การใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และนิติบุคคล (UEBA)

ปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นสองคำที่มีความสำคัญมากขึ้นในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เป็นการจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ ตัดสินใจ และแก้ปัญหา ความปลอดภัยทางไซเบอร์จะปกป้องระบบและข้อมูลดิจิทัลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต การโจรกรรม และความเสียหาย ปัญญาประดิษฐ์ในความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถปฏิวัติวิธีที่บริษัทปกป้องตนเองจากการโจมตีทางไซเบอร์.

ในปี 2023 แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่จะยังคงพัฒนา การประยุกต์ใช้ การยอมรับ และการยอมรับโดยทุกภาคส่วนอาชีพและสังคมอย่างไม่หยุดยั้ง ด้วยเหตุนี้ และเพื่อให้คุณทราบก่อนใครเกี่ยวกับทุกสิ่งที่รอเราเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งใช้โดยเฉพาะในความปลอดภัยทางไซเบอร์ เราคาดการณ์การใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และหน่วยงานที่จะกำหนดเส้นหลักของเทคโนโลยีนี้ในปี 2023 และปีต่อ ๆ ไป มาเริ่มกันเลย! คุณจะพลาดมันหรือไม่?

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในความปลอดภัยทางไซเบอร์

การดำเนินงานที่ไม่มีประสิทธิภาพของเครื่องจักรยังคงทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิตอย่างมากสำหรับบริษัทต่าง ๆ เมื่อเราเข้าสู่ปี 2023 และต่อไป ความปลอดภัยทางไซเบอร์ยังคงเป็นสิ่งสำคัญอันดับต้น ๆ ขององค์กร การคาดการณ์ที่สำคัญที่ควรคำนึงถึงรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:

• 60% ขององค์กรจะนำหลักการความไว้วางใจเป็นศูนย์มาใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย.
•  สำหรับ 60% ขององค์กร ความเสี่ยงทางไซเบอร์จะเป็นปัจจัยกำหนดในการทำธุรกรรมกับบุคคลที่สาม.
•  30% ของประเทศจะออกกฎหมายควบคุมการชำระเงิน ค่าปรับ และการเจรจาสำหรับการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์.

ในบริบทนี้ มีโอกาสที่จะใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อต่อสู้กับอาชญากรไซเบอร์ การนำ AI มาใช้ในความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถปฏิวัติวิธีที่บริษัทปกป้องตนเองจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ AI สามารถใช้ในการตรวจจับและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์แบบเรียลไทม์ รวมถึงวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบที่นำไปสู่ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น วิธีการบางอย่างที่ AI สามารถนำไปใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ได้แก่:

• การตรวจจับภัยคุกคาม: ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและระบุรูปแบบที่อาจเป็นอันตราย ซึ่งช่วยให้บริษัทตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น.
•  การตรวจจับมัลแวร์: ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการตรวจจับมัลแวร์โดยการวิเคราะห์โค้ดและระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงพฤติกรรมที่เป็นอันตราย ซึ่งช่วยให้บริษัทตรวจจับและป้องกันมัลแวร์ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย.
•  การตรวจจับฟิชชิ่ง: ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับการโจมตีฟิชชิ่งโดยการวิเคราะห์เนื้อหาของอีเมลและระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงฟิชชิ่ง ซึ่งช่วยให้บริษัทตรวจจับและป้องกันการโจมตีฟิชชิ่งก่อนที่จะเกิดความเสียหาย.
•  ความปลอดภัยของเครือข่าย: ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจสอบการจราจรของเครือข่ายและระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้บริษัทตรวจจับและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย.

ข้อดีของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับบริษัท

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มีข้อดีมากมายสำหรับบริษัทที่กล่าวถึงด้านล่าง:

• การปรับปรุงความปลอดภัย: ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยปรับปรุงความปลอดภัยโดยรวมของบริษัท.
•  เพิ่มประสิทธิภาพ: ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้เร็วกว่ามนุษย์มาก ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินงานด้านความปลอดภัย.
•  ประหยัดค่าใช้จ่าย: ปัญญาประดิษฐ์ทำให้การตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้บริษัทต้องการแรงงานน้อยลงและประหยัดค่าใช้จ่าย.
•  การตัดสินใจที่ดีขึ้น: ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและให้ข้อสรุปที่สามารถช่วยให้บริษัทตัดสินใจด้านความปลอดภัยได้ดีขึ้น.
•  เวลาตอบสนองที่ดีขึ้น: ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจจับและดำเนินการกับภัยคุกคามทางไซเบอร์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้บริษัทตอบสนองได้.

โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสองแนวคิดที่มีผลกระทบอย่างมากต่อด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยการทำให้งานหลายอย่างที่เคยทำด้วยมือเป็นอัตโนมัติ AI ช่วยประหยัดเวลาและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์ นอกจากนี้ AI ยังสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้เร็วกว่ามนุษย์มาก ซึ่งช่วยให้สามารถระบุและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ขนาดใหญ่ได้ บริษัทที่ลงทุนในความปลอดภัยทางไซเบอร์และ AI จะมีความพร้อมที่ดีกว่าในการปกป้องทรัพย์สินดิจิทัลของตนและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในภูมิทัศน์เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา.

