Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit: Rolle, Auswirkungen, Anwendungen und Unternehmensliste

Einführung

Mit dem technologischen Fortschritt nehmen auch Cyberkriminalität zu und werden immer komplexer. Cyberkriminelle starten ausgeklügelte Angriffe, die moderne Sicherheitssysteme gefährden. Daher entwickelt sich auch die Cybersicherheitsbranche weiter, um den steigenden Sicherheitsanforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Aber auch diese Abwehrstrategien von Sicherheitsexperten können irgendwann scheitern.

Um ihr Spiel zu verbessern und ihre Mechanismen zur Erkennung von Schwachstellen zu verbessern, entscheiden sich Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz in der Cyber ​​Security unterstützt Unternehmen dabei, ihre Abwehrmechanismen zu sichern. Es hilft ihnen auch dabei, Cyberkriminalität besser zu analysieren.

Welche Auswirkungen hat Künstliche Intelligenz auf die Cybersicherheit?

Unternehmen konzentrieren sich derzeit mehr als je zuvor auf Cybersicherheit. Dies liegt daran, dass fortschrittliche Cybersicherheitsangriffe Unternehmen Millionen von Dollar an Datenschutzverletzungen gekostet haben. Es beginnt mit dem Entwurf eines mehrschichtigen Sicherheitssystems , das die Netzwerkinfrastruktur sichert. Der erste Schritt besteht darin, eine Firewall zu installieren, die den Netzwerkverkehr herausfiltert.

Dann wird Antivirensoftware verwendet, um die schädlichen Dateien und Viren in der Infrastruktur zu entfernen. Als Teil ihres Notfallwiederherstellungsplans werden regelmäßige Datensicherungen durchgeführt.

Und hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel.

KI hat sich auf die Sicherheit ausgewirkt, indem sie Fachleuten hilft, Unregelmäßigkeiten im Netzwerk zu identifizieren, indem sie Benutzeraktionen analysiert und die Muster untersucht. Sicherheitsexperten können jetzt Netzwerkdaten mithilfe von KI untersuchen und Schwachstellen erkennen, um schädliche Angriffe zu verhindern. KI wird dazu beitragen, den traditionellen Sicherheitsansatz auf folgende Weise zu verbessern –

• Fortschrittliche KI-gestützte Sicherheitstools werden verwendet, um Sicherheitsereignisse zu überwachen und darauf zu reagieren
• Moderne Firewalls verfügen über eine integrierte maschinelle Lerntechnologie , die ein übliches Muster im Netzwerkverkehr leicht erkennt und es entfernt, wenn es als bösartig angesehen wird
• Mithilfe der Funktion zur Verarbeitung natürlicher Sprache in KI können Sicherheitsexperten den Ursprung eines Cyberangriffs erkennen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft auch bei der Analyse von Schwachstellen
• Durch das Scannen von Internetdaten und die Verwendung von Vorhersageanalysen werden bösartige Bedrohungen im Voraus identifiziert
• Höhere Sicherheit bei bedingtem Zugriff und Authentifizierung

Eine weitere wichtige Entdeckung der künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit ist biometrische Login-Systeme . Dies sind extrem sichere Anmeldungen, die Fingerabdrücke, Retina-Scans und Handabdrücke verwenden. Zusammen mit diesen biometrischen Informationen kann ein Passwort verwendet werden, um sich sicher anzumelden. Diese Methode wird in Organisationen für die Anmeldung von Mitarbeitern und sogar in Smartphones verwendet.

