Techniques, Solutions, and Models: Applying Machine Learning to Cybersecurity

A gépi tanulás, amely a mesterséges intelligencia egyik részterülete, lehetővé teszi a rendszerek és alkalmazások számára, hogy dinamikus környezetekben tanuljanak kifejezett programozás nélkül. A történelmi adatok elemzésével és minták azonosításával ezek a rendszerek meg tudják határozni, hogy elérik-e a kívánt eredményeket. A gépi tanulás növekedését a Big Data, a különböző adatforrások és az eszközök és szerverek növekvő számítási teljesítménye táplálta.

A kiberbiztonság területén folyamatos erőfeszítésekre van szükség a CID triádhoz hasonló modellek fenntartásához, amelyek az információk integritására, elérhetőségére és bizalmasságára összpontosítanak. Az új kiberfenyegetések kezelése és a felismerési és elemzési képességek javítása jelentős kihívásokat jelent a rendszerek, tanácsadók és kutatók számára. Ezekhez a kihívásokhoz hozzájáruló tényezők közé tartozik a változó összetettség, a gyorsan fejlődő technológia és a kiberbűnözők leleményessége.

2023-ra minden hagyományos szoftvernek prioritásként kell kezelnie a biztonsági funkciókat és irányelveket, az emberi beviteltől függően azonosítva és elemezve a sebezhetőségeket. A sebezhetőségek felismerésére és jellemzésére szolgáló folyamatok és szabványok létrehozása elengedhetetlen a hatékony eszközök fejlesztéséhez. Az adattudományi technikák, modellek és gépi tanulási algoritmusok integrálása nagymértékben növelheti ezeknek az elemzési folyamatoknak a hatékonyságát.

A rosszindulatú programok osztályozásának fontossága a gépi tanulás számára

2014-től kezdődően a kiberbiztonsági szakemberek a rosszindulatú programok osztályozási rendszerének létrehozását kutatják az MS Windows számára, statikus és dinamikus elemzésből származó jellemzők felhasználásával. Ez a kutatás különféle osztályozási algoritmusokat alkalmazott, mint például a MultiLayer Perceptron, IB1, Döntési fa, and Véletlen erdő. Figyelemre méltó, hogy kiemelkedő eredmények érhetők el a statikus és dinamikus elemzésekből származó adatok kombinálásával.

2019-től az adattudomány alkalmazása a szoftvermegoldások fejlesztésében, beleértve a rosszindulatú programok és a webes kibertámadások előrejelzésére szolgáló speciális prediktív modelleket, ígéretes megközelítésként jelent meg.

2023-ra a kiberbiztonság számítástechnikai tudományterületként fejlődött, amely a vállalatok és szervezetek számára az információvédelmi mechanizmusok és technológiai infrastruktúra fejlesztésére és megvalósítására összpontosít a potenciális belső vagy külső támadások ellen. 2020 óta növekvő tendencia figyelhető meg a mesterséges intelligencia (AI) technológiák integrálására a kiberbiztonságba.

2023-ban a vállalatok 69%-a célja, hogy AI-t integráljon a kiberbiztonsági rendszereibe öt fő felhasználási esetben: behatolásérzékelés, hálózati kockázatok osztályozása, csalásérzékelés, felhasználói és eszközviselkedés elemzése, valamint rosszindulatú programok észlelése. Az AI-vezérelt kiberbiztonság jelenleg különböző területeken használatos, beleértve a hálózatbiztonság 75%-át, az adatbiztonság 71%-át, a végpontbiztonság 68%-át, az identitás- és hozzáférésbiztonság 65%-át, az alkalmazásbiztonság 64%-át, a felhőbiztonság 59%-át és az IoT-biztonság 53%-át.

Gépi tanulási modellek megvalósítása a kiberbiztonság javítására

Ahogy a kiberbűnözés elterjedtsége tovább növekszik, a különböző ágazatokban működő vállalkozások aggodalmukat fejezik ki a hamis biztonsági érzékelések, a nem megfelelő megelőzési irányelvek vagy útmutatások, valamint a kiber támadásokra való korlátozott reakcióképesség miatt. A kiberbiztonság területén az AI támogatói azt javasolják, hogy az AI integrálása új paradigmát hozhat létre, amely hatékonyan csökkenti a végpontokon a sebezhetőségeket, és ezáltal csökkenti a kitettségi területet.

