Brug af kunstig intelligens til analyse af bruger- og enhedsadfærd (UEBA)

Kunstig intelligens og cybersikkerhed er to termer, der vinder betydning i dagens digitale tidsalder. Mens kunstig intelligens er en simulation af menneskelig intelligens i maskiner, der er i stand til at lære, træffe beslutninger og løse problemer, beskytter cybersikkerhed systemer og digital information mod uautoriseret adgang, tyveri og skade. Kunstig intelligens i cybersikkerhed kan revolutionere, hvordan virksomheder beskytter sig mod cyberangreb.

I 2023 viser det, at kunstig intelligens er en teknologi, der vil fortsætte med at være ustoppelig i sin udvikling, anvendelse, adoption og accept af alle professionelle og sociale sektorer. Af denne grund, og så du er opmærksom før nogen anden på alt, hvad der vil vente os om kunstig intelligens, anvendt specifikt i cybersikkerhed, forudser vi dens brug af adfærdsanalyse af brugere og enheder, der vil markere hovedlinjerne for denne teknologi i 2023 og de kommende år. Lad os begynde! Vil du gå glip af dem?

Anvendelser af kunstig intelligens i cybersikkerhed

Den ineffektive drift af maskineri fortsætter med at forårsage betydelige produktivitetstab for virksomheder. Når vi bevæger os ind i 2023 og fremad, forbliver cybersikkerhed en topprioritet for organisationer. Nøgleforudsigelser at huske inkluderer følgende:

• 60% af organisationerne vil vedtage nul-tillidsprincippet som udgangspunkt for at sikre sikre miljøer.
•  For 60% af organisationerne vil cybersikkerhedsrisiko være en afgørende faktor i gennemførelsen af transaktioner med tredjeparter.
•  30% af landene vil vedtage lovgivning, der regulerer betalinger, bøder og forhandlinger for ransomware-angreb.

I denne sammenhæng er der en mulighed for at udnytte kunstig intelligens (AI) til at bekæmpe cyberkriminelle. Implementering af AI i cybersikkerhed kan revolutionere, hvordan virksomheder beskytter sig mod cybertrusler. AI kan bruges til at opdage og forhindre cyberangreb i realtid samt analysere store mængder data for at identificere mønstre, der fører til potentielle trusler. Nogle måder, AI kan anvendes inden for cybersikkerhed, inkluderer følgende:

• Trusselsdetektion: Kunstig intelligens kan opdage cybertrusler ved at analysere store mængder data og identificere potentielt farlige mønstre. Dette gør det muligt for virksomheder at reagere hurtigere og mere effektivt på trusler.
•  Malware-detektion: Kunstig intelligens kan bruges til at opdage malware ved at analysere koden og identificere mønstre, der indikerer skadelig adfærd. Dette gør det muligt for virksomheder at opdage og forhindre malware, før det kan forårsage skade.
•  Phishing-detektion: Kunstig intelligens kan opdage phishing-angreb ved at analysere indholdet af e-mails og identificere mønstre, der indikerer phishing. Dette gør det muligt for virksomheder at opdage og forhindre phishing-angreb, før de kan forårsage skade.
•  Netværkssikkerhed: Kunstig intelligens kan overvåge netværkstrafik og identificere mønstre, der indikerer en potentiel trussel. Dette gør det muligt for virksomheder at opdage og forhindre cyberangreb, før de kan forårsage skade.

Fordele ved at bruge kunstig intelligens i cybersikkerhed for virksomheder

Brug af kunstig intelligens inden for cybersikkerhed tilbyder mange fordele for de virksomheder, der er nævnt nedenfor:

• Forbedret sikkerhed: Kunstig intelligens kan opdage og forhindre cybertrusler i realtid, hvilket forbedrer virksomhedernes overordnede sikkerhed.
•  Øget effektivitet: Kunstig intelligens kan analysere store mængder data meget hurtigere end et menneske, hvilket øger effektiviteten af sikkerhedsoperationer.
•  Omkostningsbesparelser: Kunstig intelligens automatiserer detektion og forebyggelse af cybertrusler, hvilket gør det muligt for virksomheder at kræve mindre arbejdskraft og spare på omkostninger.
•  Bedre beslutningstagning: Kunstig intelligens kan bruges til at analysere data og give konklusioner, der kan hjælpe virksomheder med at træffe bedre sikkerhedsbeslutninger.
•  Bedre responstid: Kunstig intelligens kan opdage og handle på cybertrusler i realtid, hvilket hjælper virksomheder med at reagere.

