Følgende artikel hjælper dig med: AI og cybersikkerhed – kunstig intelligens +
Introduktion: AI og cybersikkerhed.
AI og cybersikkerhed går hånd i hånd i dagens verden. AI-understøttede systemer kan analysere tusindvis af datapunkter online for at identificere potentielle cybersikkerhedstrusler og hjælpe med at forhindre cyberangreb. I løbet af de seneste år er cyberangreb vokset i omfang og kompleksitet. Som en kendsgerning får mellemstore virksomheder advarsler for over 100.000 potentielle cybertrusler hver dag.
På grund af denne utrolige mængde er cybersikkerhedseksperter i en organisation muligvis ikke i stand til at håndtere alle truslerne manuelt. Derfor kan nogle cybersikkerhedstrusler gå ubemærket hen, hvilket kan gøre organisationen sårbar over for cyberangreb.
Hvis organisationer ønsker at få succes i nutidens skiftende cybersikkerhedslandskab, er de nødt til at adoptere kunstig intelligens (AI) som et kritisk værktøj i deres arsenal for at forhindre cyberangreb.
AI-baserede cybersikkerhedssystemer lærer mere over tid og kan stole på både tidligere og nuværende data for at opdage nye mutationer af trusler – som et resultat, hvilket forbedrer virksomhedens sikkerhed hver dag.
Næsten enhver virksomhed eller organisation er digital nu og beskæftiger sig med kritiske data og infrastruktur til deres drift. Cybertrusler sætter ikke kun et alvorligt indhug økonomisk og tidsmæssigt for deres drift, men også i form af kundeerhvervelse og tillid.
Fordele ved AI i cybersikkerhed
Opdagelse af nye trusler
AI-baserede systemer kan hjælpe organisationer med at spore og opdage nye trusler. Der er så mange trusler, der opstår hvert minut, og det bliver svært for organisationer med manuelle systemer at spore disse trusler og beskytte organisationens data. Brug af AI-baserede systemer vil hjælpe med at analysere, overvåge og spore cybertrusler i realtid. Så det giver mening for virksomheder at anvende AI-baserede systemer udover generelle cybersikkerhedsprocesser for at holde styr på trusler og være på forkant med de stadigt skiftende cybertrusler.
Gennem algoritmer kan AI-baserede systemer lære at identificere nye trusler og ransomware. Derudover kan de opdage ændringer i eksisterende trusler og dermed beskytte organisationen mod cyberangreb.
Kunstig intelligens og automatisering bør bruges til detektion af cybertrusler for at øge sikkerheden, effektiviteten og hjælpe organisationer med at være proaktive, hjælpe dem med at se truslerne på forhånd og holde deres infrastruktur og data sikker.
Husk, hackere og svindlere holder sig aldrig til én trend. De vedtager nye tendenser nu og da for at omgå normale cybersikkerhedsprocesser. AI gør det nemmere for virksomheder at holde sig ajour med spørgsmål om universelle og branchespecifikke cybersikkerhedstrusler. På denne måde kan de træffe velinformerede beslutninger. Plus, design effektive sikkerhedssystemer til at beskytte deres netværk mod potentielle trusler.
kæmpende bots
Bots automatiserer gentagne og foruddefinerede opgaver. De har revolutioneret kundeservice på grund af deres evne til at arbejde meget hurtigere end mennesker. Selvom nogle bots er programmeret af hackere til at stjæle kundeoplysninger, sende spam eller oprette falske konti.
Nettrafikken af disse ondsindede bots ser ofte ud til at stamme fra flere IP-adresser. Dette gør det svært at lokalisere og blokere kilden til den ondsindede bottrafik. Husk malware-bots efterligner gode bots, hvilket forklarer, hvorfor de går ubemærket hen.
Men AI-baserede systemer vil undersøge adfærdsmønstre og identificere anomalier. En organisations cybersikkerhedsteam kan derefter bruge de specifikke oplysninger til at skabe et system, der hjælper dem med at være flere skridt foran dårlige bots. Derfor beskytter de sig selv og deres kunder mod et databrud.
Brudrisikobeskyttelse
AI-systemer hjælper en organisation med at administrere sine it-aktiver, som omfatter hardware, software og applikationer knyttet til informationssystemet. AI hjælper også virksomheder med at forstå styrken og svaghederne ved deres informationssikkerhedssystem.
Ved at inddrage trusselsbeskyttelse i ligningen kan et system drevet af AI nøjagtigt forudsige potentialet for et databrud. Det opnås ved at fastslå de svage punkter i en virksomheds overordnede sikkerhedssystem. Som et resultat kan sikkerhedsteamet omdirigere ressourcer mod de mest sårbare områder. AI-baserede systemer kan hjælpe med at opbygge et sårbarhedskort for at hjælpe med at identificere weal points i organisationens defensive systemer.
