By פיטר בלטזר, כותב טכני ב-MalwareFox

ההתקדמות הטכנית המודרנית משנה במהירות את העולם. לפני עשרים שנה, האינטרנט לא היה כלום בהשוואה להיום. כמו האינטרנט, הדבר הגדול הבא שאמור לחולל מהפכה בעולם הוא בינה מלאכותית (AI).

כשאתם שומעים בינה מלאכותית, הדבר הראשון שעולה לכם בראש הוא כנראה הרובוט החכם שיכול לקבל החלטה משלו על סמך המצב. למעשה, ל-AI יש הרבה יותר יישומים מסתם יצירת רובוט. למרות סרטי מדע בדיוני ו תקרית הבינה המלאכותית המצמררת של פייסבוק יצרו תמונה שלילית של בינה מלאכותית במוחם של האנשים הכלליים, במציאות, לבינה מלאכותית יש הרבה יותר שימושים חיוביים מאלה שליליים, רק אם נעשה שימוש שיפוטי.

מונח נוסף המשמש בדרך כלל זה לצד זה עם AI הוא למידת מכונה (ML). אנשים רבים משתמשים במונח AI ו-ML בתור מילה נרדפת, וזה לא נכון עובדתית, למרות ששני המונחים הללו קשורים זה לזה באופן הדוק. בעוד שבינה מלאכותית היא רעיון לתכנון מערכת חכמה שיכולה לשכפל אינטליגנציה אנושית ולקבל החלטות משלה, ML היא למעשה תת-קבוצה של בינה מלאכותית שעוזרת למכונות ללמוד מהנתונים כדי לשפר ולהגביר את קבלת ההחלטות שלהן.

ל-AI ו-ML יש המון יישומים בתחומים שונים כמו התעשייה הרפואית, פיננסים, משחקים, אבטחת מידע, רשתות חברתיות ועוד. אחד התחומים בהם ניתן להשתמש בהם בהדרגה הוא אבטחת סייבר.

ספר לנו כיצד בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים לתרום להפיכת אבטחת סייבר לחזקה.

מהם האתגרים העומדים בפני אבטחת סייבר?

 
 
עם ההתקדמות בטכנולוגיית האבטחה, תוקפי סייבר מפתחים טכניקות חדשות כדי לפרוץ את האבטחה ההדוקה של הארגון ולתקוף את המערכות שלהם באמצעות קודים ותוכניות זדוניים. האיומים כגון תוכנות כופר, תוכנות ריגול, התקפות הנדסה חברתית, סוסים טרויאנים וכו', גדלים ללא הרף והופכים את האינטרנט למקום מפחיד עבור המשתמש הכללי.

השינויים הקבועים בשיטת התקפות הסייבר מקשים על מומחי אבטחת סייבר להתמודד איתן. נוסף על כך, חוסר הרצון של המשתמש לעדכן באופן קבוע את המכשירים שלהם מחמיר את המקרה. בתקופה האחרונה, האבולוציה של AI ו- Machine Learning סייעה גם לפושעי סייבר. טכנולוגיות אלו משמשות באופן לא חוקי כדי לגלות את נקודות התורפה של המערכת ולתכנן במהירות התקפה מתאימה. באמצעות למידת מכונה, תוקפי סייבר מסוגלים למצוא את היעד בעל הערך הגבוה ממסד הנתונים של אלפים ומיליונים.

כיצד בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים להועיל לאבטחת סייבר?

 
 
כשזה מגיע לאבטחת סייבר, AI ו-ML יכולים להיות מועילים מאוד בהתמודדות עם איומים מודרניים. ספקי תוכניות אבטחה רבים כבר משתמשים בטכנולוגיות המודרניות הללו במנועי זיהוי האיומים שלהם כדי להפוך את אבטחת הסייבר לאוטומטית יותר וללא סיכונים אנושיים. תמצא תחומים רבים באבטחת סייבר שיכולים לנצל את הכוח של AI ו-ML ליותר יעילות. העיקרון הבסיסי של טכנולוגיית AI הוא קיבוץ נתונים, סיווג, עיבוד, סינון וניהול. אפליקציות האבטחה כמו אנטי וירוס ואנטי תוכנות זדוניות משתמשות כמעט באותו כלל.

