6 Möglichkeiten, Cyber-Diebstahl mit KI und maschinellem Lernen zu verhindern

Veröffentlicht: 2022-09-23

Das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz haben Unternehmen in fast allen Branchen unzählige Vorteile gebracht. Von optimierten Lieferketten bis hin zu Fertigungsprozessen bieten KI und IoT Lösungen für nahezu alle organisatorischen Anforderungen.

Diese Technologien stellen jedoch auch neue Cybersicherheitsrisiken dar, die vorher nicht vorhanden waren, da heute so viele Geräte mit dem Internet verbunden sind. Das Risiko von Cyber-Diebstahl ist eines der Hauptanliegen der Unternehmen bei der Implementierung von KI- und IoT-Lösungen.

Diese Technologien führen mehr Geräte ein, auf die Hacker aus der Ferne zugreifen können, und Software, die manipuliert werden kann, um Informationen oder Geld zu stehlen, entweder direkt oder indirekt.

Wir werden einige der Bedrohungen untersuchen, die von KI und maschinellem Lernen ausgehen, zusammen mit fünf Strategien, mit denen Sie das Risiko von Cyberdiebstahl in Ihrem Unternehmen mithilfe dieser Technologien mindern können. Also lasst uns anfangen!

  1. Prognostizieren Sie zukünftige Angriffe

Wenn Sie zukünftige Angriffe vorhersagen können, können Sie sie auch verhindern. Wenn Sie die nachfolgenden potenziellen Angriffe vorhersagen können, können Sie Ihr Sicherheitsteam mit genügend Informationen ausstatten, um sich gegen sie zu verteidigen. Es gibt drei Möglichkeiten, wie Sie potenzielle Angriffe mit KI und ML vorhersagen können:

  • Analyse des Netzwerkverkehrs : Diese Art der Analyse untersucht die Kommunikation zwischen Geräten in einem Netzwerk. Es kann Ihnen helfen, böswillige Kommunikation zwischen Geräten zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Angriff hinweisen könnte.
  • Benutzer- und Verhaltensanalyse : Diese Art der Analyse untersucht, was Benutzer tun und wie sie mit Systemen interagieren. Es kann Ihnen dabei helfen, abnormales Benutzerverhalten zu erkennen, das auf einen bevorstehenden Angriff hindeuten könnte.
  • Analyse des Netzwerkverhaltens: Diese Art der Analyse überwacht die Geräte und den Datenverkehr in einem Netzwerk sowie den Zustand der Netzwerkgeräte und -software. Die Analyse des Netzwerkverhaltens kann Ihnen dabei helfen, bevorstehende Angriffe zu erkennen, indem Sie den Status von Geräten in einem Netzwerk überwachen.
  1. Biometrische Authentifizierung implementieren

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Biometrische Authentifizierung ist eine Art der Identifizierung, bei der die körperlichen Merkmale einer Person wie Fingerabdruck, Gesicht oder Stimme zu Identifizierungs- und Verifizierungszwecken verwendet werden. In den meisten Fällen biometrisch Die Authentifizierung verwendet Sensoren, um Daten wie Fingerabdrücke oder Netzhautscans zu sammeln, und verwendet dann Software, um eine eindeutige Kennung zu erstellen.

Die biometrische Authentifizierung ist eine großartige Möglichkeit, Cyberdiebstahl zu verhindern, da kein Token oder eine PIN erforderlich ist, die vergessen oder gestohlen werden können. Die biometrische Authentifizierung ist jedoch nicht narrensicher und kann von einem Angreifer mit einem gefälschten Fingerabdruck oder Sprachnachahmung gebrochen werden.

  1. KI-gestützte Erkennung und Reaktion in Echtzeit

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Erkennung und Reaktion in Echtzeit können einen Angriff in Echtzeit erkennen und mit automatischer Behebung reagieren. Sie können die Erkennung und Reaktion in Echtzeit nutzen, um Cyberdiebstahl auf drei Arten zu verhindern.

