Ako môže AI a strojové učenie odhaliť a zabrániť škodlivým útokom

S pokrokom technológie sa mení aj spôsob, akým sa ju zločinci snažia zneužiť. Dnes sú škodlivé útoky hlavným dôvodom na obavy jednotlivcov aj organizácií. Ransomvér, phishing a úniky údajov sú len niekoľkými príkladmi mnohých foriem, ktoré môžu mať tieto útoky.

Obrany postavené na novších technológiách, ako je strojové učenie a umelá inteligencia, vás môžu chrániť pred týmito hrozbami. Ako presne tieto systémy zisťujú a zabraňujú škodlivým útokom?

Úloha AI a ML v kybernetickej bezpečnosti

Umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML) sú dva podobné, ale rozdielne výkonné nástroje ktoré možno použiť na identifikáciu potenciálnych nebezpečenstiev skôr, ako môžu spôsobiť škodu. Pomocou algoritmov dokáže technológia umelej inteligencie odhaliť vzory v údajoch, ktoré môžu naznačovať podozrivé správanie alebo škodlivú aktivitu. Potom môže označiť potenciálne hrozby a upozorniť bezpečnostné tímy, aby mohli konať.

Rovnako ako mnoho iných domén, detekcia malvéru je ďalšou oblasťou, kde sa strojové učenie ukazuje ako užitočné. Strojové učenie dokáže odhaliť nové varianty malvéru a pomôcť bezpečnostným tímom rýchlo reagovať vytvorením knižnice vzoriek. Z tohto dôvodu môžu byť škodlivé útoky zmarené skôr, ako spôsobia akúkoľvek škodu.

Je tiež možné použiť AI a ML na ochranu sietí tým, že budete mať prehľad o správaní používateľov. Tieto systémy sú schopné monitorovať akcie používateľov na rôznych platformách a zariadeniach s cieľom odhaliť neobvyklé alebo škodlivé správanie. To môže pomôcť pri odhaľovaní a prevencii škodlivých útokov zo strany bezpečnostných tímov skôr, ako majú šancu spôsobiť akúkoľvek škodu.

Ako dokážu AI a ML odhaliť hrozby a predchádzať im

Existuje mnoho spôsobov, ako možno AI a ML použiť na zachytenie a prevenciu škodlivých hrozieb.

• Zvýšenie presnosti pri zisťovaní škodlivých hrozieb: Pomocou algoritmov, ktoré dokážu identifikovať vzory v údajoch, ktoré môžu naznačovať podozrivé správanie, môžu AI a ML pomôcť pri zlepšovaní presnosti systémov detekcie škodlivého softvéru.
• Sledovanie aktivity používateľov: Umelá inteligencia a strojové učenie sú schopné monitorovať správanie používateľov na mnohých platformách a identifikovať akékoľvek podozrivé alebo škodlivé správanie. Týmto spôsobom môžu byť bezpečnostné tímy upozornené pred výskytom akéhokoľvek škodlivého útoku.
• Aktualizácia ochrany pred škodlivým softvérom na základe podpisov: Umelá inteligencia a strojové učenie môžu pomôcť v procese aktualizácie systémov detekcie malvéru založených na signatúrach tým, že využívajú algoritmy na identifikáciu nových kmeňov súčasného malvéru. To umožňuje zastaviť škodlivé akcie skôr, ako spôsobia škodu.
• Identifikácia podozrivého obsahu: AI a ML môžu tiež pomôcť pri identifikácii podozrivého obsahu, ako sú phishingové odkazy alebo škodlivé adresy URL, vďaka čomu nemusíte manuálne skontrolujte, či je odkaz bezpečný. Skenovaním webu na takýto obsah môžu bezpečnostné tímy prijať preventívne opatrenia skôr, ako sa niekto stane obeťou útoku.
• Detekujte zero-day hrozby: Nebezpečné zero-day hrozby možno nájsť aj pomocou AI a ML. Algoritmy môžu byť trénované tak, aby identifikovali malé trendy v údajoch, ktoré by mohli naznačovať útok nultého dňa skôr, ako k nemu dôjde, a to tak, že sa im poskytnú zámerne zlé údaje.

Výhody používania AI a ML pre kybernetickú bezpečnosť

Používanie AI a ML na detekciu a prevenciu škodlivých hrozieb ponúka množstvo výhod.

Po prvé, môže pomôcť bezpečnostným tímom reagovať oveľa rýchlejšie na akékoľvek potenciálne nebezpečenstvo. Keďže tieto systémy neustále skenujú siete a sledujú správanie používateľov, môžu v reálnom čase upozorniť tím na akúkoľvek podozrivú aktivitu, čo mu umožňuje rýchlo reagovať. To zvyšuje šance na zabránenie útoku skôr, ako môže dôjsť k poškodeniu.

