By Baltazár Péter, műszaki író a MalwareFoxnál

A modern technikai vívmányok gyorsan megváltoztatják a világot. Húsz évvel ezelőtt az internet semmi volt a maihoz képest. Az internethez hasonlóan a következő nagy dolog, ami állítólag forradalmasítja a világot Mesterséges intelligencia (AI).

A mesterséges intelligencia hallatán az első dolog, ami eszébe jut, valószínűleg az intelligens robot, amely képes meghozni saját döntését a helyzet alapján. Valójában az AI-nak sokkal több alkalmazása van, mint egy robot létrehozása. Bár a sci-fi filmek és a hátborzongató Facebook AI incidens negatív képet alkottak a mesterséges intelligenciáról az általános emberek fejében, a valóságban az AI-nak sokkal több pozitív haszna van, mint hátrányosnak, csak akkor, ha jogszerűen használják.

Egy másik kifejezés, amelyet általában az MI mellett használnak, az Gépi tanulás (ML). Sokan az AI és az ML kifejezést szinonimaként használják, ami ténybeli helytelen, pedig mindkét kifejezés szorosan összefügg egymással. Míg az AI egy olyan intelligens rendszer tervezésének koncepciója, amely képes reprodukálni az emberi intelligenciát és meghozni saját döntéseit, az ML valójában az AI egy részhalmaza, amely segít a gépeknek tanulni az adatokból, hogy javítsák és erősítsék döntéshozatalukat.

Az AI és az ML rengeteg alkalmazást kínál különféle területeken, például az orvosi iparban, a pénzügyekben, a játékban, az adatbiztonságban, a közösségi hálózatokban és még sok másban. Az egyik olyan terület, ahol fokozatosan használhatók Kiberbiztonság.

Tudassa velünk, hogyan járulhat hozzá a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a kiberbiztonság megerősítéséhez.

Milyen kihívásokkal kell szembenéznie a kiberbiztonság területén?

 
 
A biztonsági technológia fejlődésével a kibertámadók új technikákat fejlesztenek ki, hogy áttörjék a szervezet szigorú biztonságát, és rosszindulatú kódokkal és programokkal támadják meg rendszereiket. Az olyan fenyegetések, mint a ransomware, spyware, social engineering támadások, trójaiak stb., folyamatosan növekszik, és az internetet kísérteties hellyé teszik az általános felhasználók számára.

A kibertámadások módszerének rendszeres változásai kihívást jelentenek a kiberbiztonsági szakértők számára ezek kezelésében. Ráadásul a felhasználók vonakodása az eszközeik rendszeres frissítésétől rontja a helyzetet. Az utóbbi időben az AI és a Machine Learning fejlődése a kiberbűnözőket is segítette. Ezeket a technológiákat illegálisan használják a rendszer sebezhetőségeinek felderítésére és a megfelelő támadás gyors megtervezésére. A gépi tanulás segítségével a kibertámadók az ezres és milliós adatbázisból képesek megtalálni a nagy értékű célpontot.

Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a kiberbiztonságnak?

 
 
Ha a kiberbiztonságról van szó, az AI és az ML rendkívül előnyös lehet a modern fenyegetések kezelésében. Számos biztonsági program szolgáltatója már használja ezeket a modern technológiákat fenyegetésészlelő motorjaiban, hogy automatizáltabbá és emberi kockázatmentessé tegye a kiberbiztonságot. A kiberbiztonságnak számos olyan területe található, amely az AI és az ML erejét a nagyobb hatékonyság érdekében hasznosíthatja. Az AI technológia alapelve az adatok csoportosítása, kategorizálása, feldolgozása, szűrése és kezelése. A biztonsági alkalmazások, például a víruskereső és a kártevőirtó szinte ugyanazt a szabályt alkalmazzák.

