<div dir="ltr"><a href="http://www.itpro.co.uk/endpoint-security/30837/four-strategies-organisations-are-using-to-combat-cyber-attacks" target="_blank">http://www.itpro.co.uk/<wbr>endpoint-security/30837/four-<wbr>strategies-organisations-are-<wbr>using-to-combat-cyber-attacks</a><br><br>As cyber threats continue to grow in frequency and severity, traditional approaches to security have become less effective. Newer technologies such as layered and endpoint security are coming forward as important ways to shore up defences and prevent headline-grabbing data leaks and ransomware attacks.<br><br>But what are organisations doing to combat the growing number and complexity of attacks? Here are four key strategies that are leading the battle for cyber threat detection and prevention.<br><br>AI and machine learning<br><br>Everyone is talking about AI and machine learning, and it can be hard to establish the practical applications around the buzz. Despite this, both AI and machine learning are emerging as a leading technology in security, with the potential to practically transform the landscape in the next few years.<br><br>Endpoint security technologies are beginning to use machine learning to ensure that applications are running securely by monitoring deviations from ‘known good’ code activity.<br><br>Vendors are also incorporating artificial intelligence and machine learning into their security products to identify patterns of behaviour that are normal, as opposed to threatening.<br><br>Technical integration<br><br>Some of the competing technologies in the market are consolidating, which will ultimately lead to more breadth and depth of protection from single products, and therefore more effective security suites.<br><br>Prevention-focused tools such as anti-malware and application integrity protection are beginning to pull in detection-focused capabilities such as endpoint visibility and control, user behaviour monitoring and analytics.<br><br>Technical integration from consolidation can only be beneficial to organisations looking to make their security tools easier to manage and more effective in detecting and preventing attacks.<br><br>Merging existing and new technologies<br><br>They may be increasingly seen as outdated, but anti-malware, patch management and secure configuration management are still widely adopted due to legislation such as the Data Protection Act (and its incoming replacement, GDPR) as well as industry regulations. Security buyers complain that these technologies are ineffective against advanced attacks, but are required nonetheless.<br><br>Merging old technologies with modern technologies such as machine learning and artificial intelligence provides the benefits of security automation and the prevention of new, unknown threats. Certainly when it comes to cyber security, there’s no such thing as too much protection.<br><br>Flexible endpoint solutions<br><br>User and application behaviour monitoring have usually been performed in isolation by separate technologies, but the two are beginning to integrate in ways that are offering businesses more advanced insight into future solutions.<br><br>With these integrations, and the continuous use of intelligent automation via AI, future security suites will be able to automatically identify malicious user and application behaviour and contain it without the involvement of skilled security analysts.</div>