Tekniker, lösningar och modeller: Tillämpning av maskininlärning på cybersäkerhet

Machine Learning, ett delområde inom artificiell intelligens, gör det möjligt för system och applikationer att lära sig i dynamiska miljöer utan explicit programmering. Genom att analysera historiska data och identifiera mönster kan dessa system avgöra om de uppnår önskade resultat. Tillväxten inom maskininlärning har drivits på av framsteg inom Big Data, olika datakällor och ökad beräkningskraft hos enheter och servrar.

Inom cybersäkerhetsområdet krävs kontinuerliga insatser för att upprätthålla modeller som CID-triaden, som fokuserar på informationens integritet, tillgänglighet och konfidentialitet. Att hantera nya cyberhot och förbättra förmågan till upptäckt och analys innebär betydande utmaningar för system, konsulter och forskare. Faktorer som bidrar till dessa utmaningar är bland annat varierande komplexitet, snabb teknikutveckling och cyberbrottslingars uppfinningsrikedom.

År 2023 ska all konventionell programvara prioritera säkerhetsfunktioner och policyer och förlita sig på mänsklig input för att identifiera och analysera sårbarheter. Att etablera processer och standarder för att upptäcka och karakterisera sårbarheter är avgörande för att utveckla effektiva verktyg. Genom att integrera datavetenskapliga tekniker, modeller och maskininlärningsalgoritmer kan dessa analysprocesser effektiviseras avsevärt.

Vikten av att klassificera skadlig kod för maskininlärning

Från 2014 och framåt har experter på cybersäkerhet arbetat med att skapa ett klassificeringssystem för skadlig programvara för MS Windows, med hjälp av funktioner som härrör från statisk och dynamisk analys. I denna forskning användes olika klassificeringsalgoritmer som MultiLayer Perceptron, IB1, Beslutsträd, och Slumpmässig skog. Framför allt kan man uppnå enastående resultat genom att kombinera data från både statiska och dynamiska analyser.

Från och med 2019 har tillämpningen av datavetenskap för att utveckla mjukvarulösningar, inklusive specialiserade prediktiva modeller för upptäckt av skadlig kod och förutsägelse av cyberattacker på nätet, visat sig vara en lovande metod.

År 2023 har cybersäkerhet utvecklats till en datavetenskaplig disciplin som fokuserar på att utveckla och implementera mekanismer för informationsskydd och teknisk infrastruktur för företag och organisationer mot potentiella interna eller externa attacker. Sedan 2020 har det varit en växande trend att integrera AI-teknik (artificiell intelligens) i cybersäkerhet.

År 2023 kommer 69% av företagen strävar efter att införliva AI i sina cybersäkerhetssystem inom fem primära användningsområden: intrångsdetektering, riskklassificering av nätverk, bedrägeridetektering, analys av användar- och enhetsbeteende samt detektering av skadlig kod. AI-driven cybersäkerhet används för närvarande inom olika områden, inklusive 75% inom Network Security, 71% inom Data Security, 68% inom Endpoint Security, 65% inom Identity and Access Security, 64% inom Application Security, 59% inom Cloud Security och 53% inom IoT Security.

Implementering av maskininlärningsmodeller för förbättrad cybersäkerhet

I takt med att cyberbrottsligheten fortsätter att öka uttrycker företag inom olika sektorer oro över falska säkerhetsuppfattningar, otillräckliga förebyggande policyer eller riktlinjer och begränsad reaktionsförmåga vid cyberattacker. Förespråkare för artificiell intelligens (AI) inom cybersäkerhet menar att integrering av AI kan skapa ett nytt paradigm, som effektivt minskar sårbarheterna vid slutpunkten och därmed minskar exponeringsområdet.

Under 2020 härrörde 70% av de rapporterade incidenterna från nätverksanslutna slutpunkter, där persondatorer och smartphones var de mest inblandade. Även om termen "artificiell intelligens" kan vara överanvänd, är det obestridligt att AI-framsteg kan påskynda identifieringen av nya cyberhot och möjliggöra proaktiva svar för att stoppa cyberattacker innan de sprids.

Många företag använder nu olika verktyg för att analysera sina produkters säkerhet. Bland dessa verktyg är Generative Adversarial Networks (GANs) utmärker sig för sin förmåga att upptäcka brister i maskininlärningsmodeller och träna dem för att bli mer robusta. GAN är AI-algoritmer som är utformade för oövervakad maskininlärning och består av konkurrerande neurala nätverkssystem. Vi presenterar tre ramverk för träning av maskininlärningsmodeller:

1. Deep-Pwing: Deep-Pwing är utvecklat i TensorFlow 1 och är ett ramverk som gör det möjligt att experimentera med maskininlärningsmodeller för att utvärdera deras motståndskraft mot potentiella attacker. Det stöder också den gradvisa utvidgningen av deras kunskapsbas, vilket potentiellt kan omvandla den till ett verktyg för att genomföra penetrationstester och möjliggöra statistiska studier av specifika maskininlärningsmodeller.
2. Adversarial Lib: Detta Python-bibliotek är utformat för att bedöma säkerheten för klassificerare för maskininlärning mot potentiella attacker eller intrång. Adversarial Lib gör det möjligt för användare att starta ett skript eller en kodsnutt och stöder ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer som är optimerade och omskrivna i C ++. Dessutom kan användarna bidra med algoritmer som saknas i biblioteket, vilket gör det alltmer omfattande.
3. GAN:s djurpark: The GAN Zoo fungerar som en referenssida och ger användarna många GAN: er för utbildning och utvärdering av maskininlärningsmodeller. Med stöd av en stor grupp utvecklare läggs nya artiklar till i GitHub-förvaret varje vecka (The GAN Zoo, 2018)).

