beveiligd moet worden dan traditionele technieken. En je bent ook niet afhankelijk van updates. Machine learning werkt 24 uur per dag, 7 dagen per week voor je. Dat is voor iedereen in een organisatie dé beste manier om datalekken te voorkomen.

 

 

Maak het verschil, cyberveiligheid als jouw USP

Door een systeem te gebruiken met machine learning maak je het verschil met de concurrentie. Want een datalek kan niet alleen een kostbare fout zijn, het levert ook de nodige reputatieschade op. Misschien is het zelfs de reden voor die ene grote klant om te kiezen voor een andere partij. En dat alleen maar omdat een individu in jouw organisatie net op de verkeerde link heeft geklikt of per ongeluk gevoelige bestanden heeft gemaild naar de verkeerde persoon. Want het maakt niet uit wie de fout maakt, de directeur of de stagiair, een datalek is een datalek.

Laat machine learning voor je werken en pluk vandaag nog de vruchten van de beste techniek om datalekken te voorkomen. Maak van je medewerkers de sterkste kracht tegen datalekken en maak van cyberveiligheid een USP voor je klanten. 


Wil jij ook de ellende van een datalek voorkomen? Dat kan, download de whitepaper en deel hem met de personen in je organisatie die bij cybersecurity betrokken zijn.