Itt van, hogyan Mesterséges Intelligencia és a gépi tanulás előnyös lehet a kiberbiztonság szempontjából:

1. A gépi tanulás felhasználható a fenyegetések korábbi adatkészletének elemzésére és minta kialakítására. Ezt a mintát alkalmazva a mesterséges intelligens rendszer hatékonyan képes felfogni a közelgő veszélyeket, és megakadályozni azok belépését a rendszerbe.
2. A korábbi biztonsági megsértések mintázatának elemzésével az AI segíthet megállítani az ilyen jövőbeli fenyegetéseket. Részletes betekintést kaphat a lehetséges problémákba, és előre felkészülhet az ilyen eseményekre.
3. Az ML és az AI felhasználható bármely lehetséges támadás előrejelzésére egy korábbi adatkészlet prediktív elemzésével.
4. Az ML és az AI használatával a szervezetek gyors és hatékony mechanizmust hozhatnak létre a befolyásos adatok védelmére a rendszer teljesítményének befolyásolása nélkül. Ez segíteni fog a kiberbiztonsági szakértőknek abban, hogy csökkentsék a hardverfrissítéssel kapcsolatos felesleges kiadásokat.
5. Az AI és az ML a rendszer sebezhetőségeinek pontos észlelésére is használható, hogy a kibertámadók ne tudják azokat kihasználni és előnyükre fordítani.
6. A mesterséges intelligencia segíthet a biztonsági intézkedések frissítésében azáltal, hogy észleli a hiányosságokat, és ezáltal javítja a kiberfenyegetésekkel szembeni ellenálló képességet.
7. A legújabb kiberfenyegetések mint a nulladik napi támadások, DDoS támadások és más hasonló fejlett támadások, a hagyományos biztonsági programokkal nem lehet kivédeni. Számukra a következő generációs víruskeresőként (NGAV) ismert modern biztonsági megoldásokra van szükség. Az NGAV egy gépi tanuláson és mesterséges intelligencián alapuló biztonsági program, amely képes előre észlelni minden lehetséges fenyegetést, és értesíteni arról a felhasználókat.
8. A legtöbb hagyományos és jelenlegi biztonsági programnak sok időbe telik a rendszerben lévő fenyegetések átvizsgálása és észlelése. A modern NGAV hatalmas mennyiségű adathalmazt képes gyorsan és hatékonyan átvizsgálni.

Milyen kihívásokat jelent az ML és az AI használata a kiberbiztonságban?

 
 
Mesterséges intelligencia használata és Gépi tanulás A kiberbiztonsági technológiáknak számos előnye van, de megvalósításuk kihívást jelent, mivel jó infrastruktúrát és előfeltételeket igényelnek. Az alábbiakban felsorolunk néhány kihívást, amelyekkel a kiberbiztonsági szakértők szembesülnek az ML és az AI alkalmazása során:

1. A pontos eredmény megjelenítéséhez a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia kombinációjához hatalmas múltbeli adatokra van szükség. Minél több, annál jobb. Az ML betáplálja ezeket az adatokat, elemzi azokat, és hatékony megoldást dolgoz ki a jelenlegi és jövőbeli problémákra. Az ilyen adatok összegyűjtése nagy kihívás.
2. A gépi tanulás a kezdeti szakaszban időigényes lehet. A támadók ezt kihasználva ellophatják a lényeges információkat.
3. Előfordulhat, hogy a szervezeteknek módosítaniuk kell jelenlegi infrastruktúrájukat, hogy az ML-t és az AI-t felhalmozzák működő rendszerükben. Ez súlyos kiadásokhoz vezethet, amelyeket sok kis szervezet nem engedhet meg magának.
4. A mesterséges intelligencia és az ML még korai szakaszában jár a kiberbiztonság területén. Tehát jelenleg nem számíthat rájuk teljes mértékben az olyan kritikus szempontok tekintetében, mint a biztonság.

Összegezve

 
 
Bár manapság számos területen használják az AI-t és az ML-t, csak a jéghegy csúcsát érintik, és még mindig sok a felfedeznivaló ezekben a technológiákban. A kiberbiztonság területén az ilyen fejlett technológiák az óra szükségletei, mivel a kiberbűnözők mindig egy lábbal előrébb járnak, mint a biztonsági szakértők. A mesterséges intelligencia megvalósítása remélhetőleg elősegítené a behatolók stratégiáinak előrejelzését és a támadások csökkentését.

 
Bio: Baltazár Péter egy technológiai rajongó, aki az új technológiai trendek iránt érdeklődik. Kiberbiztonsági tanácsadóként és íróként dolgozik a cégnél MalwareFox.com. Megtalálhatja, hogy kidolgozza az MCU-elméletet, amikor nem a számítógépes területen kezdőknek ír bemutatókat. Találd meg őt Quora és a LinkedIn.

Kapcsolódó:

• 7 bevált adatbiztonsági gyakorlat 2021-re
• Mi az az ellenséges neurális kriptográfia?
• Adattudomány alkalmazása kiberbiztonsági hálózati támadásokra és eseményekre