Kako umjetna inteligencija i strojno učenje mogu otkriti i spriječiti zlonamjerne napade

Kako tehnologija napreduje, tako se mijenja i način na koji je kriminalci pokušavaju iskoristiti. Danas su zlonamjerni napadi glavni razlog za zabrinutost kako za pojedince tako i za organizacije. Ransomware, krađa identiteta i povrede podataka samo su neki od primjera brojnih oblika ovih napada.

Obrane izgrađene na novijim tehnologijama poput strojnog učenja i umjetne inteligencije mogu vas zaštititi od ovih prijetnji, kako točno ti sustavi otkrivaju i sprječavaju zlonamjerne napade?

Uloga AI i ML u kibernetičkoj sigurnosti

Umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML) su dva slična, ali različita snažna alata koji se mogu koristiti za prepoznavanje potencijalnih opasnosti prije nego što one mogu uzrokovati štetu. Korištenjem algoritama tehnologija umjetne inteligencije može otkriti obrasce u podacima koji mogu ukazivati ​​na sumnjivo ponašanje ili zlonamjernu aktivnost. Zatim može označiti potencijalne prijetnje i upozoriti sigurnosne timove kako bi mogli djelovati.

Kao i mnoge druge domene, otkrivanje zlonamjernog softvera još je jedno polje u kojem se strojno učenje pokazalo korisnim. Strojno učenje može otkriti nove varijante zlonamjernog softvera i pomoći sigurnosnim timovima u brzom reagiranju izgradnjom biblioteke uzoraka. Zbog toga se štetni napadi mogu spriječiti prije nego prouzrokuju bilo kakvu štetu.

Također je moguće koristiti AI i ML za zaštitu mreža praćenjem ponašanja korisnika. Ovi sustavi mogu pratiti radnje korisnika na više platformi i uređaja kako bi uočili neuobičajeno ili zlonamjerno ponašanje. To može pomoći u otkrivanju i sprječavanju zlonamjernih napada od strane sigurnosnih timova prije nego što imaju priliku prouzročiti bilo kakvu štetu.

Kako AI i ML mogu otkriti i spriječiti prijetnje

Postoji mnogo načina na koje se AI i ML mogu koristiti u hvatanju i sprječavanju zlonamjernih prijetnji.

• Povećanje točnosti otkrivanja zlonamjernih prijetnji: Upotrebom algoritama koji mogu identificirati obrasce u podacima koji mogu ukazivati ​​na sumnjivo ponašanje, AI i ML mogu pomoći u poboljšanju točnosti sustava za otkrivanje zlonamjernog softvera.
• Praćenje aktivnosti korisnika: Umjetna inteligencija i strojno učenje sposobni su pratiti ponašanje korisnika na mnogim platformama kako bi identificirali bilo kakvo sumnjivo ili zlonamjerno ponašanje. Na taj način sigurnosni timovi mogu biti obaviješteni prije pojave bilo kakvog štetnog napada.
• Ažuriranje zaštite od zlonamjernog softvera temeljene na potpisima: Umjetna inteligencija i strojno učenje mogu pomoći u procesu ažuriranja sustava za otkrivanje zlonamjernog softvera koji se temelje na potpisima korištenjem algoritama za prepoznavanje novih sojeva trenutnog zlonamjernog softvera. To omogućuje da se štetne radnje zaustave prije nego prouzrokuju bilo kakvu štetu.
• Identificiranje sumnjivog sadržaja: AI i ML također mogu pomoći u prepoznavanju sumnjivog sadržaja, kao što su veze za krađu identiteta ili zlonamjerni URL-ovi, štedeći vas od ručno provjeriti je li veza sigurna. Skeniranjem weba u potrazi za takvim sadržajem, sigurnosni timovi mogu poduzeti preventivne mjere prije nego što itko postane žrtva napada.
• Otkrijte prijetnje nultog dana: Opasne prijetnje nultog dana također se mogu pronaći uz pomoć AI i ML. Algoritmi se mogu uvježbati da identificiraju male trendove u podacima koji bi mogli sugerirati napad nultog dana prije nego što se dogodi tako da im se namjerno daju loši podaci.

Prednosti korištenja AI i ML za kibernetičku sigurnost

Korištenje AI i ML za otkrivanje i sprječavanje zlonamjernih prijetnji nudi brojne prednosti.

Prvo, može pomoći sigurnosnim timovima da puno brže reagiraju na svaku potencijalnu opasnost. Budući da ovi sustavi neprestano skeniraju mreže i prate ponašanje korisnika, mogu upozoriti tim na svaku sumnjivu aktivnost u stvarnom vremenu, omogućujući im da brzo reagiraju. To povećava šanse za sprječavanje napada prije nego što dođe do štete.

