Jak může Predictive Analytics bojovat proti počítačové kriminalitě

Obrana proti kyberzločinu je náročný úkol. Kyberzločinci stále objevují nové metody útoků, takže bezpečnostní profesionálové se musí neustále přizpůsobovat a být ostražití. Prediktivní analytika to může hodně usnadnit.

Prediktivní analytika v kybernetické bezpečnosti by mohla pomoci společnostem s omezeným bezpečnostním personálem zůstat v bezpečí před sofistikovanými útoky. Zde je bližší pohled na to, jak to funguje a jak by to mohlo pomoci bránit se kyberzločincům.

Co je prediktivní modelování?

Za prvé, co je prediktivní modelování? Je to podmnožina datové analýzy, která využívá statistiky k tomu, aby pomohla určit, co by se mohlo stát v budoucnu. Analytici berou minulá a současná data, aby vytvořili a model toho, jak by věci mohly jít v budoucnu jej přizpůsobovat, jak se objevují nová data.

V mnoha případech lidé provozují několik modelů najednou a kombinují výsledky, aby našli nejpravděpodobnější výsledek. Pokud jste používali aplikaci počasí, zažili jste tento druh prediktivního modelování na vlastní kůži. Tento proces má však potenciál daleko za předpovědí, zda bude pršet.

Prediktivní analytika se stala standardní praxí v odvětvích, jako je bankovnictví a marketing. Jak kybernetická kriminalita rostla, její potenciál začali využívat i bezpečnostní profesionálové.

Určení zranitelnosti

Prvním způsobem, jak může prediktivní analytika zlepšit kybernetickou bezpečnost, je pomoci organizacím porozumět jejich rizikům. Kyberzločin je hrozbou pro jakýkoli podnik, ale různé společnosti se setkají s různými typy útoků. Dobré zabezpečení začíná tím, že víte, které z těchto útoků jsou nejhrozivější.

Prediktivní analytické modely mohou porovnávat podniková bezpečnostní opatření a trendy v oblasti počítačové kriminality mezi podobnými společnostmi. Mohou pak ukázat, jak je mohou kyberzločinci napadnout a kde jsou díry v jejich obraně.

Lidští analytici by mohli vykonávat podobnou práci, ale umělá inteligence (AI) je v těchto složitých výpočtech často mnohem lepší. Některé systémy, jako je QuadMetrics – zde vysvětleno Michiganská univerzita— prokázaly až 90procentní přesnost a míru falešně pozitivních výsledků pod 10 procent, což zdůrazňuje jejich účinnost.

Identifikace uživatelů podle jejich chování

Prediktivní analytika v kybernetické bezpečnosti také poskytuje inovativní způsob identifikace uživatelů. Ukrást heslo je poměrně snadné, ale je nepravděpodobné, že by hacker použil počítač stejným způsobem jako oprávněný uživatel. Každý má odlišné návyky používání, které se umělá inteligence může naučit a pomáhat jí odhalovat potenciální narušení.

Analytické programy, jako je bezpečnostní software pro počítačovou kriminalitu, od společností jako Kaseware, může zkontrolovat data a identifikovat podvodné vzorce a upozornit uživatele, když uživatelé tyto vzorce poruší. Tento přístup funguje stejně jako sledování podvodů. Stejně jako vám banka po neobvyklém nákupu může deaktivovat kreditní kartu, mohou tyto systémy po atypickém chování omezit účet.

Když se účet chová jinak, než předpověděla umělá inteligence, mohou se na něj odborníci na bezpečnost lidí podívat blíže. Pokud je to útočník, mohou to zastavit, a pokud je to jen obyčejný uživatel, mohou mu vrátit svá oprávnění.

Předvídání útoků dříve, než k nim dojde

Jak se tyto prediktivní analytické modely zdokonalují, mohou být ještě užitečnější. Mohou předvídat kybernetické útoky dříve, než k nim dojde, a umožnit bezpečnostním pracovníkům připravit se na příchozí útok.

Některé sítě již začaly používat základní verze tohoto druhu softwaru. Modely strojového učení předpovídají útoky identifikací škodlivé činnosti v jiných sítích. Poté určí, zda jsou podobné útoky pravděpodobné v jejich vlastní síti. Kyberzločinci to mohou obejít pomocí návnadových útoků, ale jejich kombinace s jinými metodami by mohla být efektivnější.

Jiné systémy analyzují schopnost, motiv a příležitost konkrétních kyberzločinců k útoku. Jiní vyhledávají IP adresy spojené s podezřelou aktivitou. Kombinace těchto faktorů může pomoci modelům dělat přesnější předpovědi a chytit kyberzločince dříve, než mohou způsobit škodu.

Doladění kybernetického pojištění

Ne všechny případy použití prediktivní analýzy v kybernetické bezpečnosti se točí kolem zastavení útočníků. Vzhledem k tomu, že počítačová kriminalita se neustále vyvíjí, žádný systém nemůže zastavit všechny možné útoky. Prediktivní modely mohou stále pomoci zlepšením kybernetického pojištění společností pro případ, že dojde k porušení.

Úniky dat jsou drahé, v průměru stojí 4,24 milionu dolarů a tyto náklady neustále rostou. Odvětví kybernetického pojištění se v reakci rozrostlo a pomáhá podnikům kompenzovat jakoukoli situaci výdaje, které mohou nastat při porušení. Prediktivní analytika může pomoci zjistit, jakou úroveň pokrytí by společnost mohla potřebovat, předpovídáním pravděpodobnosti různých útoků.

Všechny typy pojištění měří riziko, aby určily sazby strany a typ krytí, které potřebují. Kybernetické pojištění se neliší, ale pochopení různých relevantních rizikových faktorů může být komplikované, takže je nejlepší nechat to na AI. Prediktivní modely dokážou spolehlivě předpovědět silné a slabé stránky podniku a získat tak nejlepší pojištění pro obě strany.

Prediktivní analytika má obrovský potenciál v oblasti kybernetické bezpečnosti

Prediktivní analytika v kybernetické bezpečnosti je nový koncept, ale její potenciál je působivý. Tyto modely umělé inteligence dokážou zaplnit mezery, kde lidské schopnosti zaostávají, a pomáhají podnikům zůstat v co největší bezpečnosti. I když žádný prediktivní model není dokonalý, mohou poskytnout podstatná zlepšení oproti tradičním řešením.

Jak se technologie zlepšuje, lidé najdou ještě více využití pro prediktivní analytiku v kybernetické bezpečnosti. Kyberzločinci se přizpůsobí a tyto programy umělé inteligence se budou rovněž vyvíjet, aby jim vyhověly. Možná neodstraní kybernetický zločin, ale mohou převrátit stupnici ve prospěch nevinných stran.

6 typů kyberzločinců a jejich fungování

Kyberzločinci operují několika různými způsoby; zde jsou ty nejběžnější.

Přečtěte si další

O autorovi