ปัญญาประดิษฐ์มักพยายามรวมวิธีการใหม่ ๆ โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและแม่แบบกับโซลูชันและผลิตภัณฑ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของเราเพื่อเสนอการป้องกันที่ทันสมัยและยืดหยุ่นที่สุด.

การทำความเข้าใจการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และหน่วยงาน (UEBA)

โซลูชันการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และหน่วยงาน (UEBA) ช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของผู้ใช้และอุปกรณ์ของพวกเขาในขณะที่พวกเขาท่องเว็บหรือใช้แอปพลิเคชัน UEBA เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบ การรวบรวม และการประเมินข้อมูลและกิจกรรมของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับระบบ ซึ่งอาจเป็นข้อมูล การทำธุรกรรม หรือกระบวนการ.

เทคโนโลยี UEBA ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์บันทึกข้อมูลในอดีต รวมถึงข้อความ ตัวเลข เสียง เสียง และวิดีโอ เพื่อระบุรูปแบบและป้อนข้อมูลในระบบที่อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจในด้านการจำแนกบุคคล การบูรณาการทางสังคม ความปลอดภัยทางกายภาพ ความปลอดภัยทางตรรกะ และความปลอดภัยทางไซเบอร์ จากการวิเคราะห์ของพวกเขา ระบบเหล่านี้สามารถดำเนินการหรือมาตรการและปรับตัวโดยอัตโนมัติเพื่อทำ “การตัดสินใจอัตโนมัติที่ชาญฉลาด”

ความสามารถและการประยุกต์ใช้เครื่องมือ UEBA ขั้นสูง

เครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้มีความสามารถในการตรวจสอบข้อยกเว้นและโปรไฟล์ที่ก้าวหน้ากว่าระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม พวกเขาถูกใช้เพื่อสร้างเส้นฐานของกิจกรรมปกติที่เฉพาะเจาะจงสำหรับองค์กรและผู้ใช้ของมันและระบุการเบี่ยงเบนจากบรรทัดฐานนั้น UEBA ใช้อัลกอริธึมข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องในการประเมินการเบี่ยงเบนเหล่านี้ในเกือบเรียลไทม์ ทำให้องค์กรสามารถทำการจำแนก การตัดสินใจ ตรวจจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ และค้นหาสถานการณ์เสี่ยงหรือภัยคุกคามความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นอื่น ๆ.

UEBA รวบรวมข้อมูลหลายประเภท เช่น บทบาทและตำแหน่งของผู้ใช้ การเข้าถึง บัญชี สิทธิ์ กิจกรรมของผู้ใช้ ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และการแจ้งเตือนความปลอดภัย ข้อมูลสามารถรวบรวมจากกิจกรรมที่ผ่านมาและปัจจุบัน โดยการวิเคราะห์พิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ทรัพยากรที่ใช้ ระยะเวลาของเซสชัน การเชื่อมต่อ และกิจกรรมของกลุ่มเพื่อนเพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมที่ผิดปกติ นอกจากนี้ยังได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลง เช่น เมื่อมีการเพิ่มสิทธิ์.

ระบบ UEBA ไม่รายงานความผิดปกติทั้งหมดว่าเป็นความเสี่ยง แต่ประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากพฤติกรรม คะแนนผลกระทบต่ำจะถูกกำหนดให้กับทรัพยากรที่มีความอ่อนไหวน้อยกว่า ในขณะที่คะแนนผลกระทบสูงกว่าจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลที่มีความอ่อนไหวมากกว่า เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ วิธีการนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถจัดลำดับความสำคัญของร่องรอยที่จะติดตามได้ ในขณะเดียวกัน ระบบ UEBA จะจำกัดหรือเพิ่มความยากลำบากในการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับผู้ใช้ที่แสดงพฤติกรรมผิดปกติโดยอัตโนมัติ.

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบ UEBA ลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด โดยให้ข้อมูลข่าวกรองความเสี่ยงที่ชัดเจนและแม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์.

บทสรุป

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การใช้เทคนิคที่เรียกว่าการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และหน่วยงาน (UEBA) สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และหน่วยงานได้แพร่หลาย เทคนิคเหล่านี้มีการประยุกต์ใช้มากมายที่มีสิ่งที่เหมือนกันเสมอ: การบันทึกพฤติกรรมของผู้ใช้ในอดีต การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมนี้ในปัจจุบัน และการทำนายว่าจะเป็นอย่างไร.

ระบบ UEBA รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมของผู้ใช้และหน่วยงานจากบันทึกของระบบ ใช้วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างเส้นฐานของรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ UEBA ตรวจสอบพฤติกรรมของหน่วยงานอย่างต่อเนื่องและเปรียบเทียบกับพฤติกรรมพื้นฐานสำหรับหน่วยงานเดียวกันหรือหน่วยงานที่คล้ายกันเพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ.

การสร้างเส้นฐานเป็นกุญแจสำคัญในระบบ UEBA เนื่องจากทำให้สามารถตรวจจับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ ระบบ UEBA เปรียบเทียบเส้นฐานที่กำหนดไว้กับพฤติกรรมปัจจุบันของผู้ใช้ คำนวณคะแนนความเสี่ยง และกำหนดว่าการเบี่ยงเบนเป็นที่ยอมรับหรือไม่ ระบบจะแจ้งเตือนนักวิเคราะห์ความปลอดภัยหากคะแนนความเสี่ยงเกินเกณฑ์ที่กำหนด.