2020-ban a jelentett incidensek 70%-a hálózathoz csatlakoztatott végpontokból származott, a személyi számítógépek és okostelefonok voltak a leginkább érintettek. Bár a “mesterséges intelligencia” kifejezés túlhasznált lehet, tagadhatatlan, hogy az AI fejlesztései jelentősen felgyorsíthatják az új kiberfenyegetések azonosítását, és lehetővé teszik a proaktív válaszokat a kibertámadások megállítására, mielőtt azok elterjednének.

Számos vállalat most különféle eszközöket használ termékeik biztonságának elemzésére. Ezek közül az eszközök közül a Generative Adversarial Networks (GANs) kiemelkedik a gépi tanulási modellek hibáinak észlelésére és azok robusztusabbá tételére való képességével. A GANs olyan AI algoritmusok, amelyek felügyelet nélküli gépi tanulásra lettek tervezve, versengő neurális hálózati rendszerekből állnak. Három keretrendszert mutatunk be a gépi tanulási modellek képzésére:

1. Deep-Pwing: A TensorFlow 1-ben fejlesztett Deep-Pwing egy olyan keretrendszer, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellekkel való kísérletezést, hogy értékelje azok ellenálló képességét a potenciális támadásokkal szemben. Támogatja a tudásbázis fokozatos bővítését is, amely potenciálisan átalakítható egy penetrációs tesztek végrehajtására szolgáló eszközzé, és lehetővé teszi a statisztikai tanulmányokat a konkrét gépi tanulási modellekről.
2. Adversarial Lib: Ez a Python könyvtár a gépi tanulási osztályozók biztonságának értékelésére szolgál a potenciális támadások vagy behatolások ellen. Az Adversarial Lib lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy scriptet vagy kódrészletet indítsanak, és támogatja a gépi tanulási algoritmusok széles skáláját, amelyek optimalizáltak és C++-ban újraírtak. Ezenkívül a felhasználók hozzájárulhatnak a könyvtárhoz bármilyen hiányzó algoritmussal, így egyre átfogóbbá téve azt.
3. The GAN Zoo: Referenciaként szolgálva a The GAN Zoo számos GAN-t kínál a gépi tanulási modellek képzésére és értékelésére. Egy nagy fejlesztői közösség támogatja, és minden héten új tanulmányokat adnak hozzá a GitHub tárházához (The GAN Zoo, 2018).

Összefoglalva, a gépi tanulás felbecsülhetetlen eszközzé vált a kiberbiztonság területén dolgozó kutatók és fejlesztők számára, mivel lehetővé teszi számos teszt végrehajtását, amelyek jelentős időt és erőfeszítést takarítanak meg a biztonság és a penetráció terén (Flores Sinani, 2020).

Mély tanulás alkalmazása a kiberbiztonsági alkalmazásokban

A mély tanulás, a gépi tanulás egyik alága, egy automatizált tanulási megközelítést alkalmaz, amely az AI-t arra képezi, hogy az input adatok alapján specifikus kimeneteket jósoljon meg. Ez a képesség lehetővé teszi az AI számára, hogy előre jelezze az eredményeket az adathalmazok feldolgozásával és kombinálásával.

A mély tanulás egyik kulcsfontosságú előnye a valós idejű tanulási képessége és az új osztályozási kritériumok emberi beavatkozás nélküli kifejlesztése. Ahogy a kiberbűnözők gyorsan fejlődnek és alkalmazkodó kiberfenyegetéseket hoznak létre, a mély tanulást egyre inkább alkalmazzák a rosszindulatú programok és az online csalások elleni küzdelemben.

A mély tanulás hatékonyan képes észlelni, osztályozni és kezelni a kiberfenyegetéseket, gyorsan és hatékonyan megoldásokat generálva. Széleskörű alkalmazásai közé tartozik a felhasználói azonosítási módszerek, amelyek megkülönböztetik az embereket és a botokat, észlelik a kiberbűnözői megszemélyesítési kísérleteket, vagy azonosítják a felhasználói fiókokhoz való jogosulatlan hozzáférést távoli helyekről.

