Jak poprawić cyberbezpieczeństwo za pomocą uczenia maszynowego i stosowanej nauki o danych
Opublikowany: 2021-05-26Uczenie maszynowe i data science przyniosły znaczące zmiany w sferze technologicznej. Obecnie cyberprzestępcy wykorzystują wyrafinowane techniki, takie jak sztuczna inteligencja, do przeprowadzania cyberataków. Chociaż data science może monitorować takie zmiany, wymaga uczenia maszynowego, aby stało się skuteczne. W obecnym krajobrazie cyberbezpieczeństwa zrozumienie, w jaki sposób doszło do ataku i wzorców złośliwego oprogramowania, jest ważne dla prawidłowego wykrywania i usuwania zagrożeń.
Uczenie maszynowe pomaga w identyfikacji różnych wzorców. Podobnie nauka o danych współpracuje z technikami uczenia maszynowego, aby przeczesywać różne wzorce oprogramowania i określać te, które narażają Twoją organizację na ryzyko.
Definiowanie uczenia maszynowego i nauki o danych
Jeśli jesteś nowy w cyberbezpieczeństwie, musisz zrozumieć, co oznaczają te i inne terminy dotyczące cyberbezpieczeństwa. Uczenie maszynowe polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do uczenia się na podstawie próbek danych. Z drugiej strony nauka o danych wykorzystuje narzędzia uczenia maszynowego do interpretacji i ulepszania funkcjonalności danych surowych. Połączona funkcjonalność uczenia maszynowego i stosowanej nauki o danych jest obecnie wykorzystywana w różnych dziedzinach, takich jak aplikacje do rozpoznawania mowy, śledzenie epidemii i spersonalizowane rekomendacje.
Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego i Applied Data Science w celu zapewnienia cyberbezpieczeństwa
Jak wspomniano, obecne narzędzia cyberbezpieczeństwa skłaniają się ku wykorzystaniu uczenia maszynowego i stosowanej nauki o danych do zaawansowanej ochrony. Jeśli zastanawiasz się, dlaczego poniżej podano kilka powodów;
- Hakerzy stosują zaawansowane techniki cyberataków
Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i nauki o danych, które powinny pomóc „dobrym” są również wykorzystywane przez „złych”. Hakerzy używają podobnych zaawansowanych technik, aby zautomatyzować wyszukiwanie firm z kilkoma lukami. Mogą łatwo zlokalizować słabe punkty w systemie bezpieczeństwa organizacji. Dlatego też, aby zapewnić konkurencyjną obronę, eksperci ds. cyberbezpieczeństwa powinni również korzystać z tych zaawansowanych strategii.
- Big Data z łatwością radzi sobie ze wzrostem ilości danych
Obfitość danych związanych z cyberatakami sprzyja tworzeniu lepszych systemów cyberbezpieczeństwa. Jednak wraz z mnóstwem danych pojawiają się trudności w obsłudze i zarządzaniu, zwłaszcza w przypadku przeciętnych narzędzi cyberbezpieczeństwa. Dlatego dzięki uczeniu maszynowemu i stosowanej nauce o danych eksperci ds. bezpieczeństwa mogą przeszukiwać fragmenty danych w celu uzyskania lepszych informacji z najwyższą wydajnością.
- Big Data opiera się na nauce
Nawet jeśli narzędzia cyberbezpieczeństwa potrafią przetwarzać dane w tempie, z jakim są generowane, surowe dane nadal wymagają analizy. Aby zebrane informacje były przydatne, firmy powinny interpretować je naukowo i uwzględniać ustalenia w swoich strategiach cyberbezpieczeństwa.
- Wiedza o tym, jak doszło do ataku, jest ważna
Tradycyjne skanery podatności i oprogramowanie antywirusowe skupiały się wyłącznie na wykrywaniu i eliminowaniu zagrożeń. Jednak dzięki zastosowaniu nauki o danych eksperci ds. cyberbezpieczeństwa mogą odkryć różne czynniki sprzyjające atakowi i specyficzne cechy zagrożenia. Obejmuje to analizę punktów wejścia zagrożenia, określonych danych, do których haker uzyskał dostęp, oraz punktów docelowych dla hakera.
Zrozumienie szczegółów, w jaki sposób doszło do ataku, zwiększyło prawdopodobieństwo wyeliminowania zagrożenia z sieci i stworzenia lepszych zabezpieczeń cybernetycznych.
Jak działa uczenie maszynowe i stosowana nauka o danych na potrzeby cyberbezpieczeństwa
Uczenie maszynowe i stosowana nauka o danych mogą być wykorzystywane w cyberbezpieczeństwie na różne sposoby. Wśród nich są;
- Klasyfikacja
Klasyfikacja to podklasa nadzorowanego uczenia się, w której sztuczna inteligencja jest zasilana danymi i regułami, które kierują relacjami między różnymi punktami danych przez ludzkich programistów. Ta zasada uczenia maszynowego służy do przewidywania etykiet danych przy użyciu algorytmu losowego klasyfikatora lasu. Klasyfikacja jest wykorzystywana w cyberbezpieczeństwie do oznaczania różnych typów ataków, wykrywania różnych złośliwych technik i znajdowania typowych ataków typu injection.
- Regresja
Jest to również podzbiór nadzorowanego uczenia się, który koncentruje się głównie na wielkościach liczbowych. Celem technik regresji jest ustalenie, jak różne czynniki wpływają na siebie nawzajem. Może to pomóc ekspertom ds. cyberbezpieczeństwa w wykrywaniu podejrzanych żądań HTTP, znajdowaniu nieoczekiwanych wywołań systemowych i porównywaniu parametrów pakietów sieciowych z ich typowymi wartościami.
- Grupowanie
W przeciwieństwie do technik wymienionych powyżej, klastering jest formą uczenia się bez nadzoru. Dlatego, podczas gdy ludzie muszą wprowadzać zestawy danych do sztucznej inteligencji, systemy same uczą się relacji między różnymi punktami danych. Głównym celem grupowania jest sortowanie danych na wiele grup na podstawie punktów danych, które bardzo do siebie przypominają. Klastrowanie można wykorzystać w kilku technikach cyberbezpieczeństwa, w tym w analizie kryminalistycznej, wykrywaniu skradzionych danych uwierzytelniających administratora.
Eksperci ds. cyberbezpieczeństwa mogą nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania zdalnego dostępu na stronach internetowych i systemach sieciowych, co może sugerować próbę włamania. Klastrowanie pomaga również w ochronie przed atakami złośliwego oprogramowania na konta e-mail. Zapobiega pobieraniu przez pracowników złośliwych załączników do wiadomości phishingowych, oddzielając legalne i podejrzane pliki.
Dolna linia
Cyberbezpieczeństwo zapobiega infiltracji i naruszeniom bezpieczeństwa danych, jednocześnie chroniąc firmę przed poważnymi finansowymi skutkami cyberataków. Na szczęście firmy każdej wielkości mogą korzystać z uczenia maszynowego i stosowanej nauki o danych, aby zapewnić cenną ochronę cyberbezpieczeństwa. Kształcenie siebie i swojego zespołu to świetny pierwszy krok. Dodatkowo, jeśli któryś z Twoich pracowników jest weteranem, może kwalifikować się do bezpłatnego udziału w zajęciach z cyberbezpieczeństwa. Organizacje, zarówno małe, jak i te o ugruntowanej pozycji, są podatne na cyberataki. Dlatego ochrona firmy poprzez wzmocnienie zabezpieczeń jest najlepszą strategią zapobiegania.
Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.