By Πήτερ Μπαλταζάρ, Τεχνικός συγγραφέας στο MalwareFox

Οι σύγχρονες τεχνικές εξελίξεις αλλάζουν γρήγορα τον κόσμο. Πριν από είκοσι χρόνια, το διαδίκτυο δεν ήταν τίποτα σε σύγκριση με σήμερα. Όπως το Διαδίκτυο, το επόμενο μεγάλο πράγμα που υποτίθεται ότι θα φέρει την επανάσταση στον κόσμο είναι Τεχνητή Νοημοσύνη (AI).

Όταν ακούτε Τεχνητή Νοημοσύνη, το πρώτο πράγμα που σας έρχεται στο μυαλό είναι πιθανώς το έξυπνο ρομπότ που μπορεί να πάρει τη δική του απόφαση με βάση την κατάσταση. Στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολύ περισσότερες εφαρμογές από τη δημιουργία ενός ρομπότ. Αν και ταινίες επιστημονικής φαντασίας και το ανατριχιαστικό περιστατικό AI στο Facebook έχουν δημιουργήσει μια αρνητική εικόνα της τεχνητής νοημοσύνης στο μυαλό των γενικών ανθρώπων, στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολύ περισσότερες θετικές χρήσεις από δυσμενείς, μόνο εάν χρησιμοποιηθεί δικαστικά.

Ένας άλλος όρος που χρησιμοποιείται συνήθως δίπλα-δίπλα με το AI είναι Μηχανική εκμάθηση (ML). Πολλοί άνθρωποι χρησιμοποιούν τον όρο AI και ML ως συνώνυμο, το οποίο είναι λανθασμένο στην πραγματικότητα, παρόλο που και οι δύο αυτοί όροι σχετίζονται στενά μεταξύ τους. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ιδέα για το σχεδιασμό ενός ευφυούς συστήματος που μπορεί να αναπαράγει την ανθρώπινη νοημοσύνη και να παίρνει τις δικές της αποφάσεις, η ML είναι στην πραγματικότητα ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που βοηθά τις μηχανές να μαθαίνουν από τα δεδομένα να βελτιώνουν και να ενισχύουν τη λήψη αποφάσεων.

Το AI και το ML έχουν τόνους εφαρμογών σε διάφορους τομείς όπως η ιατρική βιομηχανία, τα οικονομικά, τα τυχερά παιχνίδια, η ασφάλεια δεδομένων, τα κοινωνικά δίκτυα και πολλά άλλα. Ένα από τα πεδία στα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν προοδευτικά είναι Κυβερνασφάλεια.

Ενημερώστε μας πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση μπορούν να συμβάλουν στην ενίσχυση της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.

Ποιες είναι οι προκλήσεις που αντιμετωπίζει η Κυβερνοασφάλεια;

 
 
Με την πρόοδο της τεχνολογίας ασφάλειας, οι εισβολείς στον κυβερνοχώρο αναπτύσσουν νέες τεχνικές για να παραβιάσουν την αυστηρή ασφάλεια του οργανισμού και να επιτεθούν στα συστήματά τους με κακόβουλους κώδικες και προγράμματα. Οι απειλές όπως ransomware, spyware, επιθέσεις κοινωνικής μηχανικής, trojans κ.λπ., αυξάνονται συνεχώς και κάνουν το διαδίκτυο ένα τρομακτικό μέρος για τον γενικό χρήστη.

Οι τακτικές αλλαγές στη μέθοδο των κυβερνοεπιθέσεων καθιστούν πρόκληση για τους ειδικούς στον τομέα της κυβερνοασφάλειας να τις αντιμετωπίσουν. Επιπλέον, η απροθυμία των χρηστών να ενημερώνουν τακτικά τις συσκευές τους επιδεινώνει την υπόθεση. Τον τελευταίο καιρό, η εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης έχει βοηθήσει και τους εγκληματίες του κυβερνοχώρου. Αυτές οι τεχνολογίες χρησιμοποιούνται παράνομα για τον εντοπισμό των τρωτών σημείων του συστήματος και τον γρήγορο σχεδιασμό μιας κατάλληλης επίθεσης. Χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση, οι εισβολείς στον κυβερνοχώρο μπορούν να βρουν τον στόχο υψηλής αξίας από τη βάση δεδομένων χιλιάδων και εκατομμυρίων.

Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση μπορούν να ωφελήσουν την Κυβερνοασφάλεια;

 
 
Όσον αφορά την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορεί να είναι εξαιρετικά ωφέλιμες για την αντιμετώπιση σύγχρονων απειλών. Πολλοί πάροχοι προγραμμάτων ασφαλείας χρησιμοποιούν ήδη αυτές τις σύγχρονες τεχνολογίες στις μηχανές ανίχνευσης απειλών για να κάνουν την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο πιο αυτοματοποιημένη και χωρίς ανθρώπινο κίνδυνο. Θα βρείτε πολλούς τομείς στον κυβερνοχώρο που μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και της ML για περισσότερη αποτελεσματικότητα. Η βασική αρχή της τεχνολογίας AI είναι η ομαδοποίηση δεδομένων, η κατηγοριοποίηση, η επεξεργασία, το φιλτράρισμα και η διαχείριση. Οι εφαρμογές ασφαλείας όπως το antivirus και το antimalware χρησιμοποιούν σχεδόν τον ίδιο κανόνα.

Εδώ είναι το πώς Τεχνητή νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση μπορεί να ωφελήσει την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο:

1. Η Μηχανική Μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση του προηγούμενου συνόλου δεδομένων απειλών και την ανάπτυξη ενός μοτίβου. Χρησιμοποιώντας αυτό το μοτίβο, το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να συλλάβει αποτελεσματικά τους επερχόμενους κινδύνους και να εμποδίσει την είσοδό τους στο σύστημα.
2. Αναλύοντας το μοτίβο προηγούμενων παραβιάσεων ασφάλειας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αναχαίτιση τέτοιων μελλοντικών απειλών. Μπορείτε να πάρετε μια λεπτομερή εικόνα για τα πιθανά προβλήματα και να είστε προετοιμασμένοι για οποιαδήποτε τέτοια συμβάντα εκ των προτέρων.
3. Το ML και το AI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη οποιασδήποτε πιθανής επίθεσης προετοιμάζοντας μια προγνωστική ανάλυση σε ένα προηγούμενο σύνολο δεδομένων.
4. Χρησιμοποιώντας ML και AI, οι οργανισμοί μπορούν να δημιουργήσουν έναν γρήγορο και αποτελεσματικό μηχανισμό για την προστασία δεδομένων με επιρροή χωρίς να επηρεάζεται η απόδοση του συστήματος. Αυτό θα βοηθήσει τους ειδικούς στον τομέα της κυβερνοασφάλειας να μειώσουν τις περιττές δαπάνες για την απόκτηση αναβαθμισμένου υλικού.
5. Το AI και το ML μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τον ακριβή εντοπισμό των τρωτών σημείων του συστήματος, έτσι ώστε οι εισβολείς στον κυβερνοχώρο να μην μπορούν να τα εκμεταλλευτούν και να τα χρησιμοποιήσουν προς όφελός τους.
6. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να αναβαθμίσετε τα μέτρα ασφαλείας σας εντοπίζοντας πού λείπουν και ενισχύοντας έτσι την ανθεκτικότητα στις απειλές στον κυβερνοχώρο.
7. Η τελευταίες απειλές στον κυβερνοχώρο όπως οι επιθέσεις Zero-day, οι επιθέσεις DDoS και άλλες παρόμοιες προηγμένες επιθέσεις δεν μπορούν να αποτραπούν από το παραδοσιακό πρόγραμμα ασφαλείας. Για αυτούς, χρειάζεστε σύγχρονες λύσεις ασφαλείας γνωστές ως Next-Generation Antivirus (NGAV). Το NGAV είναι ένα πρόγραμμα ασφαλείας που βασίζεται στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να προανιχνεύσει οποιαδήποτε πιθανή απειλή και να ειδοποιήσει τους χρήστες σχετικά.
8. Τα περισσότερα παραδοσιακά και τρέχοντα προγράμματα ασφαλείας χρειάζονται πολύ χρόνο για τη σάρωση και τον εντοπισμό των απειλών στο σύστημα. Το σύγχρονο NGAV μπορεί να σαρώσει έναν τεράστιο όγκο δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά.