AI-baseret indsigt giver virksomheder mulighed for at ændre deres kontroller og processer for at forbedre deres modstandsdygtighed over for cybersikkerhedstrusler. Når organisationer dykker ned i smartere og innovative produkter, er de afhængige af kritiske data, som er under konstant trussel. Et brud på kritiske data kan sætte organisationen og dens kunder i alvorlig risiko. En kombination af kunstig intelligens og automatisering kan udnyttes til at imødegå disse trusler og give indsigt i obskur og ondsindet aktivitet på systemer, netværk og infrastruktur.
Bedre endepunktsbeskyttelse
Skiftet til fjernarbejde har ført til en stigning i antallet af endepunkter. Dette skaber en alvorlig udfordring, fordi det er svært at sikre tusindvis af enheder og brugere mod cybersikkerhedstrusler.
Traditionel slutpunktsbeskyttelse reagerer først, når der er sket et databrud. Disse systemer afhænger af signaturer, som er fra de systemer, der bruges af enhver organisation. Det betyder, at hvis signaturdefinitionerne ikke bliver opdateret, vil de ikke tilbyde så meget beskyttelse.
Endpointbeskyttelse med AI er dog proaktiv og i stand til at analysere en stor mængde netværkstrafik, applikationsinstallation og logningsoplysninger for mistænkelige aktiviteter. Sikkerhedssystemer baseret på AI og maskinsprog kan forudse malware- og ransomware-angreb og imødegå dem i realtid. Cybersikkerhedsangreb sker ofte på få sekunder, så mange organisationer kan drage fordel af AI-baseret sikkerhedsteknologis hurtigtvirkende evne.
Husk, AI-drevne sikkerhedssystemer er ikke begrænset til et bestemt antal endepunkter, kun af virksomhedens budget til at erhverve computerkraften og systemet fra en udbyder. Det bedste er, at sikkerhedsteknologien endda kan dække eksterne enheder, der bringes til organisationsbygningen og tilsluttes netværket.
Hvad Cybersecurity-ledere mener om AI
I de seneste år har vi set en hurtig spredning af kunstig intelligens i cybersikkerhedsøkosystemet. De fleste eksperter mener, at AI-baserede teknologier er fremtiden for cybersikkerhed.
Disse systemer kan automatisere gentagne menneskelige aktiviteter i rummet. Men det er ikke den eneste fordel, AI hjælper med at lette byrden af cybersikkerhedsprofessionelle, som i øjeblikket er en mangelvare.
Ifølge en rapport fra Capgemini Research Institute, er moderne virksomheder nødt til at udnytte AI-kraften til at forbedre deres netværkssikkerhed mod stadigt udviklende cybertrusler. De cybersikkerhedsledere, der deltog i undersøgelsen, mener, at AI-aktiverede sikkerhedsteknologier er nødvendige. Dette er sandt, i betragtning af at hackere allerede bruger AI-baserede hackingværktøjer til at bryde netværk.
Ifølge lederne vil kunstig intelligens give virksomheder mulighed for at reagere på netværksindtrængen meget hurtigere. Nogle eksperter mener, at AI i denne teknologiske æra er nøglen til at beskytte organisationer mod cyberangreb. Ydermere vil teknologien gøre cyberanalytikere præcise og mere effektive.
Væksten i netværk og øget kompleksitet af data kræver AI-baserede løsninger, der kan opfylde virksomheders behov for cybersikkerhed. Over tid vil mennesker ikke være i stand til at håndtere den store mængde komplekse data og enorme netværk på egen hånd. De får brug for AI-drevne løsninger. I fremtiden kan kunstig intelligens endda erstatte mennesker fuldstændigt, når de træffer sikkerhedsbeslutninger.
Hvordan AI forbedrer cybersikkerhed
Trusselsjagt
Hver måned opretter og frigiver hackere hundredvis af malware, ransomware og vira af mange årsager. Måske vil de stjæle en organisations fortrolige oplysninger eller medarbejdernes og kundernes detaljer. Uanset hvad, bryder hackere aldrig et netværk af en god grund.
Automatiseret trusselsdetektion
Automatisering udnytter automatisering og maskinlæring, så den hurtigt kan opdateres, bibeholdes og anvendes på det konstant skiftende trussels-cyberlandskab. Opbygning af en maskinlæringspipeline fra bunden giver organisationerne mulighed for at lære direkte fra eksempeldata, integrere det med andre trusselsforebyggelsesplatforme og lave nogle mønsterkortlægningsanalyser, så de alle kan drage fordel af klassifikationsoptimerede algoritmer.
