6 moduri de a preveni furtul cibernetic folosind inteligența artificială și învățarea automată

Internetul lucrurilor și inteligența artificială au adus nenumărate beneficii afacerilor din aproape fiecare industrie. De la lanțuri de aprovizionare simplificate la procese de producție, AI și IoT oferă soluții pentru aproape orice nevoie organizațională.

Cu toate acestea, aceste tehnologii prezintă și noi riscuri de securitate cibernetică care nu erau prezente înainte, deoarece atât de multe dispozitive sunt conectate la internet acum. Riscul de furt cibernetic este una dintre preocupările principale ale organizațiilor cu privire la implementarea soluțiilor AI și IoT.

Aceste tehnologii introduc mai multe dispozitive pe care hackerii le pot accesa de la distanță și software care poate fi manipulat pentru a fura informații sau bani, direct sau indirect.

Vom explora unele dintre amenințările reprezentate de inteligența artificială și învățarea automată, împreună cu cinci strategii pe care le puteți utiliza pentru a reduce riscul organizației dvs. de furt cibernetic folosind aceste tehnologii. Deci sa începem!

1. Prognoza atacuri viitoare

Când poți prognoza atacurile viitoare, le poți preveni și. Când puteți prezice atacurile potențiale ulterioare, vă puteți înarma echipa de securitate cu suficiente informații pentru a vă apăra împotriva lor. Există trei moduri prin care puteți prognoza potențialele atacuri folosind AI și ML:

• Analiza traficului de rețea : Acest tip de analiză examinează comunicarea dintre dispozitivele dintr-o rețea. Vă poate ajuta să detectați comunicațiile rău intenționate între dispozitive care pot indica un atac iminent.
• Analiza utilizatorului și comportamentală : acest tip de analiză analizează ceea ce fac utilizatorii și modul în care interacționează cu sistemele. Vă poate ajuta să detectați un comportament anormal al utilizatorului care poate indica un atac iminent.
• Analiza comportamentului rețelei: Acest tip de analiză monitorizează dispozitivele și traficul dintr-o rețea și starea dispozitivelor și software-ului din rețea. Analiza comportamentului rețelei vă poate ajuta să detectați atacurile iminente prin monitorizarea stării dispozitivelor dintr-o rețea.

2. Implementați autentificarea biometrică

Sursa imaginii

Autentificare biometrică este un tip de identificare care folosește trăsăturile fizice ale unei persoane, cum ar fi amprenta, fața sau vocea acesteia, în scopuri de identificare și verificare. În cele mai multe cazuri, biometric autentificarea folosește senzori pentru a colecta date, cum ar fi amprentele digitale sau scanările retiniene, apoi utilizează software pentru a crea un identificator unic.

Autentificarea biometrică este o modalitate excelentă de a preveni furtul cibernetic, deoarece nu necesită utilizarea unui simbol sau PIN, care poate fi uitat sau furat. Cu toate acestea, autentificarea biometrică nu este sigură și poate fi încălcată de un atacator folosind o amprentă falsă sau uzurparea identității vocii.

3. Detectare și răspuns în timp real alimentat de AI

Sursa imaginii

Detectarea și răspunsul în timp real pot detecta un atac în timp real și pot răspunde cu remediere automată. Puteți utiliza detectarea și răspunsul în timp real pentru a preveni furtul cibernetic în trei moduri.

• Detectarea timpurie a anomaliilor: o detectare timpurie a anomaliilor este o abordare bazată pe analize pentru a identifica evenimentele anormale înainte ca acestea să devină amenințări de securitate. Detectarea precoce a anomaliilor vă poate ajuta să preveniți furtul cibernetic prin identificarea comportamentului rețelei care indică un potențial atac.
• Analiza în timp real a amenințărilor: această abordare se bazează pe platformele SIEM (informații de securitate și managementul evenimentelor) pentru a identifica amenințările. Analiza amenințărilor în timp real vă poate ajuta să preveniți furtul cibernetic prin identificarea amenințărilor în rețea.
• Descoperirea datelor în timp real: această abordare se bazează pe extragerea datelor, învățarea automată și analiza graficelor pentru a vă ajuta să descoperiți modele în date care pot indica un atac cibernetic.

