Hvordan AI og maskinlæring kan oppdage og forhindre ondsinnede angrep

Etter hvert som teknologien utvikler seg, gjør måten kriminelle prøver å utnytte den på. I dag er ondsinnede angrep en stor grunn til bekymring for både enkeltpersoner og organisasjoner. Ransomware, phishing og datainnbrudd er bare noen få eksempler på de mange formene disse angrepene kan ha.

Forsvar bygget på nyere teknologier som maskinlæring og kunstig intelligens kan bidra til å beskytte deg mot disse truslene, hvordan oppdager og forhindrer disse systemene ondsinnede angrep?

Rollen til AI og ML i cybersikkerhet

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er to like, men forskjellige kraftige verktøy som kan brukes til å identifisere potensielle farer før de kan forårsake skade. Ved å bruke algoritmer kan kunstig intelligens-teknologi oppdage mønstre i data som kan indikere mistenkelig oppførsel eller ondsinnet aktivitet. Den kan deretter flagge potensielle trusler og varsle sikkerhetsteam, slik at de kan iverksette tiltak.

Som mange andre domener er deteksjon av skadelig programvare et annet felt der maskinlæring viser seg å være nyttig. Maskinlæring kan oppdage nye malware-varianter og hjelpe sikkerhetsteam med å reagere raskt ved å bygge et bibliotek med prøver. På grunn av dette kan skadelige angrep hindres før de forårsaker skade.

Det er også mulig å bruke AI og ML for å beskytte nettverk ved å følge med på brukeratferd. Disse systemene er i stand til å overvåke brukerhandlinger på tvers av flere plattformer og enheter for å oppdage uvanlig eller ondsinnet oppførsel. Dette kan hjelpe til med å oppdage og forhindre ondsinnede angrep fra sikkerhetsteam før de har en sjanse til å forårsake skade.

Hvordan AI og ML kan oppdage og forhindre trusler

Det er mange måter AI og ML kan brukes til å fange og forhindre ondsinnede trusler.

• Øke nøyaktigheten for å oppdage ondsinnede trusler: Gjennom bruk av algoritmer som kan identifisere mønstre i data som kan indikere mistenkelig oppførsel, kan AI og ML hjelpe til med å forbedre nøyaktigheten til system for oppdagelse av skadelig programvare.
• Overvåking av brukeraktivitet: Kunstig intelligens og maskinlæring er i stand til å overvåke brukeratferd på tvers av mange plattformer for å identifisere mistenkelig eller ondsinnet atferd. På denne måten kan sikkerhetsteam varsles før et skadelig angrep.
• Oppdatering av signaturbasert skadevareforsvar: Kunstig intelligens og maskinlæring kan hjelpe i prosessen med å oppdatere signaturbaserte malware-deteksjonssystemer ved å bruke algoritmer for å identifisere nye stammer av gjeldende skadelig programvare. Dette gjør at skadelige handlinger kan stoppes før de forårsaker skade.
• Identifisere mistenkelig innhold: AI og ML kan også hjelpe med å identifisere mistenkelig innhold, for eksempel phishing-koblinger eller ondsinnede URL-er, og spare deg for å måtte sjekk manuelt om en kobling er trygg. Ved å skanne nettet for slikt innhold, kan sikkerhetsteam iverksette forebyggende tiltak før noen blir offer for angrepet.
• Oppdag nulldagstrusler: De farlige nulldagstruslene kan også bli funnet ved hjelp av AI og ML. Algoritmer kan trenes til å identifisere små trender i data som kan tyde på et null-dagers angrep før det skjer ved å mate dem med vilje dårlige data.

Fordeler med å bruke AI og ML for cybersikkerhet

Å bruke AI og ML for å oppdage og forhindre ondsinnede trusler gir en rekke fordeler.

For det første kan det hjelpe sikkerhetsteam med å reagere mye raskere på enhver potensiell fare. Siden disse systemene hele tiden skanner nettverk og holder oversikt over brukeradferd, kan de varsle teamet om enhver mistenkelig aktivitet i sanntid, slik at de kan reagere raskt. Dette øker sjansene for å forhindre et angrep før skade kan oppstå.

