Tehnici, soluții și modele: Aplicarea învățării automate la securitatea cibernetică

Machine Learning, un subdomeniu al inteligenței artificiale, permite sistemelor și aplicațiilor să învețe în medii dinamice fără programare explicită. Prin analizarea datelor istorice și identificarea modelelor, aceste sisteme pot determina dacă obțin rezultatele dorite. Creșterea învățării automate a fost alimentată de progresele înregistrate în domeniul Big Data, de diversele surse de date și de creșterea puterii de calcul a dispozitivelor și serverelor.

În domeniul securității cibernetice, sunt necesare eforturi continue pentru a susține modele precum triada CID, care se concentrează pe integritatea, disponibilitatea și confidențialitatea informațiilor. Abordarea noilor amenințări cibernetice și îmbunătățirea capacităților de detectare și analiză reprezintă provocări semnificative pentru sisteme, consultanți și cercetători. Printre factorii care contribuie la aceste provocări se numără complexitatea variabilă, progresul rapid al tehnologiei și ingeniozitatea infractorilor cibernetici.

Până în 2023, toate programele software convenționale ar trebui să prioritizeze caracteristicile și politicile de securitate, bazându-se pe contribuția umană pentru identificarea și analiza vulnerabilităților. Stabilirea de procese și standarde pentru detectarea și caracterizarea vulnerabilităților este esențială pentru dezvoltarea de instrumente eficiente. Integrarea tehnicilor de știința datelor, a modelelor și a algoritmilor de învățare automată poate spori considerabil eficiența acestor procese de analiză.

Importanța clasificării programelor malware pentru mașinile de învățare

Începând cu 2014, profesioniștii din domeniul securității cibernetice au explorat crearea unui sistem de clasificare a programelor malware pentru MS Windows, utilizând caracteristici derivate din analiza statică și dinamică. Această cercetare a utilizat diverși algoritmi de clasificare, cum ar fi MultiLayer Perceptron, IB1, Arbore decizional, și Pădure aleatorie. În special, se pot obține rezultate remarcabile prin combinarea datelor din analizele statice și dinamice.

Începând cu 2019, aplicarea științei datelor în dezvoltarea de soluții software, inclusiv modele predictive specializate pentru detectarea programelor malware și predicția atacurilor cibernetice web, a apărut ca o abordare promițătoare.

Până în 2023, securitatea cibernetică a evoluat ca o disciplină informatică axată pe dezvoltarea și implementarea mecanismelor de protecție a informațiilor și a infrastructurii tehnologice pentru întreprinderi și organizații împotriva potențialelor atacuri interne sau externe. Începând cu 2020, a existat o tendință crescândă de a integra tehnologiile inteligenței artificiale (AI) în securitatea cibernetică.

În 2023, 69% de întreprinderi își propun să integreze inteligența artificială în sistemele lor de securitate cibernetică în cinci cazuri de utilizare principale: detectarea intruziunilor, clasificarea riscurilor de rețea, detectarea fraudelor, analiza comportamentului utilizatorilor și dispozitivelor și detectarea programelor malware. Securitatea cibernetică bazată pe IA este utilizată în prezent în diverse domenii, inclusiv 75% în securitatea rețelelor, 71% în securitatea datelor, 68% în securitatea punctelor terminale, 65% în securitatea identității și accesului, 64% în securitatea aplicațiilor, 59% în securitatea cloud și 53% în securitatea IoT.

Implementarea modelelor de învățare automată pentru sporirea securității cibernetice

Pe măsură ce prevalența criminalității informatice continuă să crească, întreprinderile din diverse sectoare își exprimă îngrijorarea cu privire la percepțiile false în materie de securitate, la politicile sau orientările de prevenire inadecvate și la capacitățile limitate de reacție la atacurile informatice. Susținătorii inteligenței artificiale (AI) în domeniul securității cibernetice sugerează că integrarea AI poate crea o nouă paradigmă, reducând în mod eficient vulnerabilitățile la nivelul punctului final și, astfel, diminuând zona de expunere.

