Jak může umělá inteligence a strojové učení detekovat škodlivé útoky a předcházet jim

Jak se technologie vyvíjí, mění se i způsob, jakým se je zločinci snaží zneužít. Dnes jsou škodlivé útoky hlavním důvodem k obavám jednotlivců i organizací. Ransomware, phishing a úniky dat jsou jen několika příklady z mnoha podob, které tyto útoky mohou mít.

Obrana postavená na novějších technologiích, jako je strojové učení a umělá inteligence, vás může pomoci ochránit před těmito hrozbami. Jak přesně tyto systémy detekují škodlivé útoky a předcházejí jim?

Role AI a ML v kybernetické bezpečnosti

Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) jsou dva podobné, ale různé výkonné nástroje které lze použít k identifikaci potenciálních nebezpečí dříve, než mohou způsobit škodu. Pomocí algoritmů dokáže technologie umělé inteligence v datech odhalit vzory, které mohou naznačovat podezřelé chování nebo škodlivou aktivitu. Poté může označovat potenciální hrozby a varovat bezpečnostní týmy, aby mohly zasáhnout.

Stejně jako mnoho jiných domén je detekce malwaru další oblastí, kde se strojové učení ukazuje jako užitečné. Strojové učení může detekovat nové varianty malwaru a pomoci bezpečnostním týmům rychle reagovat vytvořením knihovny vzorků. Z tohoto důvodu mohou být škodlivé útoky zmařeny dříve, než způsobí poškození.

Je také možné použít AI a ML k ochraně sítí tím, že budete mít přehled o chování uživatelů. Tyto systémy jsou schopny monitorovat akce uživatelů napříč různými platformami a zařízeními, aby odhalily neobvyklé nebo škodlivé chování. To může pomoci při odhalování a prevenci škodlivých útoků ze strany bezpečnostních týmů dříve, než mají šanci způsobit škodu.

Jak AI a ML mohou detekovat hrozby a předcházet jim

Existuje mnoho způsobů, jak lze AI a ML použít k zachycení a prevenci škodlivých hrozeb.

• Zvýšení přesnosti detekce škodlivých hrozeb: Pomocí algoritmů, které dokážou identifikovat vzory v datech, které mohou naznačovat podezřelé chování, může AI a ML pomoci zlepšit přesnost systémů detekce malwaru.
• Sledování aktivity uživatelů: Umělá inteligence a strojové učení jsou schopny monitorovat chování uživatelů na mnoha platformách a identifikovat jakékoli podezřelé nebo škodlivé chování. Tímto způsobem mohou být bezpečnostní týmy informovány před výskytem jakéhokoli škodlivého útoku.
• Aktualizace ochrany proti malwaru založeného na signaturách: Umělá inteligence a strojové učení mohou pomoci v procesu aktualizace systémů detekce malwaru založených na signaturách využitím algoritmů k identifikaci nových kmenů současného malwaru. To umožňuje zastavit škodlivé akce dříve, než způsobí škodu.
• Identifikace podezřelého obsahu: AI a ML mohou také pomoci při identifikaci podezřelého obsahu, jako jsou phishingové odkazy nebo škodlivé adresy URL, což vám ušetří nutnost ručně zkontrolujte, zda je odkaz bezpečný. Prohledáním webu pro takový obsah mohou bezpečnostní týmy přijmout preventivní opatření, než se někdo stane obětí útoku.
• Detekujte zero-day hrozby: Nebezpečné zero-day hrozby lze nalézt také pomocí AI a ML. Algoritmy lze trénovat tak, aby identifikovaly malé trendy v datech, které by mohly naznačovat útok nultého dne ještě předtím, než k němu dojde, tím, že jim budou poskytnuty záměrně špatná data.

Výhody používání AI a ML pro kybernetickou bezpečnost

Použití AI a ML k detekci a prevenci škodlivých hrozeb nabízí řadu výhod.

Za prvé může bezpečnostním týmům pomoci reagovat mnohem rychleji na jakékoli potenciální nebezpečí. Protože tyto systémy neustále skenují sítě a sledují chování uživatelů, mohou v reálném čase upozornit tým na jakoukoli podezřelou aktivitu, což jim umožní rychle reagovat. To zvyšuje šance na zabránění útoku dříve, než dojde k poškození.

