วิธีปรับปรุงความปลอดภัยในโลกไซเบอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์

แมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในขอบเขตทางเทคโนโลยี ปัจจุบันอาชญากรไซเบอร์ใช้เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อโจมตีทางไซเบอร์ แม้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะสามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวได้ แต่การเรียนรู้ด้วยเครื่องจะมีประสิทธิภาพ ในแนวความปลอดภัยทางไซเบอร์ในปัจจุบัน การทำความเข้าใจว่าการโจมตีเกิดขึ้นได้อย่างไรและรูปแบบซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตรายมีความสำคัญต่อการตรวจจับและกำจัดภัยคุกคามอย่างเหมาะสม

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยในการระบุรูปแบบต่างๆ ในทำนองเดียวกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรวบรวมรูปแบบซอฟต์แวร์ต่างๆ และกำหนดรูปแบบซอฟต์แวร์ที่เสี่ยงต่อองค์กรของคุณ

การกำหนดการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณยังใหม่ต่อความปลอดภัยทางไซเบอร์ คุณต้องเข้าใจความหมายของคำเหล่านี้และข้อกำหนดความปลอดภัยทางไซเบอร์อื่นๆ แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลตัวอย่าง ในทางกลับกัน Data Science ใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตีความและปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานของข้อมูลดิบ ปัจจุบันมีการใช้ฟังก์ชันการทำงานร่วมกันของแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์ในด้านต่างๆ เช่น แอปการรู้จำเสียง เครื่องมือติดตามการแพร่ระบาด และคำแนะนำส่วนบุคคล

เหตุใดจึงต้องใช้การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์เพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์

ดังที่กล่าวไว้ เครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ในปัจจุบันหันไปใช้การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์เพื่อการป้องกันขั้นสูง หากคุณสงสัยว่าเหตุใดด้านล่างนี้จึงเป็นสาเหตุบางประการ

1. แฮกเกอร์ใช้เทคนิคการโจมตีทางไซเบอร์ขั้นสูง

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ควรช่วย "คนดี" ก็ถูกใช้โดย "คนเลว" ด้วย แฮกเกอร์ใช้เทคนิคขั้นสูงที่คล้ายคลึงกันในการค้นหาธุรกิจที่มีช่องโหว่หลายประการโดยอัตโนมัติ พวกเขาสามารถระบุจุดอ่อนภายในระบบรักษาความปลอดภัยขององค์กรได้อย่างง่ายดาย ดังนั้น สำหรับการป้องกันการแข่งขัน ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ควรใช้กลยุทธ์ขั้นสูงเหล่านี้

2. Big Data จัดการกับข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างง่ายดาย

ข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีทางไซเบอร์มีประโยชน์ในการพัฒนาระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ด้วยข้อมูลที่มีอยู่มากมายทำให้เกิดปัญหาในการจัดการและจัดการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยเฉลี่ย ดังนั้น ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยจึงสามารถกรองข้อมูลส่วนต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นพร้อมประสิทธิภาพสูงสุด

3. บิ๊กดาต้าอาศัยวิทยาศาสตร์

แม้ว่าเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถประมวลผลข้อมูลในอัตราที่สร้าง ข้อมูลดิบยังคงต้องมีการวิเคราะห์ เพื่อให้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมีประโยชน์ ธุรกิจต่างๆ ควรตีความข้อมูลดังกล่าวในเชิงวิทยาศาสตร์และนำสิ่งที่ค้นพบไปใช้ในกลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

4. การรู้ว่าการโจมตีเกิดขึ้นมีความสำคัญอย่างไร

เครื่องสแกนช่องโหว่และโปรแกรมป้องกันไวรัสแบบดั้งเดิมมุ่งเน้นที่การค้นหาและกำจัดภัยคุกคามเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ด้วยการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถค้นพบปัจจัยต่างๆ ที่เอื้อต่อการโจมตีและลักษณะเฉพาะของภัยคุกคาม ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์จุดเริ่มต้นของภัยคุกคาม ข้อมูลเฉพาะที่แฮ็กเกอร์เข้าถึง และจุดเป้าหมายสำหรับแฮ็กเกอร์

