Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie: rola, wpływ, zastosowania i wykaz firm

Wstęp

Wraz z postępem technologicznym cyberprzestępczość również rośnie i staje się coraz bardziej złożona. Cyberprzestępcy przeprowadzają zaawansowane ataki, które zagrażają nowoczesnym systemom bezpieczeństwa. Tak więc branża cyberbezpieczeństwa również ewoluuje, aby sprostać rosnącym wymaganiom firm w zakresie bezpieczeństwa. Jednak te obronne strategie specjalistów ds. bezpieczeństwa mogą w pewnym momencie zawieść.

Aby poprawić swoją grę i ulepszyć mechanizmy wykrywania podatności, firmy wybierają sztuczną inteligencję (AI). Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie pomaga firmom chronić ich mechanizmy obronne. Pomaga im też lepiej analizować cyberprzestępstwa.

Jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na cyberbezpieczeństwo?

Firmy koncentrują się teraz bardziej na cyberbezpieczeństwie, jak nigdy dotąd. Dzieje się tak, ponieważ zaawansowane ataki cybernetyczne kosztowały firmy miliony dolarów w wyniku naruszenia bezpieczeństwa danych. Rozpoczyna się od zaprojektowania wielowarstwowego systemu bezpieczeństwa, który zabezpieczy infrastrukturę sieciową. Pierwszym krokiem jest zainstalowanie zapory, która odfiltruje ruch sieciowy.

Następnie oprogramowanie antywirusowe służy do usuwania złośliwych plików i wirusów w infrastrukturze. W ramach planu odzyskiwania danych po awarii wykonywane są regularne kopie zapasowe danych.

I tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja wpłynęła na bezpieczeństwo, pomagając profesjonalistom identyfikować nieprawidłowości w sieci poprzez analizę działań użytkowników i badanie wzorców. Specjaliści ds. bezpieczeństwa mogą teraz badać dane sieciowe za pomocą sztucznej inteligencji i wykrywać luki w zabezpieczeniach, aby zapobiegać szkodliwym atakom. Sztuczna inteligencja pomoże ulepszyć tradycyjne podejście do bezpieczeństwa w następujący sposób:

• Zaawansowane narzędzia bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji będą używane do monitorowania zdarzeń związanych z bezpieczeństwem i reagowania na nie
• Nowoczesne zapory będą miały wbudowaną technologię uczenia maszynowego, która z łatwością wykryje zwykły wzorzec w ruchu sieciowym i usunie go, jeśli zostanie uznany za złośliwy
• Korzystając z funkcji przetwarzania języka naturalnego w sztucznej inteligencji, specjaliści ds. bezpieczeństwa mogą wykryć źródło cyberataku. Przetwarzanie języka naturalnego pomaga również w analizie podatności
• Skanowanie danych internetowych i korzystanie z analizy predykcyjnej pozwoli wcześniej zidentyfikować złośliwe zagrożenia
• Wyższe bezpieczeństwo dostępu warunkowego i uwierzytelniania

Kolejne ważne odkrycie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie to biometryczne systemy logowania . Są to niezwykle bezpieczne loginy, które wykorzystują odciski palców, skany siatkówki i odciski dłoni. Hasło może być używane wraz z tymi informacjami biometrycznymi do bezpiecznego logowania. Ta metoda jest używana w organizacjach, aby pracownicy mogli się logować, a nawet w smartfonach.

