By Peter Baltazar, tehnični pisec pri MalwareFox

Sodobni tehnični napredek hitro spreminja svet. Dvajset let nazaj internet ni bil nič v primerjavi z današnjim. Tako kot internet je naslednja velika stvar, ki naj bi spremenila svet Umetna inteligenca (AI).

Ko slišite umetno inteligenco, vam verjetno najprej pomisli na inteligentnega robota, ki se lahko sam odloči glede na situacijo. V resnici ima AI veliko več aplikacij kot samo ustvarjanje robota. Čeprav znanstvenofantastični filmi in srhljiv incident z umetno inteligenco na Facebooku ustvarili negativno podobo umetne inteligence v glavah splošnih ljudi, v resnici ima umetna inteligenca veliko več pozitivnih uporab kot škodljivih, le če se uporablja sodno.

Drug izraz, ki se običajno uporablja poleg AI, je Strojno učenje (ML). Veliko ljudi uporablja izraza AI in ML kot sinonim, kar je dejansko napačno, čeprav sta oba izraza med seboj tesno povezana. Medtem ko je umetna inteligenca koncept za oblikovanje inteligentnega sistema, ki lahko posnema človeško inteligenco in sprejema lastne odločitve, je ML dejansko podmnožica umetne inteligence, ki pomaga strojem, da se učijo iz podatkov, da izboljšajo in razširijo svoje odločanje.

AI in ML imata ogromno aplikacij na različnih področjih, kot so medicinska industrija, finance, igre na srečo, varnost podatkov, družbena omrežja itd. Eno od področij, na katerih jih je mogoče postopoma uporabljati, je Cybersecurity.

Sporočite nam, kako lahko umetna inteligenca in strojno učenje prispevata k večji kibernetski varnosti.

S kakšnimi izzivi se sooča kibernetska varnost?

 
 
Z napredkom varnostne tehnologije kibernetski napadalci razvijajo nove tehnike za vdor v strogo varnost organizacije in napadejo njihove sisteme z zlonamernimi kodami in programi. Grožnje, kot so izsiljevalska programska oprema, vohunska programska oprema, napadi socialnega inženiringa, trojanci itd., nenehno rastejo in internet delajo grozljivo mesto za splošnega uporabnika.

Zaradi rednih sprememb v načinu kibernetskih napadov se strokovnjaki za kibernetsko varnost z njimi otežujejo. Poleg tega nepripravljenost uporabnikov, da bi redno posodabljali svoje naprave, zadevo še poslabša. V zadnjem času je razvoj umetne inteligence in strojnega učenja pomagal tudi kibernetskim kriminalcem. Te tehnologije se nedovoljeno uporabljajo za odkrivanje ranljivosti sistema in hitro načrtovanje ustreznega napada. Z uporabo strojnega učenja lahko kibernetski napadalci najdejo tarčo visoke vrednosti v bazi podatkov na tisoče in milijone.

Kako lahko umetna inteligenca in strojno učenje koristita kibernetski varnosti?

 
 
Kar zadeva kibernetsko varnost, sta lahko AI in ML zelo koristna pri soočanju s sodobnimi grožnjami. Številni ponudniki varnostnih programov že uporabljajo te sodobne tehnologije v svojih mehanizmih za odkrivanje groženj, da naredijo kibernetsko varnost bolj avtomatizirano in brez tveganja za ljudi. Našli boste številna področja kibernetske varnosti, ki lahko izkoristijo moč AI in ML za večjo učinkovitost. Osnovno načelo tehnologije umetne inteligence je združevanje, kategorizacija, obdelava, filtriranje in upravljanje podatkov. Varnostne aplikacije, kot sta protivirusna in zlonamerna programska oprema, uporabljajo skoraj isto pravilo.

