Gebruik van kunstmatige intelligentie voor User and Entity Behavior Analytics (UEBA)

Kunstmatige intelligentie en cyberbeveiliging zijn twee termen die aan belang winnen in het digitale tijdperk van vandaag. Terwijl kunstmatige intelligentie een simulatie is van menselijke intelligentie in machines die in staat zijn om te leren, beslissingen te nemen en problemen op te lossen, beschermt cyberbeveiliging systemen en digitale informatie tegen ongeoorloofde toegang, diefstal en schade. Kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging kan revolutioneren hoe bedrijven zichzelf beschermen tegen cyberaanvallen.

In 2023 blijkt dat kunstmatige intelligentie een technologie is die onstuitbaar zal blijven in zijn ontwikkeling, toepassing, adoptie en acceptatie door alle professionele en sociale sectoren. Om deze reden, en zodat je vóór iedereen op de hoogte bent van alles wat ons te wachten staat over kunstmatige intelligentie, specifiek toegepast in cyberbeveiliging, anticiperen we op het gebruik van gedragsanalyse van gebruikers en entiteiten die de hoofdlijnen van deze technologie in 2023 en de komende jaren zullen markeren. Laten we beginnen! Ga je ze missen?

Toepassingen van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging

De inefficiënte werking van machines blijft aanzienlijke productiviteitsverliezen veroorzaken voor bedrijven. Naarmate we 2023 en verder ingaan, blijft cyberbeveiliging de hoogste prioriteit van een organisatie. Belangrijke voorspellingen om in gedachten te houden zijn de volgende:

• 60% van de organisaties zal het zero-trust-principe als uitgangspunt aannemen om veilige omgevingen te waarborgen.
•  Voor 60% van de organisaties zal cyberbeveiligingsrisico een bepalende factor zijn bij het uitvoeren van transacties met derden.
•  30% van de landen zal wetgeving aannemen die betalingen, boetes en onderhandelingen voor ransomware-aanvallen reguleert.

In deze context is er een kans om kunstmatige intelligentie (AI) te benutten om cybercriminelen te bestrijden. De implementatie van AI in cyberbeveiliging kan revolutioneren hoe bedrijven zichzelf beschermen tegen cyberdreigingen. AI kan worden gebruikt om cyberaanvallen in realtime te detecteren en te voorkomen, evenals om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren om patronen te identificeren die kunnen leiden tot potentiële dreigingen. Enkele manieren waarop AI kan worden toegepast in het domein van cyberbeveiliging zijn de volgende:

• Dreigingsdetectie: Kunstmatige intelligentie kan cyberdreigingen detecteren door grote hoeveelheden gegevens te analyseren en potentieel gevaarlijke patronen te identificeren. Dit stelt bedrijven in staat om sneller en effectiever te reageren op dreigingen.
•  Malware-detectie: Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om malware te detecteren door de code te analyseren en patronen te identificeren die wijzen op kwaadaardig gedrag. Dit stelt bedrijven in staat om malware te detecteren en te voorkomen voordat het schade kan veroorzaken.
•  Phishing-detectie: Kunstmatige intelligentie kan phishing-aanvallen detecteren door de inhoud van e-mails te analyseren en patronen te identificeren die wijzen op phishing. Dit stelt bedrijven in staat om phishing-aanvallen te detecteren en te voorkomen voordat ze schade kunnen veroorzaken.
•  Netwerkbeveiliging: Kunstmatige intelligentie kan netwerkverkeer monitoren en patronen identificeren die wijzen op een potentiële dreiging. Dit stelt bedrijven in staat om cyberaanvallen te detecteren en te voorkomen voordat ze schade kunnen veroorzaken.

Voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging voor bedrijven

Het gebruik van kunstmatige intelligentie op het gebied van cyberbeveiliging biedt veel voordelen voor de bedrijven die hieronder worden genoemd:

• Verbeterde beveiliging: Kunstmatige intelligentie kan cyberdreigingen in realtime detecteren en voorkomen, waardoor de algehele beveiliging van bedrijven wordt verbeterd.
•  Verhoogde efficiëntie: Kunstmatige intelligentie kan grote hoeveelheden gegevens veel sneller analyseren dan een mens, waardoor de efficiëntie van beveiligingsoperaties toeneemt.
•  Kostenbesparing: Kunstmatige intelligentie automatiseert de detectie en preventie van cyberdreigingen, waardoor bedrijven minder arbeid nodig hebben en kosten kunnen besparen.
•  Betere besluitvorming: Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om gegevens te analyseren en conclusies te trekken die bedrijven kunnen helpen betere beveiligingsbeslissingen te nemen.
•  Betere reactietijd: Kunstmatige intelligentie kan cyberdreigingen in realtime detecteren en erop reageren, wat bedrijven helpt om te reageren.

