Cum poate analiza predictivă să combată criminalitatea cibernetică

Apărarea împotriva criminalității cibernetice este o sarcină dificilă. Infractorii cibernetici descoperă mereu noi metode de atac, așa că profesioniștii în securitate trebuie să se adapteze continuu și să rămână vigilenți. Analiza predictivă poate face acest lucru mult mai ușor.

Analiza predictivă în securitatea cibernetică ar putea ajuta companiile cu personal de securitate limitat să fie ferite de atacuri sofisticate. Iată o privire mai atentă asupra modului în care funcționează și cum ar putea ajuta la apărarea împotriva infractorilor cibernetici.

Ce este modelarea predictivă?

În primul rând, ce este modelarea predictivă? Este un subset de analiză a datelor care utilizează statistici pentru a determina ce s-ar putea întâmpla în viitor. Analiștii preiau date trecute și actuale pentru a face a model despre cum ar putea merge lucrurile în viitor, adaptându-l pe măsură ce apar noi date.

În multe cazuri, oamenii rulează mai multe modele simultan și combină rezultatele pentru a găsi rezultatul cel mai probabil. Dacă ați folosit o aplicație meteo, ați experimentat direct acest tip de modelare predictivă. Totuși, procesul are un potențial mult dincolo de anticiparea dacă va ploua.

Analiza predictivă a devenit o practică standard în industrii precum bancare și marketing. Pe măsură ce criminalitatea cibernetică a crescut, profesioniștii în securitate au început, de asemenea, să-și valorifice potențialul.

Determinarea Vulnerabilității

Prima modalitate prin care analiza predictivă poate îmbunătăți securitatea cibernetică este ajutând organizațiile să-și înțeleagă riscurile. Criminalitatea cibernetică este o amenințare pentru orice afacere, dar diferite companii vor experimenta diferite tipuri de atacuri. O bună securitate începe cu a ști care dintre aceste atacuri sunt cele mai amenințătoare.

Modelele de analiză predictivă pot compara măsurile de securitate ale unei afaceri și tendințele de criminalitate cibernetică între companii similare. Ei pot arăta apoi cum îi pot ataca infractorii cibernetici și unde sunt găurile din apărarea lor.

Analiștii umani ar putea efectua lucrări similare, dar inteligența artificială (AI) este adesea mult mai bună la aceste calcule complexe. Unele sisteme, cum ar fi QuadMetrics—explicate aici de către Universitatea din Michigan— au arătat o acuratețe de până la 90 la sută și rate de fals pozitive sub 10 la sută, subliniind eficacitatea lor.

Identificarea utilizatorilor după comportamentul lor

Analiza predictivă în securitatea cibernetică oferă, de asemenea, o modalitate inovatoare de identificare a utilizatorilor. Este destul de ușor să furi o parolă, dar este puțin probabil ca un hacker să folosească un computer în același mod în care o face un utilizator autorizat. Toată lumea are obiceiuri de utilizare distincte pe care AI le poate învăța, ajutându-l să descopere potențialele încălcări.

Programe de analiză, cum ar fi software-ul de securitate cibernetică, de către companii precum Kaseware, poate examina datele pentru a identifica modele frauduloase, ridicând un semnal roșu atunci când utilizatorii încalcă aceste modele. Această abordare funcționează în același mod ca și monitorizarea fraudei. Așa cum o bancă vă poate dezactiva cardul de credit după o achiziție neobișnuită, aceste sisteme pot restricționa un cont după un comportament atipic.

Atunci când un cont se comportă diferit decât a prezis AI, profesioniștii în securitatea umană îl pot privi mai îndeaproape. Dacă este un atacator, îl pot opri, iar dacă este doar utilizatorul obișnuit, le pot da permisiunile înapoi.

Prezicerea atacurilor înainte ca acestea să se întâmple

Pe măsură ce aceste modele de analiză predictivă se îmbunătățesc, ele ar putea deveni și mai utile. Ei ar putea prezice atacuri cibernetice înainte de a avea loc, permițând lucrătorilor de securitate să se pregătească pentru atacul care vine.

Unele rețele au început deja să utilizeze versiuni de bază ale acestui tip de software. Modelele de învățare automată prezic atacuri prin identificarea activităților rău intenționate în alte rețele. Ei determină apoi dacă atacuri similare sunt probabile în propria lor rețea. Criminalii cibernetici pot rezolva acest lucru folosind atacuri cu momeală, dar combinarea acesteia cu alte metode ar putea fi mai eficientă.

Alte sisteme analizează capacitatea, motivul și oportunitatea de a ataca specifici infractorilor cibernetici. Alții caută adrese IP conectate la activități suspecte. Combinarea acestor factori poate ajuta modelele să facă predicții mai precise, prinzând infractorii cibernetici înainte ca aceștia să provoace daune.

Reglarea fină a asigurărilor cibernetice

Nu toate cazurile de utilizare ale analizei predictive în securitatea cibernetică se referă la oprirea atacatorilor. Deoarece criminalitatea cibernetică evoluează mereu, niciun sistem nu poate opri toate atacurile posibile. Modelele predictive pot ajuta în continuare prin îmbunătățirea asigurărilor cibernetice ale companiilor pentru atunci când are loc o încălcare.

Încălcările de date sunt costisitoare, costă în medie 4,24 milioane de dolari, iar acest cost continuă să crească. Industria asigurărilor cibernetice a crescut ca răspuns, ajutând companiile să compenseze orice cheltuieli care ar putea apărea în timpul unei încălcări. Analiza predictivă poate ajuta la stabilirea nivelului de acoperire pe care o companie ar putea avea nevoie, prevăzând cât de probabil sunt diversele atacuri.

Toate tipurile de asigurări măsoară riscul pentru a determina tarifele unei părți și tipul de acoperire de care are nevoie. Asigurarea cibernetică nu este diferită, dar înțelegerea diferiților factori de risc relevanți poate fi complicată, așa că cel mai bine este să lăsați în seama AI. Modelele predictive pot prezice în mod fiabil punctele forte și punctele slabe ale unei afaceri, obținând cea mai bună ofertă de asigurare pentru ambele părți.

Analiza predictivă are un potențial imens în securitatea cibernetică

Analiza predictivă în securitatea cibernetică este un concept nou, dar potențialul său este impresionant. Aceste modele de inteligență artificială pot completa golurile în care abilitățile umane sunt insuficiente, ajutând companiile să rămână cât mai sigure posibil. Deși niciun model predictiv nu este perfect, ele pot oferi îmbunătățiri substanțiale față de soluțiile tradiționale.

Pe măsură ce tehnologia se îmbunătățește, oamenii vor găsi și mai multe utilizări pentru analiza predictivă în securitatea cibernetică. Infractorii cibernetici se vor adapta, iar aceste programe AI vor evolua, de asemenea, pentru a le îndeplini. S-ar putea să nu elimine criminalitatea cibernetică, dar ar putea înclina balanța în favoarea unor părți nevinovate.

6 tipuri de criminali cibernetici și modul în care aceștia funcționează

Infractorii cibernetici operează în mai multe moduri diferite; aici sunt cele mai comune.

Citiți în continuare

Despre autor