Denne tilgang betyder, at systemer løbende og dynamisk kan lære, hvad der er “normalt” i softwarestruktur, softwareadfærd og netværkstrafikmønstre, hvorved brugen bliver meget effektiv. Med maskinlæring kan millioner af variabler og datapunkter analyseres på én gang for at identificere uregelmæssigheder, der kunne indikere et angreb.
Trusselsreaktionsautomatisering
Når først vi har en sikkerhedsorkestrering, kan vi udløse en kæde af svar, der kan hjælpe med at mindske risikoen for, at cybertruslen spreder sig i hele systemet eller endnu bedre, forhindre den.
Kvaliteten af dataintelligens er en udfordring. Efterretninger om cybertrusler er ofte tilbøjelige til falske positiver på grund af den uklare karakter af IoT (Internet of Things). Trusler kan ændre sig øjeblikkeligt fra det ene sekund til det andet. Kunstig intelligens og maskinlæring vil hjælpe os med at identificere en gruppe trin, der skal udføres baseret på trusselsdetektion. Vi kan opnå større nøjagtighed, hvis der er mønsterkortlægning fra en global liste over cybertrusler eller trusselslager.
Det er normalt svært for cybereksperter at identificere truslerne i tide og beskytte deres organisationer mod angreb. Derfor, hvis en trussel går ubemærket hen, kan den skade netværket negativt. Men ved hjælp af kunstig intelligens kan cybersikkerhedsprofessionelle analysere forskellige datapunkter online for at identificere potentielle trusler. Som et resultat, når en hacker lancerer et angreb, kan systemet beskytte virksomhedens netværk på en proaktiv måde.
Sårbarhedshåndtering
I dag er næsten enhver virksomhed afhængig af IT (informationsteknologi). Men det er ikke let at holde it-sikker med de voksende cybersikkerhedssårbarheder. Mennesker kan ikke håndtere alle disse sårbarheder. Så det giver mening at stole på en mere praktisk løsning, AI- og ML-drevne systemer.
Disse systemer kan scanne artikler, nyheder, mørke webfora og mere for information om nye trusler. Således giver virksomheder mulighed for at bestemme, hvor sårbare de er over for angreb, og hvilke strategier de skal implementere for at sikre deres organisation.
Hvorfor (AI + Automation) er løsningen?
Efter min mening er AI + Automation en fantastisk løsning af følgende årsager.
Sikkerhedsautomatisering:
Hvad er sikkerhedsautomatisering?
Sikkerhedsautomatisering er den automatiske håndtering af en opgave i en maskinbaseret sikkerhedsapplikation, som ellers ville blive udført manuelt af en cybersikkerheds- eller webOps-ingeniør.
Hvad er orkestrering?
Sikkerhedsorkestrering er integration af forskellige sikkerhedsapplikationer og -processer sammen.
Hvad er sikkerhedsautomatisering og orkestrering?
Sikkerhedsautomatisering og -orkestrering er koordinering af automatiserede sikkerhedsopgaver på tværs af forbundne sikkerhedsapplikationer og -processer.
Det er designet til at reducere risici, driftsfejl, forbedre effektiviteten og til at adressere de cybersikkerhedstrusler, der ofte kommer fra fejlagtig brug af data. Manuel indsats øger den tid og den indsats, der kræves til analysen, hvilket påvirker hændelsens responstid, som er afgørende for at afbøde truslen.
Når du bruger manuelle sikkerhedsopgaver, er det udsat for fejl og også tidskrævende at gennemsøge en stor mængde data. Ideelt set bør enhver sikkerhedsopgave følge formlen –
ST = SRA
ST = Sikkerhedsopgave
Q = Hurtig
R = Pålidelig
A = Nøjagtig
Automatiserede sikkerhedsopgaver kan håndtere den hurtige og pålidelige del, men fejler med . Nøjagtigheden kan forbedres ved hjælp af AI med smarte testdata og mønsterkortlægning i realtid af cybertrusler.
Sikkerhedsautomatisering hjælper devOps / WebOps-teams til at være proaktive i stedet for reaktive. Det hjælper også holdet med at identificere obskure angreb og være forberedt på dem.
Datacentre
Ved hjælp af datacenter AI- og ML-løsninger kan organisationer sikre deres data mod forstyrrende cyberangreb. Disse løsninger giver virksomheder mulighed for at administrere deres konstant voksende behov for datalagring og behandlingskrav. AL- og ML-værktøjer vil overvåge alle enheder på tværs af datacentrene og identificere sikkerhedsproblemer, før de forstyrrer organisationens aktiviteter.
Netværkssikkerhed
Et sikkerhedsnetværk består af to hovedkomponenter; organisationens netværkstopografi og udvikling af sikkerhedspolitik. Men at styre disse processer kræver en masse menneskelig indsats og tid. Kunstig intelligens og maskinlæringsløsninger kan automatisere processerne.
