By Peter Baltazar, teknisk skribent på MalwareFox

Moderna tekniska framsteg förändrar snabbt världen. För tjugo år sedan var internet ingenting jämfört med idag. Precis som internet är nästa stora sak som är tänkt att revolutionera världen Artificial Intelligence (AI).

När du hör artificiell intelligens är det första du tänker på förmodligen den intelligenta roboten som kan fatta sitt eget beslut baserat på situationen. I själva verket har AI mycket fler applikationer än att bara skapa en robot. Även om sci-fi-filmer och den läskiga Facebook AI-incidenten har gjort en negativ bild av artificiell intelligens i allmänhetens medvetande, i verkligheten har AI många fler positiva användningsområden än negativa, bara om den används rättsligt.

En annan term som vanligtvis används sida vid sida med AI är Maskininlärning (ML). Många använder termerna AI och ML som synonymer, vilket är faktistiskt felaktigt, även om båda dessa termer är nära besläktade med varandra. Även om AI är ett koncept för att designa ett intelligent system som kan replikera mänsklig intelligens och fatta sina egna beslut, är ML faktiskt en delmängd av AI som hjälper maskiner att lära sig av data för att förbättra och förstärka sitt beslutsfattande.

AI och ML har massor av applikationer inom olika områden som medicinsk industri, finans, spel, datasäkerhet, sociala nätverk och mer. Ett av de områden där de kan användas successivt är Cybersäkerhet.

Låt oss veta hur artificiell intelligens och maskininlärning kan bidra till att göra cybersäkerhet stark.

Vilka är utmaningarna inom cybersäkerhet?

 
 
Med framsteg inom säkerhetsteknik utvecklar cyberangripare nya tekniker för att bryta mot organisationens strikta säkerhet och attackera deras system med skadliga koder och program. Hoten som ransomware, spionprogram, socialtekniska attacker, trojaner, etc., växer kontinuerligt och gör internet till en spöklik plats för den allmänna användaren.

De regelbundna förändringarna i metoden för cyberattacker gör det utmanande för cybersäkerhetsexperter att hantera dem. Utöver det förvärrar användarens ovilja att regelbundet uppdatera sina enheter fallet. På senare tid har utvecklingen av AI och Machine Learning också hjälpt cyberkriminella. Dessa tekniker används olagligt för att ta reda på systemets sårbarheter och snabbt planera en lämplig attack. Med hjälp av maskininlärning kan cyberangripare hitta det högvärdiga målet från databasen med tusentals och miljoner.

Hur kan artificiell intelligens och maskininlärning gynna cybersäkerhet?

 
 
När det gäller cybersäkerhet kan AI och ML vara mycket fördelaktiga för att hantera moderna hot. Många leverantörer av säkerhetsprogram använder redan dessa moderna tekniker i sina motorer för att upptäcka hot för att göra cybersäkerhet mer automatiserad och utan mänsklig risk. Du hittar många områden inom cybersäkerhet som kan utnyttja kraften i AI och ML för mer effektivitet. Grundprincipen för AI-teknik är datagruppering, kategorisering, bearbetning, filtrering och hantering. Säkerhetsapparna som antivirus och antimalware använder nästan samma regel.

Här är hur Artificiell intelligens och maskininlärning kan gynna cybersäkerhet:

1. Machine Learning kan användas för att analysera den tidigare datauppsättningen av hot och utveckla ett mönster. Genom att använda det mönstret kan det artificiella intelligenta systemet effektivt fånga upp de kommande farorna och blockera deras inträde i systemet.
2. Genom att analysera mönstret av tidigare säkerhetsintrång kan AI hjälpa till att stoppa sådana framtida hot. Du kan få en detaljerad inblick i de potentiella problemen och vara beredd på sådana händelser i förväg.
3. ML och AI kan användas för att förutse alla möjliga attacker genom att förbereda en prediktiv analys av en tidigare datamängd.
4. Med hjälp av ML och AI kan organisationer skapa en snabb och effektiv mekanism för att skydda inflytelserik data utan att påverka systemets prestanda. Detta kommer att hjälpa cybersäkerhetsexperter att minska de onödiga utgifterna för att få uppgraderad hårdvara.
5. AI och ML kan också användas för att noggrant upptäcka systemets sårbarheter så att cyberangriparna inte kunde utnyttja dem och använda dem till sin fördel.
6. AI kan hjälpa dig att uppgradera dina säkerhetsåtgärder genom att upptäcka var de saknas och därigenom förbättra motståndskraften mot cyberhot.
7. Smakämnen senaste cyberhoten som Zero-day attacker, DDoS attacker och andra liknande avancerade attacker kan inte förhindras av det traditionella säkerhetsprogrammet. För dem behöver du moderna säkerhetslösningar som kallas Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV är ett säkerhetsprogram baserat på maskininlärning och artificiell intelligens som kan förupptäcka alla potentiella hot och meddela användare om det.
8. De flesta traditionella och aktuella säkerhetsprogram tar mycket tid att skanna och upptäcka hoten i systemet. Den moderna NGAV kan skanna en stor mängd data snabbt och effektivt.

Vilka är utmaningarna att använda ML och AI i cybersäkerhet?

 
 
Använda artificiell intelligens och Maskininlärning Tekniker för cybersäkerhet har många fördelar, men att implementera dem är utmanande eftersom de kräver bra infrastruktur och förutsättningar. Följande är några utmaningar som cybersäkerhetsexperter möter när de använder ML och AI:

1. För att visa ett korrekt resultat kräver kombinationen av maskininlärning och artificiell intelligens en enorm del av tidigare data. Desto mer desto bättre. ML kommer att mata denna data, analysera den och utveckla en effektiv lösning för nuvarande och framtida problem. Att ackumulera sådan data är en stor utmaning.
2. Machine Learning kan vara tidskrävande i den inledande fasen. Angriparna kunde dra fördel av detta och stjäla den väsentliga informationen.
3. Organisationerna kan behöva ändra sin nuvarande infrastruktur för att ackumulera ML och AI i deras arbetssystem. Detta kan leda till stora utgifter, som många små organisationer kanske inte har råd med.
4. AI och ML är fortfarande i ett tidigt skede inom cybersäkerhetsområdet. Så för närvarande kan du inte lita helt på bara dem för den kritiska aspekten som säkerhet.

Summering

 
 
Även om AI och ML används inom olika områden idag, berörs bara toppen av isberget, och det finns fortfarande mycket att utforska inom dessa tekniker. Inom cybersäkerhetsområdet är sådana avancerade teknologier tidens behov, eftersom cyberkriminella alltid ligger en fot före säkerhetsexperterna. Implementeringen av artificiell intelligens skulle förhoppningsvis hjälpa till att förutsäga infiltratörernas strategier och minska attackerna.

 
Bio: Peter Baltazar är en teknikentusiast som nördar på nya tekniska trender. Han arbetar som cybersäkerhetskonsult och skribent på MalwareFox.com. Du kan hitta honom som kokar ihop en MCU-teori när han inte skriver genomgångar för nybörjare inom datorområdet. Hitta honom på Quora och LinkedIn.

Relaterat:

• 7 Bästa praxis för datasäkerhet för 2021
• Vad är adversariell neural kryptografi?
• Tillämpa datavetenskap på nätverksattacker och evenemang med nätsäkerhet