Kaip AI ir mašininis mokymasis gali aptikti ir užkirsti kelią kenkėjiškoms atakoms

Tobulėjant technologijoms, keičiasi ir nusikaltėlių bandymas jas išnaudoti. Šiandien kenkėjiškos atakos kelia didelį susirūpinimą tiek asmenims, tiek organizacijoms. Išpirkos reikalaujančios programos, sukčiavimas ir duomenų pažeidimai yra tik keli pavyzdžiai, kaip įvairios gali būti šios atakos.

Apsaugos priemonės, sukurtos naudojant naujesnes technologijas, pvz., mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą, gali padėti apsaugoti jus nuo šių grėsmių. Kaip tiksliai šios sistemos aptinka ir užkerta kelią kenkėjiškoms atakoms?

AI ir ML vaidmuo kibernetiniame saugume

Dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis (ML). du panašūs, bet skirtingi galingi įrankiai kurie gali būti naudojami siekiant nustatyti galimus pavojus, kol jie nesukels žalos. Naudodama algoritmus, dirbtinio intelekto technologija gali aptikti duomenų šablonus, kurie gali rodyti įtartiną elgesį ar kenkėjišką veiklą. Tada jis gali pažymėti galimas grėsmes ir įspėti saugos komandas, kad jos galėtų imtis veiksmų.

Kaip ir daugelyje kitų domenų, kenkėjiškų programų aptikimas yra dar viena sritis, kurioje mašininis mokymasis yra naudingas. Mašininis mokymasis gali aptikti naujus kenkėjiškų programų variantus ir padėti saugos komandoms greitai reaguoti sukuriant pavyzdžių biblioteką. Dėl šios priežasties žalingi išpuoliai gali būti sutrukdyti, kol jie nepadarė jokios žalos.

Taip pat galima naudoti AI ir ML siekiant apsaugoti tinklus, stebint vartotojų elgseną. Šios sistemos gali stebėti vartotojų veiksmus keliose platformose ir įrenginiuose, kad nustatytų neįprastą ar kenkėjišką elgesį. Tai gali padėti apsaugos komandoms aptikti ir užkirsti kelią kenkėjiškoms atakoms, kol jos dar nespėjo padaryti žalos.

Kaip AI ir ML gali aptikti ir užkirsti kelią grėsmėms

Yra daug būdų, kaip dirbtinis intelektas ir ML gali būti naudojami siekiant sugauti ir užkirsti kelią kenkėjiškoms grėsmėms.

• Kenkėjiškų grėsmių aptikimo tikslumo didinimas: Naudodami algoritmus, kurie gali nustatyti duomenų šablonus, kurie gali rodyti įtartiną elgesį, AI ir ML gali padėti pagerinti kenkėjiškų programų aptikimo sistemų tikslumą.
• Vartotojų veiklos stebėjimas: Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis gali stebėti naudotojų elgesį daugelyje platformų, kad nustatytų bet kokį įtartiną ar kenkėjišką elgesį. Tokiu būdu apsaugos komandos gali būti informuotos prieš įvykus bet kokiam žalingam užpuolimui.
• Parašu pagrįstos kenkėjiškų programų apsaugos atnaujinimas: Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis gali padėti atnaujinti parašais pagrįstas kenkėjiškų programų aptikimo sistemas, naudojant algoritmus, skirtus nustatyti naujas dabartinės kenkėjiškos programos rūšis. Tai leidžia sustabdyti žalingus veiksmus, kol jie nesukelia jokios žalos.
• Įtartino turinio nustatymas: AI ir ML taip pat gali padėti atpažinti įtartiną turinį, pvz., sukčiavimo nuorodas arba kenkėjiškus URL, todėl jums nereikia rankiniu būdu patikrinkite, ar nuoroda yra saugi. Nuskaitydamos žiniatinklį ir ieškodamos tokio turinio, saugos komandos gali imtis prevencinių priemonių, kol kas nors netaps atakos auka.
• Aptikti nulinės dienos grėsmes: Pavojingas nulinės dienos grėsmes taip pat galima rasti naudojant AI ir ML. Algoritmai gali būti išmokyti nustatyti nedideles duomenų tendencijas, kurios galėtų reikšti nulinės dienos puolimą prieš tai įvykstant, pateikiant jiems tyčia netinkamus duomenis.

AI ir ML naudojimo kibernetiniam saugumui pranašumai

AI ir ML naudojimas kenkėjiškoms grėsmėms aptikti ir jų prevencijai suteikia daug privalumų.

