6 sposobów zapobiegania cyberkradzieżom za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Internet rzeczy i sztuczna inteligencja przyniosły niezliczone korzyści firmom w niemal każdej branży. Od usprawnionych łańcuchów dostaw po procesy produkcyjne, sztuczna inteligencja i IoT oferują rozwiązania dla niemal wszystkich potrzeb organizacyjnych.

Jednak technologie te stwarzają również nowe zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa, które nie występowały wcześniej, ponieważ tak wiele urządzeń jest teraz podłączonych do Internetu. Ryzyko cyberkradzieży jest jedną z głównych obaw organizacji związanych z wdrażaniem rozwiązań AI i IoT.

Technologie te wprowadzają więcej urządzeń, do których hakerzy mogą uzyskać zdalny dostęp, oraz oprogramowanie, którym można manipulować w celu kradzieży informacji lub pieniędzy, bezpośrednio lub pośrednio.

Zbadamy niektóre zagrożenia stwarzane przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, a także pięć strategii, których możesz użyć, aby zmniejszyć ryzyko cyberkradzieży w organizacji przy użyciu tych technologii. Więc zacznijmy!

1. Przewiduj przyszłe ataki

Kiedy możesz przewidzieć przyszłe ataki, możesz również im zapobiec. Kiedy możesz przewidzieć kolejne potencjalne ataki, możesz uzbroić swój zespół ds. bezpieczeństwa w wystarczającą ilość informacji, aby się przed nimi obronić. Istnieją trzy sposoby prognozowania potencjalnych ataków za pomocą AI i ML:

• Analiza ruchu sieciowego : ten typ analizy sprawdza komunikację między urządzeniami w sieci. Może pomóc w wykryciu złośliwej komunikacji między urządzeniami, która może wskazywać na zbliżający się atak.
• Analiza użytkownika i analiza behawioralna : ten rodzaj analizy sprawdza, co robią użytkownicy i jak wchodzą w interakcję z systemami. Może pomóc w wykryciu nietypowego zachowania użytkownika, które może wskazywać na zbliżający się atak.
• Analiza zachowania sieci: ten rodzaj analizy monitoruje urządzenia i ruch w sieci oraz stan urządzeń sieciowych i oprogramowania. Analiza zachowania sieci może pomóc w wykrywaniu zbliżających się ataków poprzez monitorowanie stanu urządzeń w sieci.

2. Wdróż uwierzytelnianie biometryczne

Źródło obrazu

Uwierzytelnianie biometryczne to rodzaj identyfikacji wykorzystujący cechy fizyczne osoby, takie jak odcisk palca, twarz lub głos, do celów identyfikacji i weryfikacji. W większości przypadków biometryczny uwierzytelnianie wykorzystuje czujniki do zbierania danych, takich jak odciski palców lub skany siatkówki, a następnie wykorzystuje oprogramowanie do tworzenia unikalnego identyfikatora.

Uwierzytelnianie biometryczne to świetny sposób na zapobieganie cyberkradzieżom, ponieważ nie wymaga używania tokena ani kodu PIN, które można zapomnieć lub ukraść. Jednak uwierzytelnianie biometryczne nie jest niezawodne i może zostać naruszone przez atakującego za pomocą fałszywego odcisku palca lub podszywania się pod głos.

3. Wykrywanie i reagowanie w czasie rzeczywistym w oparciu o sztuczną inteligencję

Źródło obrazu

Wykrywanie i reagowanie w czasie rzeczywistym może wykrywać atak w czasie rzeczywistym i odpowiadać za pomocą automatycznych działań naprawczych. Wykrywania i reagowania w czasie rzeczywistym można używać do zapobiegania cyberkradzieżom na trzy sposoby.

• Wczesne wykrywanie anomalii: Wczesne wykrywanie anomalii to oparte na analizie podejście do identyfikowania anomalii, zanim staną się zagrożeniami bezpieczeństwa. Wczesne wykrywanie anomalii może pomóc w zapobieganiu cyberkradzieży poprzez identyfikację zachowania sieci, które wskazuje na potencjalny atak.
• Analiza zagrożeń w czasie rzeczywistym: to podejście opiera się na platformach zarządzania informacjami o zabezpieczeniach i zdarzeniami (SIEM) w celu identyfikacji zagrożeń. Analiza zagrożeń w czasie rzeczywistym może pomóc w zapobieganiu cyberkradzieży poprzez identyfikację zagrożeń w sieci.
• Wykrywanie danych w czasie rzeczywistym: to podejście opiera się na eksploracji danych, uczeniu maszynowym i analizie wykresów, aby pomóc Ci odkryć wzorce w danych, które mogą wskazywać na cyberatak.

