Четыре способа машинного обучения повысить безопасность приложений

Угрозы безопасности приложений в последнее время экспоненциально возрастают. На уровне приложений наблюдается большое количество уязвимостей и нарушений. Атаки на безопасность не ограничиваются распределенными атаками типа «отказ в обслуживании» (DDoS), атаками программ-вымогателей, межсайтовыми сценариями и внедрением SQL, но могут быть также в форме вирусов, троянов и червей. Защита веб-приложений сама по себе является сложной задачей. Выявление, мониторинг и устранение угроз стало общеизвестно трудным для людей. Различные области искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, могут использоваться для повышения безопасности приложений, чтобы создавать, прогнозировать или применять защитные экраны для выявления и обнаружения вредоносных моделей поведения пользователей.

Благодаря усовершенствованиям в распознавании образов машинное обучение позволило повысить автоматизацию безопасности веб-приложений. Когда происходит атака на веб-приложение, оно также сможет идентифицировать и изолировать уязвимые части системы и уведомить администратора о предпринятых действиях.

Ниже приведены несколько способов, которыми машинное обучение изменило безопасность веб-приложений:

• Обнаружение аномалий и прогнозный анализ
• Обнаружение неправомерного использования или обнаружение нарушений безопасности приложений
• Исследование данных
• Оценка риска

Давайте рассмотрим каждый из них подробно.

1. Обнаружение аномалий и прогнозный анализ

Обнаружение аномалий работает по принципу обнаружения аномального поведения пользователей, устройств, элементов или событий в сети, сначала изучая, как выглядит нормальное поведение, а затем предупреждая об аномальном поведении, когда оно обнаруживается, что позволяет группе безопасности предпринять соответствующие действия. Аномалии, также называемые выбросами, используются для обнаружения проблемы, которая не является нормальной по сравнению с ее изученной моделью. Несколько отраслей применяют методы обнаружения аномалий для выявления медицинских проблем, финансовых махинаций и обнаружения неисправностей в системах или машинах.

Для реализации метода обнаружения аномалий в безопасности приложений основными объектами являются входящие пользовательские запросы, ввод данных или входящий трафик, которые используются в большом количестве для обучения алгоритма тому, как выглядит «нормальный». Затем алгоритм применяется в веб-приложении для выявления злонамеренного или ненормального поведения вводимых пользователем данных, выявления различий с обычными данными и изоляции их от остальной системы, дополнительно предупреждая организацию о необходимости предпринять соответствующие действия, если это необходимо.

Кроме того, также предусмотрено создание пула аномальных данных, которые собираются методом обнаружения аномалий, и применение их в алгоритме для определения дальнейшего поведения пользователей и устройств.

Рабочий процесс обнаружения аномалий состоит из нескольких этапов:

1. Настройка журналов: это базовый этап, от которого зависит общая техника. Настройка журналов очень полезна для получения осмысленного контекста данных, которые будут применяться в алгоритме. Журналы обычно содержат параметры, необходимые для аналитических целей.
2. Предварительная обработка набора данных: предварительная обработка обычно означает преобразование данного набора данных в формат, который алгоритм машинного обучения может легко вывести и изучить. Основная цель этого этапа — сделать данные совместимыми с алгоритмами машинного обучения.
3. Данные для обучения: предварительно обработанный набор данных содержит необходимое количество входных и выходных данных, которые теперь готовы для ввода в алгоритм машинного обучения. Основная цель этого этапа — сообщить алгоритму атрибуты данных и значения, которые могут быть полезны для выявления аномалий при получении пользовательских запросов.
4. Применение алгоритмов машинного обучения. Этот этап используется для определения алгоритма, соответствующего набору данных и результату.
5. Тестирование (прогностическая модель): обучающие данные объединяются для создания обучающего набора, который будет служить базовой моделью для выявления потенциальных угроз с помощью метода обнаружения аномалий.
6. Наблюдение за выходными данными прогностической модели. Последний шаг — протестировать модель и проанализировать, насколько точно она работает.