  • Frühzeitige Erkennung von Anomalien: Eine frühzeitige Erkennung von Anomalien ist ein analysegestützter Ansatz zur Identifizierung anomaler Ereignisse, bevor sie zu Sicherheitsbedrohungen werden. Die frühzeitige Erkennung von Anomalien kann Ihnen helfen, Cyber-Diebstahl zu verhindern, indem Netzwerkverhalten identifiziert wird, das auf einen potenziellen Angriff hinweist.
  • Echtzeit-Bedrohungsanalyse: Dieser Ansatz stützt sich auf SIEM-Plattformen (Security Information and Event Management), um Bedrohungen zu identifizieren. Die Echtzeit-Bedrohungsanalyse kann Ihnen helfen, Cyber-Diebstahl zu verhindern, indem Sie Bedrohungen im Netzwerk identifizieren.
  • Datenerkennung in Echtzeit: Dieser Ansatz stützt sich auf Data Mining, maschinelles Lernen und Diagrammanalysen, um Ihnen dabei zu helfen, Muster in Daten zu erkennen, die auf einen Cyberangriff hinweisen können.
  1. KI Massives Scannen von Daten

Massive Data Scanning ist eine Methode zur Analyse großer Datenmengen, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren. Um Cyber-Diebstahl zu verhindern, können Sie mithilfe von AI Massive Data Scanning nach schädlichen Dateien auf Ihren Systemen suchen, z. B. nach Viren oder Ransomware.

Sie können Datenscans verwenden, um nach verdächtigem Code zu suchen, z. B. nach Code, der Teil eines Botnetzes sein könnte, oder nach Systemen, die mit einer verdächtigen Domäne kommunizieren. Das Scannen von Daten kann auch nach sensiblen Daten auf Ihren Systemen suchen, z. B. nach unverschlüsselten Kreditkartennummern.

Wenn Sie bösartige oder sensible Daten finden, können Sie diese unter Quarantäne stellen oder von Ihren Systemen entfernen, um weiteren Schaden zu verhindern.

  1. Sichern Sie Ihre Daten mit Blockchain-basierten Plattformen

Eine Blockchain ist ein verteiltes Hauptbuch, das Transaktionen und Vermögenswerte wie Verträge unveränderlich und überprüfbar aufzeichnet. Die Blockchain-Technologie wird oft mit Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum in Verbindung gebracht, die die Technologie verwenden, um ihre Transaktionen zu verfolgen und zu sichern.

Es wird auch in anderen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Luftfahrt eingesetzt. Die Blockchain-Technologie bietet eine robuste und sichere Methode zum Speichern und Teilen von Daten. Dies hat zur Entwicklung von KI-gesteuerten Plattformen für maschinelles Lernen geführt, die die Blockchain-Technologie verwenden, um Daten zwischen Benutzern sicher zu speichern und auszutauschen.

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Diese KI-gesteuerten Plattformen verwenden ein dezentrales Netzwerk, um Daten über mehrere Knoten zu verteilen, um sicherzustellen, dass die Daten sicher sind und nicht auf einem zentralen Server gespeichert werden. Die Daten werden außerdem zum Schutz vor böswilligen Angriffen verschlüsselt.

  1. Auf maschinellem Lernen basierender Schwachstellen-Scanner

Ein auf maschinellem Lernen basierender Schwachstellen-Scanner ist ein KI-gesteuertes Sicherheitstool, das Ihre Systeme auf Schwachstellen wie ungesicherte Netzwerkports oder eine Richtlinie für schwache Passwörter analysiert und Korrekturmaßnahmen empfiehlt.

Ein Schwachstellen-Scanner ist für jede Sicherheitsstrategie von entscheidender Bedeutung, da er Ihnen hilft, Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie zu einer Sicherheitsbedrohung werden. Ein Schwachstellen-Scanner kann Cyber-Diebstahl verhindern, indem er Schwachstellen in Ihren Systemen identifiziert und Empfehlungen zu deren Behebung gibt.

Es kann auch verwendet werden, um festzustellen, ob Ihre Daten gefährdet sind, und wenn dies der Fall ist, kann es Möglichkeiten zu ihrer Sicherung empfehlen. Schwachstellen-Scanner können auch Bedrohungen in Ihren Daten identifizieren, z. B. bösartige URLs. Wenn ein Schwachstellen-Scanner Bedrohungen in Ihren Daten findet, kann er Empfehlungen zu deren Behebung geben. Beispielsweise kann es eine Regel bereitstellen, um böswillige URLs daran zu hindern, in Ihr Netzwerk einzudringen.

Fazit

Es lässt sich nicht leugnen, dass die Cyberkriminalität auf dem Vormarsch ist. Die Anzahl der Angriffe und das Ausmaß des von ihnen verursachten Schadens steigen weiter, da immer mehr Unternehmen die Technologie übernehmen. KI und maschinelles Lernen helfen jedoch, diese Bedrohung zu bekämpfen, indem sie anomale Verhaltensmuster erkennen, bevor sie zu einer Sicherheitsbedrohung werden.