Sammanfattningsvis har maskininlärning blivit ett ovärderligt verktyg för forskare och utvecklare inom cybersäkerhet, eftersom det gör det möjligt att utföra många tester som sparar betydande tid och ansträngning när det gäller säkerhet och penetration (Flores Sinani, 2020).

Användning av djupinlärning för cybersäkerhetsapplikationer

Deep Learning, som är en delmängd av Machine Learning, använder en automatiserad inlärningsmetod som tränar artificiell intelligens (AI) att förutsäga specifika resultat baserat på indata. Denna förmåga gör det möjligt för AI att förutse resultat genom att bearbeta och kombinera datamängder.

En av de viktigaste fördelarna med Deep Learning är dess förmåga att lära sig i realtid och utveckla nya klassificeringskriterier utan mänsklig inblandning. Eftersom cyberbrottslingar snabbt utvecklas och skapar adaptiva cyberhot används Deep Learning i allt större utsträckning för att bekämpa skadlig kod och bedrägerier på nätet.

Deep Learning kan upptäcka, klassificera och hantera cyberhot på ett effektivt sätt och generera lösningar snabbt och effektivt. Bland de många användningsområdena finns metoder för användaridentifiering som gör det möjligt att skilja mellan människor och robotar, upptäcka försök till imitation av cyberkriminella eller identifiera obehörig åtkomst till användarkonton från avlägsna platser.

Nedan lyfter vi fram några företag som specialiserar sig på Deep Learning:

• Kontrollpunkt: Ett företag som specialiserar sig på brandväggar, Kontrollpunkt är inriktat på heltäckande skydd genom kontinuerliga uppdateringar av sina maskininlärningsmotorer (ML). Den centraliserade tjänsten Campaign Hunting skannar varje nätverkspunkt och analyserar anomalier för att bygga en molnbaserad skyddsplattform.
• CrowdStrike: Fokuserar på djupgående analys av användarbeteende och övervakning av enheter, CrowdStrike identifierar virus, skadlig kod, stöld av inloggningsuppgifter och interna cyberhot. Deras skyddsmetod bygger på maskininlärningstekniker som skapar en modell för normal aktivitet (baslinje), vilket hjälper till att upptäcka avvikelser i realtid och underlättar förebyggande åtgärder.
• Darktrace: Med en plattform som etablerar en baslinje syftar Darktrace främst till att förhindra intrång i WAN-, LAN- och WiFi-nätverk. Dess maskininlärningsmekanismer förbättrar kontinuerligt modellen utan mänsklig inblandning, anpassar sig till kundens krav och förbättrar ständigt försvarsförmågan.
• Djup instinkt: Deep Instinct grundades för att utveckla en plattform för djupinlärning för att skydda slutanvändarnas enheter. Deep Instincts primära mål är att minska reaktionstiden till under 20 millisekunder vid cyberhot mot slutanvändarnas enheter. Efter fem års träning av sitt neurala nätverk erbjuder Deep Instinct nu en agent som kan användas för olika typer av enheter, vilket visar på den omfattande potentialen i tekniken för djupinlärning.

Förbättrad cybersäkerhet i företagsmiljöer med maskininlärningsapplikationer

Automatisering kan avsevärt minska antalet falska positiva signaler som genereras inom cybersäkerhet. Analytiker kan hantera 20 till 30 falskt positiva varningar dagligen beroende på bankens storlek. En annan strategi bör övervägas om resurserna för att granska varningar är begränsade. Maskininlärning kan användas inom finanssektorn för att upptäcka bedrägerier. Visa förfinar till exempel kontinuerligt sin teknik för att upptäcka bedrägerier, med tonvikt på skalbara modeller för maskininlärning och djupinlärning. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för dem att använda ett bredare dataomfång och dra slutsatser i olika situationer. De fokuserar också på att införliva andra tekniker som prediktiv analys i realtid.

Inom cybersäkerhet används robusta maskin- och djupinlärningsalgoritmer för analys av skadlig kod, intrångsdetektering och förebyggande. Algoritmerna är utvecklade för att förutse cyberattacker och begränsa åtkomsten till komprometterade filer eller program.

När det gäller drönare har det också gjorts framsteg på cybersäkerhetsområdet. Drönare kan utöka videoövervakningstäckningen över stora områdensom parker, jordbruksmark och industriella lagerlokaler. De är mångsidiga fordon som kan utföra rutinmässiga, automatiska inspektioner eller styras manuellt. Drönare kan konfigureras för ansiktsigenkänning och för att upptäcka och lokalisera inkräktare. Att undvika eller förstöra dem är mer utmanande eftersom de inte är stationära system.

Sammanfattningsvis

Det är uppenbart att artificiell intelligens, i synnerhet maskininlärning och djupinlärning, får allt större betydelse för cybersäkerheten för privatpersoner och företag. Detta ständigt föränderliga tekniska landskap korresponderar med ökningen av cyberbrott och cyberattacker, vilket leder till alltmer komplexa och sofistikerade cybersäkerhetsutmaningar.

Företag utforskar nu hur maskininlärning inom cybersäkerhet kan bidra till att minska dessa risker. Antagandet av artificiell intelligens inom cybersäkerhet fortsätter att öka. Organisationer måste identifiera var de ska implementera den för maximalt värde och fastställa mål som är anpassade till deras prestanda eller förväntningar.

Även om många tekniker, lösningar och modeller använder maskininlärning och djupinlärning för dataanalys finns det fortfarande mycket kvar att göra, eftersom cyberbrottslingar ständigt utvecklas.