For det andre kan AI og ML gi en mer effektiv måte å svare på trusler ved å la sikkerhetsteam fokusere på de viktigste oppgavene. Ved å bruke algoritmer som automatiserer hverdagslige eller repeterende oppgaver, for eksempel skanning etter skadelig programvare eller identifisere ondsinnede URL-er, kan sikkerhetsteam fokusere innsatsen på andre områder som krever større Merk følgende.

Ved å eliminere manuelle oppgaver fra arbeidsflytene deres, kan disse systemene gjøre det mulig for team å være mer effektive i å oppdage og stoppe ondsinnede angrep før de har en sjanse til å gjøre skade. Dette kan til syvende og sist føre til færre hendelser med datainnbrudd eller andre cyberangrep.

For det tredje kan AI og ML bidra til å redusere kostnadene knyttet til sikkerhet. Ved å automatisere repeterende oppgaver reduserer slike systemer behovet for manuelt arbeid, noe som fører til kostnadsbesparelser over tid. I tillegg, ved å oppdage trusler tidlig, kan de bidra til å redusere skaden forårsaket av ondsinnede angrep og forhindre kostbare datainnbrudd.

Endelig kan AI og ML hjelpe sikkerhetsteam med å forhindre fremtidige trusler. Ved å lære av tidligere hendelser, kan disse systemene identifisere mønstre i data som kan indikere et potensielt angrep før det skjer. På denne måten kan sikkerhetsteam iverksette forebyggende tiltak og avverge enhver ondsinnet handling før de har sjansen til å forårsake skade.

Begrensninger og utfordringer ved bruk av AI og ML

Mens AI og ML har mange fordeler for cybersikkerhet, er det noen begrensninger og utfordringer som følger med dem.

• AI- og ML-systemer krever at store mengder data trenes opp på riktig måte. Uten nok datapunkter vil disse systemene kanskje ikke være i stand til å oppdage ondsinnede trusler nøyaktig. I tillegg er det vanskelig å finne merkede datasett som kan brukes til opplæring siden det å merke data manuelt er en tidkrevende og arbeidskrevende prosess.
• Kunstig intelligens og maskinlæringssystemer betraktes vanligvis som svarte bokser eller ugjennomsiktige systemer, noe som betyr at det kan være vanskelig å forklare hvorfor de kom med visse konklusjoner. Dette kan gjøre det vanskelig for sikkerhetspersonell å ha tro på funnene, noe som øker sannsynligheten for enten tapt eller feilaktig rapportert ondsinnet aktivitet.
• Disse systemene må overvåkes og oppdateres kontinuerlig for å holde seg effektive. Etter hvert som nye typer skadelig programvare dukker opp eller eksisterende blir tilpasset, må disse systemene kunne tilpasse seg for å forbli effektive. Dette krever ressurser og tid fra sikkerhetsteam som kan være vanskelig for enkelte organisasjoner å tilby.
• Å bygge et AI- eller ML-system fra grunnen av kan være kostbart. Maskinvare- og programvareressurser for å kjøre disse systemene riktig kan være ganske kostbare, avhengig av størrelsen på virksomheten. På grunn av dette kan de være utfordrende for enkelte virksomheter å implementere.

Bruk AI og ML for å øke sikkerheten din på nettet

Kunstig intelligens og maskinlæring er lovende verktøy for å hindre nettkriminelle. Å investere i AI og ML for cybersikkerhet er en investering verdt å gjøre siden det kan føre til økt beskyttelse mot ondartet aktivitet.

Du kan redusere sannsynligheten for datainnbrudd og andre cyberangrep ved å vende deg til AI og ML. Du kan også forbedre effektiviteten og effektiviteten til bedriftens cybersikkerhetstiltak ved å implementere disse systemene, forutsatt at du har tilstrekkelige ressurser og personell. Men det er begrensninger og vanskeligheter å vurdere ettersom disse teknologiene for øyeblikket ikke er fullstendig bevist å erstatte mennesker.