Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Ihmisälyä yritetään jäljitellä tekoälyn avulla. Kyberturvallisuuden mahdollisuudet ovat valtavat.
Tekoäly- tai tekoälyjärjestelmiä voidaan opettaa tuottamaan hälytyksiä vaaroista, tunnistamaan uudet haittaohjelmakannat ja suojaamaan organisaatioiden kriittisiä tietoja, kun niitä käsitellään oikein.
Organisaatioille, jotka yrittävät menestyä verkossa tänään, tekoäly on paras kyberturvallisuusvaihtoehto. Voidakseen toimia tehokkaasti ja puolustaakseen organisaatiotaan kyberhyökkäyksiä vastaan, turvallisuusalan ammattilaiset tarvitsevat huomattavaa apua älykkäiltä koneilta ja huipputeknologialta, kuten tekoälyltä.
Tässä artikkelissa tutkimme tekoälyn mahdollista roolia kyberturvallisuuden parantamisessa sekä sen etuja ja haittoja.
Lopuksi tutkimme johtavia yrityksiä, jotka tarjoavat tekoälypohjaisia kyberturvaratkaisuja globaaleille markkinoille.
Mitä tekoäly tarkoittaa kyberturvallisuudelle?
Koneoppiminen ja tekoälyalgoritmit ovat tärkeitä tässä trendissä.
Niistä on valtavasti apua päätöksentekoprosessien nopeaan automatisointiin ja kuvioiden tunnistamiseen epätäydellisistä tai muuttuneista tiedoista, vaikka ne eivät olisikaan yhden luukun ratkaisu kaikkiin kyberturvallisuusongelmiin.
Nämä algoritmit toimivat aluksi oppimalla todellisista tiedoista, kuten nykyisistä tietoturvariskeistä, vääristä positiivisista tuloksista ja uusimmista vaaroista, jotka asiantuntijat ovat löytäneet ympäri maailmaa.
Tekoälyalgoritmit ovat tehokkaita kuviontunnistustyökaluja, joilla on huomattava etu vanhentuneisiin luettelopohjaisiin suojausmenetelmiin verrattuna.
Tunnistamalla uusia uhkia, jotka näyttävät huolestuttavia malleja, tekoäly parantaa ja tehostaa näitä järjestelmiä. Tämän tason tekoälyosaamisen taso vaatii huomattavaa oppimista ja on mahdollista vain luotettavien tietolähteiden avulla jokaiselle vaaravektorille.
Tekoäly Tekoäly auttaa ammattilaisia ratkaisemaan erilaisia ongelmia, joista osa liittyy kyberturvallisuuteen.
Tekoäly Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) voivat auttaa yrityksiä pysymään hakkereiden tahdissa ja ylläpitämään verkkojensa, järjestelmiensä ja tietojensa turvallisuutta automaattisen uhkien havaitsemisen, nopeamman reagoinnin uhkiin kuin yksinkertaisten ohjelmistojen avulla jne.
Tekoälypohjaisten kyberturvallisuusratkaisujen avulla ammattilaiset pystyvät ratkaisemaan erilaisia ongelmia, jotka olivat haastavia ratkaista pelkästään kyberturvallisuuden avulla.
Eri tekniikat opettavat itseoppivia tietokoneita keräämään rutiininomaisesti tietoja organisaation järjestelmistä, arvioimaan niitä ja etsimään kuvioita asiaankuuluvien signaalien välillä saadakseen lisätietoja järjestelmän puolustuksista ja mahdollisista hyökkäyksistä.
Tekoälyn edut kyberturvallisuudessa
Tunnusta epätavallinen käyttäytyminen
Tekoälyä käyttämällä voimme havaita epätavallisia tapahtumia järjestelmässä. Keräämällä riittävästi tietoa ja jatkuvasti tarkkailemalla järjestelmää se voi havaita poikkeavaa käyttäytymistä tai tavanomaisesta poikkeavaa toimintaa.
Tekoäly pystyy myös tunnistamaan laittoman käytön tapaukset. Tekoäly käyttää erityisiä kriteerejä määrittääkseen, onko jokin tavanomaisesta poikkeava käytös todellakin merkki vaarasta vai pelkkä väärennetty hälytys aina, kun se tunnistetaan.
Koneen oppiminen tarvitaan, jotta tekoäly erottaa, mikä on poikkeavaa käyttäytymistä ja mikä ei. Koneoppimisen edistyessä tekoäly pystyy lopulta havaitsemaan pienimmätkin epäsäännöllisyydet.
Siksi tekoäly huomauttaisi kaikesta, mikä järjestelmässä toimii väärin.
Virheiden tunnistaminen
AI auttaa tunnistamaan datapuskurin ylivuoto. Puskurin ylivuoto on termi, jolloin ohjelmat käyttävät tavallista enemmän dataa. Lisäksi tärkeät tietomurrot johtuvat inhimillisistä virheistä.
