Användning av artificiell intelligens för analys av användar- och entitetsbeteenden (UEBA)

Artificiell intelligens och cybersäkerhet är två termer som blir allt viktigare i dagens digitala tidsålder. Medan artificiell intelligens är en simulering av mänsklig intelligens i maskiner som kan lära sig, fatta beslut och lösa problem, skyddar cybersäkerhet system och digital information mot obehörig åtkomst, stöld och skada. Artificiell intelligens inom cybersäkerhet kan revolutionera hur företag skyddar sig mot cyberattacker.

År 2023 visar det att artificiell intelligens är en teknik som kommer att fortsätta vara ostoppbar i sin utveckling, tillämpning, antagande och acceptans av alla professionella och sociala sektorer. Av denna anledning, och så att du är medveten före någon annan om allt som kommer att vänta oss om artificiell intelligens, tillämpad specifikt inom cybersäkerhet, förutser vi dess användning av beteendeanalys av användare och enheter som kommer att markera huvudlinjerna för denna teknik 2023 och de kommande åren. Låt oss börja! Kommer du att missa dem?

Tillämpningar av artificiell intelligens inom cybersäkerhet

Den ineffektiva driften av maskiner fortsätter att orsaka betydande produktivitetsförluster för företag. När vi går in i 2023 och framåt förblir cybersäkerhet en organisations högsta prioritet. Viktiga förutsägelser att hålla i åtanke inkluderar följande:

• 60% av organisationerna kommer att anta nolltillit-principen som en utgångspunkt för att säkerställa säkra miljöer.
•  För 60% av organisationerna kommer cybersäkerhetsrisk att vara en avgörande faktor vid genomförandet av transaktioner med tredje part.
•  30% av länderna kommer att anta lagstiftning som reglerar betalningar, böter och förhandlingar för ransomware-attacker.

I detta sammanhang finns det en möjlighet att utnyttja artificiell intelligens (AI) för att bekämpa cyberbrottslingar. Implementering av AI inom cybersäkerhet kan revolutionera hur företag skyddar sig mot cyberhot. AI kan användas för att upptäcka och förhindra cyberattacker i realtid, samt analysera stora mängder data för att identifiera mönster som leder till potentiella hot. Några sätt AI kan tillämpas inom cybersäkerhet inkluderar följande:

• Hotdetektering: Artificiell intelligens kan upptäcka cyberhot genom att analysera stora mängder data och identifiera potentiellt farliga mönster. Detta gör det möjligt för företag att reagera snabbare och mer effektivt på hot.
•  Malware-detektering: Artificiell intelligens kan användas för att upptäcka malware genom att analysera koden och identifiera mönster som indikerar skadligt beteende. Detta gör det möjligt för företag att upptäcka och förhindra malware innan det kan orsaka skada.
•  Phishing-detektering: Artificiell intelligens kan upptäcka phishing-attacker genom att analysera innehållet i e-postmeddelanden och identifiera mönster som indikerar phishing. Detta gör det möjligt för företag att upptäcka och förhindra phishing-attacker innan de kan orsaka skada.
•  Nätverkssäkerhet: Artificiell intelligens kan övervaka nätverkstrafik och identifiera mönster som indikerar ett potentiellt hot. Detta gör det möjligt för företag att upptäcka och förhindra cyberattacker innan de kan orsaka skada.

Fördelar med att använda artificiell intelligens inom cybersäkerhet för företag

Användningen av artificiell intelligens inom cybersäkerhet erbjuder många fördelar för de företag som nämns nedan:

• Förbättrad säkerhet: Artificiell intelligens kan upptäcka och förhindra cyberhot i realtid, vilket förbättrar företagens övergripande säkerhet.
•  Ökad effektivitet: Artificiell intelligens kan analysera stora mängder data mycket snabbare än en människa, vilket ökar effektiviteten i säkerhetsoperationer.
•  Kostnadsbesparingar: Artificiell intelligens automatiserar upptäckten och förhindrandet av cyberhot, vilket gör att företag kan kräva mindre arbetskraft och spara på kostnader.
•  Bättre beslutsfattande: Artificiell intelligens kan användas för att analysera data och ge slutsatser som kan hjälpa företag att fatta bättre säkerhetsbeslut.
•  Bättre svarstid: Artificiell intelligens kan upptäcka och agera på cyberhot i realtid, vilket hjälper företag att reagera.

