Cum AI și Machine Learning pot detecta și preveni atacurile rău intenționate

Pe măsură ce tehnologia avansează, la fel crește și felul în care infractorii încearcă să o exploateze. Astăzi, atacurile rău intenționate sunt un motiv major de îngrijorare atât pentru indivizi, cât și pentru organizații. Ransomware, phishing și încălcări ale datelor sunt doar câteva exemple ale numeroaselor forme pe care le pot lua aceste atacuri.

Apărările construite pe tehnologii mai noi, cum ar fi învățarea automată și inteligența artificială, vă pot ajuta să vă protejați de aceste amenințări. Cum detectează și previn aceste sisteme atacurile rău intenționate?

Rolul AI și ML în securitatea cibernetică

Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) sunt două instrumente puternice similare, dar diferite care pot fi folosite pentru a identifica pericolele potențiale înainte ca acestea să poată provoca vătămări. Prin utilizarea algoritmilor, tehnologia inteligenței artificiale poate detecta modele în date care pot indica un comportament suspect sau activitate rău intenționată. Apoi poate semnala potențialele amenințări și poate alerta echipele de securitate, astfel încât acestea să poată lua măsuri.

La fel ca multe alte domenii, detectarea malware-ului este un alt domeniu în care învățarea automată se dovedește utilă. Învățarea automată poate detecta noi variante de malware și poate ajuta echipele de securitate să răspundă rapid prin construirea unei biblioteci de mostre. Din acest motiv, atacurile dăunătoare pot fi dejucate înainte ca acestea să provoace daune.

De asemenea, este posibil să utilizați AI și ML pentru a proteja rețelele, urmărind comportamentul utilizatorilor. Aceste sisteme sunt capabile să monitorizeze acțiunile utilizatorilor pe mai multe platforme și dispozitive pentru a identifica comportamente neobișnuite sau rău intenționate. Acest lucru poate ajuta la detectarea și prevenirea atacurilor rău intenționate de către echipele de securitate înainte ca acestea să aibă șansa de a provoca vreun rău.

Cum AI și ML pot detecta și preveni amenințările

Există multe moduri în care AI și ML pot fi folosite pentru a captura și a preveni amenințările rău intenționate.

• Creșterea acurateței pentru detectarea amenințărilor rău intenționate: Prin utilizarea algoritmilor care pot identifica modele în date care pot indica un comportament suspect, AI și ML pot ajuta la îmbunătățirea acurateței sistemelor de detectare a malware.
• Monitorizarea activitatii utilizatorilor: Inteligența artificială și învățarea automată sunt capabile să monitorizeze comportamentul utilizatorilor pe mai multe platforme pentru a identifica orice comportament suspect sau rău intenționat. În acest fel, echipele de securitate pot fi notificate înainte de apariția oricărui atac dăunător.
• Actualizarea apărării împotriva malware-ului bazate pe semnături: Inteligența artificială și învățarea automată pot ajuta în procesul de actualizare a sistemelor de detectare a malware-ului bazate pe semnături prin folosirea de algoritmi pentru a identifica noi tulpini de malware actual. Acest lucru permite oprirea acțiunilor dăunătoare înainte ca acestea să producă vreun rău.
• Identificarea conținutului suspect: AI și ML pot ajuta, de asemenea, la identificarea conținutului suspect, cum ar fi link-urile de phishing sau URL-uri rău intenționate, evitându-vă să fiți nevoit să faceți verificați manual dacă un link este sigur. Scanând web-ul pentru un astfel de conținut, echipele de securitate pot lua măsuri preventive înainte ca cineva să cadă victima atacului.
• Detectează amenințările zero-day: Amenințările periculoase zero-day pot fi găsite și cu ajutorul AI și ML. Algoritmii pot fi antrenați pentru a identifica mici tendințe în date care ar putea sugera un atac de zi zero înainte de a se produce, furnizându-le date intenționate proaste.

Beneficiile utilizării AI și ML pentru securitatea cibernetică

Folosirea AI și ML pentru a detecta și a preveni amenințările rău intenționate oferă numeroase beneficii.

În primul rând, poate ajuta echipele de securitate să răspundă mult mai rapid la orice pericol potențial. Deoarece aceste sisteme scanează în mod constant rețelele și urmăresc comportamentul utilizatorilor, ele pot alerta echipa în timp real cu privire la orice activitate suspectă, permițându-le să răspundă rapid. Acest lucru mărește șansele de a preveni un atac înainte să apară daune.