Tekoäly pystyy myös tunnistamaan nämä virheet ja voi tehdä sen riittävän nopeasti estääkseen tulevia vaaroja. Koneoppimisen ansiosta tekoäly löytää tarkasti kyberturvallisuuteen liittyviä vikoja, muita heikkouksia ja ongelmia.
Koneoppiminen auttaa edelleen tekoälyä tunnistamaan mistä tahansa sovelluksesta saadut kyseenalaiset tiedot. The ohjelmointikieli hakkerin virukset tai haittaohjelmat käyttävät hyväkseen haavoittuvuuksia päästäkseen järjestelmiin ja varastaakseen tietoja.
Uhkien välttäminen
Kyberturvallisuusyritykset kehittävät tekoälyteknologiaa jatkuvasti. Edistyneen tekoälyn pitäisi pystyä havaitsemaan virhe järjestelmässä tai jopa päivityksessä.
Jokainen, joka yrittää hyödyntää tällaisia haavoittuvuuksia, käännetään välittömästi pois. Tekoäly on erinomainen tapa estää uhkien toteutuminen.
Vaaroihin johtavien koodivirheiden korjaamisen lisäksi se voi asentaa lisäpalomuureja.
Uhkien käsitteleminen
Tämä tapahtuu seuraavassa vaiheessa tai kun uhka tulee järjestelmään. Tekoälyä käytetään havaitsemaan epätavallinen käyttäytyminen ja luomaan viruksia tai haittaohjelmia. Tekoälyn on aika ryhtyä tarvittaviin toimiin haittaohjelmia tai viruksia vastaan.
Reaktion tärkeimmät vaiheet ovat viruksen poistaminen, ongelman korjaaminen ja mahdollisesti tapahtuneen vahingon käsitteleminen.
Lopuksi tekoäly varmistaa, että vastaava tilanne ei toistu, ja ryhtyy tarvittaviin varotoimiin sen estämiseksi.
Rikkomisen riskin ennustaminen
Tekoälyjärjestelmien kyky ennustaa riskejä on ratkaisevan tärkeää, koska ne voivat ennakoida, milloin rikkoutuminen tapahtuu, kuinka paljon se maksaa ja kuinka vahingot korvataan.
Nämä tekoälyjärjestelmät voivat ennustaa, kuinka tietomurto tapahtuu ja missä laitteesi voi vaarantua ottamalla huomioon IT-resurssien inventaarion ja määrittämällä altistumisen uhille.
Tämä tekoälyanalyysistä johdettu ennuste voi auttaa sinua vahvistamaan organisaatiosi kyberturvallisuutta vahvistamalla kaikkia alueita, joilla järjestelmäsi ja laitteesi ovat haavoittuvia.
Lisääntynyt turvallisuus yleisesti
Yritysverkostojen kohtaamat vaarat vaihtelevat ajan myötä. Joka päivä hakkerit mukauttavat tekniikoitaan. Tästä johtuen yritysten on haastavaa priorisoida turvallisuustehtäviä.
Saatat joutua selviytymään ransomware-hyökkäyksestä, palvelunestohyökkäyksestä ja tietojenkalasteluhyökkäyksestä kerralla. Näillä hyökkäyksillä on samanlaisia mahdollisuuksia, mutta sinun on ensin tiedettävä, mitä käsitellä.
Inhimilliset virheet ja huolimattomuus tuovat lisää riskejä, jotka voivat vaikeuttaa turvallisuutta. Tekoälyn käyttö tunnistaa kaikenlaiset hyökkäykset ja auttaa sinua priorisoimaan ja ehkäisemään niitä on vastaus tähän tilanteeseen.
Tekoälyn edut kyberturvallisuudessa
Kyky käsitellä valtavia tietomääriä
Yritykset voivat analysoida valtavia tietomääriä uskomattoman tarkasti ja tehokkaasti kyberturvallisuuden tekoälyn ansiosta.
Tekoäly (AI) automatisoi koneoppimisalgoritmien luomisen, jotka voivat tunnistaa erilaisia kyberturvallisuusongelmia, mukaan lukien roskapostit, uhkaavat verkkosivustot, kolmannen osapuolen sovellukset ja jaetut tiedot.
Tekoäly tarjoaa täysin varusteltuja, reaaliaikaisia kyberturvallisuusratkaisuja.
Hakkerit toimivat omien aikataulujensa mukaan ja eri aikavyöhykkeiltä, joten heillä ei ole asetettuja työaikoja.
Tästä syystä on tärkeää seurata yrityksesi IT-infrastruktuuria reaaliajassa vaarallisten verkkohyökkäysten ja tietoverkon tietoturvapuutteiden havaitsemiseksi.
