Technieken, oplossingen en modellen: Machine leren toepassen op cyberbeveiliging

Machine Learning, een deelgebied van kunstmatige intelligentie, stelt systemen en toepassingen in staat om te leren in dynamische omgevingen zonder expliciete programmering. Door historische gegevens te analyseren en patronen te identificeren, kunnen deze systemen bepalen of ze de gewenste resultaten behalen. De groei van Machine Learning is aangewakkerd door de vooruitgang in Big Data, diverse gegevensbronnen en de toenemende rekenkracht van apparaten en servers.

Op het gebied van cyberbeveiliging zijn voortdurende inspanningen nodig om modellen zoals de CID-triade, die zich richt op de integriteit, beschikbaarheid en vertrouwelijkheid van informatie, in stand te houden. Het aanpakken van nieuwe cyberbedreigingen en het verbeteren van de detectie- en analysemogelijkheden vormen aanzienlijke uitdagingen voor systemen, consultants en onderzoekers. Factoren die bijdragen aan deze uitdagingen zijn onder andere variabele complexiteit, snel voortschrijdende technologie en de vindingrijkheid van cybercriminelen.

Tegen 2023 moet alle conventionele software voorrang geven aan beveiligingsfuncties en -beleidslijnen, waarbij wordt vertrouwd op menselijke input om kwetsbaarheden te identificeren en te analyseren. Het vaststellen van processen en standaarden voor het detecteren en karakteriseren van kwetsbaarheden is essentieel voor het ontwikkelen van effectieve tools. Het integreren van data science-technieken, modellen en Machine Learning-algoritmen kan de efficiëntie van deze analyseprocessen sterk verbeteren.

Het belang van het classificeren van malware voor lerende machines

Vanaf 2014 hebben cyberbeveiligingsprofessionals onderzoek gedaan naar het creëren van een classificatiesysteem voor malware voor MS Windows, waarbij functies werden gebruikt die waren afgeleid van statische en dynamische analyse. Dit onderzoek maakte gebruik van verschillende classificatiealgoritmen zoals MultiLayer Perceptron, IB1, Beslisboomen Random Bos. Met name het combineren van gegevens van zowel statische als dynamische analyses kan uitstekende resultaten opleveren.

Vanaf 2019 is de toepassing van datawetenschap bij de ontwikkeling van softwareoplossingen, waaronder gespecialiseerde voorspellende modellen voor de detectie van malware en de voorspelling van cyberaanvallen op het web, een veelbelovende aanpak.

In 2023 heeft cyberbeveiliging zich ontwikkeld tot een computerwetenschappelijke discipline die zich richt op het ontwikkelen en implementeren van mechanismen voor informatiebescherming en technologische infrastructuur voor bedrijven en organisaties tegen mogelijke interne of externe aanvallen. Sinds 2020 is er een groeiende trend om kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën te integreren in cyberbeveiliging.

In 2023 zullen 69% van de bedrijven streven naar integratie van AI in hun cyberbeveiligingssystemen in vijf primaire use cases: inbraakdetectie, netwerkrisicoclassificatie, fraudedetectie, analyse van gebruikers- en apparaatgedrag en detectie van malware. AI-gedreven cyberbeveiliging wordt momenteel gebruikt op verschillende gebieden, waaronder 75% in netwerkbeveiliging, 71% in gegevensbeveiliging, 68% in endpointbeveiliging, 65% in identiteits- en toegangsbeveiliging, 64% in applicatiebeveiliging, 59% in cloudbeveiliging en 53% in IoT-beveiliging.

Implementeren van modellen voor machinaal leren ter verbetering van de cyberbeveiliging

Terwijl de prevalentie van cybercriminaliteit blijft toenemen, uiten bedrijven in verschillende sectoren hun bezorgdheid over onjuiste veiligheidspercepties, inadequaat preventiebeleid of -richtlijnen en beperkte reactiemogelijkheden bij cyberaanvallen. Voorstanders van kunstmatige intelligentie (AI) in cyberbeveiliging suggereren dat de integratie van AI een nieuw paradigma kan creëren, waarbij kwetsbaarheden op het eindpunt effectief worden verminderd en daarmee het blootstellingsgebied wordt verkleind.

