Teknikker, løsninger og modeller: Anvendelse af maskinlæring til cybersikkerhed

Maskinlæring, et underområde af kunstig intelligens, gør det muligt for systemer og applikationer at lære i dynamiske miljøer uden eksplicit programmering. Ved at analysere historiske data og identificere mønstre kan disse systemer afgøre, om de opnår de ønskede resultater. Væksten inden for maskinlæring er blevet drevet frem af fremskridt inden for Big Data, forskellige datakilder og stigende regnekraft hos enheder og servere.

Inden for cybersikkerhed er der brug for en kontinuerlig indsats for at opretholde modeller som CID-triaden, der fokuserer på informationens integritet, tilgængelighed og fortrolighed. Det er en stor udfordring for systemer, konsulenter og forskere at håndtere nye cybertrusler og forbedre mulighederne for at opdage og analysere dem. Faktorer, der bidrager til disse udfordringer, omfatter varierende kompleksitet, hurtigt udviklende teknologi og cyberkriminelles opfindsomhed.

I 2023 skal al konventionel software prioritere sikkerhedsfunktioner og -politikker og forlade sig på menneskelige input til at identificere og analysere sårbarheder. Etablering af processer og standarder til at opdage og karakterisere sårbarheder er afgørende for at udvikle effektive værktøjer. Integration af datavidenskabelige teknikker, modeller og maskinlæringsalgoritmer kan i høj grad forbedre effektiviteten af disse analyseprocesser.

Vigtigheden af at klassificere malware for Learning Machine

Fra 2014 og frem har fagfolk inden for cybersikkerhed forsøgt at skabe et klassifikationssystem for malware til MS Windows ved hjælp af funktioner, der stammer fra statisk og dynamisk analyse. Denne forskning anvendte forskellige klassificeringsalgoritmer som MultiLayer Perceptron, IB1, Beslutningstræog Tilfældig skov. Især kan man opnå fremragende resultater ved at kombinere data fra både statiske og dynamiske analyser.

Fra 2019 er anvendelsen af datavidenskab i udviklingen af softwareløsninger, herunder specialiserede forudsigelsesmodeller til detektering af malware og forudsigelse af cyberangreb på nettet, dukket op som en lovende tilgang.

I 2023 har cybersikkerhed udviklet sig til en datalogisk disciplin med fokus på at udvikle og implementere informationsbeskyttelsesmekanismer og teknologisk infrastruktur for virksomheder og organisationer mod potentielle interne eller eksterne angreb. Siden 2020 har der været en voksende tendens til at integrere kunstig intelligens (AI)-teknologier i cybersikkerhed.

I 2023 vil 69% af virksomhederne vil indarbejde AI i deres cybersikkerhedssystemer på tværs af fem primære brugsscenarier: indbrudsregistrering, netværksrisikoklassificering, svindelregistrering, analyse af bruger- og enhedsadfærd og registrering af malware. AI-drevet cybersikkerhed bruges i øjeblikket på forskellige områder, herunder 75% inden for netværkssikkerhed, 71% inden for datasikkerhed, 68% inden for endpoint-sikkerhed, 65% inden for identitets- og adgangssikkerhed, 64% inden for applikationssikkerhed, 59% inden for cloud-sikkerhed og 53% inden for IoT-sikkerhed.

Implementering af maskinlæringsmodeller til forbedring af cybersikkerheden

I takt med at udbredelsen af cyberkriminalitet fortsætter med at vokse, udtrykker virksomheder på tværs af forskellige sektorer bekymring over falske sikkerhedsopfattelser, utilstrækkelige forebyggelsespolitikker eller retningslinjer og begrænset reaktionsevne over for cyberangreb. Fortalere for kunstig intelligens (AI) inden for cybersikkerhed foreslår, at integration af AI kan skabe et nyt paradigme, der effektivt reducerer sårbarheder ved slutpunktet og dermed mindsker eksponeringsområdet.