Yrityksesi voi päästä eroon IT-turvahenkilöstön ylityöaikoihin liittyvistä ylimääräisistä kuluista käyttämällä tekoälyä tukevaa kolmannen osapuolen kyberturvaratkaisua.
Koska näillä kyberturvallisuusratkaisuilla on edulliset kuukausikustannukset, se on myös taloudellisesti kannattava vaihtoehto. Tekoälyn kyberturvallisuusratkaisut vähentävät inhimillisen vuorovaikutuksen tarvetta samalla, kun ne havaitsevat kyberuhat syvällisesti mutta lopullisesti ja tarjoavat parempia diagnostiikkaominaisuuksia, mikä tekee niistä luotettavan vaihtoehdon yrityksille.
Parempi sopeutumiskyky
Tekoälypohjaiset sovellukset ja järjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja ja syväoppimista oppimiseen. Näiden prosessien avulla tekoäly voi nopeasti ymmärtää erilaisia IT-trendejä ja muokata algoritmejaan uusimpien tietojen tai tietojen mukaan.
Samaan tapaan kyberturvallisuuden tekoälyä käytetään monimutkaisiin tietoverkkoihin, jotka voivat nopeasti tunnistaa turvallisuusvaarat ja tuhota ne ilman ihmisten vähäistä osallistumista.
Kyberturvallisuuden tekoäly ei ota kyberturvallisuusasiantuntijoiden roolia. Sen sijaan kyberturvallisuusasiantuntijoiden on helpompi havaita vaaralliset verkkotoiminnot ja puuttua niihin nopeasti.
Tekoälystä (AI) tulee älykkäämpää ja lopulta se pystyy auttamaan ihmisiä jatkuvan läpimurron ansiosta, jonka ihmisen interventio koneoppimiseen aiheuttaa.
Tekoälyn haitat kyberturvallisuudessa
Enemmän dataa tarkoittaa enemmän ongelmia.
Tekoälyä datan käsittelyyn käyttävät yritykset tekevät niin ennennäkemättömällä vauhdilla tällä hetkellä. Mutta luottamuksellisten tietojemme luovuttaminen ulkopuolisille yrityksille on vaarassa loukata yksityisyyttämme.
Hakkerit hyötyvät tekoälystä.
Hakkerit voivat mahdollisesti hyötyä tekoälyn kehityksestä, koska se helpottaa heidän suorittaessaan erittäin tehokkaita ja laajoja kyberhyökkäyksiä.
Tietoverkon tai tietokonejärjestelmän heikkouksia voidaan myös kunnolla tutkia ja hyödyntää tekoälyn avulla.
Yksityisyyden loukkaus
Salaiset ja arkaluontoiset tietomme voivat olla vaarassa tekoälykäyttöisten laitteiden, kuten biometristen järjestelmien, vuoksi.
Sekä yksilöiden että yritysten yksityisyyttä saattaa loukata näiden gadgetien kyky lähettää tietojamme epäluotettaville kolmannen osapuolen toimittajille.
Huippuorganisaatio tarjoaa tekoälypohjaisia kyberturvallisuusratkaisuja
1. Crowdstrike
Kyberturvallisuusalalla CrowdStrike on suhteellisen uusi organisaatio. Tekoälyyn perustuva tunnistustekniikka, joka tunnetaan nimellä käyttäjien ja entiteettien käyttäytymisen analytiikka, on CrowdStrike Falcon -järjestelmän salainen ase (UEBA).
Yksi keskeisistä kehityssuunnista, joka on edistänyt järjestelmätietoturvasektoria, on UEBA-idea, joka on auttanut sitä siirtymään ohi vanhentuneen AV-tunnistusmenetelmän, joka salli liian monien uusien infektioiden saastuttaa järjestelmiä.
CrowdStrike seuraa jokaista päätepisteessä tapahtuvaa toimintaa, analysoi jokaisen käyttäjän käyttäytymistä ja pitää kirjaa kaikista säännöllisistä järjestelmän toiminnoista. Näin säännöllisen harjoittelun perustaso muodostuu.
Järjestelmä seuraa jokaista toimintaa ja antaa hälytyksen, jos käyttäjä yhtäkkiä tekee toisenlaisen toimenpiteen tai jos aiemmin tuntematon järjestelmäprosessi alkaa. Tämä vaihtoehto mahdollistaa lisätoiminnan seurantamenetelmien käytön.
Kun prosessi on lopetettu, käyttäjätili on jäädytetty ja/tai laite on eristetty verkosta, UEBA:han linkitetty päätepisteiden tunnistus- ja vastausmoduuli toimii estääkseen kaiken muun haitallisen toiminnan.