În 2020, 70% din incidentele raportate vor proveni de la puncte finale conectate la rețea, computerele personale și smartphone-urile fiind cele mai implicate. Deși termenul "inteligență artificială" ar putea fi folosit în exces, este de netăgăduit că progresele AI pot accelera semnificativ identificarea noilor amenințări cibernetice și pot permite răspunsuri proactive pentru a opri atacurile cibernetice înainte ca acestea să se răspândească.

Multe companii utilizează în prezent diverse instrumente pentru a analiza securitatea produselor lor. Printre aceste instrumente, Generative Adversarial Networks (GAN-uri) se remarcă prin capacitatea lor de a detecta defectele din modelele de învățare automată și de a le antrena pentru a deveni mai robuste. GAN-urile sunt algoritmi AI concepuți pentru învățarea automată nesupravegheată, constând în sisteme de rețele neuronale concurente. Prezentăm trei cadre pentru instruirea modelelor de învățare automată:

1. Deep-Pwing: Dezvoltat în TensorFlow 1, Deep-Pwing este un cadru care permite experimentarea cu modele de învățare automată pentru a evalua rezistența acestora la potențiale atacuri. De asemenea, acesta sprijină extinderea treptată a bazei lor de cunoștințe, transformând-o potențial într-un instrument pentru efectuarea testelor de penetrare și permițând realizarea de studii statistice privind modele specifice de învățare automată.
2. Adversar Lib: Această bibliotecă Python este concepută pentru a evalua securitatea clasificatoarelor de învățare automată împotriva potențialelor atacuri sau intruziuni. Adversarial Lib permite utilizatorilor să lanseze un script sau un fragment de cod și acceptă o gamă largă de algoritmi de învățare automată optimizați și rescriși în C++. În plus, utilizatorii pot contribui cu orice algoritmi lipsă la bibliotecă, făcând-o din ce în ce mai cuprinzătoare.
3. Grădina zoologică GAN: Servind drept pagină de referință, GAN Zoo pune la dispoziția utilizatorilor numeroase GAN-uri pentru formarea și evaluarea modelelor de învățare automată. Susținută de o comunitate mare de dezvoltatori, în depozitul său GitHub sunt adăugate lucrări noi în fiecare săptămână (Grădina zoologică GAN, 2018).

În concluzie, învățarea automată a devenit un instrument neprețuit pentru cercetători și dezvoltatori în domeniul securității cibernetice, deoarece permite executarea a numeroase teste care economisesc timp și efort semnificativ în ceea ce privește securitatea și penetrarea (Flores Sinani, 2020).

Utilizarea învățării profunde pentru aplicații de securitate cibernetică

Învățarea profundă, un subset al învățării automate, utilizează o abordare de învățare automată care antrenează inteligența artificială (AI) pentru a prezice rezultate specifice pe baza datelor de intrare. Această capacitate permite AI să prevadă rezultate prin prelucrarea și combinarea seturilor de date.

Unul dintre principalele avantaje ale învățării profunde este capacitatea sa de a învăța în timp real și de a dezvolta noi criterii de clasificare fără intervenție umană. Pe măsură ce infractorii cibernetici evoluează rapid și produc amenințări cibernetice adaptive, învățarea profundă este aplicată din ce în ce mai mult pentru a combate programele malware și frauda online.

Deep Learning poate detecta, clasifica și aborda eficient amenințările cibernetice, generând soluții eficiente și rapide. Aplicațiile sale vaste includ metode de identificare a utilizatorilor pentru a face diferența între oameni și roboți, pentru a detecta încercările infractorilor cibernetici de schimbare a identității sau pentru a identifica accesul neautorizat la conturile utilizatorilor din locații îndepărtate.

