Как прогнозният анализ може да се бори с киберпрестъпленията

Защитата срещу киберпрестъпленията е предизвикателна задача. Киберпрестъпниците винаги откриват нови методи за атака, така че специалистите по сигурността трябва непрекъснато да се адаптират и да бъдат бдителни. Прогнозният анализ може да направи това много по-лесно.

Прогнозните анализи в киберсигурността могат да помогнат на компаниите с ограничен персонал по сигурността да останат в безопасност от сложни атаки. Ето по-отблизо как работи и как може да помогне за защита срещу киберпрестъпници.

Какво е прогнозно моделиране?

Първо, какво е прогнозно моделиране? Това е подмножество от анализ на данни, който използва статистически данни, за да помогне да се определи какво може да се случи в бъдеще. Анализаторите вземат минали и текущи данни, за да направят a модел за това как могат да се развият нещата в бъдеще, като го адаптира при поява на нови данни.

В много случаи хората използват няколко модела наведнъж и комбинират резултатите, за да намерят най-вероятния резултат. Ако сте използвали приложение за времето, сте изпитали този вид прогнозно моделиране от първа ръка. Процесът обаче има потенциал далеч отвъд прогнозирането дали ще вали.

Прогнозните анализи се превърнаха в стандартна практика в индустрии като банкиране и маркетинг. С нарастването на киберпрестъпността професионалистите по сигурността също започнаха да се възползват от неговия потенциал.

Определяне на уязвимостта

Първият начин, по който прогнозният анализ може да подобри киберсигурността, е като помогне на организациите да разберат своите рискове. Киберпрестъпността е заплаха за всеки бизнес, но различните компании ще претърпят различни видове атаки. Добрата сигурност започва с това да знаете кои от тези атаки са най-заплашителни.

Моделите за прогнозен анализ могат да сравняват мерките за сигурност на бизнеса и тенденциите в киберпрестъпността сред подобни компании. След това те могат да покажат как киберпрестъпниците могат да ги атакуват и къде са дупките в тяхната защита.

Човешките анализатори биха могли да извършват подобна работа, но изкуственият интелект (AI) често е много по-добър в тези сложни изчисления. Някои системи, като QuadMetrics, обяснени тук от Университет на Мичиган— са показали до 90 процента точност и проценти на фалшиви положителни резултати под 10 процента, подчертавайки тяхната ефективност.

Идентифициране на потребителите по тяхното поведение

Прогнозните анализи в киберсигурността също предоставят иновативен начин за идентифициране на потребителите. Доста лесно е да откраднете парола, но е малко вероятно хакерът да използва компютър по същия начин, по който го прави оторизиран потребител. Всеки има различни навици за използване, които AI може да научи, като му помага да открие потенциални нарушения.

Програми за анализ, като софтуер за сигурност за киберпрестъпления, от компании като Kaseware, може да преглежда данни, за да идентифицира измамни модели, като повдига червен флаг, когато потребителите нарушат тези модели. Този подход работи по същия начин като наблюдението на измами. Точно както банката може да деактивира кредитната ви карта след необичайна покупка, тези системи могат да ограничат сметката след нетипично поведение.

Когато акаунтът се държи различно от прогнозираното от AI, специалистите по сигурността на хората могат да го разгледат по-отблизо. Ако е нападател, те могат да го спрат, а ако е просто обикновен потребител, те могат да му върнат разрешенията си.

Предсказване на атаки, преди да се случат

Тъй като тези модели за прогнозен анализ се подобряват, те могат да станат още по-полезни. Те могат да предвидят кибератаки, преди да се случат, позволявайки на служителите по сигурността да се подготвят за входящата атака.

Някои мрежи вече са започнали да използват основни версии на този вид софтуер. Моделите за машинно обучение предвиждат атаки чрез идентифициране на злонамерена дейност в други мрежи. След това те определят дали подобни атаки са вероятни в собствената им мрежа. Киберпрестъпниците могат да заобиколят това, като използват атаки за примамка, но комбинирането му с други методи може да бъде по-ефективно.

Други системи анализират способността, мотива и възможността за атака на конкретни киберпрестъпници. Други сканират за IP адреси, свързани с подозрителна дейност. Комбинирането на тези фактори може да помогне на моделите да правят по-точни прогнози, залавяйки киберпрестъпниците, преди да могат да причинят щети.

Кибер застраховка за фина настройка

Не всички случаи на използване на предсказуем анализ в киберсигурността се въртят около спирането на нападателите. Тъй като киберпрестъпността винаги се развива, никоя система не може да спре всички възможни атаки. Моделите за прогнозиране все още могат да помогнат чрез подобряване на киберзастраховката на компаниите, когато се случи нарушение.

Пробивите на данни са скъпи, струват средно 4,24 милиона долара и тази цена продължава да нараства. Индустрията за киберзастраховане се разрасна в отговор, помагайки на бизнеса да компенсира всички разходи, които могат да възникнат по време на нарушение. Прогнозните анализи могат да помогнат да се определи от какво ниво на покритие може да се нуждае една компания, като прогнозира колко вероятни са различните атаки.

Всички видове застраховки измерват риска, за да определят лихвите на страната и вида на покритието, от което се нуждаят. Кибер застраховката не е по-различна, но разбирането на различните съответни рискови фактори може да бъде сложно, така че е най-добре да го оставите на AI. Прогнозните модели могат надеждно да предскажат силните и слабите страни на бизнеса, като получават най-добрата застрахователна сделка и за двете страни.

Предиктивният анализ има огромен потенциал в киберсигурността

Прогнозната анализа в киберсигурността е нова концепция, но нейният потенциал е впечатляващ. Тези AI модели могат да запълнят пропуските, където човешките способности са недостатъчни, като помагат на бизнеса да остане възможно най-безопасен. Въпреки че нито един прогнозен модел не е перфектен, те могат да осигурят съществени подобрения в сравнение с традиционните решения.

С усъвършенстването на технологията хората ще намерят още повече приложения за предсказуем анализ в киберсигурността. Киберпрестъпниците ще се адаптират и тези AI програми също ще се развиват, за да ги посрещнат. Те може да не премахнат киберпрестъпленията, но биха могли да наклонят везните в полза на невинни страни.

6 вида киберпрестъпници и как работят

Киберпрестъпниците действат по няколко различни начина; ето най-често срещаните.

Прочетете Следващото

За автора