In 2020 was 70% van de gerapporteerde incidenten afkomstig van eindpunten met netwerkverbindingen, waarbij pc's en smartphones het meest betrokken waren. Hoewel de term "Kunstmatige Intelligentie" misschien te pas en te onpas wordt gebruikt, valt niet te ontkennen dat AI-ontwikkelingen de identificatie van nieuwe cyberbedreigingen aanzienlijk kunnen versnellen en proactieve reacties mogelijk kunnen maken om cyberaanvallen te stoppen voordat ze zich verspreiden.

Veel bedrijven gebruiken nu verschillende tools om de veiligheid van hun producten te analyseren. Onder deze hulpmiddelen zijn Generative Adversarial Networks (GAN's) onderscheiden zich door hun vermogen om fouten in Machine Learning-modellen op te sporen en ze te trainen om robuuster te worden. GAN's zijn AI-algoritmen die zijn ontworpen voor machine-leren zonder toezicht en die bestaan uit concurrerende neurale netwerksystemen. We presenteren drie raamwerken voor het trainen van Machine Learning-modellen:

1. Diepe-vleugel: Deep-Pwing, ontwikkeld in TensorFlow 1, is een raamwerk dat experimenten met modellen voor machinaal leren mogelijk maakt om hun veerkracht tegen mogelijke aanvallen te evalueren. Het ondersteunt ook de geleidelijke uitbreiding van hun kennisbasis, waardoor het mogelijk een hulpmiddel wordt voor het uitvoeren van penetratietests en het mogelijk maken van statistische studies op specifieke machine-learning modellen.
2. Tegenspraak Lib: Deze Python bibliotheek is ontworpen om de veiligheid van machine learning classifiers te beoordelen tegen mogelijke aanvallen of inbraken. Adversarial Lib stelt gebruikers in staat om een script of codefragment te starten en ondersteunt een breed scala aan machine-learning algoritmen die geoptimaliseerd en herschreven zijn in C++. Bovendien kunnen gebruikers ontbrekende algoritmen bijdragen aan de bibliotheek, waardoor deze steeds uitgebreider wordt.
3. De dierentuin van GAN: Als referentiepagina biedt The GAN Zoo gebruikers talrijke GAN's voor het trainen en evalueren van modellen voor machinaal leren. Ondersteund door een grote gemeenschap van ontwikkelaars worden er elke week nieuwe papers toegevoegd aan de GitHub repository. (De dierentuin van GAN, 2018).

Concluderend kan worden gesteld dat machine learning een hulpmiddel van onschatbare waarde is geworden voor onderzoekers en ontwikkelaars op het gebied van cyberbeveiliging, omdat hiermee talloze tests kunnen worden uitgevoerd die veel tijd en moeite besparen op het gebied van beveiliging en penetratie (Flores Sinani, 2020).

Diep leren gebruiken voor cyberbeveiligingstoepassingen

Deep Learning, een subset van Machine Learning, maakt gebruik van een geautomatiseerde leerbenadering die kunstmatige intelligentie (AI) traint om specifieke resultaten te voorspellen op basis van invoergegevens. Dit vermogen stelt de AI in staat om uitkomsten te voorspellen door gegevensreeksen te verwerken en te combineren.

Een van de belangrijkste voordelen van Deep Learning is het vermogen om in real-time te leren en nieuwe classificatiecriteria te ontwikkelen zonder menselijke tussenkomst. Omdat cybercriminelen zich snel ontwikkelen en adaptieve cyberbedreigingen produceren, wordt Deep Learning steeds vaker toegepast om malware en online fraude te bestrijden.

Deep Learning kan cyberbedreigingen doeltreffend detecteren, classificeren en aanpakken door efficiënt en snel oplossingen te genereren. De uitgebreide toepassingen ervan omvatten methoden voor gebruikersidentificatie om onderscheid te maken tussen mensen en bots, pogingen tot imitatie door cybercriminelen te detecteren of ongeautoriseerde toegang tot gebruikersaccounts vanaf externe locaties te identificeren.

