Comment améliorer la cybersécurité à l'aide de l'apprentissage automatique et de la science des données appliquée
Publié: 2021-05-26L'apprentissage automatique et la science des données ont apporté des changements significatifs dans le domaine technologique. Actuellement, les cybercriminels utilisent des techniques sophistiquées, telles que l'intelligence artificielle, pour lancer des cyberattaques. Bien que la science des données puisse surveiller de tels changements, elle nécessite un apprentissage automatique pour devenir efficace. Dans le paysage actuel de la cybersécurité, il est important de comprendre comment l'attaque s'est produite et les modèles de logiciels malveillants pour détecter et supprimer correctement les menaces.
L'apprentissage automatique aide à l'identification de divers modèles. De même, la science des données utilise des techniques d'apprentissage automatique pour passer au peigne fin divers modèles de logiciels et déterminer ceux qui exposent votre organisation à des risques.
Définir l'apprentissage automatique et la science des données
Si vous débutez dans le domaine de la cybersécurité, vous devez comprendre la signification de ces termes et d'autres termes de cybersécurité. L'apprentissage automatique implique l'utilisation de l'intelligence artificielle pour apprendre à partir de données échantillonnées. D'autre part, la science des données utilise des outils d'apprentissage automatique pour interpréter et améliorer la fonctionnalité des données brutes. La fonctionnalité combinée de l'apprentissage automatique et de la science des données appliquée est actuellement utilisée dans divers domaines, tels que les applications de reconnaissance vocale, les suivis d'épidémies et les recommandations personnalisées.
Pourquoi utiliser l'apprentissage automatique et la science des données appliquée pour la cybersécurité
Comme mentionné, les outils de cybersécurité actuels s'appuient sur l'apprentissage automatique et la science des données appliquée pour une protection avancée. Si vous vous demandez pourquoi voici quelques raisons;
- Les pirates utilisent des techniques avancées de cyberattaque
Les avantages de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de la science des données qui devraient aider les "bons" sont également utilisés par les "méchants". Les pirates utilisent des techniques avancées similaires pour automatiser leur recherche d'entreprises présentant plusieurs vulnérabilités. Ils peuvent facilement localiser les points faibles du système de sécurité d'une organisation. Par conséquent, pour une défense compétitive, les experts en cybersécurité doivent également utiliser ces stratégies avancées.
- Big Data Easy gère l'afflux de données
L'abondance de données liées aux cyberattaques est bénéfique pour développer de meilleurs systèmes de cybersécurité. Cependant, la pléthore de données s'accompagne de difficultés de manipulation et de gestion, en particulier pour les outils de cybersécurité moyens. Par conséquent, grâce à l'apprentissage automatique et à la science des données appliquée, les experts en sécurité peuvent passer au crible les blocs de données pour obtenir de meilleures informations avec une efficacité maximale.
- Le Big Data repose sur la science
Même si les outils de cybersécurité peuvent traiter les données à la vitesse à laquelle elles sont générées, les données brutes nécessitent toujours une analyse. Pour que les informations collectées soient utiles, les entreprises doivent les interpréter scientifiquement et adopter les résultats dans leurs stratégies de cybersécurité.
- Il est important de savoir comment l'attaque s'est produite
Les scanners de vulnérabilité traditionnels et les antivirus se concentrent uniquement sur la découverte et l'élimination des menaces. Cependant, avec l'application de la science des données, les experts en cybersécurité peuvent découvrir divers facteurs favorisant l'attaque et les caractéristiques spécifiques de la menace. Cela comprend l'analyse des points d'entrée de la menace, des données spécifiques auxquelles le pirate a accédé et des points cibles pour le pirate.
Comprendre les détails de la façon dont l'attaque s'est produite a augmenté la probabilité d'éliminer la menace de votre réseau et de créer de meilleures défenses de cybersécurité.
Comment fonctionnent l'apprentissage automatique et la science des données appliquée pour la cybersécurité
L'apprentissage automatique et la science des données appliquée peuvent être utilisés de diverses manières dans le domaine de la cybersécurité. Parmi eux comprennent;
- Classification
La classification est une sous-classe de l'apprentissage supervisé où l'IA est alimentée par des données et des règles qui guident les relations entre différents points de données par des programmeurs humains. Ce principe d'apprentissage automatique est utilisé pour prédire les étiquettes de données à l'aide de l'algorithme de classificateur de forêt aléatoire. La classification est utilisée en cybersécurité pour étiqueter différents types d'attaques, détecter diverses techniques malveillantes et trouver des attaques par injection courantes.
- Régression
Il s'agit également d'un sous-ensemble de l'apprentissage supervisé qui se concentre principalement sur les quantités numériques. Le but des techniques de régression est de découvrir comment différents facteurs s'influencent les uns les autres. Cela peut aider les experts en cybersécurité à découvrir des requêtes HTTP suspectes, à trouver des appels système inattendus et à comparer les paramètres des paquets réseau avec leurs valeurs typiques.
- Regroupement
Contrairement aux techniques mentionnées ci-dessus, le clustering est une forme d'apprentissage non supervisé. Par conséquent, alors que les humains doivent entrer les ensembles de données dans l'IA, les systèmes apprennent par eux-mêmes la relation entre divers points de données. L'objectif principal du clustering est de trier les données en plusieurs groupes en fonction de points de données qui se ressemblent beaucoup. Le clustering peut être utilisé dans plusieurs techniques de cybersécurité, y compris l'analyse médico-légale, la détection des identifiants d'administrateur volés.
Les experts en cybersécurité peuvent former l'IA à reconnaître l'accès à distance sur les sites Web et les systèmes de réseau, ce qui pourrait suggérer une tentative de piratage. Le clustering aide également à protéger les attaques de logiciels malveillants sur les comptes de messagerie. Il empêche les employés de télécharger des pièces jointes d'e-mails de phishing malveillants en séparant les fichiers légitimes des fichiers suspects.
Conclusion
La cybersécurité empêche les infiltrations et les violations de données tout en protégeant votre entreprise des lourds impacts financiers des cyberattaques. Heureusement, les entreprises de toutes tailles peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique et de la science des données appliquée pour une protection précieuse en matière de cybersécurité. L'éducation de vous-même et de votre équipe est une excellente première étape. De plus, si l'un de vos employés est un ancien combattant, il peut être admissible à suivre gratuitement des cours sur la cybersécurité. Les organisations, petites et établies, sont sujettes aux cyberattaques. Par conséquent, protéger votre entreprise en renforçant les défenses de sécurité est la meilleure stratégie de prévention.
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