6 способов предотвратить киберкражу с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

Интернет вещей и искусственный интеллект принесли множество преимуществ предприятиям почти во всех отраслях. От оптимизированных цепочек поставок до производственных процессов ИИ и Интернет вещей предлагают решения практически для любых потребностей организации.

Однако эти технологии также представляют новые риски для кибербезопасности, которых раньше не было, поскольку сейчас к Интернету подключено так много устройств. Риск кибер-кражи является одной из основных проблем организаций при внедрении решений AI и IoT.

Эти технологии представляют больше устройств, к которым хакеры могут получить удаленный доступ, и программное обеспечение, которым можно манипулировать для кражи информации или денег, прямо или косвенно.

Мы рассмотрим некоторые угрозы, создаваемые искусственным интеллектом и машинным обучением, а также пять стратегий, которые вы можете использовать для снижения риска киберкражи в вашей организации с помощью этих технологий. Итак, приступим!

1. Прогноз будущих атак

Когда вы можете прогнозировать будущие атаки, вы также можете их предотвратить. Когда вы сможете предсказать последующие потенциальные атаки, вы сможете вооружить свою команду безопасности достаточным количеством информации для защиты от них. Существует три способа прогнозирования потенциальных атак с использованием ИИ и машинного обучения:

• Анализ сетевого трафика : этот тип анализа исследует связь между устройствами в сети. Это может помочь вам обнаружить вредоносную связь между устройствами, которая может указывать на надвигающуюся атаку.
• Пользовательский и поведенческий анализ . В этом типе анализа рассматривается, что делают пользователи и как они взаимодействуют с системами. Это может помочь вам обнаружить ненормальное поведение пользователя, которое может указывать на надвигающуюся атаку.
• Анализ поведения сети: этот тип анализа отслеживает устройства и трафик в сети, а также состояние сетевых устройств и программного обеспечения. Анализ поведения сети может помочь вам обнаружить надвигающиеся атаки, отслеживая состояние устройств в сети.

2. Реализовать биометрическую аутентификацию

Источник изображения

Биометрическая аутентификация это тип идентификации, который использует физические черты человека, такие как его отпечаток пальца, лицо или голос, для целей идентификации и проверки. В большинстве случаев биометрические аутентификация использует датчики для сбора данных, таких как отпечатки пальцев или сканирование сетчатки глаза, а затем использует программное обеспечение для создания уникального идентификатора.

Биометрическая аутентификация — отличный способ предотвратить киберкражу, поскольку она не требует использования токена или PIN-кода, который можно забыть или украсть. Однако биометрическая аутентификация не является надежной и может быть взломана злоумышленником с помощью поддельного отпечатка пальца или голосового олицетворения.

3. Обнаружение и реагирование в режиме реального времени с помощью ИИ

Источник изображения

Обнаружение и реагирование в режиме реального времени могут обнаружить атаку в режиме реального времени и отреагировать автоматическим исправлением. Вы можете использовать обнаружение и реагирование в режиме реального времени для предотвращения киберкражи тремя способами.

• Раннее обнаружение аномалий. Раннее обнаружение аномалий — это основанный на аналитике подход к выявлению аномальных событий до того, как они станут угрозой безопасности. Раннее обнаружение аномалий может помочь вам предотвратить киберкражу, определяя поведение сети, которое указывает на потенциальную атаку.
• Анализ угроз в режиме реального времени. Этот подход основан на информации о безопасности и платформах управления событиями (SIEM) для выявления угроз. Анализ угроз в режиме реального времени может помочь вам предотвратить киберкражи путем выявления угроз в сети.
• Обнаружение данных в режиме реального времени: этот подход основан на интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и анализе графиков, чтобы помочь вам обнаружить закономерности в данных, которые могут указывать на кибератаку.

4. Массивное сканирование данных с помощью ИИ

Массовое сканирование данных — это метод анализа огромных объемов данных для выявления потенциальных угроз. Чтобы предотвратить киберкражу, вы можете использовать массовое сканирование данных ИИ для поиска вредоносных файлов в ваших системах, таких как вирусы или программы-вымогатели.

Вы можете использовать сканирование данных для поиска подозрительного кода, например фрагмента кода, который может быть частью ботнета, или систем, взаимодействующих с подозрительным доменом. Сканирование данных также может искать конфиденциальные данные в ваших системах, такие как незашифрованные номера кредитных карт.

Если вы обнаружите вредоносные или конфиденциальные данные, вы можете поместить их в карантин или удалить из своих систем, чтобы предотвратить дальнейший ущерб.

5. Защитите свои данные с помощью платформ на основе блокчейна

Блокчейн — это распределенная книга, которая записывает транзакции и активы, такие как контракты, неизменяемые и подлежащие аудиту. Технология блокчейн часто ассоциируется с криптовалютами, такими как Биткойн и Эфириум, которые используют эту технологию для отслеживания и защиты своих транзакций.

Он также используется в других отраслях, таких как здравоохранение и авиация. Технология блокчейн обеспечивает надежный и безопасный способ хранения и обмена данными. Это привело к разработке платформ машинного обучения на основе ИИ, которые используют технологию блокчейн для безопасного хранения и обмена данными между пользователями.

Источник изображения

Эти платформы, управляемые ИИ, используют децентрализованную сеть для распределения данных по нескольким узлам, чтобы гарантировать, что данные безопасны и не хранятся на одном центральном сервере. Данные также шифруются для защиты от вредоносных атак.

6. Сканер уязвимостей на основе машинного обучения

Сканер уязвимостей на основе машинного обучения — это инструмент безопасности на основе ИИ, который анализирует ваши системы на наличие уязвимостей, таких как незащищенные сетевые порты или ненадежная политика паролей, и рекомендует корректирующие действия.

Сканер уязвимостей имеет решающее значение для любой стратегии безопасности, поскольку он помогает выявлять и устранять проблемы до того, как они станут угрозой безопасности. Сканер уязвимостей может предотвратить киберкражу, выявляя уязвимости в ваших системах и предоставляя рекомендации по их устранению.

Его также можно использовать, чтобы определить, находятся ли ваши данные под угрозой, и, если это так, он может порекомендовать способы их защиты. Сканеры уязвимостей также могут выявлять угрозы в ваших данных, например вредоносные URL-адреса. Если сканер уязвимостей обнаружит угрозы в ваших данных, он может предоставить рекомендации по их устранению. Например, он может предоставить правило для блокировки вредоносных URL-адресов от входа в вашу сеть.

Вывод

Нельзя отрицать, что киберпреступность находится на подъеме. Количество атак и масштаб причиняемого ими ущерба продолжают расти по мере того, как все больше компаний внедряют эту технологию. Однако искусственный интеллект и машинное обучение помогают бороться с этой угрозой, обнаруживая аномальные модели поведения до того, как они станут угрозой безопасности.