Za druhé, AI a ML mohou poskytnout efektivnější způsob reakce na hrozby tím, že umožní bezpečnostním týmům soustředit se na nejdůležitější úkoly. Pomocí algoritmů, které automatizují všední nebo opakující se úkoly, jako je skenování malwaru nebo Při identifikaci škodlivých adres URL mohou bezpečnostní týmy zaměřit své úsilí na jiné oblasti, které vyžadují více Pozornost.

Odstraněním manuálních úloh z jejich pracovních postupů mohou tyto systémy umožnit týmům, aby byly efektivnější při odhalování a zastavování škodlivých útoků dříve, než mají šanci napáchat jakoukoli škodu. To může v konečném důsledku vést k menšímu počtu případů narušení dat nebo jiných kybernetických útoků.

Za třetí, AI a ML mohou pomoci snížit náklady spojené se zabezpečením. Automatizací opakujících se úkolů tyto systémy snižují potřebu manuální práce, což vede k úsporám nákladů v průběhu času. Navíc včasným odhalením hrozeb mohou pomoci snížit škody způsobené zákeřnými útoky a zabránit nákladným únikům dat.

A konečně, AI a ML mohou bezpečnostním týmům pomoci předcházet budoucím hrozbám. Učením se z minulých incidentů mohou tyto systémy identifikovat vzory v datech, které mohou naznačovat potenciální útok ještě předtím, než k němu dojde. Bezpečnostní týmy tak mohou přijmout preventivní opatření a odvrátit jakoukoli škodlivou akci dříve, než bude mít možnost způsobit škodu.

Omezení a výzvy používání AI a ML

I když AI a ML mají mnoho výhod pro kybernetickou bezpečnost, jsou s nimi spojena určitá omezení a výzvy.

• Systémy AI a ML vyžadují velké množství dat, aby byly správně vyškoleny. Bez dostatečného množství datových bodů nemusí být tyto systémy schopny přesně detekovat škodlivé hrozby. Kromě toho je obtížné najít označené datové sady, které lze použít pro školení, protože ruční označování dat je časově a pracně náročný proces.
• Systémy umělé inteligence a strojového učení jsou obvykle považovány za černé skříňky nebo neprůhledné systémy, což znamená, že může být obtížné vysvětlit, proč učinily určité závěry. To může bezpečnostním pracovníkům ztížit důvěru v nálezy, což zvyšuje pravděpodobnost zmeškané nebo falešně hlášené škodlivé činnosti.
• Tyto systémy musí být neustále monitorovány a aktualizovány, aby zůstaly efektivní. Jak se objevují nové typy malwaru nebo se přizpůsobují stávající, musí být tyto systémy schopny se odpovídajícím způsobem přizpůsobit, aby zůstaly účinné. To vyžaduje zdroje a čas od bezpečnostních týmů, což může být pro některé organizace obtížné poskytnout.
• Vybudování systému AI nebo ML od základů může být drahé. Hardwarové a softwarové zdroje pro správný provoz těchto systémů mohou být poměrně nákladné v závislosti na velikosti podniku. Z tohoto důvodu může být jejich implementace pro některé podniky náročná.

Použijte AI a ML ke zvýšení své online bezpečnosti

Umělá inteligence a strojové učení jsou slibnými nástroji pro maření kyberzločinců. Investice do AI a ML pro kybernetickou bezpečnost se vyplatí, protože může vést k lepší ochraně před škodlivými aktivitami.

Pravděpodobnost narušení dat a jiných kybernetických útoků můžete snížit tím, že se obrátíte na AI a ML. Implementací těchto systémů můžete také zlepšit účinnost a efektivitu opatření kybernetické bezpečnosti vaší společnosti, pokud máte dostatečné zdroje a personál. Existují však omezení a potíže, které je třeba vzít v úvahu, protože tyto technologie v současné době nejsou plně prokázány, že by zcela nahradily lidi.