Как AI и машинното обучение могат да открият и предотвратят злонамерени атаки

С напредването на технологиите се развива и начинът, по който престъпниците се опитват да се възползват от тях. Днес злонамерените атаки са основна причина за безпокойство както за отделни лица, така и за организации. Рансъмуер, фишинг и пробиви на данни са само няколко примера за многото форми, които могат да приемат тези атаки.

Защитите, изградени върху по-нови технологии като машинно обучение и изкуствен интелект, могат да ви помогнат да се защитите от тези заплахи, как точно тези системи откриват и предотвратяват злонамерени атаки?

Ролята на AI и ML в киберсигурността

Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) са два подобни, но различни мощни инструмента които могат да се използват за идентифициране на потенциални опасности, преди да могат да причинят вреда. Чрез използване на алгоритми технологията за изкуствен интелект може да открие модели в данните, които могат да показват подозрително поведение или злонамерена дейност. След това може да маркира потенциални заплахи и да предупреди екипите за сигурност, за да могат да предприемат действия.

Подобно на много други области, откриването на зловреден софтуер е друга област, в която машинното обучение се оказва полезно. Машинното обучение може да открие нови варианти на зловреден софтуер и да помогне на екипите за сигурност да реагират бързо чрез изграждане на библиотека от проби. Поради това вредните атаки могат да бъдат осуетени, преди да причинят щети.

Също така е възможно да се използват AI и ML за защита на мрежите, като се следи поведението на потребителите. Тези системи са в състояние да наблюдават действията на потребителите на множество платформи и устройства, за да забележат необичайно или злонамерено поведение. Това може да помогне при откриването и предотвратяването на злонамерени атаки от екипите по сигурността, преди да имат шанс да причинят някаква вреда.

Как AI и ML могат да откриват и предотвратяват заплахи

Има много начини AI и ML да се използват за улавяне и предотвратяване на злонамерени заплахи.

• Повишаване на точността за откриване на злонамерени заплахи: Чрез използването на алгоритми, които могат да идентифицират модели в данните, които могат да показват подозрително поведение, AI и ML могат да помогнат за подобряване на точността на системите за откриване на зловреден софтуер.
• Наблюдение на потребителската активност: Изкуственият интелект и машинното обучение са в състояние да наблюдават поведението на потребителите в много платформи, за да идентифицират всяко подозрително или злонамерено поведение. По този начин екипите за сигурност могат да бъдат уведомени преди възникването на вредно нападение.
• Актуализиране на защитите от зловреден софтуер, базирани на сигнатури: Изкуственият интелект и машинното обучение могат да помогнат в процеса на актуализиране на базирани на сигнатури системи за откриване на злонамерен софтуер чрез използване на алгоритми за идентифициране на нови щамове на текущия злонамерен софтуер. Това позволява вредните действия да бъдат спрени, преди да причинят вреда.
• Идентифициране на подозрително съдържание: AI и ML също могат да помогнат при идентифицирането на подозрително съдържание, като фишинг връзки или злонамерени URL адреси, спестявайки ви от необходимостта да ръчно проверете дали връзката е безопасна. Чрез сканиране на мрежата за такова съдържание екипите за сигурност могат да предприемат превантивни мерки, преди някой да стане жертва на атаката.
• Откриване на заплахи от нулевия ден: Опасните заплахи от нулевия ден също могат да бъдат открити с помощта на AI и ML. Алгоритмите могат да бъдат обучени да идентифицират малки тенденции в данните, които биха могли да предполагат нападение от нулевия ден, преди това да се случи, като им подават умишлено лоши данни.

Ползи от използването на AI и ML за киберсигурност

Използването на AI и ML за откриване и предотвратяване на злонамерени заплахи предлага множество предимства.

Първо, може да помогне на екипите по сигурността да реагират много по-бързо на всяка потенциална опасност. Тъй като тези системи непрекъснато сканират мрежите и следят поведението на потребителите, те могат да предупредят екипа за всяка подозрителна дейност в реално време, което им позволява да реагират бързо. Това увеличава шансовете за предотвратяване на атака, преди да настъпи щета.

