Détection d'anatomie avec l'apprentissage automatique : ce que vous devez savoir ?

Le cerveau humain aime voir quelque chose qui cloche ; nos cerveaux sont programmés pour rechercher uniquement les irrégularités g. Mais les anomalies peuvent être les menaces les plus importantes auxquelles les entreprises peuvent être confrontées en matière de cybersécurité.

Prenons un exemple pour comprendre à quoi peut ressembler une anomalie pour l'espace numérique ?

Le tweet - "Voleurs à l'étalage, méfiez-vous. Le nouveau logiciel d'IA du Japon

@vaak_inc

dit qu'il peut repérer les voleurs potentiels, avant même qu'ils ne volent #リテールテック.

https://twitter.com/QuickTake/status/1102751999215521794

Selon ce tweet, le Japon a développé un logiciel basé sur l'intelligence artificielle (IA) qui analyse les modèles de comportement humain et détecte les anomalies selon les données. Ces anomalies conduisent à la détection du comportement suspect du client, et un vendeur lui demandera si une aide est nécessaire. Si le voleur à l'étalage est approché, il a été remarqué dans la plupart des cas qu'il s'éloignerait simplement.

De même, il peut y avoir de nombreux types d'anomalies, comme des transactions en masse, plusieurs tentatives de connexion ou même un trafic réseau inhabituel. Dans cet article, nous étudions comment le machine learning peut aider à identifier les anomalies ? Mais avant cela, comprenons ce qu'est une anomalie en termes de cybersécurité ?

Qu'est-ce qu'une Anomalie ?

Les anomalies sont souvent un modèle qui diffère du comportement standard dans un ensemble de données. Voici une représentation graphique des ensembles de données. Les régions N1 et N2 représentent des modèles standard de clusters d'ensembles de données, tandis que d'autres objets peuvent être considérés comme des anomalies.

La différenciation entre les nouveaux modèles ou les bons modèles et les anomalies ou les ensembles de données malveillants est le défi le plus crucial des systèmes de cybersécurité modernes. Une anomalie peut aider les attaquants à divulguer des données essentielles et même à voler des informations sur les utilisateurs à des fins de manipulation. Nous avons vu de nombreuses attaques de phishing, cyberfraudes, vols d'identité et fuites de données au fil des ans en raison de l'introduction de modèles malveillants ou négatifs dans un réseau ou un système.

En juillet 2020, de nombreux comptes Twitter de célébrités et de politiciens ont été piratés. Plus de 130 comptes Twitter ont été pris en otage par des pirates, dont Joe Biden, le 46e président des États-Unis, Barack Obama, Elon Musk, Bill Gates, Kanye West, Michael Bloomberg et Apple.

Ainsi, vous pouvez comprendre l'importance de la détection des anomalies à l'ère numérique du BigData. Maintenant que nous avons une compréhension de base des anomalies, découvrons quelques anciennes méthodes et intégrations de l'IA dans la détection d'anomalies .

Système de détection d'intrusion

Il s'agit d'un outil logiciel qui aide à détecter les accès non autorisés à n'importe quel réseau ou système ; cet outil est un excellent moyen de détecter tous les types d'utilisation malveillante des réseaux. Il a des capacités pour vous aider à détecter les attaques de service, les attaques basées sur les données sur n'importe quel logiciel et même les applications mobiles.

Ici, vous pouvez voir l'infrastructure filaire d'un système de détection d'intrusion généralisé. Il y a des agents de sécurité dédiés à la tête de la détection des anomalies . Le logiciel collecte tous les paquets réseau (toutes les données réseau transmises entre les appareils se font par paquets). Ensuite, il analyse le flux du réseau pour la détection d'anomalies parmi de nouveaux modèles.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à créer des systèmes de détection d'intrusion plus robustes ; nous pouvons utiliser des algorithmes d' apprentissage automatique pour analyser les paquets réseau et détecter les anomalies. Les algorithmes utiliseront de nouveaux modèles comme référendum.

Technique exclusive

Une technique de signature est l'une des méthodes les plus populaires pour détecter les anomalies. Il exploite les signatures d'objets malveillants stockés dans les référentiels pour les comparer aux modèles de réseau. Le système analyse les modèles de réseau et essaie de trouver des signatures malveillantes. Bien qu'il s'agisse d'une excellente technique pour détecter les anomalies, les menaces inconnues et les attaques ne sont pas détectées.

Lire : Portée de la cybersécurité en tant qu'option de carrière

Détection d'anomalies en temps réel avec ML

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à la détection d'anomalies en temps réel . Google Cloud utilise cette méthode pour créer un pipeline de détection d'anomalies , dans lequel 150 mégaoctets de données sont ingérés dans une fenêtre de 10 minutes.

La première étape vers la détection d'anomalies en temps réel dans cette méthode consiste à créer un flux de données synthétique ; cela aide à créer une carte des déclencheurs pour l'ingestion ou l'agrégation des anomalies dans le flux. Qu'il s'agisse de votre Wi-Fi à la maison ou d'un réseau d'entreprise au bureau, chaque réseau possède plusieurs sous-réseaux et identifiants d'abonnés ; cette méthode exploite les sous-réseaux et les données d'identification des abonnés.

Le seul problème rencontré ici est l'utilisation des données d'identification de l'abonné, car il enfreint la réglementation sur les données. Comme les ID d'abonné contiennent des PII ou des informations personnellement identifiables, elles peuvent être révélées aux fournisseurs de cloud lors de l'ingestion ou de l'agrégation des données. À ces fins, les services cloud utilisent des chiffrements déterministes. Ils utilisent des décryptages cryptographiques pour décrypter les données qui ne détectent pas les PII.

Comme illustré ici, il est préférable d'utiliser l'algorithme BigQuery pour analyser de gros volumes de données, car l'algorithme peut être formé pour analyser les données en termes de clusters. Le regroupement des données peut aider à partitionner les différents ensembles d'informations comme les ID d'abonné et les sous-réseaux en fonction des jours, des dates ou d'autres filtres. Ainsi, on peut rapidement aider les algorithmes de clustering à apprendre des modèles de données grâce à des informations filtrées.

La dernière étape consiste à détecter les valeurs aberrantes ou les anomalies parmi les données groupées. Un algorithme aura besoin de données normalisées pour la détection des valeurs aberrantes. Ainsi, une fois la normalisation des données effectuée, l'algorithme ML identifiera un centroïde dans chaque cluster comme référence et mesurera la distance du centre au vecteur d'entrée.

La distance est mesurée en termes d'écarts types par rapport à sa nouvelle trajectoire et est considérée comme une valeur aberrante en conséquence.

Lire aussi : L'intelligence artificielle dans la cybersécurité

La détection d'anomalies comme carrière

Avec une demande croissante de professionnels de la cybersécurité associée aux salaires lucratifs qu'ils offrent, une carrière en cybersécurité devient l'une des options de carrière les plus recherchées à l'heure actuelle. Si vous souhaitez exercer cette profession, upGrad et IIIT-B peuvent vous aider avec un diplôme PG en développement logiciel spécialisé en cybersécurité . Le cours offre une spécialisation dans la sécurité des applications, la cryptographie, la confidentialité des données et la sécurité des réseaux.

Conclusion

Les technologies avancées telles que l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique sont utiles pour lutter contre les cybermenaces potentielles, et c'est un cheminement de carrière florissant. Alors, ne vous fiez pas uniquement à des cryptages séculaires ou à des logiciels antivirus lorsque vous pouvez disposer de systèmes de détection d'anomalies en temps réel avec des algorithmes d'IA avancés. Ces méthodes rendent votre entreprise plus fiable et sécurisée grâce à un système de détection d'anomalies basé sur l'IA .