Сегодня трудно внедрить мощные инновации в области кибербезопасности без сильной зависимости от алгоритма машинного обучения. В то же время трудно успешно реализовать машинное обучение без обширного, богатого и полного способа работы с фундаментальной информацией и безграничностью науки о данных.
Почему машинное обучение стало настолько важным для кибербезопасности?
С помощью алгоритма машинного обучения платформы онлайн-защиты могут анализировать проекты и учиться на них, чтобы помочь предотвратить сравнительные нападения и реагировать на меняющееся поведение.
Это может помочь группам кибербезопасности быть более активными в предотвращении опасностей и постепенно реагировать на динамические атаки.
Это может уменьшить количество времени, затрачиваемого на выполнение рутинных поручений, и дать ассоциациям возможность более осознанно использовать свои активы.
Основные проблемы, с которыми сегодня сталкивается кибербезопасность
Атаки становятся все более опасными, независимо от прогресса в области кибербезопасности. К основным трудностям кибербезопасности относятся:
Вредоносное ПО (вредоносное программирование) — общий термин, обозначающий широкий спектр программ, созданных злоумышленниками для нанесения вреда гаджетам, платформам и организациям.
Нарушение информации — это момент, когда неутвержденный клиент получает доступ к важной и секретной информации, например, к данным клиента и Visa.
Социальное проектирование — агрессоры используют эту процедуру, чтобы управлять клиентами, чтобы предоставить им доступ или основную информацию. Злоумышленники также могут объединить эту процедуру с другими кибератаками, чтобы обмануть клиентов, например, загрузив вредоносное ПО.
Фишинг — вид социального проектирования и самая известная цифровая опасность. Фишинг — это демонстрация отправки зараженных сообщений или сообщений, замаскированных под подлинные, чтобы обмануть пострадавших и заставить их предоставить личную и важную информацию или загрузить вредоносное ПО.
Внедрение структурированного языка запросов (SQL) — стратегия, используемая агрессорами для использования уязвимостей внутри SQL-воркеров для доступа к информационной базе и запуска вредоносного кода. Идея, лежащая в основе SQL-I, заключается в том, чтобы заставить работника выполнять код и выполнять определенные действия, такие как раскрытие основных и, в любом случае, привилегированных данных.
Атака типа «отказ в обслуживании» (DOS). Злоумышленники используют этот метод, чтобы наводнить организации и сотрудников трафиком, что приводит к истощению ресурсов и делает их недоступными.
Внутренние опасности — нападение со стороны представителей или работников проекта, нанятых организацией. Существует множество видов внутренних опасностей. В большинстве случаев они рассчитывают нацелиться на важную деловую информацию.
Расширенные постоянные угрозы. Атаки подходят для обхода обычных защищенных и пограничных инструментов безопасности из-за их скрытного характера. APT влияют на инструменты постоянства, чтобы поддерживать движение внутри организации, собирая данные о вашем ИТ-климате, прежде чем выполнять зачет или запланированное цифровое нападение.
Использование алгоритма машинного обучения в кибербезопасности
Идентификация цифровых угроз
Кибербезопасность является жизненно важной частью, учитывая все обстоятельства. Учитывая все обстоятельства, если программист выясняет, как войти в свои фреймворки, ему конец!
Самая трудная часть онлайн-защиты — это проверка того, реальны ли требования ассоциации к системе, и какие-либо сомнительно выглядящие действия, такие как получение и отправка большого количества информации, создаются экспертами в организации или некоторыми цифровыми угрозами.
Это, безусловно, сложно распознать экспертам по защите сети, особенно в огромных организациях, где запросы постоянно колеблются в большом количестве, а люди, как правило, не точны.
Именно здесь машинное обучение может оказать большую помощь экспертам. Цифровая система идентификации опасностей, основанная на машинном обучении и искусственном интеллекте, может использоваться для проверки всех дружественных и приближающихся звонков, а также всех обращений к системе для проверки сомнительных действий.
Например, Versive — это искусственный продавец искусственного интеллекта, который предоставляет информацию о программировании кибербезопасности с помощью машинного обучения.
Антивирусное программное обеспечение на основе ИИ
Перед использованием любого фреймворка рекомендуется установить антивирус.
Это связано с тем, что антивирус обеспечивает вашу структуру, проверяя любые новые записи в организации, чтобы определить, могут ли они согласовываться с известной инфекцией или сигнатурой вредоносного ПО.
Тем не менее, этот традиционный антивирус требует постоянного обновления, чтобы быть в курсе множества обновлений новых инфекций и создаваемых вредоносных программ.
Именно здесь машинное обучение может быть очень полезным. Антивирусное программное обеспечение, которое координируется с машинным обучением, пытается распознать любую инфекцию или вредоносное ПО по их странному поведению, а не по метке.