Второ, AI и ML могат да осигурят по-ефективен начин за реагиране на заплахи, като позволят на екипите за сигурност да се съсредоточат върху най-важните задачи. Чрез използване на алгоритми, които автоматизират обикновени или повтарящи се задачи, като сканиране за злонамерен софтуер или идентифицирайки злонамерени URL адреси, екипите по сигурността могат да съсредоточат усилията си върху други области, които изискват повече внимание.

Чрез елиминирането на ръчните задачи от техните работни потоци, тези системи могат да позволят на екипите да бъдат по-ефективни при откриването и спирането на злонамерени атаки, преди да имат шанс да нанесат щети. Това в крайна сметка може да доведе до по-малко инциденти на пробиви на данни или други кибератаки.

Трето, AI и ML могат да помогнат за намаляване на разходите, свързани със сигурността. Чрез автоматизиране на повтарящи се задачи, такива системи намаляват нуждата от ръчен труд, което води до спестяване на разходи във времето. В допълнение, чрез ранно откриване на заплахи, те могат да помогнат за намаляване на щетите, причинени от злонамерени атаки, и да предотвратят скъпоструващи пробиви на данни.

И накрая, AI и ML могат да помогнат на екипите за сигурност да предотвратят бъдещи заплахи. Като се учат от минали инциденти, тези системи могат да идентифицират модели в данните, които могат да показват потенциална атака, преди да се случи. По този начин екипите за сигурност могат да предприемат превантивни мерки и да предотвратят всяко злонамерено действие, преди то да има шанса да причини вреда.

Ограничения и предизвикателства при използването на AI и ML

Докато AI и ML имат много предимства за киберсигурността, има някои ограничения и предизвикателства, които идват с тях.

• AI и ML системите изискват големи количества данни, за да бъдат обучени правилно. Без достатъчно точки от данни тези системи може да не са в състояние да открият точно злонамерени заплахи. Освен това е трудно да се намерят етикетирани набори от данни, които могат да се използват за обучение, тъй като ръчното етикетиране на данни е времеемък и трудоемък процес.
• Системите за изкуствен интелект и машинно обучение обикновено се считат за черни кутии или непрозрачни системи, което означава, че може да е трудно да се обясни защо са направили определени заключения. Това може да затрудни персонала по сигурността да се довери на констатациите, увеличавайки вероятността от пропусната или фалшиво докладвана злонамерена дейност.
• Тези системи трябва да бъдат постоянно наблюдавани и актуализирани, за да останат ефективни. Тъй като се появяват нови видове зловреден софтуер или се адаптират съществуващи, тези системи трябва да могат да се адаптират съответно, за да останат ефективни. Това изисква ресурси и време от екипите по сигурността, което може да е трудно за някои организации да осигурят.
• Изграждането на AI или ML система от нулата може да бъде скъпо. Хардуерните и софтуерните ресурси за правилното функциониране на тези системи могат да бъдат доста скъпи в зависимост от размера на бизнеса. Поради това те може да са предизвикателство за някои фирми за прилагане.

Използвайте AI и ML, за да подобрите вашата онлайн сигурност

Изкуственият интелект и машинното обучение са обещаващи инструменти за осуетяване на киберпрестъпниците. Инвестирането в AI и ML за киберсигурност е инвестиция, която си заслужава, тъй като може да доведе до подобрена защита срещу злонамерена дейност.

Можете да намалите вероятността от пробиви на данни и други кибератаки, като се обърнете към AI и ML. Можете също така да подобрите ефикасността и ефикасността на мерките за киберсигурност на вашата компания, като внедрите тези системи, при условие че разполагате с достатъчно ресурси и персонал. Но има ограничения и трудности, които трябва да се вземат предвид, тъй като в момента не е напълно доказано, че тези технологии заместват напълно хората.