Data science

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร

นี่คือวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงปรับปรุงความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ในปัจจุบัน การปรับใช้โซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพนั้นไม่สามารถทำได้โดยไม่ต้องพึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องมากนัก ในขณะเดียวกัน หากปราศจากวิธีการที่ละเอียด สมบูรณ์ และครบถ้วนสำหรับชุดข้อมูล ก็จะเป็นการยากที่จะใช้แมชชีนเลิร์นนิงอย่างเหมาะสม MI สามารถใช้โดยระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อจดจำรูปแบบและเรียนรู้จากรูปแบบดังกล่าว เพื่อตรวจจับและป้องกันการโจมตีซ้ำๆ และปรับให้เข้ากับพฤติกรรมที่แตกต่างกัน สามารถช่วยทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในการป้องกันอันตรายและตอบสนองต่อการโจมตีในเชิงรุกมากขึ้น สามารถช่วยให้ธุรกิจใช้สินทรัพย์ของตนอย่างมีกลยุทธ์มากขึ้นโดยการลดระยะเวลาที่ใช้ในงานทางโลก แมชชีนเลิร์นนิงใน Cyber ​​Security ML อาจใช้ในด้านต่างๆ ภายใน Cyber ​​Security เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการรักษาความปลอดภัยและทำให้นักวิเคราะห์ความปลอดภัยสามารถค้นหา จัดลำดับความสำคัญ รับมือ และแก้ไขภัยคุกคามใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้เข้าใจการโจมตีและสร้างความเสียหายทางไซเบอร์ก่อนหน้านี้ได้ดียิ่งขึ้น มาตรการป้องกันที่เหมาะสม งานอัตโนมัติ ศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่องในการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการที่ซ้ำซากและใช้เวลานาน เช่น การแยกวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ การตรวจจับมัลแวร์ การวิเคราะห์บันทึกเครือข่าย และการวิเคราะห์ช่องโหว่ เป็นประโยชน์อย่างมาก การเพิ่มแมชชีนเลิร์นนิงลงในเวิร์กโฟลว์การรักษาความปลอดภัย ธุรกิจอาจดำเนินกิจกรรมได้รวดเร็วขึ้นและตอบสนองและแก้ไขความเสี่ยงในอัตราที่ไม่สามารถทำได้ด้วยความสามารถของมนุษย์เท่านั้น ด้วยการดำเนินการซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ลูกค้าสามารถขยายขนาดขึ้นหรือลงได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนจำนวนคนที่ต้องการ และลดค่าใช้จ่ายลง AutoML เป็นคำที่ใช้อธิบายกระบวนการของการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำกิจกรรมอัตโนมัติ เมื่อกระบวนการซ้ำๆ ในการพัฒนาเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนามีประสิทธิผลมากขึ้น สิ่งนี้เรียกว่า AutoML การตรวจจับและจำแนกภัยคุกคาม เพื่อระบุและตอบสนองต่อภัยคุกคาม มีการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในแอปพลิเคชัน ซึ่งสามารถทำได้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยและค้นหารูปแบบพฤติกรรมที่เป็นอันตราย เมื่อทราบเหตุการณ์ที่เปรียบเทียบกันได้ ML จะทำงานเพื่อจัดการกับเหตุการณ์เหล่านี้โดยอัตโนมัติโดยใช้โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกอบรม ตัวอย่างเช่น การใช้ตัวบ่งชี้การประนีประนอม อาจสร้างฐานข้อมูลเพื่อป้อนแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (IOCs) สิ่งเหล่านี้สามารถช่วยในการตรวจสอบ ระบุ และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ กิจกรรมมัลแวร์อาจถูกจัดประเภทโดยใช้อัลกอริธึมการจัดหมวดหมู่ ML และชุดข้อมูล IOC การศึกษาโดย Darktrace ซึ่งเป็นโซลูชัน Enterprise Immune ที่ใช้ Machine Learning อ้างว่าได้หยุดการโจมตีระหว่างการระบาดของแรนซัมแวร์ WannaCry เพื่อเป็นตัวอย่างของแอปพลิเคชันดังกล่าว ฟิชชิง อัลกอริธึมการตรวจจับฟิชชิงแบบดั้งเดิมไม่เร็วหรือแม่นยำพอที่จะระบุและแยกแยะระหว่าง URL ที่ไร้เดียงสาและเป็นอันตราย วิธีการจัดหมวดหมู่ URL ที่คาดการณ์ได้โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องล่าสุดสามารถตรวจจับแนวโน้มที่ส่งสัญญาณว่าอีเมลหลอกลวง ในการบรรลุเป้าหมายดังกล่าว ตัวแบบต่างๆ จะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคุณลักษณะต่างๆ เช่น ส่วนหัวของอีเมล ข้อมูลเนื้อหา รูปแบบเครื่องหมายวรรคตอน และอื่นๆ เพื่อจัดหมวดหมู่และแยกความแตกต่างของอันตรายออกจากสิ่งที่ไม่เป็นพิษเป็นภัย WebShell WebShell คือบล็อกซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตรายซึ่งใส่ไว้ในเว็บไซต์และอนุญาตให้ผู้ใช้เปลี่ยนแปลงโฟลเดอร์รากของเว็บของเซิร์ฟเวอร์ได้ ส่งผลให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลได้ เป็นผลให้นักแสดงที่ไม่ดีสามารถรับรายละเอียดส่วนบุคคลได้ พฤติกรรมตะกร้าสินค้าปกติอาจรับรู้ได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง และระบบสามารถตั้งโปรแกรมให้แยกแยะระหว่างพฤติกรรมปกติและพฤติกรรมที่เป็นอันตรายได้ User Behavior Analytics (UBA) ซึ่งเป็นชั้นเสริมของมาตรการความปลอดภัยปกติที่ให้การมองเห็นที่ครอบคลุม ตรวจจับการละเมิดบัญชี บรรเทาและตรวจจับพฤติกรรมภายในที่เป็นอันตรายหรือผิดปกติ ในลักษณะเดียวกัน รูปแบบของพฤติกรรมผู้ใช้ถูกจัดประเภทโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อกำหนดสิ่งที่ก่อให้เกิดพฤติกรรมตามธรรมชาติและเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติ หากอุปกรณ์บนเครือข่ายดำเนินการที่ไม่คาดคิด เช่น การเข้าสู่ระบบของพนักงานในตอนเย็น การเข้าถึงระยะไกลที่ไม่น่าเชื่อถือ หรือการดาวน์โหลดจำนวนมากผิดปกติ การดำเนินการและผู้ใช้จะได้รับการจัดอันดับความเสี่ยงตามพฤติกรรม รูปแบบ และ เวลา. การให้คะแนนความเสี่ยงของเครือข่าย วิธีการเชิงปริมาณสำหรับการกำหนดการจัดอันดับความเสี่ยงให้กับกลุ่มเครือข่าย ช่วยองค์กรในการจัดลำดับความสำคัญของทรัพยากร ML อาจใช้เพื่อตรวจสอบชุดข้อมูลการโจมตีทางไซเบอร์ก่อนหน้า และค้นหาภูมิภาคเครือข่ายใดที่ตกเป็นเป้าหมายบ่อยครั้งในการโจมตีบางประเภท สำหรับภูมิภาคเครือข่ายเฉพาะ คะแนนนี้สามารถช่วยประเมินโอกาสและผลกระทบของการโจมตี เป็นผลให้องค์กรมีโอกาสน้อยที่จะตกเป็นเป้าหมายของการโจมตีในอนาคต เมื่อทำโปรไฟล์บริษัท คุณต้องพิจารณาว่าส่วนใดที่อาจทำลายบริษัทของคุณได้ หากถูกบุกรุก อาจเป็นระบบ CRM ซอฟต์แวร์บัญชี หรือระบบการขาย การพิจารณาว่าส่วนใดของธุรกิจของคุณมีความเสี่ยงมากที่สุด ตัวอย่างเช่น หาก HR ประสบกับความล้มเหลว บริษัทของคุณอาจมีอันดับความเสี่ยงต่ำ อย่างไรก็ตาม หากระบบการซื้อขายน้ำมันของคุณล่ม อุตสาหกรรมทั้งหมดของคุณก็อาจล่มสลายไปด้วย ทุกธุรกิจมีแนวทางด้านความปลอดภัยของตนเอง และเมื่อคุณเข้าใจความซับซ้อนของบริษัทแล้ว คุณจะรู้ว่าต้องปกป้องอะไร และหากเกิดการแฮ็ก คุณจะรู้ว่าต้องจัดลำดับความสำคัญอย่างไร อย่างที่เราทุกคนทราบกันดีว่า Human Interaction Computers นั้นยอดเยี่ยมในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและทำให้สิ่งต่าง ๆ ที่ผู้คนอาจทำสำเร็จเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่พีซีเครื่องใดที่เชี่ยวชาญ แม้ว่า AI จะเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์เป็นหลัก แต่ผู้คนจำเป็นต้องตัดสินใจอย่างมีการศึกษาและรับคำสั่ง ด้วยเหตุนี้ เราอาจสรุปได้ว่าคนไม่สามารถแทนที่ด้วยเครื่องจักรได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้นยอดเยี่ยมในการตีความภาษาพูดและการจดจำใบหน้า แต่ก็ยังต้องการคนในท้ายที่สุด สรุป แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีที่ทรงพลัง อย่างไรก็ตาม มันไม่ใช่กระสุนวิเศษ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าในขณะที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาและ AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว แต่เทคโนโลยีก็มีประสิทธิภาพเท่ากับสมองของนักวิเคราะห์ที่จัดการและใช้งานเท่านั้น คนที่เป็นอันตรายจะพัฒนาทักษะและเทคโนโลยีของตนอยู่เสมอเพื่อระบุและใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่อง เพื่อให้สามารถระบุและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว จำเป็นต้องรวมเทคโนโลยีและขั้นตอนที่ดีที่สุดเข้ากับความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button