Sammanfattningsvis är artificiell intelligens och maskininlärning två koncept som har en betydande inverkan på området cybersäkerhet. Genom att automatisera många uppgifter som traditionellt utförts manuellt sparar AI tid och minskar risken för mänskliga fel. Dessutom kan AI bearbeta stora mängder data mycket snabbare än människor, vilket underlättar identifiering och förebyggande av storskaliga cyberhot. Företag som investerar i cybersäkerhet och AI kommer att vara bättre rustade för att skydda sina digitala tillgångar och behålla en konkurrensfördel i den ständigt föränderliga teknologilandskapet.

Artificiell intelligens försöker alltid att införliva innovativa metoder, tillämpa maskininlärningsalgoritmer och mallar på våra cybersäkerhetslösningar och produkter för att erbjuda det mest avancerade och flexibla skyddet.

Förstå användar- och enhetsbeteendeanalys (UEBA)

Lösningar för användar- och enhetsbeteendeanalys (UEBA) möjliggör modellering av användarbeteende och deras enheter medan de surfar eller använder en applikation. UEBA innebär övervakning, insamling och utvärdering av data och aktiviteter hos användare som interagerar med ett system, vilket kan vara informativt, transaktionellt eller processbaserat.

UEBA-teknologier utnyttjar artificiell intelligens och maskininlärning för att analysera historiska dataregister, inklusive text, siffror, röst, ljud och video, för att identifiera mönster och mata system som underlättar beslutsfattande i individuell klassificering, social återintegrering, fysisk säkerhet, logisk säkerhet och cybersäkerhet. Baserat på deras analys kan dessa system vidta åtgärder eller åtgärder och automatiskt anpassa sig för att fatta “intelligenta automatiserade beslut.”

Avancerade funktioner och tillämpningar av UEBA-verktyg

Verktyg för användarbeteendeanalys har mer avancerade undantags- och profilövervakningsfunktioner än traditionella datorsystem. De används för att etablera en baslinje för normala aktiviteter specifika för organisationen och dess användare och identifiera avvikelser från den normen. UEBA använder big data-algoritmer och maskininlärning för att bedöma dessa avvikelser i nära realtid, vilket gör det möjligt för organisationer att göra klassificeringar, beslut, upptäcka dolda mönster och avslöja risksituationer eller andra potentiella säkerhetshot.

UEBA samlar in olika datatyper som användarroller och titlar, åtkomst, konton, behörigheter, användaraktivitet, geografisk plats och säkerhetsvarningar. Data kan samlas in från tidigare och nuvarande aktiviteter, med analysen som tar hänsyn till faktorer som resurser som används, sessionens längd, anslutning och aktivitet i jämförbara grupper för att jämföra avvikande beteenden. Det uppdateras också automatiskt när data ändras, till exempel när behörigheter läggs till.

UEBA-system rapporterar inte alla avvikelser som riskfyllda utan bedömer den potentiella påverkan av beteendet. Låga påverkningspoäng tilldelas mindre känsliga resurser, medan högre påverkningspoäng ges till mer känsliga data, såsom personligt identifierbar information. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för säkerhetsteam att prioritera vilka spår som ska följas. Samtidigt begränsar UEBA-systemet automatiskt eller ökar autentiseringssvårigheten för användare som uppvisar onormalt beteende.

Maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för UEBA-system att minska falska positiva resultat, vilket ger tydligare och mer exakt handlingsbar riskinformation för cybersäkerhetsteam.

Sammanfattningsvis

Under de senaste åren har användningen av tekniker som kallas användar- och enhetsbeteendeanalys (UEBA) för att analysera användares och enheters beteende spridit sig. Dessa tekniker har många tillämpningar som alltid har något gemensamt: att registrera användarbeteende i det förflutna, modellera detta beteende i nuet och förutsäga hur det kommer att vara.

Ett UEBA-system samlar in data om användar- och enhetsaktiviteter från systemloggar. Det tillämpar avancerade analytiska metoder för att analysera data och etablerar en baslinje för användarbeteendemönster. UEBA övervakar kontinuerligt enhetsbeteende och jämför det med baslinjebeteendet för samma enhet eller liknande enheter för att upptäcka onormalt beteende.

Baslinjering är nyckeln till ett UEBA-system, eftersom det gör det möjligt att upptäcka potentiella hot. UEBA-systemet jämför den etablerade baslinjen med aktuellt användarbeteende, beräknar en riskpoäng och avgör om avvikelser är acceptabla. Systemet varnar säkerhetsanalytiker om riskpoängen överstiger en viss tröskel.