4. AI Scanare masivă de date

Scanarea masivă a datelor este o metodă de analiză a unor volume uriașe de date pentru a identifica potențialele amenințări. Pentru a preveni furtul cibernetic, puteți utiliza scanarea masivă a datelor AI pentru a căuta fișiere rău intenționate pe sistemele dvs., cum ar fi viruși sau ransomware.

Puteți utiliza scanarea datelor pentru a căuta cod suspect, cum ar fi o bucată de cod care ar putea face parte dintr-o rețea bot sau pentru sistemele care comunică cu un domeniu suspect. Scanarea datelor poate căuta și date sensibile pe sistemele dvs., cum ar fi numerele de card de credit necriptate.

Dacă găsiți date rău intenționate sau sensibile, le puteți pune în carantină sau le puteți elimina din sistemele dvs. pentru a preveni alte daune.

5. Securizează-ți datele folosind platforme bazate pe blockchain

Un blockchain este un registru distribuit care înregistrează tranzacțiile și activele, cum ar fi contractele, imuabile și auditabile. Tehnologia blockchain este adesea asociată cu criptomonede, cum ar fi Bitcoin și Ethereum, care folosesc tehnologia pentru a urmări și a securiza tranzacțiile.

Este, de asemenea, utilizat în alte industrii, cum ar fi asistența medicală și aviația. Tehnologia Blockchain oferă o modalitate robustă și sigură de stocare și partajare a datelor. Acest lucru a condus la dezvoltarea unor platforme de învățare automată bazate pe inteligență artificială care utilizează tehnologia blockchain pentru a stoca și a partaja datele între utilizatori în siguranță.

Sursa imaginii

Aceste platforme bazate pe inteligență artificială folosesc o rețea descentralizată pentru a distribui date pe mai multe noduri pentru a se asigura că datele sunt sigure și nu sunt stocate pe un singur server central. De asemenea, datele sunt criptate pentru a fi protejate împotriva atacurilor rău intenționate.

6. Scaner de vulnerabilități bazat pe învățarea automată

Un scanner de vulnerabilități bazat pe învățarea automată este un instrument de securitate bazat pe inteligență artificială care analizează sistemele dvs. pentru vulnerabilități, cum ar fi porturi de rețea nesecurizate sau o politică slabă de parole și recomandă acțiuni corective.

Un scaner de vulnerabilități este esențial pentru orice strategie de securitate, deoarece vă ajută să identificați și să remediați problemele înainte ca acestea să devină o amenințare pentru securitate. Un scaner de vulnerabilități poate preveni furtul cibernetic identificând vulnerabilitățile din sistemele dvs. și oferind recomandări despre cum să le remediați.

De asemenea, poate fi folosit pentru a identifica dacă datele dumneavoastră sunt în pericol și, dacă este, poate recomanda modalități de a le securiza. Scanerele de vulnerabilitate pot identifica, de asemenea, amenințările din datele dvs., cum ar fi adresele URL rău intenționate. Dacă un scaner de vulnerabilități găsește amenințări în datele dvs., poate oferi recomandări pentru remedierea acestora. De exemplu, poate oferi o regulă pentru a bloca accesul adreselor URL rău intenționate în rețeaua dvs.

Concluzie

Nu se poate nega faptul că criminalitatea cibernetică este în creștere. Numărul de atacuri și amploarea daunelor pe care le provoacă continuă să crească pe măsură ce tot mai multe companii adoptă tehnologia. Cu toate acestea, inteligența artificială și învățarea automată ajută la combaterea acestei amenințări prin detectarea modelelor de comportament anormale înainte ca aceasta să devină o amenințare pentru securitate.