Az alábbiakban kiemelünk néhány, a mély tanulásra szakosodott vállalatot:

• Check Point: Tűzfalakra szakosodott vállalat, Check Point amely elkötelezett a teljes körű védelem mellett gépi tanulási (ML) motorjainak folyamatos frissítésével. Központosított szolgáltatása, a Campaign Hunting, minden hálózati pontot átvizsgál, anomáliákat elemezve egy felhőalapú védelmi platform létrehozásához.
• CrowdStrike: Mélyreható felhasználói viselkedéselemzésre és eszközfigyelésre összpontosít, CrowdStrike azonosítja a vírusokat, a rosszindulatú programokat, a hitelesítő adatok lopását és a belső kiberfenyegetéseket. Védelmi megközelítésük gépi tanulási technikákon alapul, amelyek normál tevékenységi modellt (alapvonalat) hoznak létre, amely segít valós időben észlelni az eltéréseket és megkönnyíti a megelőző intézkedéseket.
• Darktrace: Egy olyan platformmal, amely alapvonalat állít fel, a Darktrace elsősorban a WAN, LAN és WiFi hálózatokba történő behatolások megelőzésére törekszik. Gépi tanulási mechanizmusai folyamatosan javítják a modellt emberi beavatkozás nélkül, alkalmazkodva az ügyfél igényeihez és folyamatosan javítva a védelmi képességeket.
• Deep Instinct: Azért alapították, hogy mély tanulási platformot fejlesszen ki a végfelhasználói eszközök védelmére, a Deep Instinct elsődleges célja, hogy a reakcióidőt 20 milliszekundum alá csökkentse, amikor a végponti eszközöket érintő kiberfenyegetésekkel szembesül. Öt évnyi neurális hálózatának képzése után a Deep Instinct most már különböző eszköztípusokhoz telepíthető ügynököt kínál, bemutatva a mély tanulási technológia széleskörű potenciálját.

A kiberbiztonság javítása üzleti környezetben gépi tanulási alkalmazásokkal

Az automatizálás jelentősen csökkentheti a kiberbiztonságban generált hamis pozitívok számát. Az elemzők napi 20-30 hamis pozitív riasztást kezelhetnek a bank méretétől függően. Más stratégiát kell fontolóra venni, ha a riasztások felülvizsgálatára rendelkezésre álló erőforrások korlátozottak. A gépi tanulás alkalmazható a pénzügyi szektorban csalásérzékelésre. Például a Visa folyamatosan finomítja csalásérzékelési technológiáját, hangsúlyozva a skálázható gépi tanulási modelleket és a mély tanulást. Ez a megközelítés lehetővé teszi számukra, hogy szélesebb adathalmazt használjanak, és különböző helyzetekben vonjanak le következtetéseket. Emellett más technikák, például a valós idejű prediktív elemzés beépítésére is összpontosítanak.

A kiberbiztonság terén robusztus gépi és mély tanulási algoritmusokat használnak rosszindulatú programok elemzésére, behatolásérzékelésre és megelőzésre. Ezeket az algoritmusokat úgy fejlesztették ki, hogy előre jelezzék a kibertámadásokat, és korlátozzák a hozzáférést a veszélyeztetett fájlokhoz vagy programokhoz.

A drónok tekintetében a kiberbiztonsági fejlesztések is megtörténtek. A drónok képesek kiterjeszteni a videómegfigyelés lefedettségét nagy területeken, például parkokban, mezőgazdasági területeken és ipari raktárakban. Sokoldalú járművek, amelyek rutinszerű, automatikus ellenőrzéseket végezhetnek, vagy manuálisan irányíthatók. A drónok konfigurálhatók arcfelismerési feladatokra és betolakodók észlelésére és helymeghatározására. Elkerülésük vagy megsemmisítésük nehezebb, mivel nem helyhez kötött rendszerek.

Conclusion

A mesterséges intelligencia, különösen a gépi és mély tanulás növekvő fontossága a személyes és üzleti kiberbiztonságban nyilvánvaló. Ez a folyamatosan fejlődő technológiai környezet összhangban van a kiberbűnözés és a kibertámadások növekedésével, ami egyre összetettebb és kifinomultabb kiberbiztonsági kihívásokhoz vezet.

A vállalatok most azt vizsgálják, hogyan segíthet a gépi tanulás a kiberbiztonságban ezen kockázatok mérséklésében. A mesterséges intelligencia kiberbiztonsági alkalmazásának aránya továbbra is növekszik. A szervezeteknek meg kell határozniuk, hogy hol érdemes bevezetni az AI-t a maximális érték elérése érdekében, és célokat kell kitűzniük, amelyek összhangban vannak teljesítményükkel vagy elvárásaikkal.

Bár számos technika, megoldás és modell használ gépi és mély tanulást az adatelemzéshez, még mindig sok előrelépésre van szükség, mivel a kiberbűnözők folyamatosan fejlődnek.