I 2020 stammede 70% af de rapporterede hændelser fra netværkstilsluttede slutpunkter, hvor pc'er og smartphones var de mest involverede. Selvom udtrykket "kunstig intelligens" måske er overbrugt, er det ubestrideligt, at AI-fremskridt kan fremskynde identifikationen af nye cybertrusler betydeligt og muliggøre proaktive reaktioner for at stoppe cyberangreb, før de spreder sig.

Mange virksomheder bruger nu forskellige værktøjer til at analysere deres produkters sikkerhed. Blandt disse værktøjer er Generative Adversarial Networks (GAN'er) udmærker sig ved deres evne til at opdage fejl i maskinlæringsmodeller og træne dem til at blive mere robuste. GAN'er er AI-algoritmer designet til uovervåget maskinlæring, der består af konkurrerende neurale netværkssystemer. Vi præsenterer tre rammer for træning af maskinlæringsmodeller:

1. Deep-Pwing: Deep-Pwing er udviklet i TensorFlow 1 og er en ramme, der gør det muligt at eksperimentere med maskinlæringsmodeller for at evaluere deres modstandsdygtighed over for potentielle angreb. Det understøtter også den gradvise udvidelse af deres vidensbase, hvilket potentielt kan omdanne den til et værktøj til udførelse af penetrationstest og muliggøre statistiske undersøgelser af specifikke maskinlæringsmodeller.
2. Modsatrettet Lib: Dette Python-bibliotek er designet til at vurdere sikkerheden af maskinlæringsklassifikatorer mod potentielle angreb eller indtrængen. Adversarial Lib giver brugerne mulighed for at starte et script eller en kodestump og understøtter en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer, der er optimeret og omskrevet i C++. Derudover kan brugerne bidrage med eventuelle manglende algoritmer til biblioteket, hvilket gør det stadig mere omfattende.
3. Den zoologiske have i GAN: The GAN Zoo fungerer som en referenceside og giver brugerne adskillige GAN'er til træning og evaluering af maskinlæringsmodeller. Understøttet af et stort fællesskab af udviklere tilføjes der nye artikler til GitHub-arkivet hver uge. (The GAN Zoo, 2018)).

Afslutningsvis er maskinlæring blevet et uvurderligt værktøj for forskere og udviklere inden for cybersikkerhed, da det giver mulighed for at udføre adskillige tests, der sparer betydelig tid og kræfter med hensyn til sikkerhed og penetration (Flores Sinani, 2020).

Udnyttelse af dyb læring til cybersikkerhedsapplikationer

Deep Learning, en delmængde af Machine Learning, anvender en automatiseret læringsmetode, der træner kunstig intelligens (AI) til at forudsige specifikke resultater baseret på inputdata. Denne evne gør AI'en i stand til at forudsige resultater ved at behandle og kombinere datasæt.

En af de vigtigste fordele ved Deep Learning er dens evne til at lære i realtid og udvikle nye klassificeringskriterier uden menneskelig indgriben. Da cyberkriminelle hurtigt udvikler sig og producerer adaptive cybertrusler, anvendes Deep Learning i stigende grad til at bekæmpe malware og onlinesvindel.

Deep Learning kan opdage, klassificere og håndtere cybertrusler effektivt og generere løsninger effektivt og hurtigt. De mange anvendelsesmuligheder omfatter brugeridentifikationsmetoder til at skelne mellem mennesker og bots, opdage cyberkriminelles forsøg på at udgive sig for at være andre eller identificere uautoriseret adgang til brugerkonti fra fjerntliggende steder.

Nedenfor fremhæver vi nogle virksomheder, der har specialiseret sig i dyb læring:

• Kontrolpunkt: Et firma, der specialiserer sig i firewalls, Kontrolpunkt er dedikeret til omfattende beskyttelse gennem løbende opdateringer af sine ML-motorer (machine learning). Den centraliserede tjeneste, Campaign Hunting, scanner alle netværkspunkter og analyserer uregelmæssigheder for at opbygge en skybaseret beskyttelsesplatform.
• CrowdStrike: Fokus på dybdegående analyse af brugeradfærd og overvågning af enheder, CrowdStrike identificerer virus, malware, tyveri af legitimationsoplysninger og interne cybertrusler. Deres beskyttelsestilgang er baseret på maskinlæringsteknikker, der skaber en normal aktivitetsmodel (baseline), som hjælper med at opdage afvigelser i realtid og gør det lettere at træffe forebyggende foranstaltninger.
• Mørke spor: Med en platform, der etablerer en baseline, har Darktrace primært til formål at forhindre indtrængen i WAN-, LAN- og WiFi-netværk. Dens maskinlæringsmekanismer forbedrer løbende modellen uden menneskelig indgriben, tilpasser sig kundernes krav og forbedrer hele tiden forsvarsevnen.
• Dybt instinkt: Deep Instinct blev grundlagt for at udvikle en deep learning-platform til beskyttelse af slutbrugernes enheder og har som sit primære mål at reducere reaktionstiden til under 20 millisekunder, når de står over for cybertrusler mod slutbrugernes enheder. Efter fem års træning af sit neurale netværk tilbyder Deep Instinct nu en implementerbar agent til forskellige enhedstyper, hvilket viser det omfattende potentiale i deep learning-teknologi.

Forbedring af cybersikkerheden i erhvervslivet med maskinlæringsapplikationer

Automatisering kan reducere antallet af falske positiver inden for cybersikkerhed betydeligt. Analytikere håndterer måske 20 til 30 falsk-positive alarmer dagligt, afhængigt af bankens størrelse. Man bør overveje en anden strategi, hvis ressourcerne til at gennemgå alarmer er begrænsede. Maskinlæring kan bruges i den finansielle sektor til at opdage svindel. For eksempel forbedrer Visa løbende sin teknologi til afsløring af svindel, med vægt på skalerbare maskinlæringsmodeller og dyb læring. Denne tilgang giver dem mulighed for at bruge et bredere dataområde og drage konklusioner på tværs af forskellige situationer. De fokuserer også på at indarbejde andre teknikker som forudsigelig analyse i realtid.

Inden for cybersikkerhed bruges robuste maskin- og deep learning-algoritmer til malware-analyse, indbrudsdetektering og -forebyggelse. Disse algoritmer er udviklet til at forudse cyberangreb og begrænse adgangen til kompromitterede filer eller programmer.

Med hensyn til droner er der også sket fremskridt inden for cybersikkerhed. Droner kan Udvid videoovervågningsdækningen over store områdersom parker, landbrugsjord og industrielle lagerbygninger. De er alsidige køretøjer, der kan udføre rutinemæssige, automatiske inspektioner eller styres manuelt. Droner kan konfigureres til ansigtsgenkendelsesopgaver og til at opdage og lokalisere ubudne gæster. Det er mere udfordrende at undvige eller ødelægge dem, da de ikke er stationære systemer.

Som konklusion

Den voksende betydning af kunstig intelligens, især maskin- og dybdelæring, i personlig og forretningsmæssig cybersikkerhed er tydelig. Dette teknologiske landskab i konstant udvikling svarer til stigningen i cyberkriminalitet og cyberangreb, hvilket fører til stadig mere komplekse og sofistikerede cybersikkerhedsudfordringer.

Virksomheder undersøger nu, hvordan maskinlæring inden for cybersikkerhed kan hjælpe med at mindske disse risici. Anvendelsen af kunstig intelligens inden for cybersikkerhed fortsætter med at stige. Organisationer skal identificere, hvor de skal implementere det for at opnå maksimal værdi, og opstille mål, der er i overensstemmelse med deres præstationer eller forventninger.

Selvom mange teknikker, løsninger og modeller bruger maskin- og dybdelæring til dataanalyse, er der stadig store fremskridt at gøre, da cyberkriminelle hele tiden udvikler sig.