Mai jos, evidențiem câteva companii specializate în Deep Learning:

• Punct de control: O companie specializată în firewall-uri, Punct de control este dedicat protecției complete prin actualizări continue ale motoarelor sale de învățare automată (ML). Serviciul său centralizat, Campaign Hunting, scanează fiecare punct de rețea, analizând anomaliile pentru a construi o platformă de protecție bazată pe cloud.
• CrowdStrike: Concentrarea pe analiza aprofundată a comportamentului utilizatorului și pe monitorizarea dispozitivelor, CrowdStrike identifică virușii, programele malware, furtul de acreditări și amenințările cibernetice interne. Abordarea lor de protecție se bazează pe tehnici de învățare automată care creează un model de activitate normală (linie de bază), care ajută la detectarea abaterilor în timp real și facilitează măsurile preventive.
• Urma întunecată: Cu o platformă care stabilește o linie de bază, Darktrace urmărește în primul rând să prevină intruziunile în rețelele WAN, LAN și WiFi. Mecanismele sale de învățare automată îmbunătățesc continuu modelul fără intervenție umană, adaptându-se la cerințele clienților și îmbunătățind perpetuu capacitățile de apărare.
• Instinct profund: Fondată pentru a dezvolta o platformă de învățare profundă pentru protejarea dispozitivelor utilizatorilor finali, obiectivul principal al Deep Instinct este de a reduce timpul de reacție la mai puțin de 20 de milisecunde atunci când se confruntă cu amenințări cibernetice la adresa dispozitivelor finale. După cinci ani de formare a rețelei sale neuronale, Deep Instinct oferă acum un agent implementabil pentru diferite tipuri de dispozitive, demonstrând potențialul extins al tehnologiei de învățare profundă.

Consolidarea securității cibernetice în mediul de afaceri cu ajutorul aplicațiilor de învățare automată

Automatizarea poate reduce semnificativ numărul de alerte fals pozitive generate în securitatea cibernetică. Analiștii ar putea gestiona zilnic între 20 și 30 de alerte fals-pozitive, în funcție de dimensiunea băncii. Ar trebui luată în considerare o strategie diferită dacă resursele pentru revizuirea alertelor sunt limitate. Învățarea automată poate fi utilizată în sectorul financiar pentru detectarea fraudelor. De exemplu, Visa își perfecționează continuu tehnologia de detectare a fraudelor, punând accentul pe modele scalabile de învățare automată și pe învățarea profundă. Această abordare le permite să utilizeze o gamă mai largă de date și să facă inferențe în diverse situații. Ei se concentrează, de asemenea, pe încorporarea altor tehnici, cum ar fi analiza predictivă în timp real.

În domeniul securității cibernetice, algoritmii de învățare automată și profundă sunt utilizați pentru analiza programelor malware, detectarea și prevenirea intruziunilor. Acești algoritmi sunt dezvoltați pentru a anticipa atacurile cibernetice și a limita accesul la fișiere sau programe compromise.

În ceea ce privește dronele, au fost realizate, de asemenea, progrese în domeniul securității cibernetice. Dronele pot extinderea acoperirii de supraveghere video pe suprafețe mari, cum ar fi parcuri, terenuri agricole și depozite industriale. Acestea sunt vehicule versatile care pot efectua inspecții automate de rutină sau pot fi pilotate manual. Dronele pot fi configurate pentru sarcini de recunoaștere facială și pentru detectarea și localizarea intrușilor. Evadarea sau distrugerea acestora este mai dificilă, deoarece nu sunt sisteme staționare.

În concluzie

Importanța din ce în ce mai mare a inteligenței artificiale, în special a învățării automate și profunde, în securitatea cibernetică personală și a întreprinderilor este evidentă. Acest peisaj tehnologic în continuă evoluție corespunde cu creșterea numărului de infracțiuni și atacuri cibernetice, ducând la provocări din ce în ce mai complexe și mai sofisticate în materie de securitate cibernetică.

Companiile explorează acum modul în care învățarea automată în securitatea cibernetică poate contribui la atenuarea acestor riscuri. Ratele de adopție a inteligenței artificiale în securitatea cibernetică continuă să crească. Organizațiile trebuie să identifice unde să o implementeze pentru o valoare maximă și să stabilească obiective aliniate cu performanța sau așteptările lor.

Deși numeroase tehnici, soluții și modele utilizează învățarea automată și aprofundată pentru analiza datelor, mai sunt încă multe progrese de făcut, deoarece infractorii cibernetici evoluează continuu.