Pirma, tai gali padėti saugumo komandoms daug greičiau reaguoti į bet kokį galimą pavojų. Kadangi šios sistemos nuolat nuskaito tinklus ir stebi naudotojų elgseną, jos gali įspėti komandą apie bet kokią įtartiną veiklą realiuoju laiku, kad galėtų greitai reaguoti. Tai padidina tikimybę užkirsti kelią priepuoliui prieš įvykstant žalai.

Antra, AI ir ML gali būti efektyvesnis būdas reaguoti į grėsmes, nes saugos komandos gali sutelkti dėmesį į svarbiausias užduotis. Naudojant algoritmus, kurie automatizuoja kasdienes ar pasikartojančias užduotis, pvz., kenkėjiškų programų nuskaitymą arba identifikuodamos kenkėjiškus URL, saugos komandos gali sutelkti savo pastangas į kitas sritis, kurioms reikia daugiau dėmesį.

Pašalinus rankines užduotis iš savo darbo eigos, šios sistemos gali padėti komandoms veiksmingiau aptikti ir sustabdyti kenkėjiškas atakas dar nespėjus padaryti žalos. Dėl to galiausiai gali sumažėti duomenų pažeidimų ar kitų kibernetinių atakų atvejų.

Trečia, AI ir ML gali padėti sumažinti su saugumu susijusias išlaidas. Automatizuojant pasikartojančias užduotis, tokios sistemos sumažina rankų darbo poreikį, todėl laikui bėgant sutaupoma lėšų. Be to, anksti aptikę grėsmes, jie gali padėti sumažinti kenkėjiškų atakų daromą žalą ir užkirsti kelią brangiems duomenų pažeidimams.

Galiausiai AI ir ML gali padėti saugos komandoms užkirsti kelią būsimoms grėsmėms. Mokydamosi iš praeities incidentų, šios sistemos gali nustatyti duomenų šablonus, kurie gali reikšti galimą ataką prieš tai įvykstant. Tokiu būdu apsaugos komandos gali imtis prevencinių priemonių ir užkirsti kelią bet kokiems piktybiniams veiksmams, kol jie dar neturi galimybės padaryti žalos.

AI ir ML naudojimo apribojimai ir iššūkiai

Nors dirbtinis intelektas ir ML turi daug privalumų kibernetiniam saugumui, yra tam tikrų apribojimų ir iššūkių.

• AI ir ML sistemoms reikia daug duomenų, kad būtų tinkamai apmokyti. Be pakankamai duomenų taškų šios sistemos gali nesugebėti tiksliai aptikti kenkėjiškų grėsmių. Be to, sunku rasti pažymėtus duomenų rinkinius, kuriuos būtų galima naudoti mokymui, nes duomenų žymėjimas rankiniu būdu yra daug laiko ir daug darbo reikalaujantis procesas.
• Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sistemos paprastai laikomos juodosiomis dėžėmis arba nepermatomomis sistemomis, todėl gali būti sunku paaiškinti, kodėl jos padarė tam tikras išvadas. Dėl to apsaugos darbuotojams gali būti sunku patikėti išvadomis, o tai padidina tikimybę, kad bus praleista arba klaidingai pranešta apie kenkėjišką veiklą.
• Šios sistemos turi būti nuolat stebimos ir atnaujinamos, kad išliktų veiksmingos. Atsiradus naujų tipų kenkėjiškoms programoms arba pritaikius esamas, šios sistemos turi sugebėti atitinkamai prisitaikyti, kad išliktų veiksmingos. Tam iš saugos komandų reikia išteklių ir laiko, kurį kai kurioms organizacijoms gali būti sunku suteikti.
• AI arba ML sistemos sukūrimas nuo pat pradžių gali būti brangus. Aparatinės ir programinės įrangos ištekliai, skirti tinkamai valdyti šias sistemas, gali būti gana brangūs, atsižvelgiant į įmonės dydį. Dėl šios priežasties kai kurioms įmonėms gali būti sudėtinga juos įgyvendinti.

Naudokite AI ir ML, kad padidintumėte savo saugumą internete

Dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis yra daug žadančios priemonės kibernetiniams nusikaltėliams sutrukdyti. Investuoti į dirbtinį intelektą ir ML kibernetiniam saugumui yra verta investicija, nes tai gali padėti sustiprinti apsaugą nuo piktybinės veiklos.

Galite sumažinti duomenų pažeidimų ir kitų kibernetinių atakų tikimybę kreipdamiesi į AI ir ML. Taip pat galite pagerinti savo įmonės kibernetinio saugumo priemonių efektyvumą ir efektyvumą diegdami šias sistemas, jei turite pakankamai išteklių ir darbuotojų. Tačiau yra apribojimų ir sunkumų, į kuriuos reikia atsižvelgti, nes šiuo metu nėra visiškai įrodyta, kad šios technologijos visiškai pakeičia žmones.