By ปีเตอร์ บัลทาซาร์, Technical Writer ที่ MalwareFox

ความก้าวหน้าทางเทคนิคสมัยใหม่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างรวดเร็ว XNUMX ปีที่แล้ว อินเทอร์เน็ตไม่มีอะไรเทียบได้กับปัจจุบัน เช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ต สิ่งใหญ่ต่อไปที่ควรปฏิวัติโลกคือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI).

เมื่อคุณได้ยินปัญญาประดิษฐ์ สิ่งแรกที่คุณนึกถึงคือหุ่นยนต์อัจฉริยะที่สามารถตัดสินใจได้เองตามสถานการณ์ ในความเป็นจริง AI มีแอปพลิเคชั่นมากกว่าแค่การสร้างหุ่นยนต์ แม้ว่าหนังไซไฟและ เหตุการณ์ Facebook AI ที่น่าขนลุก ได้สร้างภาพเชิงลบของปัญญาประดิษฐ์ในจิตใจของคนทั่วไป ในความเป็นจริง AI มีการใช้งานในเชิงบวกมากกว่าสิ่งที่ไม่พึงประสงค์ เฉพาะในกรณีที่ใช้อย่างยุติธรรม

อีกคำที่มักใช้ควบคู่ไปกับ AI คือ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML). หลายคนใช้คำว่า AI และ ML เป็นคำพ้องความหมาย ซึ่งไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง แม้ว่าทั้งสองคำนี้จะมีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด ในขณะที่ AI เป็นแนวคิดในการออกแบบระบบอัจฉริยะที่สามารถจำลองความฉลาดของมนุษย์และตัดสินใจได้เอง ML เป็นชุดย่อยของ AI ที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อปรับปรุงและขยายการตัดสินใจของพวกเขา

AI และ ML มีแอปพลิเคชันมากมายในด้านต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมการแพทย์ การเงิน เกม ความปลอดภัยของข้อมูล เครือข่ายสังคม และอื่นๆ เขตข้อมูลหนึ่งที่สามารถนำมาใช้แบบก้าวหน้าได้คือ cybersecurity.

แจ้งให้เราทราบว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยทำให้การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แข็งแกร่งได้อย่างไร

ความท้าทายใน Cyber ​​​​Security คืออะไร?

 
 
ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีความปลอดภัย ผู้โจมตีทางไซเบอร์กำลังพัฒนาเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อฝ่าฝืนการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดขององค์กรและโจมตีระบบของพวกเขาด้วยรหัสและโปรแกรมที่เป็นอันตราย ภัยคุกคาม เช่น แรนซัมแวร์ สปายแวร์ การโจมตีทางวิศวกรรมสังคมโทรจัน ฯลฯ กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่องและทำให้อินเทอร์เน็ตเป็นสถานที่ที่น่ากลัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

การเปลี่ยนแปลงวิธีการโจมตีทางไซเบอร์เป็นประจำทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จัดการกับปัญหาเหล่านี้ได้ยาก ยิ่งไปกว่านั้น ความไม่เต็มใจของผู้ใช้ในการอัปเดตอุปกรณ์เป็นประจำยังทำให้เคสแย่ลงไปอีก ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา วิวัฒนาการของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้ช่วยอาชญากรไซเบอร์ด้วยเช่นกัน เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกใช้อย่างผิดกฎหมายเพื่อค้นหาช่องโหว่ของระบบและวางแผนการโจมตีที่เหมาะสมอย่างรวดเร็ว ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ผู้โจมตีทางไซเบอร์สามารถค้นหาเป้าหมายที่มีมูลค่าสูงได้จากฐานข้อมูลที่มีจำนวนเป็นพันๆ ล้าน

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นประโยชน์ต่อการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร

 
 
เมื่อพูดถึงความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI และ ML สามารถเป็นประโยชน์อย่างมากในการจัดการกับภัยคุกคามสมัยใหม่ ผู้ให้บริการโปรแกรมความปลอดภัยหลายรายใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยเหล่านี้ในเครื่องมือตรวจจับภัยคุกคามแล้ว เพื่อทำให้การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้นและปราศจากความเสี่ยงจากมนุษย์ คุณจะพบกับความปลอดภัยในโลกไซเบอร์มากมายที่สามารถใช้พลังของ AI และ ML เพื่อประสิทธิภาพที่มากขึ้น หลักการพื้นฐานของเทคโนโลยี AI คือการจัดกลุ่มข้อมูล การจัดหมวดหมู่ การประมวลผล การกรอง และการจัดการ แอปความปลอดภัย เช่น โปรแกรมป้องกันไวรัสและโปรแกรมป้องกันมัลแวร์ใช้กฎเดียวกันเกือบทั้งหมด

นี่คือวิธี ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นประโยชน์ต่อการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์:

1. แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลก่อนหน้าของภัยคุกคามและพัฒนารูปแบบ ด้วยรูปแบบดังกล่าว ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถจับอันตรายที่จะเกิดขึ้นและปิดกั้นการเข้าสู่ระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. โดยการวิเคราะห์รูปแบบของการละเมิดความปลอดภัยก่อนหน้านี้ AI สามารถช่วยในการหยุดภัยคุกคามในอนาคตดังกล่าวได้ คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและเตรียมพร้อมสำหรับเหตุการณ์ดังกล่าวล่วงหน้า
3. สามารถใช้ ML และ AI เพื่อคาดการณ์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการเตรียมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในชุดข้อมูลก่อนหน้า
4. การใช้ ML และ AI องค์กรสามารถสร้างกลไกที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการปกป้องข้อมูลที่มีอิทธิพลโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ ซึ่งจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นในการอัพเกรดฮาร์ดแวร์
5. นอกจากนี้ยังสามารถใช้ AI และ ML เพื่อตรวจจับช่องโหว่ของระบบได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้ผู้โจมตีทางไซเบอร์ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากช่องโหว่เหล่านี้และใช้ประโยชน์ได้
6. AI สามารถช่วยคุณอัปเกรดมาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณโดยการตรวจจับว่าขาดสิ่งใดและด้วยเหตุนี้จึงช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นของภัยคุกคามทางไซเบอร์
7. พื้นที่ ภัยคุกคามทางไซเบอร์ล่าสุด เช่น การโจมตีซีโร่เดย์ การโจมตี DDoS และการโจมตีขั้นสูงอื่นๆ ที่คล้ายกันไม่สามารถป้องกันได้ด้วยโปรแกรมความปลอดภัยแบบเดิม สำหรับพวกเขา คุณต้องใช้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยสมัยใหม่ที่เรียกว่า Next-Generation Antivirus (NGAV) NGAV เป็นโปรแกรมรักษาความปลอดภัยที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตรวจจับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้าและแจ้งให้ผู้ใช้ทราบได้
8. โปรแกรมความปลอดภัยแบบดั้งเดิมและปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้เวลานานในการสแกนและตรวจจับภัยคุกคามในระบบ NGAV สมัยใหม่สามารถสแกนชุดข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

อะไรคือความท้าทายในการใช้ ML และ AI ใน Cyber ​​​​Security?

 
 
การใช้ปัญญาประดิษฐ์และ เครื่องเรียนรู้ เทคโนโลยีสำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มีข้อดีหลายประการ แต่การนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้เป็นสิ่งที่ท้าทายเนื่องจากต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ดีและข้อกำหนดเบื้องต้นที่ดี ต่อไปนี้เป็นความท้าทายบางประการที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ต้องเผชิญในการใช้ ML และ AI:

1. เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์จำเป็นต้องใช้ข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาล ยิ่งมากยิ่งดี ML จะป้อนข้อมูลนั้น วิเคราะห์ และพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาในปัจจุบันและอนาคต การรวบรวมข้อมูลดังกล่าวถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่
2. การเรียนรู้ของเครื่องอาจใช้เวลานานในช่วงเริ่มต้น ผู้โจมตีสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้และขโมยข้อมูลที่จำเป็น
3. องค์กรอาจต้องเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบันเพื่อสะสม ML และ AI ไว้ในระบบการทำงาน ซึ่งอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายจำนวนมาก ซึ่งองค์กรขนาดเล็กหลายแห่งอาจไม่สามารถจ่ายได้
4. AI และ ML ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ดังนั้น ในปัจจุบัน คุณไม่สามารถพึ่งพาเพียงแค่พวกเขาทั้งหมดในด้านที่สำคัญ เช่น ความปลอดภัย

ข้อสรุปขึ้น

 
 
แม้ว่า AI และ ML จะถูกใช้ในด้านต่างๆ ในปัจจุบัน แต่สัมผัสได้เพียงส่วนปลายของภูเขาน้ำแข็ง และยังมีอีกมากให้สำรวจในเทคโนโลยีเหล่านี้ ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ เทคโนโลยีขั้นสูงดังกล่าวเป็นความต้องการของชั่วโมง เนื่องจากอาชญากรไซเบอร์มักจะนำหน้าผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยอยู่เสมอ การใช้งานปัญญาประดิษฐ์หวังว่าจะช่วยในการทำนายกลยุทธ์ของผู้บุกรุกและลดการโจมตี

 
Bio: ปีเตอร์ บัลทาซาร์ เป็นคนที่คลั่งไคล้เทคโนโลยีที่กำลังมองหาเทรนด์เทคโนโลยีใหม่ๆ เขาทำงานเป็นที่ปรึกษาและนักเขียนด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ที่ MalwareFox.com. คุณจะพบว่าเขากำลังปรุงทฤษฎี MCU เมื่อเขาไม่ได้เขียนคำแนะนำแบบละเอียดสำหรับผู้เริ่มต้นในสาขาคอมพิวเตอร์ หาเขาที่ Quora และ LinkedIn.

ที่เกี่ยวข้อง

• 7 แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของข้อมูลสำหรับปี 2021
• Adversarial Neural Cryptography คืออะไร?
• การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการโจมตีและเหตุการณ์เครือข่ายความปลอดภัยทางไซเบอร์