Sammenfattende er kunstig intelligens og maskinlæring to begreber, der har en betydelig indvirkning på cybersikkerhedsområdet. Ved at automatisere mange opgaver, der traditionelt udføres manuelt, sparer AI tid og reducerer risikoen for menneskelige fejl. Derudover kan AI behandle store mængder data meget hurtigere end mennesker, hvilket letter identifikation og forebyggelse af storskala cybertrusler. Virksomheder, der investerer i cybersikkerhed og AI, vil være bedre rustet til at beskytte deres digitale aktiver og opretholde en konkurrencefordel i det stadigt udviklende teknologilandskab.

Kunstig intelligens forsøger altid at inkorporere innovative metoder, anvende maskinlæringsalgoritmer og skabeloner til vores cybersikkerhedsløsninger og produkter for at tilbyde den mest avancerede og fleksible beskyttelse.

Forståelse af bruger- og enhedsadfærdsanalyse (UEBA)

Løsninger til bruger- og enhedsadfærdsanalyse (UEBA) muliggør modellering af brugeradfærd og deres enheder, mens de surfer eller bruger en applikation. UEBA involverer overvågning, indsamling og evaluering af data og aktiviteter fra brugere, der interagerer med et system, hvilket kan være informativt, transaktionelt eller procesbaseret.

UEBA-teknologier udnytter kunstig intelligens og maskinlæring til at analysere historiske dataregistre, herunder tekst, tal, stemme, lyd og video, for at identificere mønstre og fodre systemer, der letter beslutningstagning i individuel klassificering, social reintegration, fysisk sikkerhed, logisk sikkerhed og cybersikkerhed. Baseret på deres analyse kan disse systemer tage foranstaltninger eller handlinger og automatisk tilpasse sig for at træffe “intelligente automatiserede beslutninger.”

Avancerede kapaciteter og anvendelser af UEBA-værktøjer

Værktøjer til brugeradfærdsanalyse har mere avancerede undtagelses- og profilovervågningskapaciteter end traditionelle computersystemer. De bruges til at etablere en baseline for normale aktiviteter, der er specifikke for organisationen og dens brugere, og identificere afvigelser fra denne norm. UEBA anvender big data-algoritmer og maskinlæring til at vurdere disse afvigelser i næsten realtid, hvilket gør det muligt for organisationer at foretage klassifikationer, beslutninger, opdage skjulte mønstre og afdække risikosituationer eller andre potentielle sikkerhedstrusler.

UEBA indsamler forskellige datatyper som brugerroller og titler, adgang, konti, tilladelser, brugeraktivitet, geografisk placering og sikkerhedsadvarsler. Dataene kan indsamles fra tidligere og nuværende aktiviteter, hvor analysen tager hensyn til faktorer som anvendte ressourcer, sessionens længde, konnektivitet og peer-gruppeaktivitet for at sammenligne unormal adfærd. Det opdateres også automatisk, når data ændres, såsom når tilladelser tilføjes.

UEBA-systemer rapporterer ikke alle anomalier som risikable, men vurderer den potentielle indvirkning af adfærden. Lave indvirkningsscore tildeles mindre følsomme ressourcer, mens højere indvirkningsscore gives til mere følsomme data, såsom personligt identificerbare oplysninger. Denne tilgang gør det muligt for sikkerhedsteams at prioritere, hvilke spor der skal følges. Samtidig begrænser UEBA-systemet automatisk eller øger autentificeringsvanskeligheden for brugere, der udviser unormal adfærd.

Maskinlæringsalgoritmer gør det muligt for UEBA-systemer at reducere falske positiver og give klarere og mere præcis handlingsbar risikointelligens til cybersikkerhedsteams.

Som konklusion

I de senere år har brugen af teknikker kaldet bruger- og enhedsadfærdsanalyse (UEBA) til at analysere brugernes og enheders adfærd spredt sig. Disse teknikker har mange anvendelser, der altid har noget til fælles: registrering af brugeradfærd i fortiden, modellering af denne adfærd i nutiden og forudsigelse af, hvordan den vil være.

Et UEBA-system indsamler data om bruger- og enhedsaktiviteter fra systemlogfiler. Det anvender avancerede analytiske metoder til at analysere dataene og etablerer en baseline for brugeradfærdsmønstre. UEBA overvåger løbende enhedsadfærd og sammenligner den med baseline-adfærd for den samme enhed eller lignende enheder for at opdage unormal adfærd.

Baseline er nøglen til et UEBA-system, da det gør det muligt at opdage potentielle trusler. UEBA-systemet sammenligner den etablerede baseline med den aktuelle brugeradfærd, beregner en risikoscore og bestemmer, om afvigelserne er acceptable. Systemet advarer sikkerhedsanalytikere, hvis risikoscoren overstiger en bestemt tærskel.