機械学習と応用データサイエンスを使用してサイバーセキュリティを改善する方法
公開: 2021-05-26機械学習とデータサイエンスは、技術分野に大きな変化をもたらしました。 現在、サイバー犯罪者は、人工知能などの高度な技術を使用してサイバー攻撃を開始しています。 データサイエンスはそのような変化を監視できますが、効果を上げるには機械学習が必要です。 現在のサイバーセキュリティの状況では、攻撃がどのように発生したか、および悪意のあるソフトウェアパターンを理解することが、脅威を適切に検出して除去するために重要です。
機械学習は、さまざまなパターンの識別に役立ちます。 同様に、データサイエンスは機械学習技術と連携して、さまざまなソフトウェアパターンを組み合わせ、組織をリスクにさらすパターンを特定します。
機械学習とデータサイエンスの定義
サイバーセキュリティに不慣れな場合は、これらおよびその他のサイバーセキュリティ用語の意味を理解する必要があります。 機械学習では、人工知能を使用してサンプリングされたデータから学習します。 一方、データサイエンスでは、機械学習ツールを使用して生データの機能を解釈および改善します。 機械学習と応用データサイエンスを組み合わせた機能は、現在、音声認識アプリ、エピデミックトラッカー、パーソナライズされた推奨事項など、さまざまな分野で使用されています。
サイバーセキュリティに機械学習と応用データサイエンスを使用する理由
前述のように、現在のサイバーセキュリティツールは、高度な保護のために機械学習と応用データサイエンスを使用する傾向があります。 なぜ以下の理由があるのか疑問に思っている場合は、
- ハッカーは高度なサイバー攻撃技術を使用します
「善人」を助けるはずの人工知能、機械学習、データサイエンスの利点は、「悪人」にも利用されています。 ハッカーは、同様の高度な技術を使用して、いくつかの脆弱性を持つビジネスの検索を自動化します。 組織のセキュリティシステム内の弱点を簡単に見つけることができます。 したがって、競争力のある防御のために、サイバーセキュリティの専門家もこれらの高度な戦略を利用する必要があります。
- ビッグデータはデータの急増に簡単に対応
サイバー攻撃に関連する豊富なデータは、より優れたサイバーセキュリティシステムの開発に役立ちます。 ただし、データが多すぎると、特に平均的なサイバーセキュリティツールの場合、処理と管理が困難になります。 したがって、機械学習と応用データサイエンスを通じて、セキュリティの専門家はデータのチャンクをふるいにかけ、最大限の効率でより良い洞察を得ることができます。
- ビッグデータは科学に依存しています
サイバーセキュリティツールがデータを生成された速度で処理できる場合でも、生データには分析が必要です。 収集された情報が有用であるためには、企業はそれを科学的に解釈し、その結果をサイバーセキュリティ戦略に採用する必要があります。
- 攻撃がどのように発生したかを知ることは重要です
従来の脆弱性スキャナーとウイルス対策は、脅威の発見と排除にのみ焦点を当てていました。 ただし、データサイエンスを適用することで、サイバーセキュリティの専門家は攻撃に有利なさまざまな要因と脅威の特定の特性を明らかにすることができます。 これには、脅威のエントリポイント、ハッカーがアクセスした特定のデータ、およびハッカーのターゲットポイントの分析が含まれます。
攻撃がどのように発生したかを詳細に理解することで、ネットワークから脅威を排除し、サイバーセキュリティの防御を強化する可能性が高まりました。
サイバーセキュリティのための機械学習と応用データサイエンスの仕組み
機械学習と応用データサイエンスは、サイバーセキュリティでさまざまな方法で使用できます。 それらの中には以下が含まれます。
- 分類
分類は、教師あり学習のサブクラスであり、AIには、人間のプログラマーによるさまざまなデータポイント間の関係をガイドするデータとルールが提供されます。 この機械学習の原則は、ランダムフォレスト分類アルゴリズムを使用してデータラベルを予測するために使用されます。 分類は、サイバーセキュリティでさまざまな種類の攻撃にラベルを付け、さまざまな悪意のある手法を検出し、一般的なインジェクション攻撃を見つけるために使用されます。
- 回帰
これは、主に数値に焦点を当てた教師あり学習のサブセットでもあります。 回帰手法の目標は、さまざまな要因が互いにどのように影響するかを調べることです。 これは、サイバーセキュリティの専門家が疑わしいHTTPリクエストを発見し、予期しないシステムコールを見つけ、ネットワークパケットパラメータを通常の値と比較するのに役立ちます。
- クラスタリング
上記の手法とは異なり、クラスタリングは教師なし学習の一形態です。 したがって、人間はAIにデータセットを入力する必要がありますが、システムはそれ自体でさまざまなデータポイント間の関係を学習します。 クラスタリングの主な焦点は、互いに非常に類似しているデータポイントに基づいてデータを複数のグループに並べ替えることです。 クラスタリングは、フォレンジックの分析、盗まれた管理者の資格情報の検出など、いくつかのサイバーセキュリティ技術で使用できます。
サイバーセキュリティの専門家は、AIをトレーニングして、Webサイトやネットワークシステムへのリモートアクセスを認識することができます。これは、ハッキングの試みを示唆している可能性があります。 クラスタリングは、電子メールアカウントに対するマルウェア攻撃の保護にも役立ちます。 正当なファイルと疑わしいファイルを分離することにより、従業員が悪意のあるフィッシングメールの添付ファイルをダウンロードするのを防ぎます。
結論
サイバーセキュリティは、サイバー攻撃による大きな経済的影響からビジネスを保護しながら、侵入やデータ侵害を防ぎます。 幸いなことに、あらゆる規模の企業が、機械学習と応用データサイエンスを活用して、貴重なサイバーセキュリティ保護を実現できます。 あなた自身とあなたのチームを教育することは素晴らしい第一歩です。 さらに、従業員のいずれかがベテランである場合、彼らは無料でサイバーセキュリティのクラスを受講する資格があるかもしれません。 小規模および確立された組織は、サイバー攻撃を受けやすい傾向があります。 したがって、セキュリティ防御を強化してビジネスを保護することが最善の予防戦略です。
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