Како се предиктивна аналитика може борити против сајбер криминала

Одбрана од сајбер криминала је изазован задатак. Сајбер криминалци увек откривају нове методе напада, тако да стручњаци за безбедност морају стално да се прилагођавају и буду на опрезу. Предиктивна аналитика то може учинити много лакшим.

Предиктивна аналитика у сајбер безбедности могла би да помогне компанијама са ограниченим бројем безбедносног особља да остану безбедне од софистицираних напада. Ево детаљнијег погледа на то како функционише и како може помоћи у одбрани од сајбер криминалаца.

Шта је предиктивно моделирање?

Прво, шта је предиктивно моделирање? То је подскуп аналитике података који користи статистику да би се утврдило шта би се могло догодити у будућности. Аналитичари узимају прошле и тренутне податке да би направили а модел како би ствари могле ићи у будућности, прилагођавајући га како се појављују нови подаци.

У многим случајевима, људи покрећу неколико модела одједном и комбинују резултате да би пронашли највероватнији исход. Ако сте користили апликацију за временску прогнозу, искусили сте ову врсту предиктивног моделирања из прве руке. Међутим, процес има потенцијал далеко од предвиђања да ли ће падати киша.

Предиктивна аналитика је постала стандардна пракса у индустријама попут банкарства и маркетинга. Како је сајбер криминал растао, стручњаци за безбедност су такође почели да користе његов потенцијал.

Утврђивање рањивости

Први начин на који предиктивна аналитика може да побољша сајбер безбедност јесте да помогне организацијама да разумеју своје ризике. Сајбер криминал представља претњу сваком послу, али различите компаније ће доживети различите врсте напада. Добра безбедност почиње са сазнањем који од тих напада су најопаснији.

Модели предиктивне аналитике могу да упореде безбедносне мере предузећа и трендове сајбер криминала међу сличним компанијама. Они тада могу да покажу како их сајбер криминалци могу напасти и где су рупе у њиховој одбрани.

Људски аналитичари би могли да обављају сличан посао, али вештачка интелигенција (АИ) је често много боља у овим сложеним прорачунима. Неки системи, као што је КуадМетрицс—објашњени овде помоћу Универзитет у Мичигену— показали су до 90 процената тачности и лажно позитивних стопа испод 10 процената, наглашавајући њихову ефикасност.

Препознавање корисника по њиховом понашању

Предиктивна аналитика у сајбер безбедности такође пружа иновативан начин идентификације корисника. Прилично је лако украсти лозинку, али је мало вероватно да ће хакер користити рачунар на исти начин на који то користи овлашћени корисник. Свако има различите навике коришћења које АИ може научити, помажући му да открије потенцијална кршења.

Програми за аналитику, као што је софтвер за безбедност од сајбер криминала, компанија попут Касеваре, може да прегледа податке да би идентификовао лажне обрасце, подижући црвену заставу када корисници прекрше те обрасце. Овај приступ функционише на исти начин као и праћење превара. Као што банка може да деактивира вашу кредитну картицу након неуобичајене куповине, ови системи могу ограничити налог након нетипичног понашања.

Када се налог понаша другачије него што је вештачка интелигенција предвидела, стручњаци за безбедност људи га могу пажљивије погледати. Ако је у питању нападач, они могу да га зауставе, а ако је то само обичан корисник, могу да му врате своје дозволе.

Предвиђање напада пре него што се догоде

Како се ови модели предиктивне аналитике побољшавају, могли би постати још кориснији. Они могу предвидети сајбер нападе пре него што се догоде, омогућавајући радницима обезбеђења да се припреме за надолазећи напад.

Неке мреже су већ почеле да користе основне верзије овог типа софтвера. Модели машинског учења предвиђају нападе идентификовањем злонамерне активности у другим мрежама. Затим утврђују да ли су слични напади вероватни у њиховој сопственој мрежи. Сајбер-криминалци могу да заобиђу ово коришћењем напада мамаца, али комбиновање са другим методама може бити ефикасније.

Други системи анализирају способност, мотив и могућност напада специфичних сајбер криминалаца. Други скенирају за ИП адресе повезане са сумњивом активношћу. Комбиновање ових фактора може помоћи моделима да направе прецизнија предвиђања, хватајући сајбер криминалце пре него што могу да изазову штету.

Фино подешавање сајбер осигурања

Не врте се сви случајеви употребе предиктивне аналитике у сајбер безбедности око заустављања нападача. Пошто се сајбер криминал увек развија, ниједан систем не може зауставити све могуће нападе. Предиктивни модели и даље могу помоћи побољшањем сајбер осигурања компанија када дође до кршења.

Увреде података су скупе, коштају у просеку 4,24 милиона долара, а тај трошак стално расте. Индустрија сајбер осигурања је порасла као одговор, помажући предузећима да надокнаде све трошкови који би могли настати током кршења. Предиктивна аналитика може помоћи да се утврди који ниво покривености би компанији могао бити потребан предвиђајући колико су вероватни различити напади.

Све врсте осигурања мере ризик да би се одредиле стопе странке и врста покрића која им је потребна. Сајбер осигурање се не разликује, али разумевање различитих релевантних фактора ризика може бити компликовано, па је најбоље то препустити вештачкој интелигенцији. Предиктивни модели могу поуздано предвидети предности и слабости пословања, добијајући најбољу понуду осигурања за обе стране.

Предиктивна аналитика има огроман потенцијал у сајбер безбедности

Предиктивна аналитика у сајбер безбедности је нов концепт, али њен потенцијал је импресиван. Ови модели вештачке интелигенције могу да попуне празнине где људске способности недостају, помажући предузећима да остану што безбеднија. Иако ниједан предиктивни модел није савршен, они могу пружити значајна побољшања у односу на традиционална решења.

Како се технологија буде побољшавала, људи ће наћи још више употребе за предиктивну аналитику у сајбер безбедности. Сајбер криминалци ће се прилагодити и ови програми вештачке интелигенције ће се такође развијати да би их задовољили. Они можда неће елиминисати сајбер криминал, али би могли да преокрену вагу у корист невиних странака.

6 типова сајбер криминалаца и како они делују

Сајбер криминалци делују на неколико различитих начина; ево најчешћих.

Реад Нект

О аутору