Hvordan prediktiv analyse kan bekjempe nettkriminalitet

Å forsvare seg mot nettkriminalitet er en utfordrende oppgave. Nettkriminelle oppdager alltid nye angrepsmetoder, så sikkerhetseksperter må kontinuerlig tilpasse seg og være på vakt. Prediktiv analyse kan gjøre det mye enklere.

Prediktiv analyse innen cybersikkerhet kan hjelpe selskaper med begrenset sikkerhetspersonale til å holde seg trygge mot sofistikerte angrep. Her er en nærmere titt på hvordan det fungerer og hvordan det kan bidra til å forsvare seg mot nettkriminelle.

Hva er prediktiv modellering?

For det første, hva er prediktiv modellering? Det er et undersett av dataanalyse som bruker statistikk for å finne ut hva som kan skje i fremtiden. Analytikere tar tidligere og nåværende data for å lage en modell for hvordan ting kan gå i fremtiden, skreddersy den etter hvert som nye data dukker opp.

I mange tilfeller kjører folk flere modeller samtidig og kombinerer resultatene for å finne det mest sannsynlige resultatet. Hvis du har brukt en vær-app, har du opplevd denne typen prediktiv modellering på egenhånd. Prosessen har potensiale langt utover å forutsi om det kommer til å regne.

Prediktiv analyse har blitt standard praksis i bransjer som bank og markedsføring. Etter hvert som nettkriminalitet har vokst, har sikkerhetseksperter også begynt å utnytte potensialet.

Bestemme sårbarhet

Den første måten prediktiv analyse kan forbedre cybersikkerhet på er ved å hjelpe organisasjoner med å forstå risikoene deres. Nettkriminalitet er en trussel mot enhver virksomhet, men ulike selskaper vil oppleve ulike typer angrep. God sikkerhet starter med å vite hvilke av disse angrepene som er de mest truende.

Prediktive analysemodeller kan sammenligne en virksomhets sikkerhetstiltak og nettkriminalitetstrender blant lignende selskaper. De kan da vise hvordan nettkriminelle kan angripe dem og hvor hullene i forsvaret deres er.

Menneskelige analytikere kan utføre lignende arbeid, men kunstig intelligens (AI) er ofte mye bedre på disse komplekse beregningene. Noen systemer, for eksempel QuadMetrics – forklart her av University of Michigan— har vist opptil 90 prosent nøyaktighet og falske positive priser under 10 prosent, noe som fremhever effektiviteten deres.

Identifisere brukere ved deres oppførsel

Prediktiv analyse innen cybersikkerhet gir også en innovativ måte å identifisere brukere på. Det er ganske enkelt å stjele et passord, men det er usannsynlig at en hacker vil bruke en datamaskin på samme måte som en autorisert bruker. Alle har distinkte bruksvaner som AI kan lære, og hjelper den med å oppdage potensielle brudd.

Analyseprogrammer som sikkerhetsprogramvare for nettkriminalitet, av selskaper som Kaseware, kan gjennomgå data for å identifisere uredelige mønstre, og heve et rødt flagg når brukere bryter disse mønstrene. Denne tilnærmingen fungerer på samme måte som svindelovervåking. Akkurat som en bank kan deaktivere kredittkortet ditt etter et uvanlig kjøp, kan disse systemene begrense en konto etter atypisk oppførsel.

Når en konto oppfører seg annerledes enn AI spådde, kan fagfolk innen menneskelig sikkerhet se nærmere på den. Hvis det er en angriper, kan de stoppe det, og hvis det bare er den vanlige brukeren, kan de gi dem tilbake tillatelsene.

Forutsi angrep før de skjer

Etter hvert som disse prediktive analysemodellene forbedres, kan de bli enda mer nyttige. De kan forutsi nettangrep før de skjer, slik at sikkerhetsarbeidere kan forberede seg på det innkommende angrepet.

Noen nettverk har allerede begynt å bruke grunnleggende versjoner av denne typen programvare. Maskinlæringsmodeller forutsier angrep ved å identifisere ondsinnet aktivitet i andre nettverk. De avgjør deretter om lignende angrep er sannsynlig i deres eget nettverk. Nettkriminelle kan omgå dette ved å bruke lokkeangrep, men å kombinere det med andre metoder kan være mer effektivt.

Andre systemer analyserer spesifikke nettkriminelles evne, motiv og mulighet til å angripe. Andre søker etter IP-adresser knyttet til mistenkelig aktivitet. Ved å kombinere disse faktorene kan modellene gjøre mer nøyaktige spådommer, og fange nettkriminelle før de kan forårsake skade.

Finjustering av cyberforsikring

Ikke alle brukstilfeller av prediktiv analyse innen cybersikkerhet dreier seg om å stoppe angripere. Siden nettkriminalitet alltid er i utvikling, kan ingen system stoppe alle mulige angrep. Prediktive modeller kan fortsatt hjelpe ved å forbedre selskapers cyberforsikring for når et brudd skjer.

Datainnbrudd er dyre, koster 4,24 millioner dollar i gjennomsnitt, og den kostnaden fortsetter å klatre. Cyberforsikringsindustrien har vokst som svar, og hjelper bedrifter med å gjøre opp for noen utgifter som kan oppstå under et brudd. Prediktiv analyse kan hjelpe med å finne ut hvilket dekningsnivå et selskap kan trenge ved å forutsi hvor sannsynlige ulike angrep er.

Alle typer forsikringer måler risiko for å bestemme en parts priser og hvilken type dekning de trenger. Cyberforsikring er ikke annerledes, men å forstå de ulike relevante risikofaktorene kan være komplisert, så det er best å overlate det til AI. Prediktive modeller kan på en pålitelig måte forutsi en virksomhets styrker og svakheter, og få den beste forsikringsavtalen for begge parter.

Prediktiv analyse har et stort potensiale innen cybersikkerhet

Prediktiv analyse innen cybersikkerhet er et nytt konsept, men potensialet er imponerende. Disse AI-modellene kan fylle hullene der menneskelige evner kommer til kort, og hjelpe bedrifter med å holde seg så trygge som mulig. Selv om ingen prediktiv modell er perfekt, kan de gi betydelige forbedringer i forhold til tradisjonelle løsninger.

Etter hvert som teknologien forbedres, vil folk finne enda flere bruksområder for prediktiv analyse innen cybersikkerhet. Cyberkriminelle vil tilpasse seg, og disse AI-programmene vil likeledes utvikle seg for å møte dem. De eliminerer kanskje ikke nettkriminalitet, men de kan vippe skalaen til fordel for uskyldige parter.

6 typer nettkriminelle og hvordan de fungerer

Nettkriminelle opererer på flere ulike måter; her er de vanligste.

Les Neste

Om forfatteren