Ποιες είναι οι προκλήσεις για τη χρήση του ML και της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια;

 
 
Χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανική μάθηση Οι τεχνολογίες για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο έχουν πολλά πλεονεκτήματα, αλλά η εφαρμογή τους είναι πρόκληση, καθώς απαιτούν καλή υποδομή και προϋποθέσεις. Ακολουθούν μερικές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ειδικοί στον τομέα της κυβερνοασφάλειας κατά τη χρήση ML και AI:

1. Για την εμφάνιση ενός ακριβούς αποτελέσματος, ο συνδυασμός μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί ένα τεράστιο κομμάτι προηγούμενων δεδομένων. Οσο περισσότεροι τόσο το καλύτερο. Το ML θα τροφοδοτήσει αυτά τα δεδομένα, θα τα αναλύσει και θα αναπτύξει μια αποτελεσματική λύση για τρέχοντα και μελλοντικά προβλήματα. Η συγκέντρωση τέτοιων δεδομένων είναι μεγάλη πρόκληση.
2. Η μηχανική μάθηση μπορεί να είναι χρονοβόρα στην αρχική φάση. Οι επιτιθέμενοι θα μπορούσαν να το εκμεταλλευτούν και να κλέψουν τις βασικές πληροφορίες.
3. Οι οργανισμοί ενδέχεται να χρειαστεί να αλλάξουν την τρέχουσα υποδομή τους προκειμένου να συσσωρεύσουν το ML και το AI στο σύστημα εργασίας τους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε βαριά έξοδα, τα οποία πολλοί μικροί οργανισμοί μπορεί να μην αντέξουν οικονομικά.
4. Η τεχνητή νοημοσύνη και η ML βρίσκονται ακόμη στα αρχικά τους στάδια στον τομέα της κυβερνοασφάλειας. Έτσι, επί του παρόντος, δεν μπορείτε να βασίζεστε αποκλειστικά σε αυτούς για την κρίσιμη πτυχή, όπως η ασφάλεια.

Ανακεφαλαίωση

 
 
Αν και η τεχνητή νοημοσύνη και η ML χρησιμοποιούνται σε διάφορους τομείς σήμερα, μόνο η κορυφή του παγόβουνου αγγίζεται και υπάρχουν ακόμη πολλά να εξερευνηθούν σε αυτές τις τεχνολογίες. Στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, τέτοιες προηγμένες τεχνολογίες είναι ανάγκες της ώρας, καθώς οι κυβερνοεγκληματίες είναι πάντα ένα πόδι μπροστά από τους ειδικούς σε θέματα ασφάλειας. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης ελπίζουμε ότι θα βοηθούσε στην πρόβλεψη των στρατηγικών των διεισδυτών και θα μειώσει τις επιθέσεις.

 
Bio: Πήτερ Μπαλταζάρ είναι ένας λάτρης της τεχνολογίας που αναζητά νέες τεχνολογικές τάσεις. Εργάζεται ως σύμβουλος κυβερνοασφάλειας και συγγραφέας στο MalwareFox.com. Μπορείτε να τον βρείτε να μαγειρεύει μια θεωρία MCU όταν δεν γράφει οδηγίες για αρχάριους στον τομέα των υπολογιστών. Βρείτε τον Quora και LinkedIn.

Συγγενεύων:

• 7 Βέλτιστες πρακτικές για την ασφάλεια δεδομένων για το 2021
• Τι είναι η αντίθετη νευρωνική κρυπτογραφία;
• Εφαρμογή της Επιστήμης Δεδομένων σε Επιθέσεις και Εκδηλώσεις Δικτύων Κυβερνοασφάλειας