Hieronder lichten we enkele bedrijven uit die gespecialiseerd zijn in Deep Learning:

• Check Point: Een bedrijf gespecialiseerd in firewalls, Check Point is toegewijd aan uitgebreide bescherming door middel van voortdurende updates van zijn machine learning (ML) engines. De gecentraliseerde service, Campaign Hunting, scant elk netwerkpunt en analyseert anomalieën om een cloudgebaseerd beschermingsplatform op te bouwen.
• CrowdStrike: Gericht op diepgaande analyse van gebruikersgedrag en apparaatbewaking, CrowdStrike identificeert virussen, malware, diefstal van referenties en interne cyberbedreigingen. Hun beschermingsaanpak is gebaseerd op machine-learningtechnieken die een model voor normale activiteiten (baseline) creëren, dat afwijkingen in realtime helpt detecteren en preventieve maatregelen vergemakkelijkt.
• Darktrace: Met een platform dat een basislijn vaststelt, is Darktrace primair gericht op het voorkomen van inbraken in WAN-, LAN- en WiFi-netwerken. De mechanismen voor machinaal leren verbeteren het model voortdurend zonder menselijke tussenkomst, passen zich aan de eisen van de klant aan en verbeteren voortdurend de verdedigingsmogelijkheden.
• Diep instinct: Deep Instinct is opgericht om een deep learning-platform te ontwikkelen voor de bescherming van apparaten van eindgebruikers. Het primaire doel van Deep Instinct is om de reactietijd terug te brengen tot minder dan 20 milliseconden wanneer eindapparaten worden geconfronteerd met cyberbedreigingen. Na vijf jaar training van het neurale netwerk biedt Deep Instinct nu een inzetbare agent voor verschillende soorten apparaten, waarmee het uitgebreide potentieel van deep learning-technologie wordt aangetoond.

Cybersecurity in bedrijfsomgevingen verbeteren met Machine Learning-toepassingen

Automatisering kan het aantal valse meldingen bij cyberbeveiliging aanzienlijk verminderen. Analisten kunnen dagelijks 20 tot 30 vals-positieve waarschuwingen verwerken, afhankelijk van de grootte van een bank. Als de middelen voor het beoordelen van waarschuwingen beperkt zijn, moet een andere strategie worden overwogen. Machine learning kan in de financiële sector worden ingezet voor fraudedetectie. Visa verfijnt bijvoorbeeld voortdurend zijn technologie voor fraudedetectie, met de nadruk op schaalbare modellen voor machinaal leren en deep learning. Deze aanpak stelt hen in staat om een breder gegevensbereik te gebruiken en conclusies te trekken uit verschillende situaties. Ze richten zich ook op het integreren van andere technieken zoals real-time voorspellende analyse.

Bij cyberbeveiliging worden robuuste machine- en deep learning-algoritmen gebruikt voor malwareanalyse, inbraakdetectie en -preventie. Deze algoritmen worden ontwikkeld om te anticiperen op cyberaanvallen en de toegang tot gecompromitteerde bestanden of programma's te beperken.

Wat drones betreft, is er ook vooruitgang geboekt op het gebied van cyberbeveiliging. Drones kunnen videobewaking uitbreiden over grote gebiedenzoals parken, landbouwgrond en industriële magazijnen. Het zijn veelzijdige voertuigen die routinematige, automatische inspecties kunnen uitvoeren of handmatig bestuurd kunnen worden. Drones kunnen worden geconfigureerd voor gezichtsherkenningstaken en het detecteren en lokaliseren van indringers. Ze ontwijken of vernietigen is een grotere uitdaging omdat het geen stationaire systemen zijn.

Conclusie

Het groeiende belang van kunstmatige intelligentie, met name machine- en deep learning, in persoonlijke en zakelijke cyberbeveiliging is evident. Dit voortdurend veranderende technologische landschap komt overeen met de toename van cybercriminaliteit en cyberaanvallen, wat leidt tot steeds complexere en geavanceerdere uitdagingen op het gebied van cyberbeveiliging.

Bedrijven onderzoeken nu hoe machine learning in cyberbeveiliging kan helpen om deze risico's te beperken. De adoptiegraad van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging blijft stijgen. Organisaties moeten bepalen waar ze het willen implementeren voor maximale waarde en doelen stellen die zijn afgestemd op hun prestaties of verwachtingen.

Hoewel talloze technieken, oplossingen en modellen gebruikmaken van machine- en deep learning voor gegevensanalyse, moet er nog veel vooruitgang worden geboekt, omdat cybercriminelen zich voortdurend ontwikkelen.