Kā paredzamā analīze var apkarot kibernoziegumus

Aizsardzība pret kibernoziegumiem ir sarežģīts uzdevums. Kibernoziedznieki vienmēr atklāj jaunas uzbrukuma metodes, tāpēc drošības speciālistiem ir nepārtraukti jāpielāgojas un jāsaglabā modrība. Prognozējošā analītika to var padarīt daudz vienkāršāku.

Prognozējošā kiberdrošības analītika varētu palīdzēt uzņēmumiem ar ierobežotiem drošības darbiniekiem izvairīties no sarežģītiem uzbrukumiem. Tālāk ir sniegts tuvāks ieskats, kā tas darbojas un kā tas varētu palīdzēt aizsargāties pret kibernoziedzniekiem.

Kas ir paredzamā modelēšana?

Pirmkārt, kas ir paredzamā modelēšana? Tā ir datu analīzes apakškopa, kas izmanto statistiku, lai palīdzētu noteikt, kas varētu notikt nākotnē. Analītiķi izmanto pagātnes un pašreizējos datus, lai a modelis, kā lietas varētu notikt nākotnē to pielāgojot, kad parādās jauni dati.

Daudzos gadījumos cilvēki izmanto vairākus modeļus vienlaikus un apvieno rezultātus, lai atrastu visticamāko rezultātu. Ja esat izmantojis laikapstākļu lietotni, jūs esat pieredzējis šāda veida prognozējošo modelēšanu. Tomēr procesa potenciāls ir daudz plašāks, nekā prognozēt, vai līs.

Prognozējošā analītika ir kļuvusi par standarta praksi tādās nozarēs kā banku darbība un mārketings. Pieaugot kibernoziedzībai, arī drošības speciālisti ir sākuši izmantot tā potenciālu.

Neaizsargātības noteikšana

Pirmais veids, kā paredzamā analītika var uzlabot kiberdrošību, ir palīdzēt organizācijām izprast savus riskus. Kibernoziegumi apdraud jebkuru biznesu, taču dažādi uzņēmumi piedzīvos dažāda veida uzbrukumus. Laba drošība sākas ar zināt, kuri no šiem uzbrukumiem ir visdraudīgākie.

Prognozējošās analītikas modeļi var salīdzināt uzņēmuma drošības pasākumus un kibernoziedzības tendences starp līdzīgiem uzņēmumiem. Pēc tam viņi var parādīt, kā kibernoziedznieki viņiem var uzbrukt un kur ir viņu aizsardzības caurumi.

Cilvēka analītiķi varētu veikt līdzīgu darbu, taču mākslīgais intelekts (AI) bieži vien ir daudz labāks šajos sarežģītajos aprēķinos. Dažas sistēmas, piemēram, QuadMetrics, šeit paskaidroja Mičiganas Universitāte— ir uzrādījuši līdz pat 90 procentiem precizitāti un kļūdaini pozitīvus rādītājus zem 10 procentiem, uzsverot to efektivitāti.

Lietotāju identificēšana pēc viņu uzvedības

Prognozējošā analītika kiberdrošībā nodrošina arī novatorisku veidu lietotāju identificēšanai. Ir diezgan viegli nozagt paroli, taču maz ticams, ka hakeris izmantos datoru tāpat kā autorizēts lietotājs. Ikvienam ir atšķirīgi lietošanas paradumi, kurus AI var apgūt, palīdzot atklāt iespējamos pārkāpumus.

Analīzes programmas, piemēram, kibernoziegumu drošības programmatūra, ko piedāvā tādi uzņēmumi kā Kaseware, var pārskatīt datus, lai identificētu krāpnieciskus modeļus, paceļot sarkanu karodziņu, kad lietotāji pārkāpj šos modeļus. Šī pieeja darbojas tāpat kā krāpšanas uzraudzība. Tāpat kā banka var deaktivizēt jūsu kredītkarti pēc neparasta pirkuma, šīs sistēmas var ierobežot kontu pēc netipiskas darbības.

