By Peter Baltazar, teknisk skribent hos MalwareFox

Moderne tekniske fremskritt endrer verden raskt. For tjue år tilbake var internett ingenting sammenlignet med i dag. Som internett er den neste store tingen som skal revolusjonere verden Artificial Intelligence (AI).

Når du hører kunstig intelligens, er det første du tenker på sannsynligvis den intelligente roboten som kan ta sin egen beslutning basert på situasjonen. I virkeligheten har AI mye flere applikasjoner enn bare å lage en robot. Selv om sci-fi-filmer og den skumle Facebook AI-hendelsen har laget et negativt bilde av kunstig intelligens i det generelle folks sinn, i virkeligheten har AI mange flere positive bruksområder enn negative, bare hvis den brukes rettslig.

Et annet begrep som vanligvis brukes side om side med AI er Maskinlæring (ML). Mange bruker begrepet AI og ML som et synonym, noe som er faktisk feil, selv om begge disse begrepene er nært beslektet med hverandre. Mens AI er et konsept for å designe et intelligent system som kan replikere menneskelig intelligens og ta sine egne beslutninger, er ML faktisk en undergruppe av AI som hjelper maskiner å lære av dataene for å forbedre og forsterke beslutningsprosessen.

AI og ML har tonnevis av applikasjoner innen forskjellige felt som medisinsk industri, finans, spill, datasikkerhet, sosiale nettverk og mer. Et av feltene der de kan brukes gradvis er Cybersecurity.

Fortell oss hvordan kunstig intelligens og maskinlæring kan bidra til å gjøre cybersikkerhet sterk.

Hva er utfordringene i Cybersecurity?

 
 
Med fremskritt innen sikkerhetsteknologi utvikler cyberangripere nye teknikker for å bryte den stramme sikkerheten til organisasjonen og angripe systemene deres med ondsinnede koder og programmer. Truslene som løsepenge, spyware, sosialtekniske angrep, trojanere, etc., vokser kontinuerlig og gjør internett til et skummelt sted for den generelle brukeren.

De regelmessige endringene i metoden for cyberangrep gjør det utfordrende for cybersikkerhetseksperter å håndtere dem. På toppen av det, forverrer brukerens motvilje mot å oppdatere enhetene sine regelmessig. I nyere tid har utviklingen av kunstig intelligens og maskinlæring også hjulpet cyberkriminelle. Disse teknologiene brukes ulovlig for å finne ut systemsårbarhetene og raskt planlegge et passende angrep. Ved hjelp av maskinlæring kan cyberangripere finne det verdifulle målet fra databasen med tusenvis og millioner.

Hvordan kan kunstig intelligens og maskinlæring være til nytte for cybersikkerhet?

 
 
Når det gjelder cybersikkerhet, kan AI og ML være svært fordelaktige for å håndtere moderne trusler. Mange leverandører av sikkerhetsprogrammer bruker allerede disse moderne teknologiene i sine trusseldeteksjonsmotorer for å gjøre cybersikkerhet mer automatisert og uten risiko for mennesker. Du vil finne mange områder innen cybersikkerhet som kan utnytte kraften til AI og ML for mer effektivitet. Det grunnleggende prinsippet for AI-teknologi er datagruppering, kategorisering, prosessering, filtrering og administrasjon. Sikkerhetsappene som antivirus og antimalware bruker nesten samme regel.

Her er hvordan Kunstig intelligens og maskinlæring kan være til fordel for cybersikkerhet:

1. Maskinlæring kan brukes til å analysere det tidligere datasettet med trusler og utvikle et mønster. Ved å bruke det mønsteret kan det kunstige intelligente systemet effektivt fange opp de kommende farene og blokkere deres inngang til systemet.
2. Ved å analysere mønsteret av tidligere sikkerhetsbrudd, kan AI hjelpe til med å stoppe slike fremtidige trusler. Du kan få et detaljert innblikk i potensielle problemer og være forberedt på slike hendelser på forhånd.
3. ML og AI kan brukes til å forutsi ethvert mulig angrep ved å utarbeide en prediktiv analyse på et tidligere datasett.
4. Ved å bruke ML og AI kan organisasjoner lage en rask og effektiv mekanisme for å beskytte innflytelsesrike data uten å påvirke systemytelsen. Dette vil hjelpe cybersikkerhetseksperter med å kutte unødvendige utgifter til å få oppgradert maskinvare.
5. AI og ML kan også brukes til nøyaktig å oppdage systemsårbarhetene slik at cyberangriperne ikke kunne utnytte dem og bruke dem til sin fordel.
6. AI kan hjelpe deg med å oppgradere sikkerhetstiltakene dine ved å oppdage hvor de mangler og derved øke motstandskraften for cybertrusler.
7. De siste cybertrusler som Zero-day-angrep, DDoS-angrep og andre lignende avanserte angrep kan ikke forhindres av det tradisjonelle sikkerhetsprogrammet. For dem trenger du moderne sikkerhetsløsninger kjent som Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV er et sikkerhetsprogram basert på maskinlæring og kunstig intelligens som kan forhåndsoppdage enhver potensiell trussel og varsle brukere om det.
8. De fleste tradisjonelle og nåværende sikkerhetsprogrammer tar mye tid å skanne og oppdage truslene i systemet. Den moderne NGAV kan skanne en enorm mengde datasett raskt og effektivt.

Hva er utfordringene med å bruke ML og AI i Cybersecurity?

 
 
Bruk av kunstig intelligens og Maskinlæring teknologier for cybersikkerhet har mange fordeler, men å implementere dem er utfordrende da de krever god infrastruktur og forutsetninger. Følgende er noen utfordringer som cybersikkerhetseksperter møter når de bruker ML og AI:

1. For å vise et nøyaktig resultat krever kombinasjonen av maskinlæring og kunstig intelligens en enorm mengde tidligere data. Jo mer jo bedre. ML vil mate disse dataene, analysere dem og utvikle en effektiv løsning for nåværende og fremtidige problemer. Å akkumulere slike data er en stor utfordring.
2. Maskinlæring kan være tidkrevende i den innledende fasen. Angriperne kunne utnytte dette og stjele den essensielle informasjonen.
3. Organisasjonene må kanskje endre sin nåværende infrastruktur for å akkumulere ML og AI i deres arbeidssystem. Dette kan føre til store utgifter, som mange små organisasjoner kanskje ikke har råd til.
4. AI og ML er fortsatt i sine tidlige stadier innen cybersikkerhetsfeltet. Så for øyeblikket kan du ikke stole helt på bare dem for det kritiske aspektet som sikkerhet.

Oppsummering

 
 
Selv om AI og ML brukes på forskjellige felt i dag, berøres bare toppen av isfjellet, og det er fortsatt mye å utforske i disse teknologiene. På cybersikkerhetsfeltet er slike avanserte teknologier tidens behov, siden cyberkriminelle alltid er en fot foran sikkerhetsekspertene. Implementeringen av kunstig intelligens vil forhåpentligvis hjelpe til med å forutsi strategiene til infiltratorer og redusere angrepene.

 
Bio: Peter Baltazar er en teknologientusiast som lurer på nye teknologiske trender. Han jobber som cybersikkerhetskonsulent og skribent på MalwareFox.com. Du kan finne ham som koker opp en MCU-teori når han ikke skriver gjennomganger for nybegynnere innen datafeltet. Finn ham på Quora og Linkedin.

Relatert:

• 7 beste praksis for datasikkerhet for 2021
• Hva er adversariell nevral kryptografi?
• Bruk av datavitenskap på nettsikkerhetsangrep og -hendelser