6 วิธีในการป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์โดยใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

เผยแพร่แล้ว: 2022-09-23

Internet of Things และปัญญาประดิษฐ์ได้นำประโยชน์มากมายมาสู่ธุรกิจในเกือบทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่ห่วงโซ่อุปทานที่คล่องตัวไปจนถึงกระบวนการผลิต AI และ IoT นำเสนอโซลูชั่นสำหรับเกือบทุกความต้องการขององค์กร

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเหล่านี้ยังนำเสนอความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน เนื่องจากมีอุปกรณ์จำนวนมากเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตในขณะนี้ ความเสี่ยงจากการโจรกรรมทางไซเบอร์เป็นหนึ่งในความกังวลหลักขององค์กรเกี่ยวกับการนำโซลูชัน AI และ IoT ไปใช้

เทคโนโลยีเหล่านี้แนะนำอุปกรณ์เพิ่มเติมที่แฮ็กเกอร์สามารถเข้าถึงได้จากระยะไกลและซอฟต์แวร์ที่สามารถจัดการเพื่อขโมยข้อมูลหรือเงิน ไม่ว่าโดยตรงหรือโดยอ้อม

เราจะสำรวจภัยคุกคามที่เกิดจาก AI และการเรียนรู้ของเครื่อง พร้อมด้วยห้ากลยุทธ์ที่คุณสามารถใช้เพื่อลดความเสี่ยงขององค์กรของคุณจากการโจรกรรมทางไซเบอร์โดยใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ มาเริ่มกันเลย!

พยากรณ์การโจมตีในอนาคต

เมื่อคุณสามารถคาดการณ์การโจมตีในอนาคตได้ คุณยังสามารถป้องกันพวกมันได้ เมื่อคุณสามารถคาดการณ์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้นในภายหลังได้ คุณสามารถติดอาวุธให้ทีมรักษาความปลอดภัยของคุณมีข้อมูลเพียงพอที่จะป้องกันพวกเขา มีสามวิธีที่คุณสามารถคาดการณ์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้นโดยใช้ AI และ ML:

การวิเคราะห์การรับส่งข้อมูลเครือข่าย : การวิเคราะห์ ประเภทนี้ตรวจสอบการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์บนเครือข่าย สามารถช่วยคุณตรวจจับการสื่อสารที่เป็นอันตรายระหว่างอุปกรณ์ที่อาจบ่งบอกถึงการโจมตีที่กำลังจะเกิดขึ้น
การวิเคราะห์ผู้ใช้และพฤติกรรม : การวิเคราะห์ ประเภทนี้จะพิจารณาว่าผู้ใช้ทำอะไรและโต้ตอบกับระบบอย่างไร สามารถช่วยตรวจจับพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงการโจมตีที่กำลังจะเกิดขึ้น
การวิเคราะห์พฤติกรรมเครือข่าย: การวิเคราะห์ ประเภทนี้จะตรวจสอบอุปกรณ์และการรับส่งข้อมูลบนเครือข่ายและสถานะของอุปกรณ์เครือข่ายและซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์พฤติกรรมเครือข่ายสามารถช่วยคุณตรวจจับการโจมตีที่กำลังจะเกิดขึ้นโดยการตรวจสอบสถานะของอุปกรณ์บนเครือข่าย

ใช้การตรวจสอบไบโอเมตริกซ์

ที่มาของภาพ

การตรวจสอบไบโอเมตริกซ์ เป็นประเภทของการระบุตัวตนที่ใช้ลักษณะทางกายภาพของบุคคล เช่น ลายนิ้วมือ ใบหน้า หรือเสียง เพื่อวัตถุประสงค์ในการระบุตัวตนและการตรวจสอบ ในกรณีส่วนใหญ่ ไบโอเมตริกซ์ การตรวจสอบสิทธิ์ใช้เซ็นเซอร์ในการรวบรวมข้อมูล เช่น ลายนิ้วมือหรือการสแกนม่านตา จากนั้นจึงใช้ซอฟต์แวร์เพื่อสร้างตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน

การรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์ เนื่องจากไม่ต้องใช้โทเค็นหรือ PIN ซึ่งสามารถลืมหรือขโมยได้ อย่างไรก็ตาม การรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ไม่สามารถป้องกันความผิดพลาดได้ และผู้โจมตีสามารถละเมิดได้โดยใช้ลายนิ้วมือปลอมหรือการเลียนแบบเสียง

การตรวจจับและตอบสนองแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ที่มาของภาพ

การตรวจจับและตอบสนองแบบเรียลไทม์สามารถตรวจจับการโจมตีแบบเรียลไทม์และตอบสนองด้วยการแก้ไขอัตโนมัติ คุณสามารถใช้การตรวจจับและตอบสนองแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์ได้สามวิธี