Przeczytaj: Przyszły zakres sztucznej inteligencji w różnych branżach

Zastosowania w cyberbezpieczeństwie

Uczenie maszynowe, bardzo ważny podzbiór sztucznej inteligencji, jest obecnie wykorzystywane przez korporacje do ulepszania swoich systemów bezpieczeństwa. Oprócz pomagania ekspertom ds. bezpieczeństwa w wykrywaniu złośliwych ataków, ma następujące aplikacje:

Bezpieczeństwo mobilnych punktów końcowych

Uczenie maszynowe służy do zabezpieczania mobilnych punktów końcowych, ponieważ smartfony, tablety i notebooki są podatne na cyberataki. Firma o nazwie Wandera niedawno uruchomiła oparty na uczeniu maszynowym silnik wykrywania zagrożeń o nazwie MI:RIAM . Ten silnik pomyślnie wykrył kilka śladów przepakowanego oprogramowania SLocker Ransomware, które jest ukierunkowane na mobilne punkty końcowe.

Brak luk zero-day

Luka zero-day to zagrożenie, które jest zupełnie nowe dla specjalisty ds. bezpieczeństwa i nie ma on jeszcze rozwiązania ani poprawki, aby je naprawić. Zero-day oznacza, że ​​profesjonaliści mają zero dni na rozwiązanie problemu, a atakujący mógł już je wykorzystać. Zagrożenia te są czasami znajdowane w niezabezpieczonych urządzeniach IoT .

Algorytmy uczenia maszynowego mogą wykrywać zagrożenia dnia zerowego, analizując anomalie w ruchu sieciowym. Luki są usuwane, a luki w zabezpieczeniach łat są zapobiegane przy użyciu uczenia maszynowego.

Poprawa ludzkiej analizy

Uczenie maszynowe pomaga usprawnić analizę ludzką w działaniach związanych z cyberbezpieczeństwem, takich jak ocena podatności, wykrywanie zagrożeń, analiza sieci i bezpieczeństwo punktów końcowych. Algorytmy ML mogą odfiltrować podejrzane dane w sieci i przekazać je analitykowi bezpieczeństwa ludzkiego. W rezultacie wskaźniki wykrywalności alertów mogą znacznie wzrosnąć.

Automatyzacja zadań bezpieczeństwa

Powtarzalne i nudne zadania związane z bezpieczeństwem można ograniczyć dzięki uczeniu maszynowemu. Pomaga to profesjonalistom skoncentrować się na ważnych zadaniach. Zadania takie jak sprawdzanie ruchu sieciowego, przerywanie zagrożeń, takich jak oprogramowanie ransomware , usuwanie wirusów i analizowanie dzienników sieciowych, można zautomatyzować dzięki uczeniu maszynowemu.

Zasoby bezpieczeństwa ludzkiego można również efektywnie przydzielać za pomocą uczenia maszynowego.

Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie

Systemy oparte na sztucznej inteligencji są wykorzystywane przez następujące firmy do wzmocnienia ich infrastruktury bezpieczeństwa:

Google

Korzystają z systemu Deep Learning AI na swojej platformie Cloud Video Intelligence . Filmy przechowywane na ich serwerze w chmurze są analizowane przez algorytmy AI na podstawie ich treści i kontekstu. Jeśli zostanie znaleziona anomalia, która może stanowić zagrożenie, algorytmy AI wysyłają alert.

Gmail wykorzystuje systemy uczące się do filtrowania spamu z Twojej poczty, aby zapewnić bezproblemowe środowisko. Każdego dnia blokowanych jest ponad 100 milionów spamu.

IBM

IBM Watson wykorzystuje uczenie maszynowe w swoich szkoleniach kognitywnych do wykrywania zagrożeń i tworzenia rozwiązań z zakresu cyberbezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja ogranicza również czasochłonne zadania związane z badaniem zagrożeń i pomaga w określaniu zagrożeń bezpieczeństwa.

Przeczytaj także: Ekscytujące aplikacje AI w świecie rzeczywistym

Wniosek

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie wkrótce stanie się standardową praktyką tworzenia i obsługi systemów bezpieczeństwa. Ponieważ wiele szkodliwych zagrożeń może zostać wykrytych przed uszkodzeniem, eksperci ds. bezpieczeństwa będą mieli więcej czasu na reakcję, aby walczyć z tymi złośliwymi atakami.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.