Kỹ thuật, Giải pháp và Mô hình: Áp dụng Học máy vào An ninh mạng

Học máy, một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, cho phép các hệ thống và ứng dụng học trong môi trường động mà không cần lập trình rõ ràng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các mẫu, các hệ thống này có thể xác định xem chúng có đạt được kết quả mong muốn hay không. Sự phát triển của Học máy được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong Dữ liệu lớn, các nguồn dữ liệu đa dạng và sức mạnh tính toán ngày càng tăng của các thiết bị và máy chủ.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, cần có những nỗ lực liên tục để duy trì các mô hình như bộ ba CID, tập trung vào tính toàn vẹn, tính khả dụng và tính bảo mật của thông tin. Việc giải quyết các mối đe dọa mạng mới và tăng cường khả năng phát hiện và phân tích đặt ra những thách thức đáng kể cho các hệ thống, chuyên gia tư vấn và nhà nghiên cứu. Các yếu tố góp phần vào những thách thức này bao gồm sự phức tạp thay đổi, công nghệ tiến bộ nhanh chóng và sự khéo léo của tội phạm mạng.

Đến năm 2023, tất cả các phần mềm thông thường đều phải ưu tiên các tính năng và chính sách bảo mật, dựa vào đầu vào của con người để xác định và phân tích các lỗ hổng. Việc thiết lập các quy trình và tiêu chuẩn để phát hiện và mô tả các lỗ hổng là điều cần thiết để phát triển các công cụ hiệu quả. Việc tích hợp các kỹ thuật khoa học dữ liệu, mô hình và thuật toán Học máy có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của các quy trình phân tích này.

Tầm quan trọng của việc phân loại phần mềm độc hại cho máy học

Từ năm 2014 trở đi, các chuyên gia an ninh mạng đã khám phá việc tạo ra một hệ thống phân loại phần mềm độc hại cho MS Windows, sử dụng các tính năng có nguồn gốc từ phân tích tĩnh và động. Nghiên cứu này sử dụng nhiều thuật toán phân loại khác nhau như MultiLayer Perceptron, Tiếng Việt:, Cây quyết định, Và Rừng ngẫu nhiên. Đáng chú ý, có thể đạt được kết quả nổi bật bằng cách kết hợp dữ liệu từ cả phân tích tĩnh và phân tích động.

Tính đến năm 2019, việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào việc phát triển các giải pháp phần mềm, bao gồm các mô hình dự đoán chuyên biệt để phát hiện phần mềm độc hại và dự đoán tấn công mạng vào web, đã nổi lên như một phương pháp tiếp cận đầy hứa hẹn.

Đến năm 2023, an ninh mạng đã phát triển thành một ngành khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển và triển khai các cơ chế bảo vệ thông tin và cơ sở hạ tầng công nghệ cho các công ty và tổ chức chống lại các cuộc tấn công tiềm ẩn bên trong hoặc bên ngoài. Từ năm 2020, đã có xu hướng ngày càng tăng trong việc tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào an ninh mạng.

Năm 2023, 69% của các công ty nhằm mục đích đưa AI vào hệ thống an ninh mạng của họ trên năm trường hợp sử dụng chính: phát hiện xâm nhập, phân loại rủi ro mạng, phát hiện gian lận, phân tích hành vi của người dùng và thiết bị và phát hiện phần mềm độc hại. An ninh mạng do AI thúc đẩy hiện đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm 75% trong Bảo mật mạng, 71% trong Bảo mật dữ liệu, 68% trong Bảo mật điểm cuối, 65% trong Bảo mật danh tính và truy cập, 64% trong Bảo mật ứng dụng, 59% trong Bảo mật đám mây và 53% trong Bảo mật IoT.

Triển khai các mô hình học máy để nâng cao an ninh mạng

Khi tình trạng tội phạm mạng tiếp tục gia tăng, các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực bày tỏ lo ngại về nhận thức sai lệch về an ninh, chính sách hoặc hướng dẫn phòng ngừa không đầy đủ và khả năng phản ứng hạn chế trước các cuộc tấn công mạng. Những người ủng hộ Trí tuệ nhân tạo (AI) trong an ninh mạng cho rằng việc tích hợp AI có thể tạo ra một mô hình mới, giúp giảm hiệu quả các lỗ hổng ở điểm cuối và do đó giảm diện tích tiếp xúc.