2. Cynet
Cynet käyttää tekoälyä verkkouhkien havaitsemisjärjestelmissään, jotka analysoivat uhkia ja ryhtyvät toimiin tarvittaessa. Cynetin tavoitteena on tehdä minkä tahansa järjestelmän valvontaohjelman käyttämisestä yhtä yksinkertaista kuin kehittyneen uhkien ehkäisyn suorittaminen.
Cynet-verkkosuojauspaketin tarkoituksena on tarjota yrityksille, joilla ei ole erikoistuneita kyberturvallisuuden ammattilaisia, edullinen uhkien ehkäisy.
Tekniikka on kuitenkin kaikkien yritysten saatavilla, ei vain niiden, joissa on vähän työntekijöitä.
Palvelun asiakkaita ovat valtavat monikansalliset kymmenientuhansien työntekijöiden yritykset sekä laitokset, joilla on huomattavia tietoturvahäiriöihin liittyviä kustannuksia, mukaan lukien pankit.
Cynet 360 on yrityksen tarjoama ensisijainen tuote.
Tämä on kattava kyberturvallisuusratkaisu, joka sisältää AV-päätepisteiden suojauksen, laitteen havaitsemisen, uhkien ennustamisen, käyttäjien käyttäytymisen mallintamisen ja haavoittuvuuksien hallinnan.
3. Darktrace
Darktrace loi Enterprise Immune System -järjestelmän toimiakseen perustana kaikille sen kyberturvallisuusratkaisuille.
Ohjaamattoman koneoppimisen avulla EIS käyttää tekoälymenetelmiä tilasääntöpohjan täyttämiseen.
Tyypillisen toiminnan perustason määrittäminen on ensimmäinen asia, joka EIS:n on suoritettava sen jälkeen, kun se on asennettu verkkoon. Darktracen kielessä tämä tunnetaan "elämän mallina".
Tämän hyväksytyn toiminnan tietueen tuottamiseksi simuloidaan kunkin verkon liikennemalleja, yhdistettyjen laitteiden toimintaa ja käyttäjien käyttäytymistä.
4. SAP NS2
SAP:n vuoden 2005 spinoffina SAP NS2 tekee yhteistyötä monien Yhdysvaltain turvallisuusvirastojen ja yritysten kanssa käyttääkseen tietoanalytiikkaa ja fuusioteknologiaa kyberturvallisuuteen.
Heidän tekoälynsä ja koneoppimisteknologiansa auttavat kansallisen turvallisuuden henkilöstöä käsittelemään valtavia tietomääriä ja turvaamaan arkaluontoisia tietoja, jotka kulkevat useiden paikkojen kautta.
Haastava toimitusketjujen turvaaminen, johon osallistuu toisinaan kymmeniä eri olosuhteissa toimivia yrityksiä, on toinen tehtävä, jota SAP NS2 -järjestelmät hoitavat puolustusteollisuuden asiakkaiden kanssa työskentelyn lisäksi.
Monille asiakkaille yritys hyödyntää myös tekoälyä ja koneälyä pilvialustojen puolustamiseen.
5. Check Point
Check Point on kehittyvä teknologiayritys, joka on onnistunut ottamaan harppauksen "startupista" vakiintuneeksi monikansalliseksi yhtiöksi.
Tekoälyn soveltaminen kyberturvallisuuteen on ollut jo pitkään tämän israelilaisen yrityksen edelläkävijä.
Yksittäisen tekoälypohjaisen uhkien hallintaratkaisun kehittämisen sijaan yritys investoi kolmen tekoälypohjaisen alustan luomiseen, jotka tukevat useita yrityksen ydinliiketoimintoja.
Campaign Hunting, Huntress ja Context-Aware Detection ovat kolme niistä (CADET).
Yhteenveto
Tekoälystä on viime vuosina tullut keskeinen väline ihmisten tietoturvatiimien työn tukemisessa.
Koska ihmiset eivät enää pysty skaalautumaan suojellakseen tehokkaasti dynaamista yrityshyökkäyspintaa, tekoäly tarjoaa kriittisiä analyysejä ja uhkien havaitsemista, joita kyberturvallisuusasiantuntijat voivat käyttää alentamaan tietomurron riskiä ja vahvistamaan turvallisuusasentoa.
Tietoturvan tekoäly (AI) voi tunnistaa ja priorisoida riskit, tunnistaa välittömästi kaikki verkossa olevat haittaohjelmat, ohjata tapauksiin reagointia ja havaita hyökkäykset ennen niiden tapahtumista.
Tekoäly antaa kyberturvatiimeille mahdollisuuden rakentaa vahvoja ihmisen ja koneen liittoutumia, jotka edistävät ymmärrystämme, parantavat elämäämme ja edistävät kyberturvallisuutta tavalla, joka näyttää tehokkaammalta kuin osiensa summa.
Jätä vastaus