Tukaj je, kako Umetna inteligenca in strojno učenje lahko koristi kibernetski varnosti:

1. Strojno učenje je mogoče uporabiti za analizo prejšnjega niza podatkov o grožnjah in razvoj vzorca. Z uporabo tega vzorca lahko sistem umetne inteligence učinkovito ujame prihajajoče nevarnosti in blokira njihov vstop v sistem.
2. Z analizo vzorca prejšnjih kršitev varnosti lahko umetna inteligenca pomaga pri zaustavitvi takšnih prihodnjih groženj. Lahko dobite podroben vpogled v morebitne težave in ste na morebitna tovrstna dogajanja pripravljeni vnaprej.
3. ML in AI se lahko uporabita za napoved morebitnega napada s pripravo napovedne analize na prejšnjem nizu podatkov.
4. Z uporabo ML in AI lahko organizacije ustvarijo hiter in učinkovit mehanizem za zaščito pomembnih podatkov, ne da bi to vplivalo na delovanje sistema. To bo strokovnjakom za kibernetsko varnost pomagalo zmanjšati nepotrebne izdatke za pridobivanje nadgrajene strojne opreme.
5. AI in ML se lahko uporabljata tudi za natančno odkrivanje sistemskih ranljivosti, tako da jih kibernetski napadalci ne bi mogli izkoristiti in uporabiti sebi v prid.
6. Umetna inteligenca vam lahko pomaga nadgraditi varnostne ukrepe tako, da zazna, kje manjkajo, in s tem poveča odpornost na kibernetske grožnje.
7. O najnovejše kibernetske grožnje Napadov ničelnega dne, napadov DDoS in drugih podobnih naprednih napadov ni mogoče preprečiti s tradicionalnim varnostnim programom. Zanje potrebujete sodobne varnostne rešitve, znane kot Antivirus naslednje generacije (NGAV). NGAV je varnostni program, ki temelji na strojnem učenju in umetni inteligenci, ki lahko vnaprej zazna morebitno grožnjo in o njej obvesti uporabnike.
8. Večina tradicionalnih in trenutnih varnostnih programov potrebuje veliko časa za skeniranje in odkrivanje groženj v sistemu. Sodobni NGAV lahko hitro in učinkovito skenira ogromno količino podatkov.

Kakšni so izzivi pri uporabi strojnega učenja in umetne inteligence v kibernetski varnosti?

 
 
Uporaba umetne inteligence in strojno učenje tehnologije za kibernetsko varnost imajo številne prednosti, vendar je njihovo izvajanje zahtevno, saj zahtevajo dobro infrastrukturo in predpogoje. Sledi nekaj izzivov, s katerimi se srečujejo strokovnjaki za kibernetsko varnost pri uporabi strojnega učenja in umetne inteligence:

1. Za prikaz natančnega rezultata kombinacija strojnega učenja in umetne inteligence zahteva ogromen kos preteklih podatkov. Več, bolje je. ML bo hranil te podatke, jih analiziral in razvil učinkovito rešitev za trenutne in prihodnje težave. Zbiranje takih podatkov je velik izziv.
2. Strojno učenje je lahko v začetni fazi dolgotrajno. Napadalci bi lahko to izkoristili in ukradli bistvene informacije.
3. Organizacije bodo morda morale spremeniti svojo trenutno infrastrukturo, da bodo lahko kopičile ML in AI v svojem delovnem sistemu. To lahko povzroči velike stroške, ki si jih številne majhne organizacije morda ne bodo privoščile.
4. AI in ML sta še vedno v zgodnjih fazah na področju kibernetske varnosti. Tako se trenutno ne morete popolnoma zanesti samo na njih glede kritičnega vidika, kot je varnost.

Sumiranje gor

 
 
Čeprav se AI in ML danes uporabljata na različnih področjih, se je dotaknil le vrh ledene gore in v teh tehnologijah je treba še veliko raziskati. Na področju kibernetske varnosti so tako napredne tehnologije trenutne potrebe, saj so kibernetski kriminalci vedno korak pred varnostnimi strokovnjaki. Upajmo, da bi uvedba umetne inteligence pomagala pri napovedovanju strategij infiltratorjev in zmanjšala napade.

 
Bio: Peter Baltazar je tehnološki navdušenec, ki išče nove tehnološke trende. Dela kot svetovalec za kibernetsko varnost in pisec pri MalwareFox.com. Najdete ga lahko, ko pripravlja teorijo MCU, ko ne piše navodil za začetnike na računalniškem področju. Poiščite ga Quora in LinkedIn.

Povezano:

• 7 Najboljši postopki za varnost podatkov za leto 2021
• Kaj je kontradiktorna nevronska kriptografija?
• Uporaba podatkovne znanosti pri omrežnih napadih in dogodkih kibernetske varnosti