Værktøjerne vil analysere netværkstrafikdynamikken og skabe strategier, der passer til virksomhedens situation. Som sådan kan virksomheden spare tid og penge.
Anvendelser af AI af modstandere
Som vi har nævnt ovenfor, kan cyberkriminelle drage fordel af AI- og ML-teknologi til at iværksætte angreb, der er svære at opdage, og som alvorligt kan forstyrre organisationers processer.
Modstandere kan hacke sig ind i AI-baserede systemer og ændre, hvordan de lærer og fortolker input. På denne måde kan systemet fungere til deres fordel. De kan også modificere malware via AI-teknologi for at omgå ML-baseret antivirus og få adgang til følsomme data. Derudover kan kunstig intelligens gøre populære cybertrusler som phishing endnu mere effektive.
Hvordan implementerer vi sikkerhedsautomatisering
Der er mange måder at implementere dette på sin egen organisation og skræddersy det til kravene.
Her er trin på højt niveau i implementeringen af sikkerhedsautomatisering.
Implementeringsautomatisering
Infrastruktur automatisering
Automatisering af sikkerhedsovervågningsværktøjer
Automatiseret trusselsdetektion
Trusselsreaktionsautomatisering
Automatisering af sikkerhedsworkflow
Implementeringsautomatisering
Implementeringsautomatisering gør det muligt at implementere applikationer på tværs af de forskellige miljøer, der bruges i udviklingsprocessen, såvel som de endelige produktionsmiljøer. Dette resulterer i en mere effektiv, pålidelig og forudsigelig implementering. Løsninger, der automatiserer dine implementeringsprocesser, forbedrer produktiviteten for både Dev- og Ops-teams og gør dem og virksomheden i stand til at udvikle hurtigere, opnå mere og i sidste ende bygge bedre software, der udrulles hyppigere og fungerer mere pålideligt for slutbrugeren.
Infrastruktur automatisering
Infrastrukturautomatisering skal starte med strategi og en dyb forståelse af processen, som vil informere om automatiseringsvalg. Konfigurationsstyringsværktøjer bør bruges til at automatisere infrastrukturopdateringer og skalering. Par konfigurationsstyring og infrastrukturautomatiseringsværktøjer med et solidt ændringsstyringssystem, og dine systemadministratorer kan få en hel ferie fri uden at bekymre sig om alarmopkald. Ja, det kan ske!
Automatisering af sikkerhedsværktøjer
Konstant validering er et væsentligt stykke sikkerhedsmetodologi, og det foregår i form af kontinuerlig overvågning og alarmering. Et robust overvågningssystem hjælper os med proaktivt at opdage problemer og løse dem hurtigt.
AI som partner:
Security Automation + AI / ML er meget relevant, denne teknologi kan lære af gradvis træning og fejl, som nemt og umiddelbart kan identificere enhver unormal adfærd. Dette giver statistisk prioritet for hver potentiel trussel, der bør undersøges. Dette forbedrer flagdetektionen i realtid og udløser nødvendige afhjælpningstrin.
Idéen for AI i cybersikkerhed er konstant at tilpasse sig de ekspanderende trusler i cyberspace. Mennesker at forbinde prikkerne, distribuere data og anvende dem på systemer er en langsom og ineffektiv proces. Et modent AI-system kan køre gennem millioner af datapunkter, studere trusselsopbevaring, forbinde prikkerne for at forbedre responstiden for beredskaber til millisekunder.
Ulemper ved AI i cybersikkerhed
På trods af fordelene ved AI inden for cybersikkerhed, kommer det med en række ulemper. For det første ville organisationer kræve en stor mængde penge og ressourcer for at investere i AI-baserede systemer og computerkraft.
For det andet kræver AI- og ML-løsninger en stor mængde datasæt at lære. Indsamling af ikke-ondsindede koder og unikke malware-koder kræver en masse tid, kræfter og investeringer, hvilket de fleste virksomheder mangler. Uden en mangfoldig og stor database vil løsningen levere forkerte resultater, hvilket hæmmer organisationens cybersikkerhedsindsats.
Endelig frygter cybersikkerhedseksperter, at hackere vil udnytte AI-kapaciteter til at iværksætte effektive og sofistikerede cyberangreb på deres virksomheder.
Konklusion: AI og cybersikkerhed
AI har et enormt potentiale for at revolutionere cybersikkerhedsområdet. Ikke kun vil AI forbedre endpoint-beskyttelsen, men også hjælpe med sårbarhedshåndtering. Men på samme tid er det nøglen til sofistikerede angreb rettet mod organisationer. I takt med at udbredelsen af kunstig intelligens stiger, stiger eksplosionen af netværksbrud også. Ironisk nok er AI- og ML-systemer vores bedste forsvarslinje mod AI-aktiverede databrud.
