Kā AI un mašīnmācīšanās var atklāt un novērst ļaunprātīgus uzbrukumus

Tehnoloģijai attīstoties, mainās arī veids, kā noziedznieki cenšas to izmantot. Mūsdienās ļaunprātīgi uzbrukumi ir galvenais iemesls bažām gan personām, gan organizācijām. Izpirkuma programmatūra, pikšķerēšana un datu pārkāpumi ir tikai daži piemēri daudzajiem šo uzbrukumu veidiem.

Aizsardzības līdzekļi, kuru pamatā ir jaunākas tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācība un mākslīgais intelekts, var palīdzēt aizsargāt jūs no šiem draudiem. Kā tieši šīs sistēmas atklāj un novērš ļaunprātīgus uzbrukumus?

AI un ML loma kiberdrošībā

Mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācība (ML) ir divi līdzīgi, bet atšķirīgi spēcīgi instrumenti ko var izmantot, lai identificētu iespējamās briesmas, pirms tās var nodarīt kaitējumu. Izmantojot algoritmus, mākslīgā intelekta tehnoloģija var atklāt datos modeļus, kas var liecināt par aizdomīgu uzvedību vai ļaunprātīgu darbību. Pēc tam tas var atzīmēt iespējamos draudus un brīdināt drošības komandas, lai tās varētu rīkoties.

Tāpat kā daudzi citi domēni, ļaunprātīgas programmatūras noteikšana ir vēl viena joma, kurā mašīnmācība ir noderīga. Mašīnmācība var atklāt jaunus ļaunprātīgas programmatūras variantus un palīdzēt drošības komandām ātri reaģēt, izveidojot paraugu bibliotēku. Tādēļ kaitīgos uzbrukumus var novērst, pirms tie rada nekādus bojājumus.

Ir iespējams arī izmantot AI un ML, lai aizsargātu tīklus, sekojot līdzi lietotāju uzvedībai. Šīs sistēmas spēj pārraudzīt lietotāju darbības vairākās platformās un ierīcēs, lai pamanītu neparastu vai ļaunprātīgu rīcību. Tas var palīdzēt atklāt un novērst drošības komandu ļaunprātīgus uzbrukumus, pirms tām ir iespēja nodarīt kaitējumu.

Kā AI un ML var atklāt un novērst draudus

Ir daudz veidu, kā AI un ML var izmantot, lai uztvertu un novērstu ļaunprātīgus draudus.

• Ļaunprātīgu draudu noteikšanas precizitātes palielināšana: izmantojot algoritmus, kas var identificēt datu modeļus, kas var liecināt par aizdomīgu rīcību, AI un ML var palīdzēt uzlabot ļaunprātīgas programmatūras noteikšanas sistēmu precizitāti.
• Lietotāju aktivitāšu uzraudzība: Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās spēj uzraudzīt lietotāju uzvedību daudzās platformās, lai identificētu aizdomīgu vai ļaunprātīgu rīcību. Tādā veidā drošības komandas var informēt pirms jebkāda kaitīga uzbrukuma.
• Uz parakstiem balstītas ļaunprātīgas programmatūras aizsardzības atjaunināšana: mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās var palīdzēt atjaunināt uz parakstiem balstītas ļaunprātīgas programmatūras noteikšanas sistēmas, izmantojot algoritmus, lai identificētu jaunus pašreizējās ļaunprātīgās programmatūras celmus. Tas ļauj apturēt kaitīgas darbības, pirms tās rada kaitējumu.
• Aizdomīga satura identificēšana: AI un ML var arī palīdzēt identificēt aizdomīgu saturu, piemēram, pikšķerēšanas saites vai ļaunprātīgus URL, tādējādi pasargājot jūs no manuāli pārbaudiet, vai saite ir droša. Skenējot tīmeklī šādu saturu, drošības komandas var veikt preventīvus pasākumus, pirms kāds kļūst par uzbrukuma upuri.
• Atklājiet nulles dienas draudus: Bīstamos nulles dienas draudus var atrast arī ar AI un ML palīdzību. Algoritmus var apmācīt, lai identificētu nelielas datu tendences, kas varētu liecināt par nulles dienas uzbrukumu, pirms tas notiek, ievadot tiem apzināti sliktus datus.

AI un ML izmantošanas priekšrocības kiberdrošībai

AI un ML izmantošana ļaunprātīgu draudu noteikšanai un novēršanai sniedz daudzas priekšrocības.

Pirmkārt, tas var palīdzēt drošības komandām daudz ātrāk reaģēt uz iespējamām briesmām. Tā kā šīs sistēmas pastāvīgi skenē tīklus un seko līdzi lietotāju uzvedībai, tās var reāllaikā brīdināt komandu par jebkuru aizdomīgu darbību, ļaujot tai ātri reaģēt. Tas palielina iespēju novērst uzbrukumu, pirms var rasties bojājumi.

