Hvordan AI og Machine Learning kan opdage og forhindre ondsindede angreb

Efterhånden som teknologien udvikler sig, gør den måde, kriminelle forsøger at udnytte den på. I dag er ondsindede angreb en væsentlig årsag til bekymring for både enkeltpersoner og organisationer. Ransomware, phishing og databrud er blot nogle få eksempler på de mange former, disse angreb kan tage.

Forsvar bygget på nyere teknologier som maskinlæring og kunstig intelligens kan hjælpe med at beskytte dig mod disse trusler, hvordan opdager og forhindrer disse systemer præcist ondsindede angreb?

Rollen af ​​AI og ML i cybersikkerhed

Kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) er to ens, men forskellige kraftfulde værktøjer som kan bruges til at identificere potentielle farer, før de kan forårsage skade. Ved at bruge algoritmer kan kunstig intelligens-teknologi opdage mønstre i data, der kan indikere mistænkelig adfærd eller ondsindet aktivitet. Det kan derefter markere potentielle trusler og advare sikkerhedsteams, så de kan handle.

Som mange andre domæner er detektion af malware et andet område, hvor maskinlæring viser sig nyttig. Maskinlæring kan opdage nye malware-varianter og hjælpe sikkerhedsteam med at reagere hurtigt ved at opbygge et bibliotek af prøver. På grund af dette kan skadelige angreb modarbejdes, før de forårsager skade.

Det er også muligt at bruge AI og ML til at beskytte netværk ved at holde øje med brugeradfærd. Disse systemer er i stand til at overvåge brugerhandlinger på tværs af flere platforme og enheder for at opdage usædvanlig eller ondsindet adfærd. Dette kan hjælpe med at opdage og forhindre ondsindede angreb fra sikkerhedshold, før de har en chance for at forårsage skade.

Hvordan AI og ML kan opdage og forhindre trusler

Der er mange måder AI og ML kan bruges til at fange og forhindre ondsindede trusler.

• Forøgelse af nøjagtigheden til at opdage ondsindede trusler: Gennem brug af algoritmer, der kan identificere mønstre i data, der kan indikere mistænkelig adfærd, kan AI og ML hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af ​​malware-detektionssystemer.
• Overvågning af brugeraktivitet: Kunstig intelligens og maskinlæring er i stand til at overvåge brugeradfærd på tværs af mange platforme for at identificere enhver mistænkelig eller ondsindet adfærd. På denne måde kan sikkerhedshold underrettes, før der sker et skadeligt angreb.
• Opdatering af signaturbaseret malware-forsvar: Kunstig intelligens og maskinlæring kan hjælpe i processen med at opdatere signaturbaserede malware-detektionssystemer ved at anvende algoritmer til at identificere nye stammer af nuværende malware. Dette gør det muligt at standse skadelige handlinger, før de forårsager nogen skade.
• Identifikation af mistænkeligt indhold: AI og ML kan også hjælpe med at identificere mistænkeligt indhold, såsom phishing-links eller ondsindede URL'er, så du slipper for at skulle kontrollere manuelt, om et link er sikkert. Ved at scanne nettet for sådant indhold kan sikkerhedsteams træffe forebyggende foranstaltninger, før nogen bliver ofre for angrebet.
• Opdag zero-day trusler: De farlige zero-day-trusler kan også findes ved hjælp af AI og ML. Algoritmer kan trænes til at identificere små tendenser i data, der kunne tyde på et nul-dages angreb, før det sker, ved at tilføre dem bevidst dårlige data.

Fordele ved at bruge AI og ML til cybersikkerhed

Brug af AI og ML til at opdage og forhindre ondsindede trusler giver adskillige fordele.

For det første kan det hjælpe sikkerhedsteam med at reagere meget hurtigere på enhver potentiel fare. Da disse systemer konstant scanner netværk og holder øje med brugeradfærd, kan de advare teamet om enhver mistænkelig aktivitet i realtid, så de kan reagere hurtigt. Dette øger chancerne for at forhindre et angreb, før der kan ske skade.

