Wie man die Cybersicherheit durch maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft verbessert
Veröffentlicht: 2021-05-26Maschinelles Lernen und Data Science haben den technologischen Bereich erheblich verändert. Derzeit verwenden Cyberkriminelle ausgeklügelte Techniken wie künstliche Intelligenz, um Cyberangriffe zu starten. Während Data Science solche Änderungen überwachen kann, ist maschinelles Lernen erforderlich, um effektiv zu werden. In der aktuellen Cybersicherheitslandschaft ist es wichtig zu verstehen, wie der Angriff stattgefunden hat, und die bösartigen Softwaremuster, um Bedrohungen richtig zu erkennen und zu entfernen.
Maschinelles Lernen hilft bei der Identifizierung verschiedener Muster. In ähnlicher Weise arbeitet Data Science mit Techniken des maschinellen Lernens, um verschiedene Softwaremuster zu durchkämmen und diejenigen zu ermitteln, die Ihr Unternehmen Risiken aussetzen.
Maschinelles Lernen und Data Science definieren
Wenn Sie neu in der Cybersicherheit sind, müssen Sie verstehen, was diese und andere Cybersicherheitsbegriffe bedeuten. Maschinelles Lernen beinhaltet die Verwendung künstlicher Intelligenz, um aus abgetasteten Daten zu lernen. Auf der anderen Seite setzt die Datenwissenschaft maschinelle Lernwerkzeuge ein, um die Funktionalität von Rohdaten zu interpretieren und zu verbessern. Die kombinierte Funktionalität von maschinellem Lernen und angewandter Datenwissenschaft wird derzeit in verschiedenen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in Spracherkennungs-Apps, Epidemie-Trackern und personalisierten Empfehlungen.
Warum maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft für Cybersicherheit verwenden?
Wie bereits erwähnt, neigen aktuelle Cybersicherheitstools dazu, maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft für einen erweiterten Schutz einzusetzen. Wenn Sie sich fragen, warum, finden Sie unten einige Gründe;
- Hacker verwenden fortschrittliche Cyber-Angriffstechniken
Die Vorteile von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Data Science, die den „Guten“ helfen sollten, werden auch von den „Bösen“ genutzt. Hacker verwenden ähnliche fortschrittliche Techniken, um ihre Suche nach Unternehmen mit mehreren Schwachstellen zu automatisieren. Sie können leicht Schwachstellen innerhalb des Sicherheitssystems einer Organisation lokalisieren. Daher sollten Cybersicherheitsexperten für eine wettbewerbsfähige Verteidigung auch auf diese fortschrittlichen Strategien zurückgreifen.
- Big Data Easy bewältigt die Datenflut
Die Fülle an Daten im Zusammenhang mit Cyberangriffen ist für die Entwicklung besserer Cybersicherheitssysteme von Vorteil. Mit der Fülle an Daten gehen jedoch Handhabungs- und Verwaltungsschwierigkeiten einher, insbesondere für durchschnittliche Cybersicherheitstools. Daher können Sicherheitsexperten durch maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft die Datenblöcke mit höchster Effizienz durchsuchen, um bessere Einblicke zu erhalten.
- Big Data setzt auf Wissenschaft
Selbst wenn Cybersicherheitstools Daten mit der Rate verarbeiten können, mit der sie generiert werden, müssen die Rohdaten dennoch analysiert werden. Damit die gesammelten Informationen nützlich sind, sollten Unternehmen sie wissenschaftlich interpretieren und die Erkenntnisse in ihre Cybersicherheitsstrategien übernehmen.
- Es ist wichtig zu wissen, wie der Angriff stattgefunden hat
Herkömmliche Schwachstellenscanner und Antivirenprogramme konzentrieren sich ausschließlich auf die Erkennung und Beseitigung der Bedrohungen. Mit der Anwendung von Data Science können Cybersicherheitsexperten jedoch verschiedene Faktoren aufdecken, die den Angriff begünstigen, sowie spezifische Merkmale der Bedrohung. Dazu gehört die Analyse der Eintrittspunkte der Bedrohung, spezifische Daten, auf die der Hacker zugegriffen hat, und Zielpunkte für den Hacker.
Das Verständnis der Einzelheiten des Angriffs erhöhte die Wahrscheinlichkeit, die Bedrohung aus Ihrem Netzwerk zu eliminieren und eine bessere Cybersicherheitsabwehr zu schaffen.
Wie maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft für Cybersicherheit funktionieren
Maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft können in der Cybersicherheit auf verschiedene Weise eingesetzt werden. Darunter sind;
- Einstufung
Die Klassifizierung ist eine Unterklasse des überwachten Lernens, bei der die KI mit Daten und Regeln gefüttert wird, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten durch menschliche Programmierer steuern. Dieses Prinzip des maschinellen Lernens wird verwendet, um Datenlabels mithilfe des Random-Forest-Klassifikatoralgorithmus vorherzusagen. Die Klassifizierung wird in der Cybersicherheit verwendet, um verschiedene Arten von Angriffen zu kennzeichnen, verschiedene bösartige Techniken zu erkennen und häufige Injektionsangriffe zu finden.
- Rückfall
Dies ist auch eine Teilmenge des überwachten Lernens, das sich hauptsächlich auf numerische Größen konzentriert. Das Ziel von Regressionstechniken ist es, herauszufinden, wie sich verschiedene Faktoren gegenseitig beeinflussen. Dies kann Cybersicherheitsexperten helfen, verdächtige HTTP-Anforderungen zu entdecken, unerwartete Systemaufrufe zu finden und Netzwerkpaketparameter mit ihren typischen Werten zu vergleichen.
- Clustering
Im Gegensatz zu den oben genannten Techniken ist Clustering eine Form des unüberwachten Lernens. Während Menschen also die Datensätze in die KI eingeben müssen, lernen die Systeme die Beziehung zwischen verschiedenen Datenpunkten von selbst. Der Hauptfokus des Clustering liegt auf der Sortierung von Daten in mehrere Gruppen basierend auf Datenpunkten, die einander sehr ähnlich sind. Clustering kann in verschiedenen Cybersicherheitstechniken verwendet werden, einschließlich forensischer Analyse und Erkennung gestohlener Administratoranmeldeinformationen.
Cybersicherheitsexperten können KI trainieren, um Fernzugriffe auf Websites und Netzwerksysteme zu erkennen, was auf einen Hackerversuch hindeuten könnte. Clustering hilft auch beim Schutz vor Malware-Angriffen auf E-Mail-Konten. Es verhindert, dass Mitarbeiter bösartige Phishing-E-Mail-Anhänge herunterladen, indem legitime und verdächtige Dateien getrennt werden.
Endeffekt
Cybersicherheit verhindert Infiltration und Datenschutzverletzungen und bewahrt Ihr Unternehmen vor den schweren finanziellen Auswirkungen von Cyberangriffen. Glücklicherweise können Unternehmen jeder Größe maschinelles Lernen und angewandte Datenwissenschaft für wertvollen Schutz vor Cybersicherheit nutzen. Sich und Ihr Team weiterzubilden, ist ein guter erster Schritt. Und wenn einer Ihrer Mitarbeiter Veteranen ist, kann er möglicherweise kostenlos an Kursen zum Thema Cybersicherheit teilnehmen. Sowohl kleine als auch etablierte Organisationen sind anfällig für Cyberangriffe. Daher ist der Schutz Ihres Unternehmens durch Stärkung der Sicherheitsabwehr die beste Präventionsstrategie.
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