By Peter Baltazar, Người viết kỹ thuật tại MalwareFox

Những tiến bộ kỹ thuật hiện đại ngày nay đang thay đổi thế giới một cách nhanh chóng. Hai mươi năm trước, internet chẳng là gì so với ngày nay. Giống như internet, thứ lớn tiếp theo được cho là sẽ cách mạng hóa thế giới là Artificial Intelligence (AI).

Khi bạn nghe đến Trí tuệ nhân tạo, điều đầu tiên bạn nghĩ đến có lẽ là robot thông minh có thể tự đưa ra quyết định dựa trên tình huống. Trên thực tế, AI có nhiều ứng dụng hơn là chỉ tạo ra một robot. Mặc dù phim khoa học viễn tưởng và sự cố Facebook AI đáng sợ đã tạo ra một hình ảnh tiêu cực về trí tuệ nhân tạo trong tâm trí mọi người nói chung, nhưng trên thực tế, AI có nhiều công dụng tích cực hơn những công dụng bất lợi, chỉ khi được sử dụng một cách hợp pháp.

Một thuật ngữ khác thường được sử dụng song song với AI là Học máy (ML). Nhiều người sử dụng thuật ngữ AI và ML như một từ đồng nghĩa, điều này thực sự không chính xác, mặc dù cả hai thuật ngữ này có liên quan chặt chẽ với nhau. Mặc dù AI là một khái niệm để thiết kế một hệ thống thông minh có thể tái tạo trí thông minh của con người và đưa ra quyết định của riêng mình, nhưng ML thực sự là một tập hợp con của AI giúp máy móc học hỏi từ dữ liệu để cải thiện và khuếch đại quá trình ra quyết định của chúng.

AI và ML có vô số ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như Ngành y tế, Tài chính, Trò chơi, Bảo mật dữ liệu, Mạng xã hội, v.v. Một trong những lĩnh vực mà chúng có thể được sử dụng dần dần là An ninh mạng.

Hãy cho chúng tôi biết Trí tuệ nhân tạo và Máy học có thể góp phần làm cho an ninh mạng trở nên vững mạnh như thế nào.

Những thách thức phải đối mặt trong An ninh mạng là gì?

 
 
Với sự tiến bộ trong công nghệ bảo mật, những kẻ tấn công mạng đang phát triển các kỹ thuật mới để phá vỡ sự bảo mật chặt chẽ của tổ chức và tấn công hệ thống của họ bằng các chương trình và mã độc hại. Các mối đe dọa như ransomware, spyware, tấn công kỹ thuật xã hội, trojan, v.v., đang liên tục phát triển và biến internet trở thành một nơi ma quái đối với người dùng phổ thông.

Những thay đổi thường xuyên trong phương thức tấn công mạng đang khiến các chuyên gia an ninh mạng gặp khó khăn trong việc đối phó với chúng. Trên hết, việc người dùng miễn cưỡng cập nhật thiết bị của họ thường xuyên đang khiến tình hình trở nên tồi tệ hơn. Trong thời gian gần đây, sự phát triển của AI và Máy học cũng đã hỗ trợ tội phạm mạng. Những công nghệ này được sử dụng trái phép để tìm ra lỗ hổng hệ thống và nhanh chóng lên kế hoạch tấn công phù hợp. Sử dụng máy học, những kẻ tấn công mạng có thể tìm thấy mục tiêu có giá trị cao từ cơ sở dữ liệu của hàng nghìn và hàng triệu.

Trí tuệ nhân tạo và Học máy có thể mang lại lợi ích như thế nào cho An ninh mạng?

 
 
Khi nói đến an ninh mạng, AI và ML có thể rất hữu ích trong việc đối phó với các mối đe dọa hiện đại. Nhiều nhà cung cấp chương trình bảo mật đã sử dụng các công nghệ hiện đại này trong các công cụ phát hiện mối đe dọa của họ để giúp an ninh mạng trở nên tự động hơn và không có rủi ro do con người gây ra. Bạn sẽ tìm thấy nhiều lĩnh vực trong an ninh mạng có thể sử dụng sức mạnh của AI và ML để đạt hiệu quả cao hơn. Nguyên tắc cơ bản của công nghệ AI là nhóm dữ liệu, phân loại, xử lý, lọc và quản lý. Các ứng dụng bảo mật như phần mềm chống vi-rút và phần mềm chống phần mềm độc hại sử dụng gần như cùng một quy tắc.

