Обнаружение анамолии с помощью машинного обучения: что вам нужно знать?

Человеческий мозг любит видеть что-то неладное; наш мозг запрограммирован просто искать неровности g. Но аномалии могут быть наиболее серьезными угрозами, с которыми могут столкнуться предприятия, когда речь идет о кибербезопасности.

Давайте на примере поймем, как может выглядеть аномалия для цифрового пространства?

Твит: «Магазинные воры, будьте осторожны. Новое программное обеспечение искусственного интеллекта в Японии

@vaak_inc

говорит, что может обнаружить потенциальных воров еще до того, как они украдут #リテールテック».

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

Согласно этому сообщению, Япония разработала программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (ИИ), которое анализирует модели поведения человека и обнаруживает аномалии в соответствии с данными. Эти аномалии приводят к обнаружению подозрительного поведения покупателя, и продавец спрашивает его, нужна ли помощь. Было замечено, что если к магазинному вору приблизиться, в большинстве случаев он просто уйдет.

Точно так же может быть много различных типов аномалий, таких как массовые транзакции, несколько попыток входа в систему или даже необычный сетевой трафик. В этой статье мы изучаем, как машинное обучение может помочь выявить аномалии? Но прежде чем мы это сделаем, давайте разберемся, что такое аномалия с точки зрения кибербезопасности?

Что такое аномалия?

Аномалии часто представляют собой шаблон, который отличается от стандартного поведения в наборе данных. Вот графическое представление наборов данных. Области N1 и N2 представляют собой стандартные шаблоны кластеров наборов данных, в то время как другие объекты можно считать аномалиями.

Различие между новыми шаблонами или хорошими шаблонами и аномалиями или вредоносными наборами данных является наиболее важной проблемой в современных системах кибербезопасности. Аномалия может помочь злоумышленникам утечь важные данные и даже украсть информацию о пользователях для манипуляций. За прошедшие годы мы стали свидетелями множества фишинговых атак, кибермошенничества, кражи личных данных и утечек данных из-за внедрения вредоносных или негативных шаблонов в сеть или систему.

В июле 2020 года аккаунты многих знаменитостей и политиков в Твиттере были взломаны. Хакеры захватили более 130 учетных записей Twitter, в том числе Джо Байдена, 46-го президента США, Барака Обаму, Илона Маска, Билла Гейтса, Канье Уэста, Майкла Блумберга и Apple.

Итак, вы понимаете важность обнаружения аномалий в цифровую эпоху больших данных. Теперь, когда у нас есть общее представление об аномалиях, давайте познакомимся с некоторыми устаревшими методами и интеграциями ИИ для обнаружения аномалий .

Система обнаружения вторжений

Это программный инструмент, который помогает обнаруживать несанкционированный доступ к любой сети или системе; этот инструмент — отличный способ обнаружить все виды злонамеренного использования сетей. Он обладает возможностями, помогающими обнаруживать атаки на службы, атаки на основе данных на любое программное обеспечение и даже мобильные приложения.

Здесь вы можете увидеть каркасную инфраструктуру универсальной системы обнаружения вторжений. За обнаружением аномалий стоят специальные сотрудники службы безопасности . Программное обеспечение собирает все сетевые пакеты (любые сетевые данные, передаваемые между устройствами, передаются в пакетах). Затем он анализирует сетевой поток для обнаружения аномалий среди новых шаблонов.

Алгоритмы машинного обучения могут помочь в создании более надежных систем обнаружения вторжений; мы можем использовать алгоритмы машинного обучения для анализа сетевых пакетов и обнаружения аномалий. Алгоритмы будут использовать новые шаблоны в качестве референдума.

Техника подписи

Техника подписи — один из самых популярных методов обнаружения аномалий. Он использует сигнатуры вредоносных объектов, хранящиеся в репозиториях, для сравнения с сетевыми шаблонами. Система анализирует сетевые шаблоны и пытается найти вредоносные сигнатуры. Хотя это отличный метод обнаружения аномалий, неизвестные угрозы и атаки остаются незамеченными.

Читайте: Сфера кибербезопасности как вариант карьеры

Обнаружение аномалий в реальном времени с помощью машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения могут помочь в обнаружении аномалий в реальном времени . Облако Google использует этот метод для создания конвейера обнаружения аномалий , где 150 мегабайт данных перерабатываются в течение 10 минут.

Первым шагом к обнаружению аномалий в реальном времени в этом методе является создание синтетического потока данных; это помогает создать карту триггеров для приема или агрегирования аномалий в потоке. Будь то ваш Wi-Fi дома или корпоративная сеть в офисе, каждая сеть имеет несколько подсетей и идентификаторов абонентов; этот метод использует подсети и данные идентификатора абонента.

Единственная проблема, с которой здесь приходится сталкиваться, — это использование данных идентификатора абонента, так как это нарушает правила использования данных. Поскольку идентификаторы подписчика содержат PII или личную информацию, она может быть раскрыта облачным провайдерам во время приема или агрегирования данных. Для этих целей облачные сервисы используют детерминированное шифрование. Они используют крипторасшифровку для расшифровки данных, которые не обнаруживают PII.

Как показано здесь, лучше использовать алгоритм BigQuery для анализа больших объемов данных, поскольку алгоритм можно обучить анализировать данные с точки зрения кластеров. Кластеризация данных может помочь разделить различные наборы информации, такие как идентификаторы абонентов и подсети, в соответствии с днями, датами или другими фильтрами. Таким образом, можно быстро помочь алгоритмам кластеризации учиться на шаблонах данных с помощью отфильтрованной информации.

Последним шагом является обнаружение выбросов или аномалий среди кластеризованных данных. Алгоритму потребуются нормализованные данные для обнаружения выбросов. Таким образом, после нормализации данных алгоритм машинного обучения идентифицирует центроид в каждом кластере в качестве эталона и измерит расстояние от центра до входного вектора.

Расстояние измеряется в терминах стандартных отклонений от его нового пути и соответственно считается выбросом.

Читайте также: Искусственный интеллект в кибербезопасности

Обнаружение аномалий как карьера

В связи со значительно растущим спросом на специалистов по кибербезопасности в сочетании с высокой заработной платой, которую они предлагают, карьера в области кибербезопасности становится сейчас одним из самых востребованных вариантов карьеры. Если вы хотите продолжить эту профессию, upGrad и IIIT-B могут помочь вам с дипломом PG по специализации разработки программного обеспечения в области кибербезопасности . Курс предлагает специализацию в области безопасности приложений, криптографии, секретности данных и сетевой безопасности.

Заключение

Передовые технологии, такие как алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения , полезны в борьбе с потенциальными киберугрозами, и это успешный карьерный путь. Таким образом, не полагайтесь только на устаревшее шифрование или антивирусное программное обеспечение, когда у вас есть системы обнаружения аномалий в реальном времени с передовыми алгоритмами искусственного интеллекта. Эти методы делают ваш бизнес более надежным и безопасным благодаря системе обнаружения аномалий на основе ИИ .