Ako môže prediktívna analytika bojovať proti počítačovej kriminalite

Obrana proti počítačovej kriminalite je náročná úloha. Kyberzločinci stále objavujú nové metódy útokov, takže profesionáli v oblasti bezpečnosti sa musia neustále prispôsobovať a byť ostražití. Prediktívna analytika to môže výrazne uľahčiť.

Prediktívna analytika v oblasti kybernetickej bezpečnosti by mohla pomôcť spoločnostiam s obmedzeným bezpečnostným personálom zostať v bezpečí pred sofistikovanými útokmi. Tu je bližší pohľad na to, ako to funguje a ako by to mohlo pomôcť brániť sa pred kyberzločincami.

Čo je prediktívne modelovanie?

Po prvé, čo je prediktívne modelovanie? Ide o podmnožinu analýzy údajov, ktorá využíva štatistiky na určenie toho, čo sa môže stať v budúcnosti. Analytici berú minulé a súčasné údaje, aby urobili a model toho, ako by veci mohli ísť v budúcnosti prispôsobovať podľa nových údajov.

V mnohých prípadoch ľudia spúšťajú niekoľko modelov naraz a kombinujú výsledky, aby našli najpravdepodobnejší výsledok. Ak ste použili aplikáciu počasia, tento druh prediktívneho modelovania ste zažili na vlastnej koži. Tento proces má však potenciál ďaleko za predpovedaním, či bude pršať.

Prediktívna analytika sa stala štandardnou praxou v odvetviach ako bankovníctvo a marketing. Ako sa počítačová kriminalita rozrastala, jej potenciál začali využívať aj bezpečnostní odborníci.

Určenie zraniteľnosti

Prvým spôsobom, ako môže prediktívna analytika zlepšiť kybernetickú bezpečnosť, je pomôcť organizáciám pochopiť ich riziká. Počítačová kriminalita je hrozbou pre každé podnikanie, ale rôzne spoločnosti budú čeliť rôznym typom útokov. Dobrá bezpečnosť začína vedomím, ktoré z týchto útokov sú najhrozivejšie.

Prediktívne analytické modely môžu porovnávať bezpečnostné opatrenia podniku a trendy v oblasti počítačovej kriminality medzi podobnými spoločnosťami. Potom môžu ukázať, ako ich môžu kyberzločinci napadnúť a kde sú diery v ich obrane.

Ľudskí analytici by mohli vykonávať podobnú prácu, ale umelá inteligencia (AI) je v týchto zložitých výpočtoch často oveľa lepšia. Niektoré systémy, ako napríklad QuadMetrics – vysvetlené tu University of Michigan— preukázali až 90-percentnú presnosť a falošne pozitívne výsledky pod 10 percent, čo zdôrazňuje ich účinnosť.

Identifikácia používateľov podľa ich správania

Prediktívna analytika v kybernetickej bezpečnosti tiež poskytuje inovatívny spôsob identifikácie používateľov. Je pomerne ľahké ukradnúť heslo, ale je nepravdepodobné, že hacker použije počítač rovnakým spôsobom ako autorizovaný používateľ. Každý má odlišné návyky používania, ktoré sa AI môže naučiť a pomôcť jej odhaliť potenciálne porušenia.

Analytické programy, ako je bezpečnostný softvér proti počítačovej kriminalite, od spoločností ako Kaseware, môže kontrolovať údaje s cieľom identifikovať podvodné vzory a upozorniť používateľa, keď používatelia tieto vzory porušia. Tento prístup funguje rovnako ako monitorovanie podvodov. Tak, ako vám banka po nezvyčajnom nákupe môže deaktivovať kreditnú kartu, môžu tieto systémy po atypickom správaní obmedziť účet.

Keď sa účet správa inak, ako predpovedala AI, odborníci na bezpečnosť ľudí sa naň môžu pozrieť bližšie. Ak je to útočník, môžu ho zastaviť, a ak je to len obyčajný používateľ, môžu mu vrátiť svoje povolenia.

Predpovedanie útokov skôr, ako k nim dôjde

Keď sa tieto prediktívne analytické modely zlepšia, môžu byť ešte užitočnejšie. Mohli by predvídať kybernetické útoky skôr, ako k nim dôjde, čím umožnia bezpečnostným pracovníkom pripraviť sa na prichádzajúci útok.

Niektoré siete už začali používať základné verzie tohto druhu softvéru. Modely strojového učenia predpovedajú útoky identifikáciou škodlivej činnosti v iných sieťach. Potom zistia, či sú podobné útoky pravdepodobné v ich vlastnej sieti. Kyberzločinci to môžu obísť pomocou návnadových útokov, ale efektívnejšia môže byť kombinácia s inými metódami.

Iné systémy analyzujú schopnosť, motív a príležitosť konkrétnych kyberzločincov zaútočiť. Iní vyhľadávajú adresy IP spojené s podozrivou aktivitou. Kombinácia týchto faktorov môže pomôcť modelom robiť presnejšie predpovede a chytiť kyberzločincov skôr, ako môžu spôsobiť škodu.

Doladenie kybernetického poistenia

Nie všetky prípady použitia prediktívnej analýzy v kybernetickej bezpečnosti sa točia okolo zastavenia útočníkov. Keďže počítačová kriminalita sa neustále vyvíja, žiadny systém nedokáže zastaviť všetky možné útoky. Prediktívne modely môžu stále pomôcť zlepšením kybernetického poistenia spoločností pre prípad, že dôjde k porušeniu.

Porušenie údajov je drahé, v priemere stojí 4,24 milióna dolárov a tieto náklady neustále rastú. Odvetvie kybernetického poistenia vzrástlo v reakcii na to, čo firmám pomáha vyrovnať sa s čímkoľvek výdavky, ktoré môžu nastať počas porušenia. Prediktívna analytika môže pomôcť zistiť, akú úroveň pokrytia môže spoločnosť potrebovať predpovedaním pravdepodobnosti rôznych útokov.

Všetky typy poistenia merajú riziko, aby určili sadzby strany a typ krytia, ktoré potrebujú. Kybernetické poistenie nie je iné, ale pochopenie rôznych relevantných rizikových faktorov môže byť komplikované, takže je najlepšie nechať to na AI. Prediktívne modely dokážu spoľahlivo predpovedať silné a slabé stránky podniku a získať tak najlepšie poistenie pre obe strany.

Prediktívna analýza má obrovský potenciál v oblasti kybernetickej bezpečnosti

Prediktívna analytika v kybernetickej bezpečnosti je nový koncept, ale jej potenciál je pôsobivý. Tieto modely AI môžu vyplniť medzery, v ktorých ľudské schopnosti zaostávajú, a pomôcť tak firmám zostať čo najbezpečnejšie. Aj keď žiadny prediktívny model nie je dokonalý, môžu poskytnúť podstatné vylepšenia oproti tradičným riešeniam.

Ako sa technológia zlepšuje, ľudia nájdu ešte viac možností využitia pre prediktívnu analýzu v oblasti kybernetickej bezpečnosti. Kyberzločinci sa prispôsobia a tieto programy AI sa budú tiež vyvíjať, aby im vyhoveli. Počítačovú kriminalitu síce neodstránia, ale mohli by nakloniť váhu v prospech nevinných strán.

6 typov kyberzločincov a ako fungujú

Kyberzločinci fungujú niekoľkými rôznymi spôsobmi; tu sú tie najbežnejšie.

Prečítajte si ďalej

O autorovi