הנה איך בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולה להועיל לאבטחת סייבר:

1. ניתן להשתמש ב- Machine Learning לניתוח מערך הנתונים הקודם של איומים ולפתח דפוס. באמצעות דפוס זה, מערכת הבינה המלאכותית יכולה לתפוס ביעילות את הסכנות הקרובות ולחסום את הכניסה שלהן למערכת.
2. על ידי ניתוח הדפוס של פרצות אבטחה קודמות, ה-AI יכול לעזור בעצירת כל איומים עתידיים כאלה. אתה יכול לקבל תובנה מפורטת לגבי הבעיות הפוטנציאליות ולהיות מוכנים לכל התרחשות כזו מראש.
3. ניתן להשתמש ב-ML ובינה מלאכותית כדי לחזות כל התקפה אפשרית על ידי הכנת ניתוח חזוי על מערך נתונים קודם.
4. באמצעות ML ו-AI, ארגונים יכולים ליצור מנגנון מהיר ויעיל להגנה על נתונים משפיעים מבלי להשפיע על ביצועי המערכת. זה יעזור למומחי אבטחת סייבר לצמצם את ההוצאות המיותרות על קבלת חומרה משודרגת.
5. AI ו-ML יכולים לשמש גם לאיתור מדויק של פגיעויות המערכת כך שתוקפי הסייבר לא יוכלו לנצל אותן ולהשתמש בהן לטובתם.
6. בינה מלאכותית יכולה לעזור לך לשדרג את אמצעי האבטחה שלך על ידי זיהוי היכן הם חסרים ובכך לשפר את החוסן לאיומי סייבר.
7. השמיים איומי הסייבר האחרונים כמו התקפות יום אפס, התקפות DDoS והתקפות מתקדמות אחרות דומות לא ניתן למנוע על ידי תוכנית האבטחה המסורתית. עבורם, אתה זקוק לפתרונות אבטחה מודרניים המכונים אנטי וירוס של הדור הבא (NGAV). NGAV היא תוכנית אבטחה המבוססת על למידת מכונה ובינה מלאכותית שיכולה לזהות מראש כל איום פוטנציאלי ולהודיע ​​על כך למשתמשים.
8. לרוב תוכניות האבטחה המסורתיות והעדכניות לוקח הרבה זמן לסרוק ולזהות את האיומים במערכת. ה-NGAV המודרני יכול לסרוק כמות עצומה של סט נתונים במהירות וביעילות.

מהם האתגרים לשימוש ב-ML ובינה מלאכותית באבטחת סייבר?

 
 
שימוש בבינה מלאכותית ו למידת מכונה לטכנולוגיות לאבטחת סייבר יש יתרונות רבים, אך היישום שלהן מאתגר מכיוון שהן דורשות תשתית ודרישות מוקדמות טובות. להלן מספר אתגרים שעומדים בפני מומחי אבטחת סייבר בשימוש ב-ML ובינה מלאכותית:

1. כדי להציג תוצאה מדויקת, השילוב של למידת מכונה ובינה מלאכותית דורש נתח עצום של נתוני עבר. כמה שיותר יותר טוב. ה-ML יזין את הנתונים הללו, ינתח אותם ויפתח פתרון יעיל לבעיות נוכחיות ועתידיות. צבירת נתונים כאלה היא אתגר גדול.
2. למידת מכונה יכולה להיות גוזלת זמן בשלב הראשוני. התוקפים יכלו לנצל זאת ולגנוב את המידע החיוני.
3. ייתכן שהארגונים יצטרכו לשנות את התשתית הנוכחית שלהם כדי לצבור את ה-ML וה-AI במערכת העבודה שלהם. זה עלול להוביל להוצאות כבדות, שארגונים קטנים רבים עשויים שלא לעמוד בהן.
4. AI ו-ML עדיין בשלבים הראשונים שלהם בתחום אבטחת הסייבר. לכן, נכון לעכשיו, אינך יכול לסמוך לחלוטין רק עליהם עבור ההיבט הקריטי כמו אבטחה.

סיכום

 
 
למרות ש-AI ו-ML משמשים בתחומים שונים כיום, נוגעים רק בקצה הקרחון, ועדיין יש הרבה מה לחקור בטכנולוגיות הללו. בתחום אבטחת הסייבר, טכנולוגיות מתקדמות כאלה הן צורכי השעה, שכן פושעי הסייבר תמיד מקדימים את מומחי האבטחה ברגל. יישום בינה מלאכותית יעזור בתקווה בניבוי האסטרטגיות של המסתננים ויפחית את ההתקפות.

 
Bio you פיטר בלטזר הוא חובב טכנולוגיה שמתעמק בטרנדים טכנולוגיים חדשים. הוא עובד כיועץ וכותב אבטחת סייבר ב MalwareFox.com. אתה יכול למצוא אותו מבשל תיאוריית MCU כשהוא לא כותב הדרכה למתחילים בתחום המחשבים. מצא אותו Quora ו לינקדין.

מידע נוסף:

• 7 שיטות עבודה מומלצות לשנת 2021
• מהי קריפטוגרפיה עצבית אדוורסרית?
• החלת מדע הנתונים על התקפות ואירועים ברשת הסייבר