Sử dụng Trí tuệ nhân tạo để phân tích hành vi của người dùng và thực thể (UEBA)

Trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng là hai thuật ngữ ngày càng quan trọng trong thời đại kỹ thuật số ngày nay. Trong khi trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc có khả năng học hỏi, đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề, thì an ninh mạng bảo vệ hệ thống và thông tin kỹ thuật số khỏi truy cập trái phép, trộm cắp và hư hại. Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng có thể cách mạng hóa cách các công ty bảo vệ mình khỏi các cuộc tấn công mạng.

Năm 2023, cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo là một công nghệ sẽ tiếp tục phát triển không ngừng trong việc phát triển, ứng dụng, chấp nhận và được chấp nhận bởi tất cả các ngành nghề và xã hội. Vì lý do này, và để bạn nắm bắt trước mọi người về mọi thứ sẽ chờ đợi chúng ta về trí tuệ nhân tạo, được áp dụng cụ thể trong an ninh mạng, chúng tôi dự đoán việc sử dụng phân tích hành vi của người dùng và thực thể sẽ đánh dấu các dòng chính của công nghệ này trong năm 2023 và những năm tới. Bắt đầu nào! Bạn có muốn bỏ lỡ chúng không?

Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong An ninh mạng

Hoạt động không hiệu quả của máy móc tiếp tục gây ra tổn thất năng suất đáng kể cho các công ty. Khi chúng ta tiến vào năm 2023 và xa hơn nữa, an ninh mạng vẫn là ưu tiên hàng đầu của tổ chức. Các dự đoán quan trọng cần lưu ý bao gồm:

• 60% tổ chức sẽ áp dụng nguyên tắc không tin tưởng làm điểm khởi đầu để đảm bảo môi trường an toàn.
•  Đối với 60% tổ chức, rủi ro an ninh mạng sẽ là yếu tố quyết định trong việc thực hiện giao dịch với bên thứ ba.
•  30% quốc gia sẽ thông qua luật điều chỉnh thanh toán, tiền phạt và đàm phán cho các cuộc tấn công ransomware.

Trong bối cảnh này, có cơ hội tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để chống lại tội phạm mạng. Việc triển khai AI trong an ninh mạng có thể cách mạng hóa cách các công ty bảo vệ mình khỏi các mối đe dọa mạng. AI có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trong thời gian thực, cũng như phân tích lượng dữ liệu lớn để xác định các mẫu dẫn đến các mối đe dọa tiềm ẩn. Một số cách AI có thể được áp dụng trong lĩnh vực an ninh mạng bao gồm:

• Phát hiện mối đe dọa: Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các mối đe dọa mạng bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn và xác định các mẫu có thể gây nguy hiểm. Điều này cho phép các công ty phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn với các mối đe dọa.
•  Phát hiện phần mềm độc hại: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phát hiện phần mềm độc hại bằng cách phân tích mã và xác định các mẫu chỉ ra hành vi độc hại. Điều này cho phép các công ty phát hiện và ngăn chặn phần mềm độc hại trước khi nó có thể gây hại.
•  Phát hiện lừa đảo: Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các cuộc tấn công lừa đảo bằng cách phân tích nội dung của email và xác định các mẫu chỉ ra lừa đảo. Điều này cho phép các công ty phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công lừa đảo trước khi chúng có thể gây hại.
•  Bảo mật mạng: Trí tuệ nhân tạo có thể giám sát lưu lượng mạng và xác định các mẫu chỉ ra một mối đe dọa tiềm ẩn. Điều này cho phép các công ty phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trước khi chúng có thể gây hại.

Lợi ích của việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng cho các công ty

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực an ninh mạng mang lại nhiều lợi ích cho các công ty được đề cập dưới đây:

• Cải thiện an ninh: Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng trong thời gian thực, cải thiện an ninh tổng thể của các công ty.
•  Tăng hiệu quả: Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích lượng dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều so với con người, tăng hiệu quả của các hoạt động an ninh.
•  Tiết kiệm chi phí: Trí tuệ nhân tạo tự động hóa việc phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng, cho phép các công ty yêu cầu ít lao động hơn và tiết kiệm chi phí.
•  Cải thiện việc ra quyết định: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và cung cấp kết luận giúp các công ty đưa ra quyết định an ninh tốt hơn.
•  Thời gian phản hồi tốt hơn: Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện và hành động đối với các mối đe dọa mạng trong thời gian thực, điều này giúp các công ty phản ứng.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo và học máy là hai khái niệm có ảnh hưởng đáng kể đến lĩnh vực an ninh mạng. Bằng cách tự động hóa nhiều nhiệm vụ thường được thực hiện thủ công, AI tiết kiệm thời gian và giảm nguy cơ lỗi của con người. Ngoài ra, AI có thể xử lý lượng dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều so với con người, do đó tạo điều kiện cho việc xác định và ngăn chặn các mối đe dọa mạng quy mô lớn. Các công ty đầu tư vào an ninh mạng và AI sẽ được trang bị tốt hơn để bảo vệ tài sản kỹ thuật số của mình và duy trì lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh công nghệ không ngừng phát triển.