Năm 2020, 70% sự cố được báo cáo có nguồn gốc từ các điểm cuối được kết nối mạng, trong đó máy tính cá nhân và điện thoại thông minh là những thiết bị có liên quan nhiều nhất. Mặc dù thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” có thể bị lạm dụng, nhưng không thể phủ nhận rằng những tiến bộ của AI có thể tăng tốc đáng kể việc xác định các mối đe dọa mạng mới và cho phép phản ứng chủ động để ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trước khi chúng lan rộng.

Nhiều công ty hiện nay sử dụng nhiều công cụ khác nhau để phân tích bảo mật sản phẩm của họ. Trong số các công cụ này, Mạng đối kháng tạo sinh (GAN) nổi bật với khả năng phát hiện lỗi trong các mô hình Machine Learning và đào tạo chúng để trở nên mạnh mẽ hơn. GAN là thuật toán AI được thiết kế cho machine learning không giám sát, bao gồm các hệ thống mạng nơ-ron cạnh tranh. Chúng tôi trình bày ba khuôn khổ để đào tạo các mô hình Machine Learning:

1. Cánh sâu: Được phát triển trong TensorFlow 1, Deep-Pwing là một khuôn khổ cho phép thử nghiệm các mô hình học máy để đánh giá khả năng phục hồi của chúng trước các cuộc tấn công tiềm ẩn. Nó cũng hỗ trợ việc mở rộng dần dần cơ sở kiến thức của chúng, có khả năng biến nó thành một công cụ để tiến hành các cuộc thử nghiệm thâm nhập và cho phép các nghiên cứu thống kê về các mô hình học máy cụ thể.
2. Thư viện đối kháng: Thư viện Python này được thiết kế để đánh giá tính bảo mật của các bộ phân loại học máy chống lại các cuộc tấn công hoặc xâm nhập tiềm ẩn. Adversarial Lib cho phép người dùng khởi chạy một tập lệnh hoặc đoạn mã và hỗ trợ nhiều thuật toán học máy được tối ưu hóa và viết lại bằng C++. Ngoài ra, người dùng có thể đóng góp bất kỳ thuật toán nào còn thiếu vào thư viện, giúp thư viện ngày càng toàn diện hơn.
3. Vườn thú GAN: Là trang tham khảo, GAN Zoo cung cấp cho người dùng nhiều GAN để đào tạo và đánh giá các mô hình học máy. Được hỗ trợ bởi một cộng đồng lớn các nhà phát triển, các bài báo mới được thêm vào kho lưu trữ GitHub của nó mỗi tuần (Vườn thú GAN, 2018).

Tóm lại, máy học đã trở thành một công cụ vô giá đối với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong lĩnh vực an ninh mạng vì nó cho phép thực hiện nhiều thử nghiệm giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức về mặt bảo mật và thâm nhập (Flores Sinani, 2020).

Sử dụng Deep Learning cho các ứng dụng an ninh mạng

Học sâu, một tập hợp con của Học máy, sử dụng phương pháp học tự động đào tạo Trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán các đầu ra cụ thể dựa trên dữ liệu đầu vào. Khả năng này cho phép AI dự báo kết quả bằng cách xử lý và kết hợp các tập dữ liệu.

Một trong những lợi thế chính của Deep Learning là khả năng học theo thời gian thực và phát triển các tiêu chí phân loại mới mà không cần sự can thiệp của con người. Khi tội phạm mạng nhanh chóng phát triển và tạo ra các mối đe dọa mạng thích ứng, Deep Learning ngày càng được áp dụng để chống lại phần mềm độc hại và gian lận trực tuyến.

Học sâu có thể phát hiện, phân loại và giải quyết các mối đe dọa mạng một cách hiệu quả, tạo ra các giải pháp hiệu quả và nhanh chóng. Các ứng dụng rộng lớn của nó bao gồm các phương pháp nhận dạng người dùng để phân biệt giữa con người và bot, phát hiện các nỗ lực mạo danh tội phạm mạng hoặc xác định truy cập trái phép vào tài khoản người dùng từ các vị trí từ xa.