Otrkārt, AI un ML var nodrošināt efektīvāku veidu, kā reaģēt uz draudiem, ļaujot drošības komandām koncentrēties uz vissvarīgākajiem uzdevumiem. Izmantojot algoritmus, kas automatizē ikdienišķus vai atkārtotus uzdevumus, piemēram, ļaunprātīgas programmatūras skenēšanu vai identificējot ļaunprātīgos vietrāžus URL, drošības komandas var koncentrēt savus centienus uz citām jomām, kurās ir nepieciešams vairāk uzmanību.

Izslēdzot manuālos uzdevumus no darbplūsmām, šīs sistēmas var ļaut komandām efektīvāk noteikt un apturēt ļaunprātīgus uzbrukumus, pirms tām ir iespēja nodarīt kaitējumu. Tas galu galā var izraisīt mazāku datu pārkāpumu vai citu kiberuzbrukumu gadījumu skaitu.

Treškārt, AI un ML var palīdzēt samazināt ar drošību saistītās izmaksas. Automatizējot atkārtotus uzdevumus, šādas sistēmas samazina vajadzību pēc roku darba, kas laika gaitā ļauj ietaupīt izmaksas. Turklāt, savlaicīgi atklājot draudus, tie var palīdzēt samazināt ļaunprātīgu uzbrukumu radītos zaudējumus un novērst dārgus datu pārkāpumus.

Visbeidzot, AI un ML var palīdzēt drošības komandām novērst turpmākus draudus. Mācoties no pagātnes incidentiem, šīs sistēmas var identificēt datu modeļus, kas var norādīt uz iespējamu uzbrukumu, pirms tas notiek. Tādā veidā drošības komandas var veikt preventīvus pasākumus un novērst jebkādu ļaunprātīgu darbību, pirms tā var nodarīt kaitējumu.

AI un ML izmantošanas ierobežojumi un izaicinājumi

Lai gan AI un ML ir daudz priekšrocību kiberdrošībai, ar tiem ir saistīti daži ierobežojumi un izaicinājumi.

• AI un ML sistēmām ir nepieciešams liels datu apjoms, lai tās pareizi apmācītu. Ja nav pietiekami daudz datu punktu, šīs sistēmas var nespēt precīzi noteikt ļaunprātīgus draudus. Turklāt ir grūti atrast marķētas datu kopas, ko varētu izmantot apmācībai, jo datu manuāla marķēšana ir laikietilpīgs un darbietilpīgs process.
• Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sistēmas parasti tiek uzskatītas par melnajām kastēm vai necaurspīdīgām sistēmām, kas nozīmē, ka varētu būt grūti izskaidrot, kāpēc tās izdarīja noteiktus secinājumus. Tas var apgrūtināt drošības personāla uzticēšanos atklājumiem, palielinot iespējamību, ka ļaunprātīga darbība tiks nokavēta vai par to tiks ziņots nepatiesi.
• Šīs sistēmas ir pastāvīgi jāuzrauga un jāatjaunina, lai tās būtu efektīvas. Kad parādās jauni ļaunprātīgas programmatūras veidi vai tiek pielāgotas esošās, šīm sistēmām ir jāspēj atbilstoši pielāgoties, lai tās joprojām būtu efektīvas. Tas prasa no drošības komandām resursus un laiku, ko dažām organizācijām var būt grūti nodrošināt.
• AI vai ML sistēmas izveide no paša sākuma var būt dārga. Aparatūras un programmatūras resursi šo sistēmu pareizai darbībai var būt diezgan dārgi atkarībā no uzņēmuma lieluma. Tādēļ dažiem uzņēmumiem to ieviešana var būt sarežģīta.

Izmantojiet AI un ML, lai uzlabotu tiešsaistes drošību

Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās ir daudzsološi instrumenti kibernoziedznieku apturēšanai. Ieguldījums AI un ML kiberdrošības nolūkos ir ieguldījums, ko vērts darīt, jo tas var uzlabot aizsardzību pret ļaundabīgām darbībām.

Varat samazināt datu pārkāpumu un citu kiberuzbrukumu iespējamību, pievēršoties AI un ML. Jūs varat arī uzlabot sava uzņēmuma kiberdrošības pasākumu efektivitāti un efektivitāti, ieviešot šīs sistēmas, ja jums ir pietiekami resursi un personāls. Taču ir jāņem vērā ierobežojumi un grūtības, jo pašlaik nav pilnībā pierādīts, ka šīs tehnoloģijas pilnībā aizvieto cilvēkus.