Trí tuệ nhân tạo luôn cố gắng tích hợp các phương pháp sáng tạo, áp dụng các thuật toán và mẫu học máy vào các giải pháp và sản phẩm an ninh mạng của chúng tôi để cung cấp sự bảo vệ tiên tiến và linh hoạt nhất.

Hiểu về Phân tích Hành vi Người dùng và Thực thể (UEBA)

Các giải pháp Phân tích Hành vi Người dùng và Thực thể (UEBA) cho phép mô hình hóa hành vi của người dùng và thiết bị của họ khi họ duyệt hoặc sử dụng một ứng dụng. UEBA liên quan đến việc giám sát, thu thập và đánh giá dữ liệu và hoạt động của người dùng tương tác với hệ thống, có thể là thông tin, giao dịch hoặc dựa trên quy trình.

Các công nghệ UEBA tận dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để phân tích các bản ghi dữ liệu lịch sử, bao gồm văn bản, số, giọng nói, âm thanh và video, để xác định các mẫu và cung cấp cho các hệ thống giúp ra quyết định trong phân loại cá nhân, tái hòa nhập xã hội, an ninh vật lý, an ninh logic và an ninh mạng. Dựa trên phân tích của họ, các hệ thống này có thể thực hiện các biện pháp hoặc hành động và tự động thích ứng để đưa ra “các quyết định tự động thông minh”.”

Khả năng và Ứng dụng Nâng cao của Công cụ UEBA

Các công cụ phân tích hành vi người dùng có khả năng giám sát ngoại lệ và hồ sơ tiên tiến hơn so với các hệ thống máy tính truyền thống. Chúng được sử dụng để thiết lập một cơ sở hoạt động bình thường cụ thể cho tổ chức và người dùng của nó và xác định các sai lệch so với tiêu chuẩn đó. UEBA sử dụng các thuật toán dữ liệu lớn và học máy để đánh giá các sai lệch này gần như trong thời gian thực, cho phép các tổ chức thực hiện phân loại, quyết định, phát hiện các mẫu ẩn và phát hiện các tình huống rủi ro hoặc các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn khác.

UEBA thu thập các loại dữ liệu khác nhau như vai trò và chức danh người dùng, quyền truy cập, tài khoản, quyền, hoạt động của người dùng, vị trí địa lý và cảnh báo an ninh. Dữ liệu có thể được thu thập từ các hoạt động trong quá khứ và hiện tại, với phân tích xem xét các yếu tố như tài nguyên được sử dụng, thời gian phiên, kết nối và hoạt động của nhóm đồng nghiệp để so sánh các hành vi bất thường. Nó cũng tự động cập nhật khi dữ liệu thay đổi, chẳng hạn như khi quyền được thêm vào.

Các hệ thống UEBA không báo cáo tất cả các bất thường là rủi ro mà đánh giá tác động tiềm năng của hành vi. Điểm tác động thấp được gán cho các tài nguyên ít nhạy cảm hơn, trong khi điểm tác động cao hơn được gán cho dữ liệu nhạy cảm hơn, chẳng hạn như thông tin nhận dạng cá nhân. Cách tiếp cận này cho phép các nhóm an ninh ưu tiên theo dõi dấu vết nào. Đồng thời, hệ thống UEBA tự động hạn chế hoặc tăng độ khó xác thực cho người dùng có hành vi bất thường.

Các thuật toán học máy cho phép các hệ thống UEBA giảm thiểu các kết quả dương tính giả, cung cấp thông tin tình báo rủi ro rõ ràng và chính xác hơn cho các nhóm an ninh mạng.

Kết luận

Trong những năm gần đây, việc sử dụng các kỹ thuật gọi là Phân tích Hành vi Người dùng và Thực thể (UEBA) để phân tích hành vi của người dùng và thực thể đã lan rộng. Những kỹ thuật này có nhiều ứng dụng luôn có điểm chung: ghi lại hành vi của người dùng trong quá khứ, mô hình hóa hành vi này trong hiện tại và dự đoán nó sẽ như thế nào.

Hệ thống UEBA thu thập dữ liệu về hoạt động của người dùng và thực thể từ nhật ký hệ thống. Nó áp dụng các phương pháp phân tích tiên tiến để phân tích dữ liệu và thiết lập một cơ sở mẫu hành vi của người dùng. UEBA liên tục giám sát hành vi của thực thể và so sánh nó với hành vi cơ sở cho cùng thực thể hoặc các thực thể tương tự để phát hiện hành vi bất thường.

Thiết lập cơ sở là chìa khóa cho hệ thống UEBA, vì nó cho phép phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn. Hệ thống UEBA so sánh cơ sở đã thiết lập với hành vi hiện tại của người dùng, tính toán điểm rủi ro và xác định xem các sai lệch có chấp nhận được không. Hệ thống sẽ cảnh báo các nhà phân tích an ninh nếu điểm rủi ro vượt quá một ngưỡng nhất định.