Samenvattend hebben kunstmatige intelligentie en machine learning een aanzienlijke impact op het gebied van cyberbeveiliging. Door veel taken te automatiseren die traditioneel handmatig werden uitgevoerd, bespaart AI tijd en vermindert het het risico op menselijke fouten. Bovendien kan AI enorme hoeveelheden gegevens veel sneller verwerken dan mensen, waardoor de identificatie en preventie van grootschalige cyberdreigingen wordt vergemakkelijkt. Bedrijven die investeren in cyberbeveiliging en AI zullen beter uitgerust zijn om hun digitale activa te beschermen en een concurrentievoordeel te behouden in het voortdurend evoluerende technologische landschap.

Kunstmatige intelligentie probeert altijd innovatieve methoden te integreren, machine learning-algoritmen en -sjablonen toe te passen op onze cyberbeveiligingsoplossingen en -producten om de meest geavanceerde en flexibele bescherming te bieden.

Begrip van gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse (UEBA)

Oplossingen voor gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse (UEBA) maken het mogelijk om het gedrag van gebruikers en hun apparaten te modelleren terwijl ze browsen of een applicatie gebruiken. UEBA omvat het monitoren, verzamelen en evalueren van gegevens en activiteiten van gebruikers die met een systeem interageren, wat informatief, transactioneel of procesgebaseerd kan zijn.

UEBA-technologieën maken gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning om historische gegevensrecords te analyseren, waaronder tekst, cijfers, stem, audio en video, om patronen te identificeren en systemen te voeden die besluitvorming vergemakkelijken in individuele classificatie, sociale re-integratie, fysieke beveiliging, logische beveiliging en cyberbeveiliging. Op basis van hun analyse kunnen deze systemen maatregelen of acties nemen en zich automatisch aanpassen om “intelligente geautomatiseerde beslissingen” te nemen.”

Geavanceerde mogelijkheden en toepassingen van UEBA-tools

Tools voor gebruikersgedragsanalyse beschikken over meer geavanceerde mogelijkheden voor uitzonderings- en profielmonitoring dan traditionele computersystemen. Ze worden gebruikt om een basislijn van normale activiteiten vast te stellen die specifiek zijn voor de organisatie en haar gebruikers en om afwijkingen van die norm te identificeren. UEBA maakt gebruik van big data-algoritmen en machine learning om deze afwijkingen in bijna realtime te beoordelen, waardoor organisaties classificaties kunnen maken, beslissingen kunnen nemen, verborgen patronen kunnen detecteren en risicosituaties of andere potentiële beveiligingsdreigingen kunnen ontdekken.

UEBA verzamelt verschillende soorten gegevens, zoals gebruikersrollen en -titels, toegang, accounts, machtigingen, gebruikersactiviteit, geografische locatie en beveiligingswaarschuwingen. De gegevens kunnen worden verzameld uit eerdere en huidige activiteiten, waarbij de analyse factoren in overweging neemt zoals gebruikte bronnen, sessielengte, connectiviteit en activiteit van de peergroep om afwijkend gedrag te vergelijken. Het wordt ook automatisch bijgewerkt wanneer gegevens veranderen, zoals wanneer machtigingen worden toegevoegd.

UEBA-systemen rapporteren niet alle anomalieën als risicovol, maar beoordelen de potentiële impact van het gedrag. Lage impactscores worden toegekend aan minder gevoelige bronnen, terwijl hogere impactscores worden gegeven aan meer gevoelige gegevens, zoals persoonlijk identificeerbare informatie. Deze aanpak stelt beveiligingsteams in staat om prioriteit te geven aan welke sporen ze moeten volgen. Tegelijkertijd beperkt of verhoogt het UEBA-systeem automatisch de authenticatiedrempel voor gebruikers die abnormaal gedrag vertonen.

Machine learning-algoritmen stellen UEBA-systemen in staat om false positives te verminderen, waardoor duidelijkere en nauwkeurigere bruikbare risico-intelligentie wordt geboden voor cyberbeveiligingsteams.

Conclusie

In de afgelopen jaren heeft het gebruik van technieken genaamd gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse (UEBA) voor het analyseren van het gedrag van gebruikers en entiteiten zich verspreid. Deze technieken hebben veel toepassingen die altijd iets gemeen hebben: het vastleggen van gebruikersgedrag in het verleden, het modelleren van dit gedrag in het heden en het voorspellen van hoe het zal zijn.

Een UEBA-systeem verzamelt gegevens over gebruikers- en entiteitsactiviteiten uit systeemlogboeken. Het past geavanceerde analytische methoden toe om de gegevens te analyseren en stelt een basislijn van gebruikersgedragspatronen vast. UEBA monitort continu entiteitsgedrag en vergelijkt het met basislijngedrag voor dezelfde entiteit of vergelijkbare entiteiten om abnormaal gedrag te detecteren.

Het vaststellen van een basislijn is essentieel voor een UEBA-systeem, omdat het mogelijk maakt om potentiële dreigingen te detecteren. Het UEBA-systeem vergelijkt de vastgestelde basislijn met het huidige gebruikersgedrag, berekent een risicoscore en bepaalt of afwijkingen acceptabel zijn. Het systeem waarschuwt beveiligingsanalisten als de risicoscore een bepaalde drempel overschrijdt.