Топ-5 приложений машинного обучения в кибербезопасности

Опубликовано: 20 Мая, 2021

Кибербезопасность - важная часть любой компании. Не только компаниям, но даже правительствам нужна кибербезопасность высочайшего класса, чтобы их данные оставались конфиденциальными и не подвергались взлому или утечке на всеобщее обозрение! А с ростом популярности искусственного интеллекта и машинного обучения эти технологии даже становятся ключевыми игроками в области кибербезопасности. Машинное обучение имеет множество приложений в Cyber Security, включая выявление киберугроз , улучшение доступного антивирусного программного обеспечения , борьбу с киберпреступностью, которая также использует возможности искусственного интеллекта, и так далее.

Последний пункт чрезвычайно важен, поскольку многие киберпреступники также используют искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения и усиления своих кибератак. Согласно исследованию, проведенному Исследовательским институтом Capgemini, ИИ необходим для кибербезопасности, потому что хакеры уже используют его для кибератак. 75% опрошенных руководителей также считают, что ИИ позволяет быстрее реагировать на нарушения безопасности. Таким образом, программное обеспечение для кибербезопасности на основе машинного обучения быстро становится необходимостью, а не только роскошью.

Итак, давайте посмотрим на 5 основных приложений машинного обучения в кибербезопасности, которые компании могут использовать, чтобы они были безопасными и надежными. Компании могут легко сделать это, сначала внедрив ИИ в свои существующие протоколы кибербезопасности, а затем перейдя к специализированным поставщикам ИИ и машинного обучения кибербезопасности. Это можно сделать с помощью прогнозной аналитики для обнаружения угроз и вредоносной активности, использования обработки естественного языка для обеспечения безопасности, улучшения методов входа в систему на основе биометрических данных и т. Д.

1. Выявление киберугроз

Кибербезопасность - очень важная составляющая всех компаний. В конце концов, если хакеру удастся проникнуть в их систему, они - тост! Самый сложный компонент кибербезопасности - это выяснить, являются ли запросы на подключение к системе законными, а любые подозрительные действия, такие как получение и отправка больших объемов данных, являются работой профессионалов компании или некоторыми киберугрозами. Это очень сложно определить специалистам по кибербезопасности, особенно в крупных компаниях, где запросы исчисляются тысячами постоянно, а человеческие запросы не всегда точны. Вот где машинное обучение может оказать серьезную помощь профессионалам. Система идентификации киберугроз на базе искусственного интеллекта и машинного обучения может использоваться для отслеживания всех исходящих и входящих вызовов, а также всех запросов к системе для отслеживания подозрительной активности. Например, Versive - поставщик искусственного интеллекта, который предоставляет программное обеспечение для кибербезопасности в сочетании с ИИ.

2. Антивирусное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта

Обычно перед использованием любой системы рекомендуется установить антивирус. Это связано с тем, что антивирус защищает вашу систему, сканируя любые новые файлы в сети, чтобы определить, могут ли они совпадать с известным вирусом или сигнатурой вредоносного ПО. Однако этот традиционный антивирус требует постоянных обновлений, чтобы идти в ногу со всеми обновлениями создаваемых новых вирусов и вредоносных программ. Вот где машинное обучение может быть чрезвычайно полезным. Антивирусное программное обеспечение, интегрированное с машинным обучением, пытается идентифицировать любой вирус или вредоносное ПО по аномальному поведению, а не по сигнатуре. Таким образом, он может управлять распространенными и ранее встречавшимися угрозами, а также новыми угрозами, исходящими от недавно созданных вирусов или вредоносных программ. Например, компания- разработчик программного обеспечения Cylance создала интеллектуальный антивирус, который учится обнаруживать вирусы или вредоносное ПО с нуля и, следовательно, не зависит от идентификации их сигнатур для их обнаружения.

3. Моделирование поведения пользователей.

Некоторые киберугрозы могут атаковать конкретную компанию путем кражи учетных данных любого из их пользователей и последующего незаконного входа в сеть. Это очень сложно обнаружить обычным антивирусом, поскольку учетные данные пользователя являются подлинными, и кибератака может даже произойти без ведома кого-либо. Здесь могут помочь алгоритмы машинного обучения, используя моделирование поведения пользователей. Алгоритм машинного обучения может быть обучен определять поведение каждого пользователя, например шаблоны входа и выхода из системы. Затем каждый раз, когда пользователь ведет себя не так, как обычно, алгоритм машинного обучения может идентифицировать его и предупредить команду кибербезопасности о том, что что-то необычное. Конечно, некоторые изменения в моделях поведения пользователей вполне естественны, но это все равно поможет отловить больше киберугроз, чем обычные методы. Например, Darktrace предоставляет программное обеспечение для кибербезопасности, которое использует машинное обучение для определения нормальных моделей поведения всех пользователей в системе путем анализа информации о сетевом трафике.

4. Борьба с угрозами искусственного интеллекта

Многие хакеры сейчас пользуются технологиями и машинным обучением, чтобы находить бреши в системах безопасности и взламывать. Поэтому очень важно, чтобы компании боролись с огнем огнем и использовали машинное обучение для обеспечения кибербезопасности. Это может даже стать стандартным протоколом защиты от кибератак, поскольку они становятся все более технически подкованными. Примите во внимание разрушительную атаку NotPetya, в которой использовалась EternalBlue, программная дыра в ОС Windows от Microsoft. Эти типы атак могут стать еще более разрушительными в будущем с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, если программное обеспечение для кибербезопасности также не использует ту же технологию. Примером этого является Crowdstrike , компания, занимающаяся технологиями кибербезопасности, которая использует Falcon Platform, программное обеспечение безопасности, наделенное искусственным интеллектом, для обработки различных кибератак.

5. Мониторинг электронной почты

Очень важно отслеживать официальные учетные записи электронной почты сотрудников компании, чтобы предотвратить атаки кибербезопасности, такие как фишинг. Фишинговые атаки могут быть выполнены путем отправки мошеннических электронных писем сотрудникам и запроса у них личной информации, такой как конфиденциальная информация, связанная с их работой, банковскими данными и данными кредитной карты, паролями компании и т. Д. Чтобы избежать этого, можно использовать программное обеспечение для кибербезопасности и машинное обучение. ловушки фишинга, отслеживая профессиональные электронные письма сотрудников, чтобы проверить, указывают ли какие-либо функции на угрозу кибербезопасности. Обработка естественного языка также может использоваться для сканирования электронных писем и проверки наличия чего-либо подозрительного, например некоторых шаблонов и фраз, которые могут указывать на то, что электронное письмо является попыткой фишинга. Например, Tessian - известная компания-разработчик программного обеспечения, которая предоставляет программное обеспечение для мониторинга электронной почты, которое можно использовать для проверки того, является ли электронное письмо попыткой фишинга или утечкой данных. Это делается с использованием технологий обработки естественного языка и обнаружения аномалий для выявления угроз.

Будущее машинного обучения и кибербезопасности

Машинное обучение по-прежнему является сравнительно новым дополнением к сфере кибербезопасности. Однако приведенные выше 5 приложений машинного обучения в кибербезопасности являются хорошим началом в этой области. Единственное, о чем следует помнить, - это то, что алгоритмы машинного обучения должны минимизировать ложные срабатывания, то есть действия, которые они идентифицируют как злонамеренные или часть кибератаки, но таковыми не являются. Компаниям необходимо убедиться, что они консультируются со своими специалистами по кибербезопасности, которые могут предоставить лучшие решения для выявления и обработки новых и различных типов кибератак с еще большей точностью с помощью машинного обучения.