การทำความเข้าใจรายละเอียดว่าการโจมตีเกิดขึ้นได้อย่างไร เพิ่มความน่าจะเป็นในการกำจัดภัยคุกคามออกจากเครือข่ายของคุณและสร้างการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ดีขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ทำงานอย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์สามารถนำมาใช้ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้หลายวิธี ในหมู่พวกเขารวมถึง;

• การจำแนกประเภท

การจัดประเภทเป็นคลาสย่อยของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่ง AI จะถูกป้อนด้วยข้อมูลและกฎเกณฑ์ที่กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ โดยโปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์ หลักการแมชชีนเลิร์นนิงนี้ใช้เพื่อทำนายฉลากข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึมตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม การจัดประเภทใช้ในความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อระบุการโจมตีประเภทต่างๆ ตรวจจับเทคนิคที่เป็นอันตรายต่างๆ และค้นหาการโจมตีแบบฉีดทั่วไป

• การถดถอย

นี่เป็นชุดย่อยของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งเน้นที่ปริมาณเชิงตัวเลขเป็นหลัก เป้าหมายของเทคนิคการถดถอยคือการค้นหาว่าปัจจัยต่างๆ มีผลกระทบต่อกันอย่างไร ซึ่งจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ค้นพบคำขอ HTTP ที่น่าสงสัย ค้นหาการเรียกระบบที่ไม่คาดคิด และเปรียบเทียบพารามิเตอร์แพ็กเก็ตเครือข่ายกับค่าทั่วไป

• การจัดกลุ่ม

ไม่เหมือนกับเทคนิคที่กล่าวมาข้างต้น การจัดกลุ่มเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ดังนั้นในขณะที่มนุษย์ต้องป้อนชุดข้อมูลไปยัง AI ระบบจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ ด้วยตัวเอง จุดสนใจหลักของการจัดกลุ่มคือการจัดเรียงข้อมูลออกเป็นหลายกลุ่มตามจุดข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันมาก การทำคลัสเตอร์สามารถใช้ในเทคนิคการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้หลายอย่าง รวมถึงการวิเคราะห์ทางนิติเวช การตรวจจับข้อมูลประจำตัวของผู้ดูแลระบบที่ถูกขโมย

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถฝึก AI ให้รู้จักการเข้าถึงระยะไกลบนเว็บไซต์และระบบเครือข่าย ซึ่งอาจแนะนำให้พยายามแฮ็ค การทำคลัสเตอร์ยังช่วยป้องกันการโจมตีของมัลแวร์ในบัญชีอีเมลอีกด้วย มันป้องกันพนักงานจากการดาวน์โหลดไฟล์แนบอีเมลฟิชชิ่งที่เป็นอันตรายโดยแยกไฟล์ที่ถูกต้องและน่าสงสัย

บรรทัดล่าง

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ป้องกันการแทรกซึมและการละเมิดข้อมูลในขณะที่ปกป้องธุรกิจของคุณจากผลกระทบทางการเงินจำนวนมากจากการโจมตีทางไซเบอร์ โชคดีที่ธุรกิจทุกขนาดสามารถใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์เพื่อการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีคุณค่า การให้ความรู้กับตัวเองและทีมเป็นก้าวแรกที่ดี นอกจากนี้ หากพนักงานคนใดของคุณเป็นทหารผ่านศึก พวกเขาอาจมีสิทธิ์เข้าเรียนเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้ฟรี องค์กรทั้งขนาดเล็กและจัดตั้งขึ้น มีแนวโน้มที่จะถูกโจมตีทางไซเบอร์ ดังนั้น การปกป้องธุรกิจของคุณโดยเสริมการป้องกันความปลอดภัยจึงเป็นกลยุทธ์การป้องกันที่ดีที่สุด

มีความคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่? แจ้งให้เราทราบด้านล่างในความคิดเห็นหรือดำเนินการสนทนาไปที่ Twitter หรือ Facebook ของเรา

คำแนะนำของบรรณาธิการ:

• Cydome บริษัทที่ได้รับรางวัล เปิดเผยความลับของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ทางทะเล
• ความท้าทายด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของประเทศกำลังพัฒนา
• ความปลอดภัยทางไซเบอร์: เหตุใดยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีจึงแนะนำโมเดลความเชื่อถือเป็นศูนย์
• วิธีฝึกอบรมพนักงานของคุณเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์