În al doilea rând, AI și ML pot oferi o modalitate mai eficientă de răspuns la amenințări, permițând echipelor de securitate să se concentreze pe cele mai importante sarcini. Prin utilizarea algoritmilor care automatizează sarcini banale sau repetitive, cum ar fi scanarea pentru malware sau identificând URL-uri rău intenționate, echipele de securitate își pot concentra eforturile asupra altor domenii care necesită mai mult Atenţie.

Prin eliminarea sarcinilor manuale din fluxurile lor de lucru, aceste sisteme pot permite echipelor să fie mai eficiente în detectarea și oprirea atacurilor rău intenționate înainte ca acestea să aibă șansa de a produce daune. Acest lucru poate duce în cele din urmă la mai puține incidente de încălcare a datelor sau alte atacuri cibernetice.

În al treilea rând, AI și ML pot ajuta la reducerea costurilor asociate cu securitatea. Prin automatizarea sarcinilor repetitive, astfel de sisteme reduc nevoia de muncă manuală, ceea ce duce la economii de costuri în timp. În plus, prin detectarea din timp a amenințărilor, acestea pot contribui la reducerea daunelor cauzate de atacurile rău intenționate și pot preveni încălcările costisitoare ale datelor.

În cele din urmă, AI și ML pot ajuta echipele de securitate să prevină amenințările viitoare. Învățând din incidentele trecute, aceste sisteme pot identifica modele în date care pot indica un potențial atac înainte ca acesta să aibă loc. În acest fel, echipele de securitate pot lua măsuri preventive și pot evita orice acțiune rău intenționată înainte ca aceasta să aibă șansa de a provoca vreun rău.

Limitări și provocări ale utilizării AI și ML

În timp ce AI și ML au multe beneficii pentru securitatea cibernetică, există unele limitări și provocări care vin cu ele.

• Sistemele AI și ML necesită cantități mari de date pentru a fi instruite corespunzător. Fără suficiente puncte de date, este posibil ca aceste sisteme să nu poată detecta cu acuratețe amenințările rău intenționate. În plus, este dificil să găsești seturi de date etichetate care să poată fi utilizate pentru instruire, deoarece etichetarea manuală a datelor este un proces care necesită timp și necesită multă muncă.
• Inteligența artificială și sistemele de învățare automată sunt de obicei considerate cutii negre sau sisteme opace, ceea ce înseamnă că ar putea fi dificil de explicat de ce au făcut anumite concluzii. Acest lucru poate îngreuna ca personalul de securitate să aibă încredere în constatări, crescând probabilitatea unei activități rău intenționate fie ratate, fie raportate în mod fals.
• Aceste sisteme trebuie monitorizate și actualizate în mod constant pentru a rămâne eficiente. Pe măsură ce apar noi tipuri de malware sau se adaptează cele existente, aceste sisteme trebuie să se poată adapta în consecință pentru a rămâne eficiente. Acest lucru necesită resurse și timp din partea echipelor de securitate, ceea ce poate fi dificil de furnizat pentru unele organizații.
• Construirea unui sistem AI sau ML de la zero poate fi costisitoare. Resursele hardware și software pentru rularea corectă a acestor sisteme pot fi destul de costisitoare, în funcție de dimensiunea afacerii. Din acest motiv, pot fi dificil de implementat pentru unele companii.

Folosiți AI și ML pentru a vă spori securitatea online

Inteligența artificială și învățarea automată sunt instrumente promițătoare pentru a dejuca infractorii cibernetici. Investiția în AI și ML pentru securitate cibernetică este o investiție care merită făcută, deoarece poate duce la o protecție sporită împotriva activităților maligne.

Puteți reduce probabilitatea încălcării datelor și a altor atacuri cibernetice apelând la AI și ML. De asemenea, puteți îmbunătăți eficacitatea și eficiența măsurilor de securitate cibernetică ale companiei dvs. prin implementarea acestor sisteme, cu condiția să aveți suficiente resurse și personal. Dar există constrângeri și dificultăți de luat în considerare, deoarece în prezent aceste tehnologii nu sunt pe deplin dovedite că înlocuiesc în întregime oamenii.