Po druhé, AI a ML môžu poskytnúť efektívnejší spôsob reakcie na hrozby tým, že umožnia bezpečnostným tímom sústrediť sa na najdôležitejšie úlohy. Pomocou algoritmov, ktoré automatizujú všedné alebo opakujúce sa úlohy, ako je skenovanie škodlivého softvéru alebo Pri identifikácii škodlivých adries URL môžu bezpečnostné tímy zamerať svoje úsilie na iné oblasti, ktoré vyžadujú viac pozornosť.

Odstránením manuálnych úloh z ich pracovných tokov môžu tieto systémy umožniť tímom, aby boli efektívnejšie pri zisťovaní a zastavovaní škodlivých útokov skôr, ako majú šancu napáchať škody. To môže v konečnom dôsledku viesť k menšiemu počtu prípadov porušenia ochrany údajov alebo iných kybernetických útokov.

Po tretie, AI a ML môžu pomôcť znížiť náklady spojené s bezpečnosťou. Automatizáciou opakujúcich sa úloh takéto systémy znižujú potrebu manuálnej práce, čo vedie k úspore nákladov v priebehu času. Navyše včasnou detekciou hrozieb môžu pomôcť znížiť škody spôsobené škodlivými útokmi a zabrániť drahým únikom údajov.

Napokon, AI a ML môžu bezpečnostným tímom pomôcť predchádzať budúcim hrozbám. Učením sa z minulých incidentov môžu tieto systémy identifikovať vzory v údajoch, ktoré môžu naznačovať potenciálny útok skôr, ako k nemu dôjde. Týmto spôsobom môžu bezpečnostné tímy prijať preventívne opatrenia a odvrátiť akúkoľvek škodlivú akciu skôr, než bude mať možnosť spôsobiť akúkoľvek škodu.

Obmedzenia a výzvy používania AI a ML

Zatiaľ čo AI a ML majú veľa výhod pre kybernetickú bezpečnosť, existujú určité obmedzenia a výzvy, ktoré s nimi súvisia.

• Systémy AI a ML vyžadujú správne školenie veľkého množstva údajov. Bez dostatočného množstva údajových bodov nemusia byť tieto systémy schopné presne odhaliť škodlivé hrozby. Okrem toho je ťažké nájsť označené súbory údajov, ktoré možno použiť na školenie, pretože manuálne označovanie údajov je časovo a pracovne náročný proces.
• Systémy umelej inteligencie a strojového učenia sa zvyčajne považujú za čierne skrinky alebo nepriehľadné systémy, čo znamená, že môže byť ťažké vysvetliť, prečo urobili určité závery. To môže sťažiť bezpečnostným pracovníkom dôveru v zistenia, čím sa zvyšuje pravdepodobnosť zmeškanej alebo falošne nahlásenej zákernej aktivity.
• Tieto systémy musia byť neustále monitorované a aktualizované, aby zostali efektívne. Keď sa objavia nové typy malvéru alebo sa prispôsobia existujúce, tieto systémy sa musia vedieť primerane prispôsobiť, aby zostali efektívne. Vyžaduje si to zdroje a čas od bezpečnostných tímov, čo môže byť pre niektoré organizácie náročné.
• Budovanie systému AI alebo ML od základov môže byť drahé. Hardvérové ​​a softvérové ​​prostriedky na správne fungovanie týchto systémov môžu byť dosť nákladné v závislosti od veľkosti podniku. Z tohto dôvodu môže byť ich implementácia pre niektoré podniky náročná.

Použite AI a ML na zvýšenie svojej online bezpečnosti

Umelá inteligencia a strojové učenie sú sľubnými nástrojmi na zmarenie kyberzločincov. Investovanie do AI a ML pre kybernetickú bezpečnosť je investícia, ktorá sa oplatí urobiť, pretože môže viesť k zvýšenej ochrane pred škodlivými aktivitami.

Pravdepodobnosť narušenia údajov a iných kybernetických útokov môžete znížiť tým, že sa obrátite na AI a ML. Implementáciou týchto systémov môžete tiež zlepšiť účinnosť a efektívnosť opatrení kybernetickej bezpečnosti vašej spoločnosti za predpokladu, že máte dostatočné zdroje a personál. Existujú však obmedzenia a ťažkosti, ktoré je potrebné zvážiť, pretože tieto technológie v súčasnosti nie sú úplne dokázané, že úplne nahradia ľudí.