Како вештачка интелигенција и машинско учење могу да открију и спрече злонамерне нападе

Како технологија напредује, тако се развија и начин на који криминалци покушавају да је искористе. Данас су злонамерни напади главни разлог за забринутост и за појединце и за организације. Рансомваре, пхисхинг и кршење података само су неки примери многих облика који ови напади могу имати.

Одбране изграђене на новијим технологијама као што су машинско учење и вештачка интелигенција могу вам помоћи да се заштитите од ових претњи, како тачно ови системи откривају и спречавају злонамерне нападе?

Улога вештачке интелигенције и МЛ у сајбер безбедности

Вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење (МЛ) су два слична али различита моћна алата који се могу користити за идентификацију потенцијалних опасности пре него што могу да изазову штету. Коришћењем алгоритама, технологија вештачке интелигенције може да открије обрасце у подацима који могу указивати на сумњиво понашање или злонамерне активности. Затим може означити потенцијалне претње и упозорити безбедносне тимове како би они могли да предузму акцију.

Као и многи други домени, откривање малвера је још једна област у којој се машинско учење показује од помоћи. Машинско учење може да открије нове варијанте злонамерног софтвера и помогне безбедносним тимовима да брзо реагују изградњом библиотеке узорака. Због тога се штетни напади могу спречити пре него што проузрокују било какву штету.

Такође је могуће користити АИ и МЛ за заштиту мрежа праћењем понашања корисника. Ови системи су у стању да прате радње корисника на више платформи и уређаја како би уочили необично или злонамерно понашање. Ово може помоћи у откривању и спречавању злонамерних напада од стране безбедносних тимова пре него што буду имали прилику да изазову било какву штету.

Како АИ и МЛ могу да открију и спрече претње

Постоји много начина на који се АИ и МЛ могу користити за хватање и спречавање злонамерних претњи.

• Повећање тачности за откривање злонамерних претњи: Коришћењем алгоритама који могу да идентификују обрасце у подацима који могу указивати на сумњиво понашање, АИ и МЛ могу помоћи у побољшању тачности система за откривање малвера.
• Праћење активности корисника: Вештачка интелигенција и машинско учење су у стању да надгледају понашање корисника на многим платформама како би идентификовали било какво сумњиво или злонамерно понашање. На овај начин, безбедносни тимови могу бити обавештени пре појаве било каквог штетног напада.
• Ажурирање заштите од малвера засноване на потписима: Вештачка интелигенција и машинско учење могу да помогну у процесу ажурирања система за откривање малвера заснованих на потписима коришћењем алгоритама за идентификацију нових врста тренутног малвера. Ово омогућава да се штетне радње зауставе пре него што донесу било какву штету.
• Идентификовање сумњивог садржаја: АИ и МЛ такође могу помоћи у идентификацији сумњивог садржаја, као што су линкови за „пецање“ или злонамерни УРЛ-ови, чиме се штедите од ручно проверите да ли је веза безбедна. Скенирањем веба у потрази за таквим садржајем, безбедносни тимови могу предузети превентивне мере пре него што било ко постане жртва напада.
• Откријте претње нултог дана: Опасне претње нултог дана такође се могу пронаћи уз помоћ АИ и МЛ. Алгоритми се могу обучити да идентификују мале трендове у подацима који би могли да сугеришу напад нултог дана пре него што се то деси тако што ће им намерно давати лоше податке.

Предности коришћења вештачке интелигенције и МЛ за сајбер безбедност

Коришћење вештачке интелигенције и МЛ за откривање и спречавање злонамерних претњи нуди бројне предности.

Прво, може помоћи безбедносним тимовима да реагују много брже на сваку потенцијалну опасност. Пошто ови системи стално скенирају мреже и прате понашање корисника, они могу упозорити тим на било коју сумњиву активност у реалном времену, омогућавајући им да брзо реагују. Ово повећава шансе за спречавање напада пре него што дође до оштећења.

Друго, вештачка интелигенција и МЛ могу да обезбеде ефикаснији начин реаговања на претње омогућавајући безбедносним тимовима да се усредсреде на најважније задатке. Коришћењем алгоритама који аутоматизују свакодневне или понављајуће задатке, као што је скенирање малвера или идентификујући злонамерне УРЛ адресе, безбедносни тимови могу да усмере своје напоре на друге области које захтевају веће пажња.

Елиминишући ручне задатке из својих токова посла, ови системи могу омогућити тимовима да буду ефикаснији у откривању и заустављању злонамерних напада пре него што буду имали прилику да направе било какву штету. Ово на крају може довести до мањег броја инцидената кршења података или других сајбер-напада.

Треће, АИ и МЛ могу помоћи у смањењу трошкова повезаних са безбедношћу. Аутоматизацијом задатака који се понављају, такви системи смањују потребу за ручним радом, што доводи до уштеде током времена. Поред тога, раним откривањем претњи, оне могу помоћи у смањењу штете узроковане злонамерним нападима и спречити скупе повреде података.

Коначно, вештачка интелигенција и МЛ могу помоћи безбедносним тимовима да спрече будуће претње. Учењем из прошлих инцидената, ови системи могу идентификовати обрасце у подацима који могу указивати на потенцијални напад пре него што се догоди. На овај начин, безбедносни тимови могу предузети превентивне мере и спречити сваку злонамерну радњу пре него што она буде имала прилику да изазове било какву штету.

Ограничења и изазови коришћења вештачке интелигенције и МЛ

Иако АИ и МЛ имају многе предности за сајбер безбедност, постоје нека ограничења и изазови који долазе са њима.

• Системи вештачке интелигенције и МЛ захтевају велике количине података да би се правилно обучили. Без довољно података, ови системи можда неће моћи тачно да открију злонамерне претње. Поред тога, тешко је пронаћи означене скупове података који се могу користити за обуку пошто је ручно обележавање података дуготрајан и радно интензиван процес.
• Вештачка интелигенција и системи машинског учења се обично сматрају црним кутијама или непрозирним системима, што значи да би могло бити тешко објаснити зашто су донели одређене закључке. Ово може отежати безбедносном особљу да верује у налазе, повећавајући вероватноћу пропуштених или лажно пријављених злонамерних активности.
• Ови системи се морају стално пратити и ажурирати како би остали ефикасни. Како се појављују нови типови малвера или се постојећи прилагођавају, ови системи морају бити у стању да се прилагоде у складу са тим како би остали ефикасни. Ово захтева ресурсе и време од безбедносних тимова што може бити тешко за неке организације да обезбеде.
• Изградња АИ или МЛ система од самог почетка може бити скупа. Хардверски и софтверски ресурси за правилно вођење ових система могу бити прилично скупи, у зависности од величине предузећа. Због тога, неким предузећима може бити тешко да их имплементирају.

Користите вештачку интелигенцију и МЛ да повећате своју безбедност на мрежи

Вештачка интелигенција и машинско учење су обећавајући алати за спречавање сајбер криминалаца. Улагање у вештачку интелигенцију и МЛ за сајбер безбедност је инвестиција коју вреди урадити јер може довести до побољшане заштите од малигних активности.

Можете смањити вероватноћу кршења података и других сајбер напада тако што ћете се окренути вештачкој интелигенцији и МЛ. Такође можете побољшати ефикасност и ефикасност мера сајбер безбедности ваше компаније применом ових система, под условом да имате довољно ресурса и особља. Али постоје ограничења и потешкоће које треба размотрити јер тренутно није у потпуности доказано да ове технологије у потпуности замењују људе.