Kako se prediktivna analitika može boriti protiv kibernetičkog kriminala

Obrana od kibernetičkog kriminala je izazovan zadatak. Cyber ​​kriminalci uvijek otkrivaju nove metode napada, pa se sigurnosni stručnjaci moraju stalno prilagođavati i biti na oprezu. Prediktivna analitika to može uvelike olakšati.

Prediktivna analitika u kibernetičkoj sigurnosti mogla bi pomoći tvrtkama s ograničenim sigurnosnim osobljem da ostanu zaštićene od sofisticiranih napada. Evo detaljnijeg pogleda na to kako funkcionira i kako bi mogao pomoći u obrani od kibernetičkih kriminalaca.

Što je prediktivno modeliranje?

Prvo, što je prediktivno modeliranje? To je podskup analitike podataka koji koristi statistiku kako bi se utvrdilo što bi se moglo dogoditi u budućnosti. Analitičari uzimaju prošle i trenutne podatke kako bi napravili a model kako bi stvari mogle ići u budućnosti, prilagođavajući ga kako se pojavljuju novi podaci.

U mnogim slučajevima ljudi pokreću nekoliko modela odjednom i kombiniraju rezultate kako bi pronašli najvjerojatniji ishod. Ako ste koristili aplikaciju za vremensku prognozu, iskusili ste ovu vrstu prediktivnog modeliranja iz prve ruke. Proces ima potencijal daleko izvan predviđanja hoće li padati kiša.

Prediktivna analitika postala je standardna praksa u industrijama poput bankarstva i marketinga. Kako je kibernetički kriminal rastao, sigurnosni stručnjaci također su počeli koristiti njegov potencijal.

Utvrđivanje ranjivosti

Prvi način na koji prediktivna analitika može poboljšati kibernetičku sigurnost je pomaganje organizacijama da razumiju svoje rizike. Cyber ​​kriminal je prijetnja svakom poslu, ali različite tvrtke će doživjeti različite vrste napada. Dobra sigurnost počinje znajući koji su od tih napada najopasniji.

Modeli prediktivne analize mogu usporediti sigurnosne mjere poslovanja i trendove kibernetičkog kriminala među sličnim tvrtkama. Tada mogu pokazati kako ih kibernetički kriminalci mogu napasti i gdje su rupe u njihovoj obrani.

Ljudski analitičari mogli bi obavljati sličan posao, ali umjetna inteligencija (AI) je često puno bolja u tim složenim izračunima. Neki sustavi, kao što je QuadMetrics—objašnjeni ovdje Sveučilište u Michiganu— pokazali su do 90 posto točnosti i lažno pozitivnih stopa ispod 10 posto, naglašavajući njihovu učinkovitost.

Identificiranje korisnika po njihovom ponašanju

Prediktivna analitika u kibernetičkoj sigurnosti također pruža inovativan način identifikacije korisnika. Prilično je lako ukrasti lozinku, ali malo je vjerojatno da će haker koristiti računalo na isti način kao ovlašteni korisnik. Svatko ima različite navike korištenja koje AI može naučiti, pomažući mu da otkrije potencijalna kršenja.

Analitički programi kao što je softver za sigurnost cyber kriminala, tvrtki kao što su Kaseware, može pregledati podatke kako bi identificirao lažne obrasce, podižući crvenu zastavu kada korisnici prekrše te obrasce. Ovaj pristup funkcionira na isti način kao i praćenje prijevara. Baš kao što banka može deaktivirati vašu kreditnu karticu nakon neobične kupnje, ovi sustavi mogu ograničiti račun nakon netipičnog ponašanja.

Kada se račun ponaša drugačije nego što je AI predvidio, stručnjaci za ljudsku sigurnost mogu ga detaljnije pogledati. Ako je napadač, oni ga mogu zaustaviti, a ako je samo običan korisnik, mogu mu vratiti dopuštenja.

Predviđanje napada prije nego što se dogode

Kako se ovi modeli prediktivne analize poboljšavaju, mogli bi postati još korisniji. Mogli bi predvidjeti kibernetičke napade prije nego što se dogode, dopuštajući sigurnosnim radnicima da se pripreme za nadolazeći napad.

Neke su mreže već počele koristiti osnovne verzije ovog tipa softvera. Modeli strojnog učenja predviđaju napade identificiranjem zlonamjerne aktivnosti u drugim mrežama. Zatim utvrđuju jesu li slični napadi vjerojatni u njihovoj vlastitoj mreži. Cyber ​​kriminalci to mogu zaobići korištenjem napada mamaca, ali kombiniranje s drugim metodama moglo bi biti učinkovitije.

Drugi sustavi analiziraju sposobnost, motiv i mogućnost napada specifičnih cyber kriminalaca. Drugi traže IP adrese povezane sa sumnjivom aktivnošću. Kombiniranje ovih čimbenika može pomoći modelima da naprave točnija predviđanja, hvatajući kibernetičke kriminalce prije nego što prouzrokuju štetu.

Fino podešavanje Cyber ​​osiguranja

Ne vrte se svi slučajevi upotrebe prediktivne analitike u kibernetičkoj sigurnosti oko zaustavljanja napadača. Budući da se cyber kriminal uvijek razvija, nijedan sustav ne može zaustaviti sve moguće napade. Prediktivni modeli i dalje mogu pomoći poboljšanjem kibernetičkog osiguranja tvrtki za slučajeve kršenja.

Kršenje podataka skupo je, u prosjeku košta 4,24 milijuna dolara, a taj trošak stalno raste. Industrija cyber osiguranja narasla je kao odgovor, pomažući tvrtkama da nadoknade sve troškovi koji bi mogli nastati tijekom kršenja. Prediktivna analitika može pomoći u određivanju razine pokrivenosti koju bi tvrtka mogla trebati predviđanjem vjerojatnosti raznih napada.

Sve vrste osiguranja mjere rizik kako bi se odredile stope stranke i vrsta pokrića koja im je potrebna. Cyber ​​osiguranje se ne razlikuje, ali razumijevanje različitih relevantnih čimbenika rizika može biti komplicirano, pa je najbolje to prepustiti umjetnoj inteligenciji. Prediktivni modeli mogu pouzdano predvidjeti snage i slabosti poslovanja, postižući najbolju ponudu osiguranja za obje strane.

Prediktivna analitika ima ogroman potencijal u kibernetičkoj sigurnosti

Prediktivna analitika u kibernetičkoj sigurnosti novi je koncept, ali njezin je potencijal impresivan. Ovi modeli umjetne inteligencije mogu popuniti praznine u kojima ljudske sposobnosti nedostaju, pomažući tvrtkama da ostanu što sigurnije. Iako nijedan prediktivni model nije savršen, oni mogu pružiti značajna poboljšanja u odnosu na tradicionalna rješenja.

Kako se tehnologija poboljšava, ljudi će pronaći još više primjena za prediktivnu analitiku u kibernetičkoj sigurnosti. Cyber ​​kriminalci će se prilagoditi i ovi programi umjetne inteligencije također će se razvijati kako bi ih zadovoljili. Možda neće eliminirati kibernetički kriminal, ali bi mogli preokrenuti vagu u korist nevinih stranaka.

6 vrsta kibernetičkih kriminalaca i kako oni djeluju

Cyber ​​kriminalci djeluju na nekoliko različitih načina; evo najčešćih.

Pročitajte dalje

O autoru