2. Обнаружение неправомерного использования или обнаружение нарушений безопасности приложений

Обнаружение неправильного использования относится к выявлению злонамеренного поведения на основе обучения с помеченными данными. При таком подходе сначала определяется ненормальное поведение пользователей, устройств, элементов или событий, а затем все остальные виды поведения определяются как «нормальные». Обнаружение неправомерного использования, иногда называемое обнаружением на основе сигнатур, может вызывать тревогу при обнаружении конкретных совпадений с сигнатурами атак. Он пытается закодировать информацию об атаках в виде четко определенных шаблонов и отслеживает появление этих шаблонов. Этот метод конкретно представляет информацию о любом неприемлемом или несанкционированном поведении и пытается идентифицировать или обнаружить его возникновение. Хотя это прямо противоположный подход к обнаружению аномалий, сложно автоматически маркировать данные на основе входящих запросов пользователей или входящего трафика. Это требует значительного количества человеческого труда. Обнаружение неправильного использования может быть реализовано одним из следующих методов:

1. Экспертные системы: они собирают и кодируют знания об атаках и на их основе определяют правила следствия для обнаружения атак в будущем.
2. Системы рассуждений на основе моделей: они сочетают модели неправомерного использования с доказательной аргументацией для подтверждения выводов о возникновении неправомерного использования.
3. Мониторинг нажатия клавиш: при этом используются нажатия клавиш пользователем для определения возникновения атаки.

3. Исследование данных

Исследование данных относится к выявлению характеристик данных, которые могут служить основой для метода обнаружения аномалий и метода обнаружения неправильного использования. В основном это выполняется с помощью визуального исследования и помогает аналитикам безопасности, повышая «читабельность» входящих пользовательских запросов.

Исследование данных может проводиться с помощью комбинации автоматизированных и ручных методов. Наиболее часто используемые автоматизированные инструменты — это программное обеспечение для визуализации данных, такое как MapR, Microsoft Power BI, Qlik и Tableau, для исследования данных, поскольку эти инструменты позволяют организации быстро и просто просматривать большинство соответствующих атрибутов набора данных, что помогает организации идентифицировать переменные, которые могут иметь интересные наблюдения и корреляции.

4. Оценка риска

Оценка риска относится к оценке вероятности поведения конкретного пользователя или входящих пользовательских запросов в контексте злонамеренности. Основная идея, лежащая в основе этой модели, заключается в том, что анализ поведения пользователя в прошлом используется для прогнозирования его или ее вероятности того, что он будет плохим актером.

Безопасность приложений и машинное обучение: более безопасное будущее

В сегодняшнюю кибер-ориентированную эпоху машинное обучение претерпело значительные изменения. Алгоритмы машинного обучения близки к совершенству в предоставлении точных результатов, когда в систему подается огромный объем данных, и они хорошо обучены для выявления вредоносных шаблонов. Единственное условие, которое необходимо учитывать, заключается в том, что данные должны соответствовать формату, чтобы алгоритм машинного обучения работал точно.

Алгоритм машинного обучения в сочетании с другими устройствами безопасности или средствами защиты, такими как брандмауэры, может позволить этой комбинации легко подавить атаку веб-приложения. В любой области безопасности, будь то безопасность приложений или кибербезопасность, где собирается и хранится большой объем данных, машинное обучение играет жизненно важную роль в анализе различных моделей вариантов использования. Такие компании, как Twistlock и Aqua Security, уже внедрили методы машинного обучения с функцией «обнаружения угроз во время выполнения», которая помогла им выявить и остановить несколько взломов за последние несколько месяцев.

Будущее безопасности приложений связано с машинным обучением, поскольку оно зарекомендовало себя как надежный щит для идентификации и защиты приложений и систем от злонамеренных атак путем анализа шаблонов вариантов использования.