Lesen Sie: Zukünftiger Umfang der KI in verschiedenen Branchen

Anwendungen in der Cybersicherheit

Maschinelles Lernen, eine sehr wichtige Teilmenge der künstlichen Intelligenz, wird heutzutage auch von Unternehmen zur Verbesserung ihrer Sicherheitssysteme eingesetzt. Neben der Unterstützung von Sicherheitsexperten bei der Erkennung böswilliger Angriffe hat es die folgenden Anwendungen:

Mobile Endpunktsicherheit

Maschinelles Lernen wird für die Sicherheit mobiler Endpunkte verwendet, da Smartphones, Tablets und Notebooks alle anfällig für Cyberangriffe sind. Ein Unternehmen namens Wandera hat kürzlich seine auf maschinellem Lernen basierende Bedrohungserkennungs-Engine namens MI: RIAM auf den Markt gebracht . Diese Engine hat erfolgreich mehrere Spuren von neu verpackter SLocker-Ransomware erkannt, die auf mobile Endpunkte abzielt.

Keine Zero-Day-Schwachstellen

Eine Zero-Day-Schwachstelle ist eine Bedrohung, die für den Sicherheitsexperten völlig neu ist und für die er oder sie noch keine Lösung oder keinen Patch hat, um sie zu beheben. Zero-Day bedeutet, dass Fachleute null Tage Zeit haben, um das Problem zu beheben, und sie möglicherweise bereits von einem Angreifer ausgenutzt wurden. Diese Bedrohungen werden manchmal in ungesicherten IoT-Geräten gefunden .

Algorithmen für maschinelles Lernen können Zero-Day-Bedrohungen erkennen, indem sie die Anomalien im Netzwerkverkehr analysieren. Mithilfe von maschinellem Lernen werden Schwachstellen entfernt und Patch-Exploits verhindert.

Verbesserung der menschlichen Analyse

Maschinelles Lernen hilft bei der Verbesserung der menschlichen Analyse bei Cybersicherheitsaktivitäten wie Schwachstellenbewertung, Bedrohungserkennung, Netzwerkanalyse und Endpunktsicherheit. ML-Algorithmen können verdächtige Daten im Netzwerk herausfiltern und an einen menschlichen Sicherheitsanalysten weiterleiten. Dadurch können die Alarmerkennungsraten erheblich steigen.

Automatisierung von Sicherheitsaufgaben

Sich wiederholende und langweilige Sicherheitsaufgaben können durch maschinelles Lernen reduziert werden. Dies hilft Fachleuten, sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Aufgaben wie das Überprüfen des Netzwerkverkehrs, das Unterbrechen von Bedrohungen wie Ransomware , das Entfernen von Viren und das Analysieren von Netzwerkprotokollen können durch maschinelles Lernen automatisiert werden.

Auch Human Security-Ressourcen lassen sich mit Hilfe von Machine Learning effizient zuweisen.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit einsetzen

KI-gestützte Systeme werden von den folgenden Unternehmen zur Stärkung ihrer Sicherheitsinfrastruktur eingesetzt –

Google

Sie verwenden das Deep-Learning-KI-System auf ihrer Cloud Video Intelligence-Plattform . Videos, die auf ihrem Cloud-Server gespeichert sind, werden von KI-Algorithmen basierend auf ihrem Inhalt und Kontext analysiert. Wenn eine Anomalie gefunden wird, die eine Bedrohung darstellen könnte, senden die KI-Algorithmen eine Warnung.

Google Mail verwendet maschinelles Lernen, um Spam aus Ihren E-Mails herauszufiltern und eine problemlose Umgebung zu schaffen. Jeden Tag werden mehr als 100 Millionen Spams blockiert.

IBM

IBM Watson nutzt maschinelles Lernen in seinem kognitiven Training, um Bedrohungen zu erkennen und Cybersicherheitslösungen zu entwickeln. KI reduziert auch zeitaufwändige Bedrohungsrechercheaufgaben und hilft bei der Bestimmung von Sicherheitsrisiken.

Lesen Sie auch: Spannende KI-Anwendungen in der realen Welt

Fazit

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit bald zum Standard bei der Entwicklung und Handhabung von Sicherheitssystemen werden. Da viele schädliche Bedrohungen erkannt werden können, bevor ein Schaden entsteht, haben Sicherheitsexperten mehr Reaktionszeit, um gegen diese böswilligen Angriffe vorzugehen.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.