Как повысить кибербезопасность с помощью машинного обучения и прикладной науки о данных
Опубликовано: 2021-05-26Машинное обучение и наука о данных принесли значительные изменения в технологическую сферу. В настоящее время киберпреступники используют сложные методы, такие как искусственный интеллект, для запуска кибератак. Хотя наука о данных может отслеживать такие изменения, для ее эффективности требуется машинное обучение. В текущей среде кибербезопасности понимание того, как произошла атака, и шаблоны вредоносного программного обеспечения важны для правильного обнаружения и устранения угроз.
Машинное обучение помогает в выявлении различных закономерностей. Точно так же наука о данных работает с методами машинного обучения, чтобы просмотреть различные шаблоны программного обеспечения и определить те из них, которые подвергают вашу организацию рискам.
Определение машинного обучения и науки о данных
Если вы новичок в кибербезопасности, вы должны понимать, что означают эти и другие термины кибербезопасности. Машинное обучение предполагает использование искусственного интеллекта для обучения на выборочных данных. С другой стороны, наука о данных использует инструменты машинного обучения для интерпретации и улучшения функциональности необработанных данных. Объединенная функциональность машинного обучения и прикладной науки о данных в настоящее время используется в различных областях, таких как приложения для распознавания речи, трекеры эпидемий и персонализированные рекомендации.
Зачем использовать машинное обучение и прикладную науку о данных для кибербезопасности
Как уже упоминалось, современные инструменты кибербезопасности склонны использовать машинное обучение и прикладную науку о данных для расширенной защиты. Если вам интересно, почему ниже приведены некоторые причины;
- Хакеры используют передовые методы кибератак
Преимущества искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных, которые должны помочь «хорошим парням», также используются «плохими парнями». Хакеры используют аналогичные передовые методы для автоматизации поиска предприятий с несколькими уязвимостями. Они могут легко найти слабые места в системе безопасности организации. Поэтому для конкурентной защиты эксперты по кибербезопасности также должны использовать эти передовые стратегии.
- Большие данные легко справляются с всплеском данных
Обилие данных, связанных с кибератаками, полезно для разработки более совершенных систем кибербезопасности. Однако с обилием данных возникают трудности с обработкой и управлением, особенно для обычных инструментов кибербезопасности. Таким образом, благодаря машинному обучению и прикладной науке о данных специалисты по безопасности могут просеивать фрагменты данных для получения лучшего понимания с максимальной эффективностью.
- Большие данные опираются на науку
Даже если инструменты кибербезопасности могут обрабатывать данные со скоростью, с которой они генерируются, необработанные данные все равно требуют анализа. Чтобы собранная информация была полезной, предприятия должны интерпретировать ее с научной точки зрения и использовать результаты в своих стратегиях кибербезопасности.
- Важно знать, как произошла атака
Традиционные сканеры уязвимостей и антивирусы сосредоточены исключительно на обнаружении и устранении угроз. Однако с применением науки о данных специалисты по кибербезопасности могут выявить различные факторы, благоприятствующие атаке, и конкретные характеристики угрозы. Это включает в себя анализ точек входа угрозы, конкретных данных, к которым хакер получил доступ, и целевых точек для хакера.
Понимание деталей того, как произошла атака, увеличило вероятность устранения угрозы из вашей сети и создания более эффективных средств кибербезопасности.
Как работают машинное обучение и прикладная наука о данных для кибербезопасности
Машинное обучение и прикладная наука о данных могут использоваться в кибербезопасности по-разному. К их числу относятся;
- Классификация
Классификация — это подкласс контролируемого обучения, в котором ИИ получает данные и правила, которые определяют отношения между различными точками данных программистами-людьми. Этот принцип машинного обучения используется для прогнозирования меток данных с использованием алгоритма классификатора случайного леса. Классификация используется в кибербезопасности для маркировки различных типов атак, обнаружения различных вредоносных методов и поиска распространенных атак путем внедрения.
- Регрессия
Это также подмножество контролируемого обучения, которое в основном сосредоточено на числовых величинах. Цель методов регрессии состоит в том, чтобы выяснить, как различные факторы влияют друг на друга. Это может помочь специалистам по кибербезопасности обнаруживать подозрительные HTTP-запросы, находить неожиданные системные вызовы и сравнивать параметры сетевых пакетов с их типичными значениями.
- Кластеризация
В отличие от методов, упомянутых выше, кластеризация — это форма обучения без учителя. Следовательно, в то время как люди должны вводить наборы данных в ИИ, системы сами изучают взаимосвязь между различными точками данных. Основное внимание при кластеризации уделяется сортировке данных по нескольким группам на основе точек данных, которые очень похожи друг на друга. Кластеризация может использоваться в нескольких методах кибербезопасности, включая криминалистический анализ, обнаружение украденных учетных данных администратора.
Эксперты по кибербезопасности могут обучить ИИ распознавать удаленный доступ к веб-сайтам и сетевым системам, что может свидетельствовать о попытке взлома. Кластеризация также помогает защитить от атак вредоносного ПО на учетные записи электронной почты. Он предотвращает загрузку сотрудниками вредоносных фишинговых вложений электронной почты, разделяя законные и подозрительные файлы.
Нижняя линия
Кибербезопасность предотвращает проникновение и утечку данных, защищая ваш бизнес от серьезных финансовых последствий кибератак. К счастью, компании любого размера могут воспользоваться машинным обучением и прикладной наукой о данных для эффективной защиты кибербезопасности. Обучение себя и своей команды — отличный первый шаг. Кроме того, если кто-то из ваших сотрудников является ветераном, он может иметь право бесплатно посещать занятия по кибербезопасности. Организации, как небольшие, так и устоявшиеся, подвержены кибератакам. Таким образом, защита вашего бизнеса путем укрепления средств защиты — лучшая стратегия предотвращения.
Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Дайте нам знать внизу в комментариях или перенесите обсуждение в наш Twitter или Facebook.