Машинное обучение в кибербезопасности: ключ к надежной защите от хакеров

Наш мир сегодня основан на технологиях, и почти все наши повседневные действия облегчаются благодаря технологиям. От сложных задач, таких как научный анализ и исследование, до наиболее распространенных повседневных задач, таких как заказ билетов в кино или резервирование столика в ресторане, все они работают на базе технологий. Однако та же самая технология может вызвать много проблем, если ее не контролировать или не защищать должным образом.

Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для любой организации или бизнеса. Компании по всему миру тратят огромные средства на защиту своих организаций от кибератак. Без надлежащего механизма безопасности кибератаки могут нанести непоправимый ущерб вашему бизнесу и использовать всю его конфиденциальную информацию или получить выкуп.

В последние годы хакеры разрабатывают более изощренные кибератаки, которые становится все труднее распознать и отследить. Часто администраторы безопасности и сети не замечают эти кибератаки, пока не становится слишком поздно. К тому времени, когда они отследят уязвимость и начнут ее исправлять, потери для организации могут быть катастрофическими.

Чтобы избежать этого, организации приступили к разработке нового программного обеспечения и инструментов, способных заблаговременно обнаруживать такие кибератаки. Это программное обеспечение выполняет сложные операции, которые могут занимать очень много времени, если их выполняют люди. Для этого исследователи расширили возможности этого программного обеспечения для обеспечения безопасности, внедрив в кибербезопасность передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение.

Машинное обучение направлено на то, чтобы позволить компьютерам изучать и внедрять новые модели поведения и функции на основе эмпирических данных. Опираясь на надежные алгоритмы, машинное обучение может позволить компьютерной системе учиться самостоятельно на основе прошлого опыта и данных без вмешательства человека.

Внедрение машинного обучения в кибербезопасность — одна из революционных идей, способных вывести кибербезопасность на совершенно новый уровень. Сегодня кибербезопасностью в значительной степени управляют люди, и человеческие ошибки неизбежно случаются, что может иметь разрушительные последствия для бизнеса. С другой стороны, машинное обучение может круглосуточно и без выходных заменить человека для обеспечения кибербезопасности. Машинное обучение может помочь предприятиям и организациям лучше анализировать угрозы, а также может помочь в реагировании и устранении кибератак до того, как они нанесут ущерб.

Вот почему машинное обучение в области безопасности является быстро растущей тенденцией, и эксперты по безопасности со всего мира считают, что машинное обучение может играть жизненно важную роль в кибербезопасности.

Вот некоторые приложения машинного обучения в кибербезопасности, на которые вы можете положиться прямо сейчас:

Обнаружение угроз

Ни одна система кибербезопасности в мире не может полностью избежать угрозы кибератак. Это еще что-то недостижимое. Но эти поверхности атаки можно уменьшить с помощью правильного набора инструментов, программного обеспечения и знаний.

В настоящее время мы полагаемся на экспертов по безопасности, существующие данные и записи о кибератаках для обнаружения кибератак. Однако традиционные средства обнаружения кибератак работают медленно, дорого и часто могут вводить в заблуждение. Внедрение алгоритмов машинного обучения поможет предприятиям быстрее, эффективнее и точнее обнаруживать любые вредоносные действия или атаки.

Сегодня для обнаружения вредоносных программ организации анализируют огромные объемы данных, чтобы найти общие черты в различных образцах. Чем больше данных вы сможете собрать, тем лучше будет результат анализа. Но для этого программное обеспечение должно иметь возможность анализировать и экстраполировать релевантное значение из фрагментов данных. Этот анализ выполнить непросто, и именно здесь машинное обучение может оказаться очень полезным. Алгоритмы машинного обучения могут находить, интерпретировать и анализировать взаимосвязи и тенденции в данных без руководства и без указаний, что искать.

Безопасность конечной точки

Машинное обучение играет важную роль в кибербезопасности. У киберпреступника есть несколько способов использовать что-то такое огромное, как корпоративные данные, или такое маленькое, как смартфон. В любом случае последствия могут быть катастрофическими. Чтобы защитить системы, мы должны быть всегда готовы противостоять кибератакам.

Среди всех возможных средств конечные точки служат легким средством вторжения для киберпреступников. Одна из основных причин этого заключается в том, что конечные точки часто упускаются из виду в архитектуре безопасности, и об их безопасности должны заботиться отдельные лица.

Безопасность конечных точек является одной из основных проблем для большинства организаций, и компании уже тратят огромные суммы денег на защиту конечных точек. Защита конечных точек направлена на блокирование всех видов атак. Но чтобы блокировать атаки, эти конечные устройства должны выявлять и обнаруживать вредоносные действия.

Машинное обучение может преодолеть недостатки подходов, основанных на сигнатурах. Как? Машинное обучение может достаточно быстро обновлять сигнатуры, чтобы справляться с быстро меняющимися угрозами. В конечных точках использование машинного обучения может быстро определить, является ли файл на устройстве безопасным или вредоносным, и даже может предпринять немедленные действия для его блокировки. Что еще интереснее, он может даже анализировать и узнавать все об угрозе, становиться умнее, сильнее и усложнять взлом.

Автоматизация задач безопасности

На каждое нарушение безопасности, брешь или атаку организациям требуется много ресурсов, чтобы дать отпор. Часто до или после атаки будет набор повторяющихся задач, требующих огромных капиталовложений и рабочей силы. Такие задачи, как исправление сломанных брандмауэров после атаки или ручное отслеживание сетевых журналов для обнаружения каких-либо необычных признаков, распространены почти в каждой организации. Компаниям нужны ресурсы и выделенные команды для выполнения этих повторяющихся задач.

Машинное обучение может автоматизировать эти повторяющиеся задачи, позволяя организациям распределять свои ресурсы в другом месте. Это не только сэкономит деньги, но и повысит точность, точность и безопасность автоматизированных процессов.

Машинное обучение в кибербезопасности: мир возможностей

Помимо этих основных преимуществ машинного обучения в области кибербезопасности, машинное обучение может предложить еще несколько преимуществ. Например, машинное обучение можно использовать для распознавания образов, обработки неструктурированных данных и прогнозного анализа.
Поскольку машинное обучение и искусственный интеллект принимают активное участие в кибербезопасности, в ближайшие несколько лет в ландшафте кибербезопасности произойдут серьезные изменения. Использование машинного обучения в кибербезопасности все еще находится в зачаточном состоянии, но как только оно станет массовым явлением, мы должны увидеть резкое сокращение числа кибератак.