Dưới đây, chúng tôi xin giới thiệu một số công ty chuyên về Học sâu:

• Điểm kiểm tra: Một công ty chuyên về tường lửa, Điểm kiểm tra được dành riêng để bảo vệ toàn diện thông qua các bản cập nhật liên tục cho các công cụ học máy (ML) của mình. Dịch vụ tập trung của nó, Campaign Hunting, quét mọi điểm mạng, phân tích các bất thường để xây dựng nền tảng bảo vệ dựa trên đám mây.
• Đám đông tấn công: Tập trung vào phân tích hành vi người dùng chuyên sâu và giám sát thiết bị, Đám đông tấn công xác định vi-rút, phần mềm độc hại, hành vi trộm cắp thông tin đăng nhập và các mối đe dọa mạng nội bộ. Phương pháp bảo vệ của họ dựa trên các kỹ thuật học máy tạo ra mô hình hoạt động bình thường (đường cơ sở), giúp phát hiện các sai lệch theo thời gian thực và tạo điều kiện cho các biện pháp phòng ngừa.
• Dấu vết đen:Với nền tảng thiết lập đường cơ sở, Darktrace chủ yếu hướng đến mục tiêu ngăn chặn xâm nhập vào mạng WAN, LAN và WiFi. Cơ chế học máy của nó liên tục cải thiện mô hình mà không cần sự can thiệp của con người, thích ứng với yêu cầu của khách hàng và liên tục cải thiện khả năng phòng thủ.
• Bản năng sâu thẳm: Được thành lập để phát triển nền tảng học sâu nhằm bảo vệ thiết bị của người dùng cuối, mục tiêu chính của Deep Instinct là giảm thời gian phản ứng xuống dưới 20 mili giây khi đối mặt với các mối đe dọa mạng đối với thiết bị đầu cuối. Sau năm năm đào tạo mạng nơ-ron của mình, Deep Instinct hiện cung cấp một tác nhân có thể triển khai cho nhiều loại thiết bị khác nhau, thể hiện tiềm năng to lớn của công nghệ học sâu.

Tăng cường an ninh mạng trong môi trường kinh doanh với các ứng dụng học máy

Tự động hóa có thể làm giảm đáng kể số lượng các cảnh báo dương tính giả được tạo ra trong an ninh mạng. Các nhà phân tích có thể xử lý 20 đến 30 cảnh báo dương tính giả mỗi ngày tùy thuộc vào quy mô của ngân hàng. Một chiến lược khác nên được xem xét nếu nguồn lực để xem xét các cảnh báo bị hạn chế. Học máy có thể được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để phát hiện gian lận. Ví dụ, Visa liên tục cải tiến công nghệ phát hiện gian lận của mình, nhấn mạnh các mô hình học máy có khả năng mở rộng và học sâu. Cách tiếp cận này cho phép họ sử dụng phạm vi dữ liệu rộng hơn và đưa ra suy luận trong nhiều tình huống khác nhau. Họ cũng tập trung vào việc kết hợp các kỹ thuật khác như phân tích dự đoán theo thời gian thực.

Trong an ninh mạng, máy mạnh mẽ và thuật toán học sâu được sử dụng để phân tích phần mềm độc hại, phát hiện xâm nhập và ngăn chặn. Các thuật toán này được phát triển để dự đoán các cuộc tấn công mạng và hạn chế quyền truy cập vào các tệp hoặc chương trình bị xâm phạm.

Về máy bay không người lái, những tiến bộ về an ninh mạng cũng đã được thực hiện. Máy bay không người lái có thể mở rộng phạm vi giám sát video trên các khu vực rộng lớn, chẳng hạn như công viên, đất nông nghiệp và kho công nghiệp. Chúng là những phương tiện đa năng có thể thực hiện các cuộc kiểm tra tự động thường xuyên hoặc được điều khiển thủ công. Máy bay không người lái có thể được cấu hình để thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng khuôn mặt và phát hiện và định vị kẻ xâm nhập. Việc trốn tránh hoặc tiêu diệt chúng khó khăn hơn vì chúng không phải là hệ thống cố định.

Kết luận

Tầm quan trọng ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là máy móc và học sâu, trong an ninh mạng cá nhân và doanh nghiệp là điều hiển nhiên. Bối cảnh công nghệ liên tục phát triển này tương ứng với sự gia tăng của tội phạm mạng và tấn công mạng, dẫn đến những thách thức an ninh mạng ngày càng phức tạp và tinh vi.

Các công ty hiện đang khám phá cách học máy trong an ninh mạng có thể giúp giảm thiểu những rủi ro này. Tỷ lệ áp dụng trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng tiếp tục tăng. Các tổ chức phải xác định nơi triển khai để có giá trị tối đa và thiết lập các mục tiêu phù hợp với hiệu suất hoặc kỳ vọng của họ.

Mặc dù nhiều kỹ thuật, giải pháp và mô hình sử dụng máy học và học sâu để phân tích dữ liệu, vẫn còn nhiều tiến bộ phải đạt được vì tội phạm mạng không ngừng phát triển.