Drugo, AI i ML mogu pružiti učinkovitiji način odgovora na prijetnje dopuštajući sigurnosnim timovima da se usredotoče na najvažnije zadatke. Korištenjem algoritama koji automatiziraju svakodnevne ili ponavljajuće zadatke, kao što je skeniranje zlonamjernog softvera ili identificirajući zlonamjerne URL-ove, sigurnosni timovi mogu usmjeriti svoje napore na druga područja koja zahtijevaju veće pažnja.

Uklanjanjem ručnih zadataka iz njihovih radnih procesa, ovi sustavi mogu omogućiti timovima da budu učinkovitiji u otkrivanju i zaustavljanju zlonamjernih napada prije nego što imaju priliku napraviti bilo kakvu štetu. To u konačnici može dovesti do manjeg broja slučajeva povrede podataka ili drugih kibernetičkih napada.

Treće, AI i ML mogu pomoći u smanjenju troškova povezanih sa sigurnošću. Automatiziranjem zadataka koji se ponavljaju, takvi sustavi smanjuju potrebu za ručnim radom, što dovodi do uštede troškova tijekom vremena. Osim toga, ranim otkrivanjem prijetnji mogu pomoći u smanjenju štete uzrokovane zlonamjernim napadima i spriječiti skupe povrede podataka.

Konačno, AI i ML mogu pomoći sigurnosnim timovima u sprječavanju budućih prijetnji. Učeći iz prošlih incidenata, ovi sustavi mogu identificirati obrasce u podacima koji mogu ukazivati ​​na potencijalni napad prije nego što se dogodi. Na taj način sigurnosni timovi mogu poduzeti preventivne mjere i spriječiti bilo kakvu zlonamjernu radnju prije nego što ona ima priliku prouzročiti bilo kakvu štetu.

Ograničenja i izazovi korištenja AI i ML

Dok AI i ML imaju mnoge prednosti za kibernetičku sigurnost, postoje neka ograničenja i izazovi koji dolaze s njima.

• AI i ML sustavi zahtijevaju velike količine podataka da bi bili pravilno obučeni. Bez dovoljno podatkovnih točaka, ovi sustavi možda neće moći točno otkriti zlonamjerne prijetnje. Osim toga, teško je pronaći označene skupove podataka koji se mogu koristiti za obuku jer je ručno označavanje podataka dugotrajan i radno intenzivan proces.
• Sustavi umjetne inteligencije i strojnog učenja obično se smatraju crnim kutijama ili neprozirnim sustavima, što znači da bi moglo biti teško objasniti zašto su donijeli određene zaključke. To sigurnosnom osoblju može otežati vjeru u nalaze, povećavajući vjerojatnost propuštene ili lažno prijavljene zlonamjerne aktivnosti.
• Ti se sustavi moraju stalno nadzirati i ažurirati kako bi ostali učinkoviti. Kako se pojavljuju nove vrste zlonamjernog softvera ili se postojeći prilagođavaju, ti se sustavi moraju moći prilagoditi u skladu s tim kako bi ostali učinkoviti. Ovo zahtijeva resurse i vrijeme sigurnosnih timova, što nekim organizacijama može biti teško pružiti.
• Izgradnja AI ili ML sustava iz temelja može biti skupa. Hardverski i softverski resursi za pravilno pokretanje ovih sustava mogu biti prilično skupi, ovisno o veličini poduzeća. Zbog toga bi nekim tvrtkama moglo predstavljati izazov za njihovu implementaciju.

Upotrijebite AI i ML za povećanje vaše online sigurnosti

Umjetna inteligencija i strojno učenje obećavajući su alati za sprječavanje kibernetičkih kriminalaca. Ulaganje u AI i ML za kibernetičku sigurnost ulaganje je vrijedno jer može dovesti do poboljšane zaštite od zloćudnih aktivnosti.

Možete smanjiti vjerojatnost povrede podataka i drugih kibernetičkih napada okrećući se AI i ML. Također možete poboljšati djelotvornost i učinkovitost mjera kibernetičke sigurnosti svoje tvrtke implementacijom ovih sustava, pod uvjetom da imate dovoljno resursa i osoblja. Ali postoje ograničenja i poteškoće koje treba uzeti u obzir jer trenutno nije u potpunosti dokazano da ove tehnologije u potpunosti mogu zamijeniti ljude.