การตรวจจับความผิดปกติตั้งแต่เนิ่นๆ: การตรวจจับ ความผิดปกติแต่เนิ่นๆเป็นวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์เพื่อระบุเหตุการณ์ผิดปกติก่อนที่จะกลายเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัย การตรวจจับความผิดปกติตั้งแต่เนิ่นๆ สามารถช่วยคุณป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์โดยระบุพฤติกรรมเครือข่ายที่บ่งชี้ถึงการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น
การวิเคราะห์ภัยคุกคามแบบเรียลไทม์: แนวทางนี้อาศัยข้อมูลความปลอดภัยและแพลตฟอร์มการจัดการเหตุการณ์ (SIEM) เพื่อระบุภัยคุกคาม การวิเคราะห์ภัยคุกคามตามเวลาจริงสามารถช่วยคุณป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์ด้วยการระบุภัยคุกคามบนเครือข่าย
การค้นพบข้อมูลแบบเรียลไทม์: แนวทางนี้อาศัยการทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์กราฟเพื่อช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบในข้อมูลที่อาจบ่งบอกถึงการโจมตีทางไซเบอร์

AI การสแกนข้อมูลขนาดใหญ่

การสแกนข้อมูลจำนวนมากเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น เพื่อป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์ คุณสามารถใช้การสแกนข้อมูลขนาดใหญ่ของ AI เพื่อค้นหาไฟล์ที่เป็นอันตรายในระบบของคุณ เช่น ไวรัสหรือแรนซัมแวร์

คุณสามารถใช้การสแกนข้อมูลเพื่อค้นหารหัสที่น่าสงสัย เช่น โค้ดที่อาจเป็นส่วนหนึ่งของบ็อตเน็ตหรือระบบที่สื่อสารกับโดเมนที่น่าสงสัย การสแกนข้อมูลยังสามารถค้นหาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในระบบของคุณ เช่น หมายเลขบัตรเครดิตที่ไม่ได้เข้ารหัส

หากคุณพบข้อมูลที่เป็นอันตรายหรือละเอียดอ่อน คุณสามารถกักกันหรือลบออกจากระบบของคุณเพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติม

รักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณโดยใช้แพลตฟอร์มที่ใช้บล็อคเชน

บล็อกเชนคือบัญชีแยกประเภทที่บันทึกธุรกรรมและสินทรัพย์ เช่น สัญญา ไม่เปลี่ยนแปลงและตรวจสอบได้ เทคโนโลยีบล็อคเชนมักเกี่ยวข้องกับคริปโตเคอเรนซี เช่น Bitcoin และ Ethereum ที่ใช้เทคโนโลยีในการติดตามและรักษาความปลอดภัยธุรกรรมของพวกเขา

นอกจากนี้ยังใช้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น การดูแลสุขภาพและการบิน เทคโนโลยี Blockchain เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยในการจัดเก็บและแบ่งปันข้อมูล สิ่งนี้นำไปสู่การพัฒนาแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในการจัดเก็บและแบ่งปันข้อมูลระหว่างผู้ใช้อย่างปลอดภัย

ที่มาของภาพ

แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ใช้เครือข่ายแบบกระจายศูนย์เพื่อกระจายข้อมูลผ่านหลายโหนดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความปลอดภัยและไม่ถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์กลางเพียงเครื่องเดียว ข้อมูลยังได้รับการเข้ารหัสเพื่อป้องกันการโจมตีที่เป็นอันตราย

เครื่องสแกนช่องโหว่บนการเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องสแกนช่องโหว่ตามการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะวิเคราะห์ระบบของคุณเพื่อหาช่องโหว่ เช่น พอร์ตเครือข่ายที่ไม่ปลอดภัยหรือนโยบายรหัสผ่านที่ไม่รัดกุม และแนะนำการดำเนินการแก้ไข

เครื่องสแกนช่องโหว่มีความสำคัญต่อกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยใดๆ เนื่องจากช่วยให้คุณระบุและแก้ไขปัญหาก่อนที่จะกลายเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัย เครื่องสแกนช่องโหว่สามารถป้องกันการโจรกรรมทางไซเบอร์โดยการระบุช่องโหว่ในระบบของคุณและให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการแก้ไข

นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุว่าข้อมูลของคุณมีความเสี่ยงหรือไม่ และหากเป็นเช่นนั้น ก็สามารถแนะนำวิธีการรักษาความปลอดภัยให้กับข้อมูลได้ เครื่องสแกนช่องโหว่ยังสามารถระบุภัยคุกคามในข้อมูลของคุณ เช่น URL ที่เป็นอันตราย หากเครื่องสแกนช่องโหว่พบภัยคุกคามในข้อมูลของคุณ ก็สามารถให้คำแนะนำในการแก้ไขได้ ตัวอย่างเช่น อาจมีกฎในการบล็อก URL ที่เป็นอันตรายไม่ให้เข้าสู่เครือข่ายของคุณ

บทสรุป

ปฏิเสธไม่ได้ว่าอาชญากรรมไซเบอร์กำลังเพิ่มขึ้น จำนวนการโจมตีและขนาดความเสียหายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากมีธุรกิจจำนวนมากขึ้นที่ใช้เทคโนโลยีนี้ อย่างไรก็ตาม AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังช่วยต่อสู้กับภัยคุกคามนี้ด้วยการตรวจจับรูปแบบพฤติกรรมผิดปกติก่อนที่จะกลายเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัย