Mesterséges intelligencia használata a felhasználói és entitás viselkedéselemzéshez (UEBA)

A mesterséges intelligencia és a kiberbiztonság két olyan kifejezés, amelyek egyre nagyobb jelentőséget kapnak a mai digitális korban. Míg a mesterséges intelligencia az emberi intelligencia szimulációja gépekben, amelyek képesek tanulni, döntéseket hozni és problémákat megoldani, addig a kiberbiztonság a rendszerek és a digitális információk védelmét jelenti az illetéktelen hozzáférés, lopás és károkozás ellen. A mesterséges intelligencia a kiberbiztonság terén forradalmasíthatja, hogyan védik meg magukat a vállalatok a kibertámadásoktól.

2023-ban látható, hogy a mesterséges intelligencia olyan technológia, amely továbbra is megállíthatatlan lesz a fejlesztésében, alkalmazásában, elfogadásában és elfogadtatásában minden szakmai és társadalmi szektorban. Emiatt, és hogy mindenki más előtt tisztában legyél mindazzal, ami a mesterséges intelligenciával kapcsolatban vár ránk, különösen a kiberbiztonság terén alkalmazva, előre jelezzük a felhasználók és entitások viselkedéselemzésének alkalmazását, amely 2023-ban és az elkövetkező években meghatározza ennek a technológiának a fő irányvonalait. Kezdjük! Lemaradnál róluk?

A mesterséges intelligencia alkalmazásai a kiberbiztonságban

A gépek nem hatékony működése továbbra is jelentős termelékenységi veszteségeket okoz a vállalatok számára. Ahogy 2023-ba és azon túl lépünk, a kiberbiztonság továbbra is a szervezetek legfontosabb prioritása marad. Az alábbiakban néhány kulcsfontosságú előrejelzés található, amelyeket érdemes szem előtt tartani:

• A szervezetek 60%-a a nulla bizalom elvét fogja alkalmazni kiindulópontként a biztonságos környezetek biztosítása érdekében.
•  A szervezetek 60%-ánál a kiberbiztonsági kockázat meghatározó tényező lesz a harmadik felekkel való tranzakciók lebonyolításában.
•  Az országok 30%-a törvényt fog hozni a zsarolóvírus-támadásokkal kapcsolatos kifizetések, bírságok és tárgyalások szabályozására.

Ebben az összefüggésben lehetőség nyílik a mesterséges intelligencia (AI) kihasználására a kiberbűnözők elleni küzdelemben. Az AI kiberbiztonságban történő alkalmazása forradalmasíthatja, hogyan védik meg magukat a vállalatok a kiberveszélyek ellen. Az AI valós időben képes észlelni és megelőzni a kibertámadásokat, valamint hatalmas mennyiségű adatot elemezni, hogy azonosítsa a potenciális fenyegetésekhez vezető mintákat. Az AI kiberbiztonsági alkalmazásának néhány módja a következő:

• Fenyegetésészlelés: A mesterséges intelligencia képes észlelni a kiberveszélyeket nagy mennyiségű adat elemzésével és potenciálisan veszélyes minták azonosításával. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban reagáljanak a fenyegetésekre.
•  Kártevőészlelés: A mesterséges intelligencia képes észlelni a kártevőket a kód elemzésével és a rosszindulatú viselkedésre utaló minták azonosításával. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy észleljék és megelőzzék a kártevőket, mielőtt azok kárt okozhatnának.
•  Adathalászat-észlelés: A mesterséges intelligencia képes észlelni az adathalász támadásokat az e-mailek tartalmának elemzésével és az adathalászatra utaló minták azonosításával. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy észleljék és megelőzzék az adathalász támadásokat, mielőtt azok kárt okozhatnának.
•  Hálózatbiztonság: A mesterséges intelligencia képes figyelni a hálózati forgalmat és azonosítani azokat a mintákat, amelyek potenciális fenyegetésre utalnak. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy észleljék és megelőzzék a kibertámadásokat, mielőtt azok kárt okozhatnának.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának előnyei a kiberbiztonságban a vállalatok számára

A mesterséges intelligencia alkalmazása a kiberbiztonság területén számos előnyt kínál a vállalatok számára, amelyeket az alábbiakban említünk:

• Javított biztonság: A mesterséges intelligencia képes valós időben észlelni és megelőzni a kiberveszélyeket, javítva a vállalatok általános biztonságát.
•  Növelt hatékonyság: A mesterséges intelligencia sokkal gyorsabban képes nagy mennyiségű adatot elemezni, mint egy ember, növelve a biztonsági műveletek hatékonyságát.
•  Költségmegtakarítás: A mesterséges intelligencia automatizálja a kiberveszélyek észlelését és megelőzését, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy kevesebb munkaerőt igényeljenek és költségeket takarítsanak meg.
•  Jobb döntéshozatal: A mesterséges intelligencia képes adatokat elemezni és olyan következtetéseket nyújtani, amelyek segíthetnek a vállalatoknak jobb biztonsági döntések meghozatalában.
•  Jobb válaszidő: A mesterséges intelligencia képes valós időben észlelni és cselekedni a kiberveszélyekre, ami segít a vállalatoknak reagálni.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás két olyan fogalom, amelyek jelentős hatást gyakorolnak a kiberbiztonság területére. Azáltal, hogy sok, hagyományosan manuálisan végzett feladatot automatizál, az AI időt takarít meg és csökkenti az emberi hibák kockázatát. Ezenkívül az AI sokkal gyorsabban képes feldolgozni hatalmas mennyiségű adatot, mint az emberek, ezáltal megkönnyítve a nagyszabású kiberveszélyek azonosítását és megelőzését. Azok a vállalatok, amelyek befektetnek a kiberbiztonságba és az AI-ba, jobban fel lesznek készülve digitális eszközeik védelmére és versenyelőnyük fenntartására a folyamatosan fejlődő technológiai környezetben.

A mesterséges intelligencia mindig próbál innovatív módszereket beépíteni, gépi tanulási algoritmusokat és sablonokat alkalmazva kiberbiztonsági megoldásainkba és termékeinkbe, hogy a legfejlettebb és legflexibilisebb védelmet nyújtsuk.

A felhasználói és entitás viselkedéselemzés (UEBA) megértése

A felhasználói és entitás viselkedéselemzés (UEBA) megoldások lehetővé teszik a felhasználói viselkedés és eszközeik modellezését, miközben böngésznek vagy alkalmazást használnak. Az UEBA magában foglalja a rendszerrel interakcióba lépő felhasználók adatainak és tevékenységeinek megfigyelését, gyűjtését és értékelését, amelyek lehetnek információs, tranzakciós vagy folyamat alapúak.

Az UEBA technológiák a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást használják a történelmi adatrekordok elemzésére, beleértve a szöveget, számokat, hangot, audiót és videót, hogy azonosítsák a mintákat és táplálják azokat a rendszereket, amelyek megkönnyítik a döntéshozatalt az egyéni osztályozás, társadalmi reintegráció, fizikai biztonság, logikai biztonság és kiberbiztonság területén. Elemzésük alapján ezek a rendszerek intézkedéseket vagy cselekvéseket tehetnek, és automatikusan alkalmazkodhatnak az “intelligens automatizált döntések” meghozatalához.”

Az UEBA eszközök fejlett képességei és alkalmazásai

A felhasználói viselkedéselemző eszközök fejlettebb kivétel- és profilfigyelési képességekkel rendelkeznek, mint a hagyományos számítógépes rendszerek. Azokat használják, hogy meghatározzák a szervezet és felhasználói számára specifikus normál tevékenységek alapvonalát, és azonosítsák az ettől való eltéréseket. Az UEBA nagy adatalgoritmusokat és gépi tanulást alkalmaz ezeknek az eltéréseknek a közel valós idejű értékelésére, lehetővé téve a szervezetek számára a besorolások, döntések meghozatalát, rejtett minták felismerését és kockázati helyzetek vagy más potenciális biztonsági fenyegetések feltárását.

Az UEBA különféle adatok gyűjtését végzi, mint például felhasználói szerepek és címek, hozzáférés, fiókok, jogosultságok, felhasználói tevékenység, földrajzi hely és biztonsági riasztások. Az adatok gyűjthetők a múltbeli és jelenlegi tevékenységekből, az elemzés figyelembe veszi az olyan tényezőket, mint a használt erőforrások, a munkamenet hossza, a kapcsolódás és a társcsoport tevékenysége az anomáliás viselkedések összehasonlításához. Az adatok változásakor, például jogosultságok hozzáadásakor automatikusan frissül.

Az UEBA rendszerek nem minden anomáliát jelentenek kockázatosnak, hanem értékelik a viselkedés potenciális hatását. Alacsony hatás pontszámokat rendelnek a kevésbé érzékeny erőforrásokhoz, míg magasabb hatás pontszámokat adnak az érzékenyebb adatokhoz, mint például a személyazonosításra alkalmas információk. Ez a megközelítés lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára, hogy prioritást adjanak, mely nyomokat kövessék. Ezzel egyidejűleg az UEBA rendszer automatikusan korlátozza vagy növeli az azonosítás nehézségét az abnormális viselkedést mutató felhasználók számára.

A gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik az UEBA rendszerek számára a hamis pozitívok csökkentését, világosabb és pontosabb cselekvési kockázati intelligenciát biztosítva a kiberbiztonsági csapatok számára.

Conclusion

Az elmúlt években a felhasználói és entitás viselkedéselemzés (UEBA) nevű technikák használata elterjedt a felhasználók és entitások viselkedésének elemzésére. Ezeknek a technikáknak számos alkalmazása van, amelyek mindig közös vonással rendelkeznek: a felhasználói viselkedés múltbeli rögzítése, jelenlegi modellezése és előrejelzése, hogy milyen lesz.

Egy UEBA rendszer adatokat gyűjt a felhasználói és entitás tevékenységekről a rendszer naplóiból. Fejlett analitikai módszereket alkalmaz az adatok elemzésére, és meghatározza a felhasználói viselkedésminták alapvonalát. Az UEBA folyamatosan figyeli az entitások viselkedését, és összehasonlítja azt az adott entitás vagy hasonló entitások alapvonalbeli viselkedésével, hogy észlelje a rendellenes viselkedést.

Az alapvonal meghatározása kulcsfontosságú egy UEBA rendszer számára, mivel lehetővé teszi a potenciális fenyegetések észlelését. Az UEBA rendszer összehasonlítja a meghatározott alapvonalat a jelenlegi felhasználói viselkedéssel, kockázati pontszámot számít ki, és meghatározza, hogy az eltérések elfogadhatók-e. A rendszer értesíti a biztonsági elemzőket, ha a kockázati pontszám meghalad egy bizonyos küszöbértéket.