Ja konta darbība atšķiras no AI prognozētā, cilvēkdrošības speciālisti var to aplūkot rūpīgāk. Ja tas ir uzbrucējs, viņi var to apturēt, un, ja tas ir tikai parasts lietotājs, viņi var atdot viņam savas atļaujas.

Uzbrukumu prognozēšana, pirms tie notiek

Uzlabojoties šiem prognozēšanas analītikas modeļiem, tie varētu kļūt vēl noderīgāki. Viņi varētu paredzēt kiberuzbrukumus, pirms tie notiek, ļaujot drošības darbiniekiem sagatavoties ienākošajam uzbrukumam.

Daži tīkli jau ir sākuši izmantot šāda veida programmatūras pamata versijas. Mašīnmācīšanās modeļi paredz uzbrukumus identificējot ļaunprātīgu darbību citos tīklos. Pēc tam viņi nosaka, vai līdzīgi uzbrukumi ir iespējami viņu pašu tīklā. Kibernoziedznieki var to apiet, izmantojot mānekļus, taču to apvienošana ar citām metodēm varētu būt efektīvāka.

Citas sistēmas analizē konkrētu kibernoziedznieku spējas, motīvus un iespēju uzbrukt. Citi meklē IP adreses, kas saistītas ar aizdomīgām darbībām. Šo faktoru apvienošana var palīdzēt modeļiem veikt precīzākas prognozes, notverot kibernoziedzniekus, pirms tie var nodarīt kaitējumu.

Precīza kiberapdrošināšana

Ne visi paredzamās analītikas izmantošanas gadījumi kiberdrošībā ir saistīti ar uzbrucēju apturēšanu. Tā kā kibernoziedzība vienmēr attīstās, neviena sistēma nevar apturēt visus iespējamos uzbrukumus. Prognozējošie modeļi joprojām var palīdzēt, uzlabojot uzņēmumu kiberapdrošināšanu gadījumos, kad notiek pārkāpums.

Datu pārkāpumi ir dārgi, vidēji maksājot 4,24 miljonus USD, un šīs izmaksas turpina pieaugt. Atbildot uz to, kiberapdrošināšanas nozare ir augusi, palīdzot uzņēmumiem kompensēt jebkuru izdevumi, kas varētu rasties pārkāpuma laikā. Prognozējošā analītika var palīdzēt noskaidrot, kāds seguma līmenis uzņēmumam varētu būt nepieciešams, prognozējot dažādu uzbrukumu iespējamību.

Visu veidu apdrošināšana mēra risku, lai noteiktu puses likmes un nepieciešamo seguma veidu. Kiberapdrošināšana neatšķiras, taču dažādu būtisko riska faktoru izpratne var būt sarežģīta, tāpēc vislabāk to atstāt AI ziņā. Prognozējošie modeļi var droši paredzēt uzņēmuma stiprās un vājās puses, iegūstot labāko apdrošināšanas darījumu abām pusēm.

Prognozējošajai analīzei ir milzīgs potenciāls kiberdrošībā

Prognozējošā analītika kiberdrošībā ir jauns jēdziens, taču tās potenciāls ir iespaidīgs. Šie AI modeļi var aizpildīt nepilnības, kurās trūkst cilvēka spēju, palīdzot uzņēmumiem saglabāt pēc iespējas lielāku drošību. Lai gan neviens prognozēšanas modelis nav ideāls, tie var nodrošināt būtiskus uzlabojumus salīdzinājumā ar tradicionālajiem risinājumiem.

Tehnoloģijai pilnveidojoties, cilvēki kiberdrošības jomā atradīs vēl vairāk pielietojumu paredzamajai analītikai. Kibernoziedznieki pielāgosies, un šīs AI programmas tāpat attīstīsies, lai apmierinātu tos. Tie var neizskaust kibernoziegumus, taču tie var novirzīt mērogu par labu nevainīgām pusēm.

6 kibernoziedznieku veidi un kā viņi darbojas

Kibernoziedznieki darbojas vairākos dažādos veidos; šeit ir visizplatītākie.

Lasiet Tālāk

Par autoru