For det andet kan AI og ML give en mere effektiv måde at reagere på trusler på ved at tillade sikkerhedsteams at fokusere på de vigtigste opgaver. Ved at bruge algoritmer, der automatiserer hverdagsagtige eller gentagne opgaver, såsom scanning for malware eller ved at identificere ondsindede URL'er, kan sikkerhedsteam fokusere deres indsats på andre områder, som kræver større opmærksomhed.

Ved at fjerne manuelle opgaver fra deres arbejdsgange, kan disse systemer gøre det muligt for teams at være mere effektive til at opdage og stoppe ondsindede angreb, før de har en chance for at gøre skade. Dette kan i sidste ende føre til færre tilfælde af databrud eller andre cyberangreb.

For det tredje kan AI og ML hjælpe med at reducere omkostningerne forbundet med sikkerhed. Ved at automatisere gentagne opgaver reducerer sådanne systemer behovet for manuelt arbejde, hvilket fører til omkostningsbesparelser over tid. Derudover kan de ved at opdage trusler tidligt hjælpe med at reducere skaden forårsaget af ondsindede angreb og forhindre dyre databrud.

Endelig kan AI og ML hjælpe sikkerhedsteams med at forhindre fremtidige trusler. Ved at lære af tidligere hændelser kan disse systemer identificere mønstre i data, der kan indikere et potentielt angreb, før det sker. På denne måde kan sikkerhedsteam træffe forebyggende foranstaltninger og afværge enhver ondsindet handling, før den har chancen for at forårsage skade.

Begrænsninger og udfordringer ved at bruge AI og ML

Mens AI og ML har mange fordele for cybersikkerhed, er der nogle begrænsninger og udfordringer, der følger med dem.

• AI- og ML-systemer kræver store mængder data for at blive trænet korrekt. Uden nok datapunkter er disse systemer muligvis ikke i stand til nøjagtigt at opdage ondsindede trusler. Derudover er det vanskeligt at finde mærkede datasæt, som kan bruges til træning, da mærkning af data manuelt er en tidskrævende og arbejdskrævende proces.
• Kunstig intelligens og Machine Learning-systemer betragtes typisk som sorte bokse eller uigennemsigtige systemer, hvilket betyder, at det kan være svært at forklare, hvorfor de dragede visse konklusioner. Dette kan gøre det svært for sikkerhedspersonale at have tillid til resultaterne, hvilket øger sandsynligheden for enten ubesvarede eller falsk rapporterede ondsindede aktiviteter.
• Disse systemer skal konstant overvåges og opdateres for at forblive effektive. Efterhånden som nye typer malware dukker op eller eksisterende bliver tilpasset, skal disse systemer være i stand til at tilpasse sig for at forblive effektive. Dette kræver ressourcer og tid fra sikkerhedsteams, hvilket kan være svært for nogle organisationer at levere.
• Det kan være dyrt at bygge et AI- eller ML-system fra bunden. Hardware- og softwareressourcer til at køre disse systemer korrekt kan være ret dyre, afhængigt af virksomhedens størrelse. På grund af dette kan de være udfordrende for nogle virksomheder at implementere.

Brug AI og ML til at øge din onlinesikkerhed

Kunstig intelligens og maskinlæring er lovende værktøjer til at forpurre cyberkriminelle. Investering i AI og ML til cybersikkerhed er en investering, der er værd at gøre, da det kan føre til øget beskyttelse mod ondartet aktivitet.

Du kan reducere sandsynligheden for databrud og andre cyberangreb ved at vende dig til AI og ML. Du kan også forbedre effektiviteten og effektiviteten af ​​din virksomheds cybersikkerhedsforanstaltninger ved at implementere disse systemer, forudsat at du har tilstrækkelige ressourcer og personale. Men der er begrænsninger og vanskeligheder at overveje, da disse teknologier i øjeblikket ikke er fuldt bevist at erstatte mennesker.