Таким образом, он может контролировать обычные и недавно возникшие угрозы, а также новые угрозы от недавно созданных инфекций или вредоносных программ.
Например, Cylance, производственная организация, создала блестящий антивирус, который понимает, как распознавать инфекции или вредоносное ПО без какой-либо подготовки и, соответственно, не полагается на различение их меток для их идентификации.
Моделирование поведения клиентов
Некоторые киберугрозы могут атаковать конкретную организацию, взяв сертификаты входа в систему любого из их клиентов, а затем незаконно войдя в организацию.
Распознать обычным антивирусом становится чрезвычайно сложно, так как сертификаты клиента верны, а кибератака может даже происходить тайно. Здесь алгоритмы машинного обучения могут помочь, используя демонстрацию поведения клиента.
Алгоритм машинного обучения может быть готов к распознаванию поведения каждого клиента, например, их дизайна входа и выхода.
Затем, в любой момент, когда клиент действует в соответствии со своей типичной социальной техникой, алгоритм машинного обучения может распознать это и предупредить группу онлайн-защиты о чем-то странном.
Несколько изменений в стандартах поведения клиентов и совершенно нормальное, однако это в любом случае поможет получить больше киберугроз, чем обычные стратегии. Например, Darktrace предлагает программу онлайн-защиты, которая использует машинное обучение, чтобы различать типичные стандарты личного поведения множества клиентов в рамках, разбивая данные о трафике организации.
Борьба с угрозами машинного обучения
Многие программисты в настоящее время внедряют инновации и используют машинное обучение, чтобы открывать бреши в системах безопасности и взлома.
Таким образом, организации должны ответить аналогичным образом и использовать машинное обучение для защиты сети.
Это может даже стать стандартной конвенцией для защиты от кибератак, поскольку они становятся все более образованными.
Вспомним масштабную атаку NotPetya с использованием EternalBlue, продукта, открывающегося в ОС Windows от Microsoft. Подобные атаки могут свести счеты к нулю в будущем с помощью компьютеризированного мышления и машинного обучения, за исключением случаев, когда в программах кибербезопасности также используются аналогичные инновации.
Иллюстрацией этого является Crowdstrike, инновационная организация в области кибербезопасности, которая использует платформу Falcon, которая представляет собой программу безопасности, пронизанную искусственными рассуждениями для борьбы с различными кибератаками.
Мониторинг электронной почты
Проверяйте работников учетных записей электронной почты в организации, чтобы предотвратить атаки кибербезопасности, например, фишинг.
Фишинговые атаки должны быть возможны путем отправки ложных электронных писем представителям и запроса у них личных данных, например конфиденциальных данных, связанных с их работой, тонкостей их банковских и платежных карт, паролей организации и т. д.
Программирование сетевой защиты наряду с машинным обучением можно использовать, чтобы избежать этих фишинговых ловушек, наблюдая за экспертными сообщениями работников, чтобы проверить, демонстрируют ли какие-либо элементы опасность онлайн-защиты.
Обычная языковая обработка также может быть использована для проверки электронных писем и проверки на наличие чего-либо сомнительного, например, нескольких примеров и выражений, которые могут показать, что электронная почта является фишинговой попыткой.
Например, Tessian — известная организация программистов, которая предоставляет программы для отслеживания электронной почты, которые можно использовать для проверки того, является ли электронная почта попыткой фишинга или утечкой информации.
Это завершено с использованием обычной языковой обработки и определения местоположения аномалии, чтобы распознать опасности.
Возможная судьба машинного обучения и кибербезопасности
- Машинное обучение — это еще одно новое расширение в области сетевой защиты.
- Тем не менее, приведенные выше 5 вариантов использования машинного обучения в кибербезопасности являются достойным началом в этой области.
- Единственное, что нужно помнить, это то, что вычисления машинного обучения должны ограничивать их фиктивные преимущества, например, действия, которые они считают мстительными или частью кибератаки, но которые таковыми не являются.
- Организации должны гарантировать, что они общаются со своими экспертами по защите сети, которые могут предложить наилучшие меры по распознаванию и устранению новых и различных видов кибератак с гораздо большей точностью, используя машинное обучение.
Заключительные слова
Алгоритм машинного обучения для классификации различных типов данных и типы машинного обучения — одни из самых важных тем, на которые стоит обратить внимание.
Если вы хотите расширить свои знания в этой области и сделать это своей карьерой, вам нужно руководство и, самое главное, надежный наставник.
Skillslash убирает этот поиск за вас. Его абитуриенты признали его одним из лучших учебных заведений, предлагающих первоклассные курсы науки о данных для профессионалов по доступным ценам. Не теряйте больше времени.