4. Masowe skanowanie danych AI

Masowe skanowanie danych to metoda analizy ogromnych ilości danych w celu zidentyfikowania potencjalnych zagrożeń. Aby zapobiec cyberkradzieży, możesz użyć masowego skanowania danych AI, aby wyszukać w swoich systemach złośliwe pliki, takie jak wirusy lub oprogramowanie ransomware.

Skanowania danych można używać do wyszukiwania podejrzanego kodu, takiego jak fragment kodu, który może być częścią botnetu lub systemów komunikujących się z podejrzaną domeną. Skanowanie danych może również wyszukiwać poufne dane w Twoich systemach, takie jak niezaszyfrowane numery kart kredytowych.

Jeśli znajdziesz złośliwe lub wrażliwe dane, możesz poddać je kwarantannie lub usunąć ze swoich systemów, aby zapobiec dalszym uszkodzeniom.

5. Zabezpiecz swoje dane za pomocą platform opartych na blockchain

Blockchain to rozproszona księga, która rejestruje transakcje i aktywa, takie jak umowy, niezmienne i podlegające audytowi. Technologia Blockchain jest często kojarzona z kryptowalutami, takimi jak Bitcoin i Ethereum, które wykorzystują tę technologię do śledzenia i zabezpieczania swoich transakcji.

Jest również stosowany w innych branżach, takich jak opieka zdrowotna i lotnictwo. Technologia Blockchain zapewnia solidny i bezpieczny sposób przechowywania i udostępniania danych. Doprowadziło to do rozwoju opartych na sztucznej inteligencji platform uczenia maszynowego, które wykorzystują technologię blockchain do bezpiecznego przechowywania i udostępniania danych między użytkownikami.

Źródło obrazu

Te oparte na sztucznej inteligencji platformy wykorzystują zdecentralizowaną sieć do dystrybucji danych w wielu węzłach, aby zapewnić, że dane są bezpieczne i nie są przechowywane na jednym centralnym serwerze. Dane są również szyfrowane w celu ochrony przed złośliwymi atakami.

6. Skaner podatności oparty na uczeniu maszynowym

Skaner luk w zabezpieczeniach oparty na uczeniu maszynowym to oparte na sztucznej inteligencji narzędzie zabezpieczające, które analizuje systemy pod kątem luk w zabezpieczeniach, takich jak niezabezpieczone porty sieciowe lub zasady dotyczące słabych haseł, i zaleca działania naprawcze.

Skaner luk w zabezpieczeniach ma kluczowe znaczenie dla każdej strategii bezpieczeństwa, ponieważ pomaga zidentyfikować i naprawić problemy, zanim staną się zagrożeniem dla bezpieczeństwa. Skaner luk w zabezpieczeniach może zapobiegać kradzieży cybernetycznej, identyfikując luki w Twoich systemach i dostarczając zalecenia dotyczące ich naprawienia.

Może być również używany do określenia, czy Twoje dane są zagrożone, a jeśli tak, może zalecić sposoby ich zabezpieczenia. Skanery luk w zabezpieczeniach mogą również identyfikować zagrożenia w Twoich danych, takie jak złośliwe adresy URL. Jeśli skaner luk w zabezpieczeniach wykryje zagrożenia w Twoich danych, może dostarczyć zalecenia dotyczące ich naprawienia. Na przykład może zapewnić regułę blokującą złośliwe adresy URL przed wejściem do Twojej sieci.

Wniosek

Nie można zaprzeczyć, że cyberprzestępczość rośnie. Liczba ataków i skala powodowanych przez nie szkód stale się nasilają, w miarę jak coraz więcej firm przyjmuje tę technologię. Jednak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają zwalczać to zagrożenie, wykrywając anomalne wzorce zachowań, zanim stanie się ono zagrożeniem dla bezpieczeństwa.