Đây là cách Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning có thể mang lại lợi ích cho an ninh mạng:

1. Máy học có thể được sử dụng để phân tích tập dữ liệu trước đó về các mối đe dọa và phát triển một mẫu. Sử dụng mô hình đó, hệ thống Trí tuệ nhân tạo có thể nắm bắt một cách hiệu quả những mối nguy hiểm sắp tới và chặn lối vào hệ thống của chúng.
2. Bằng cách phân tích mô hình vi phạm bảo mật trước đó, AI có thể giúp ngăn chặn mọi mối đe dọa như vậy trong tương lai. Bạn có thể có được cái nhìn sâu sắc chi tiết về các vấn đề tiềm ẩn và chuẩn bị trước cho bất kỳ sự cố nào như vậy.
3. ML và AI có thể được sử dụng để dự báo bất kỳ cuộc tấn công nào có thể xảy ra bằng cách chuẩn bị phân tích dự đoán trên tập dữ liệu trước đó.
4. Sử dụng ML và AI, các tổ chức có thể tạo ra một cơ chế nhanh chóng và hiệu quả để bảo vệ dữ liệu có ảnh hưởng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống. Điều này sẽ giúp các chuyên gia an ninh mạng cắt giảm chi phí không cần thiết cho việc nâng cấp phần cứng.
5. AI và ML cũng có thể được sử dụng để phát hiện chính xác các lỗ hổng hệ thống để những kẻ tấn công mạng không thể khai thác chúng và sử dụng chúng để làm lợi thế cho chúng.
6. AI có thể giúp bạn nâng cấp các biện pháp bảo mật của mình bằng cách phát hiện những điểm thiếu sót của chúng và từ đó nâng cao khả năng phục hồi trước các mối đe dọa trên mạng.
7. Sản phẩm các mối đe dọa mạng mới nhất như các cuộc tấn công Zero-day, tấn công DDoS và các cuộc tấn công nâng cao tương tự khác không thể bị ngăn chặn bởi chương trình bảo mật truyền thống. Đối với họ, bạn yêu cầu các giải pháp bảo mật hiện đại được gọi là Phần mềm chống vi-rút thế hệ tiếp theo (NGAV). NGAV là một chương trình bảo mật dựa trên máy học và trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện trước bất kỳ mối đe dọa tiềm ẩn nào và thông báo cho người dùng về điều đó.
8. Hầu hết các chương trình bảo mật truyền thống và hiện tại đều mất rất nhiều thời gian để quét và phát hiện các mối đe dọa trong hệ thống. NGAV hiện đại có thể quét một lượng lớn tập dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Những thách thức khi sử dụng ML và AI trong An ninh mạng là gì?

 
 
Sử dụng trí tuệ nhân tạo và Machine Learning các công nghệ cho an ninh mạng có nhiều lợi thế, nhưng việc triển khai chúng là một thách thức vì chúng đòi hỏi cơ sở hạ tầng và các điều kiện tiên quyết tốt. Sau đây là một số thách thức mà các chuyên gia an ninh mạng phải đối mặt khi sử dụng ML và AI:

1. Để hiển thị một kết quả chính xác, sự kết hợp giữa học máy và trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu trong quá khứ. Càng nhiều càng tốt. ML sẽ cung cấp dữ liệu đó, phân tích dữ liệu đó và phát triển giải pháp hiệu quả cho các vấn đề hiện tại và tương lai. Tích lũy dữ liệu như vậy là một thách thức lớn.
2. Machine Learning có thể tốn thời gian ở giai đoạn đầu. Những kẻ tấn công có thể lợi dụng điều này và đánh cắp thông tin cần thiết.
3. Các tổ chức có thể phải thay đổi cơ sở hạ tầng hiện tại của họ để tích lũy ML và AI trong hệ thống làm việc của họ. Điều này có thể dẫn đến chi phí lớn, mà nhiều tổ chức nhỏ có thể không đủ khả năng.
4. AI và ML vẫn đang ở giai đoạn đầu trong lĩnh vực an ninh mạng. Vì vậy, hiện tại, bạn không thể chỉ phụ thuộc hoàn toàn vào họ về khía cạnh quan trọng như bảo mật.

Tổng hợp Up

 
 
Mặc dù ngày nay AI và ML được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng chúng ta mới chỉ chạm đến phần nổi của tảng băng trôi và vẫn còn rất nhiều điều cần khám phá trong các công nghệ này. Trong lĩnh vực an ninh mạng, những công nghệ tiên tiến như vậy là nhu cầu cấp bách, vì tội phạm mạng luôn đi trước các chuyên gia bảo mật một bước. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo hy vọng sẽ giúp dự đoán chiến lược của những kẻ xâm nhập và giảm thiểu các cuộc tấn công.

 
Tiểu sử: Peter Baltazar là một người đam mê công nghệ tìm hiểu về các xu hướng công nghệ mới. Anh ấy làm việc với tư cách là nhà tư vấn và nhà văn an ninh mạng tại Phần mềm độc hạiFox.com. Bạn có thể thấy anh ấy đang nghiên cứu lý thuyết về MCU khi anh ấy không viết hướng dẫn cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực máy tính. Tìm anh ấy trên Quora và LinkedIn.

Liên quan:

• 7 phương pháp hay nhất về bảo mật dữ liệu cho năm 2021
• Mã hóa thần kinh đối nghịch là gì?
• Áp dụng khoa học dữ liệu vào các sự kiện và tấn công mạng an ninh mạng