הגנה מפני פשעי סייבר היא משימה מאתגרת. פושעי סייבר מגלים תמיד שיטות תקיפה חדשות, ולכן אנשי אבטחה צריכים להסתגל כל הזמן ולהישאר ערניים. ניתוח חזוי יכול לעשות את זה הרבה יותר קל.
ניתוח חזוי באבטחת סייבר יכול לעזור לחברות עם צוות אבטחה מוגבל להישאר בטוחים מפני התקפות מתוחכמות. הנה מבט מקרוב על איך זה עובד וכיצד זה יכול לעזור בהגנה מפני פושעי סייבר.
מה זה דוגמנות חזויה?
ראשית, מהו מודל חזוי? זוהי תת-קבוצה של ניתוח נתונים שמשתמשת בסטטיסטיקה כדי לעזור לקבוע מה יכול לקרות בעתיד. אנליסטים לוקחים נתונים מהעבר והנוכחי כדי ליצור א מודל של איך דברים יכולים להתנהל בעתיד, התאמה אישית של נתונים חדשים.
במקרים רבים, אנשים מריצים מספר מודלים בבת אחת ומשלבים את התוצאות כדי למצוא את התוצאה הסבירה ביותר. אם השתמשת באפליקציית מזג אוויר, חווית סוג זה של דוגמנות חזויה ממקור ראשון. לתהליך יש פוטנציאל הרבה מעבר לניבוי אם הולך לרדת גשם.
ניתוח חיזוי הפך לפרקטיקה המקובלת בתעשיות כמו בנקאות ושיווק. ככל שפשעי הסייבר גדלו, גם אנשי מקצוע בתחום האבטחה החלו לנצל את הפוטנציאל שלו.
קביעת פגיעות
הדרך הראשונה שבה ניתוח חזוי יכול לשפר את אבטחת הסייבר היא על ידי סיוע לארגונים להבין את הסיכונים שלהם. פשעי סייבר מהווה איום על כל עסק, אך חברות שונות יחוו סוגים שונים של התקפות. אבטחה טובה מתחילה בידיעה אילו מהתקפות הללו הן המאיימות ביותר.
מודלים של ניתוח חזוי יכולים להשוות את אמצעי האבטחה של העסק ואת מגמות פשעי הסייבר בקרב חברות דומות. לאחר מכן הם יכולים להראות כיצד פושעי סייבר עלולים לתקוף אותם והיכן החורים בהגנות שלהם.
אנליסטים אנושיים יכולים לבצע עבודה דומה, אבל בינה מלאכותית (AI) הרבה יותר טובה בחישובים מורכבים אלה. מערכות מסוימות, כגון QuadMetrics - מוסבר כאן על ידי ה אוניברסיטת מישיגן- הראו דיוק של עד 90 אחוז ושיעורים חיוביים כוזבים מתחת ל-10 אחוזים, מה שמדגיש את יעילותם.
זיהוי משתמשים לפי התנהגותם
ניתוח חיזוי באבטחת סייבר מספק גם דרך חדשנית לזיהוי משתמשים. זה די קל לגנוב סיסמה, אבל לא סביר שהאקר ישתמש במחשב באותו אופן שבו משתמש מורשה עושה. לכל אחד יש הרגלי שימוש ברורים שבינה מלאכותית יכולה ללמוד, מה שעוזר לו לגלות הפרות פוטנציאליות.
תוכניות אנליטיקה כגון תוכנת אבטחת פשעי סייבר, על ידי חברות כמו Kaseware, יכול לסקור נתונים כדי לזהות דפוסי הונאה, ולהרים דגל אדום כאשר משתמשים שוברים את הדפוסים הללו. גישה זו פועלת באותו אופן כמו ניטור הונאה. בדיוק כפי שבנק עלול להשבית את כרטיס האשראי שלך לאחר רכישה חריגה, מערכות אלו עשויות להגביל חשבון לאחר התנהגות לא טיפוסית.
כאשר חשבון מתנהג בצורה שונה ממה שחזה הבינה המלאכותית, אנשי מקצוע בתחום האבטחה האנושיים יכולים להסתכל עליו יותר מקרוב. אם זה תוקף, הם יכולים לעצור את זה, ואם זה רק המשתמש הרגיל, הם יכולים להחזיר להם את ההרשאות.
חיזוי התקפות לפני שהן קורות
ככל שהמודלים של אנליטיקה חזויה משתפרים, הם יכולים להיות מועילים אפילו יותר. הם עשויים לחזות מתקפות סייבר לפני שהן קורות, ולאפשר לעובדי האבטחה להתכונן למתקפה הנכנסת.
חלק מהרשתות כבר החלו להשתמש בגרסאות בסיסיות של תוכנות מסוג זה. מודלים של למידת מכונה מנבאים התקפות על ידי זיהוי פעילות זדונית ברשתות אחרות. לאחר מכן הם קובעים אם צפויות התקפות דומות ברשת שלהם. פושעי סייבר יכולים לעקוף זאת על ידי שימוש בהתקפות פיתוי, אך שילוב זה עם שיטות אחרות עשוי להיות יעיל יותר.
מערכות אחרות מנתחות את היכולת, המניע וההזדמנות של פושעי סייבר ספציפיים לתקוף. אחרים סורקים כתובות IP הקשורות לפעילות חשודה. שילוב של גורמים אלה יכול לעזור למודלים ליצור תחזיות מדויקות יותר, לתפוס פושעי סייבר לפני שהם יכולים לגרום נזק.
ביטוח סייבר כוונון עדין
לא כל מקרי השימוש של ניתוח חזוי באבטחת סייבר סובבים סביב עצירת תוקפים. מכיוון שפשיעת סייבר תמיד מתפתחת, אף מערכת לא יכולה לעצור את כל ההתקפות האפשריות. מודלים חזויים עדיין יכולים לעזור על ידי שיפור ביטוח הסייבר של חברות למקרים בהם אכן מתרחשת הפרה.
פרצות מידע הן יקרות, עולות 4.24 מיליון דולר בממוצע, והעלות הזו ממשיכה לטפס. תעשיית ביטוח הסייבר גדלה בתגובה, ועזרה לעסקים לפצות על כל הוצאות שעלולות להתרחש במהלך הפרה. ניתוח חזוי יכול לעזור להבין איזו רמת כיסוי חברה עשויה להזדקק לעל ידי חיזוי סבירות ההתקפות השונות.
כל סוגי הביטוח מודדים סיכונים כדי לקבוע את תעריפי הצד ואת סוג הכיסוי שהם צריכים. ביטוח סייבר אינו שונה, אך הבנת גורמי הסיכון השונים הרלוונטיים עלולה להיות מסובכת, ולכן עדיף להשאיר זאת ל-AI. מודלים חזויים יכולים לחזות בצורה מהימנה את החוזקות והחולשות של העסק, ולקבל את עסקת הביטוח הטובה ביותר עבור שני הצדדים.
ל-Predictive Analytics יש פוטנציאל עצום באבטחת סייבר
ניתוח חיזוי באבטחת סייבר הוא מושג חדש, אבל הפוטנציאל שלו מרשים. מודלים אלה של AI יכולים להשלים את הפערים שבהם היכולות האנושיות נופלות, ולעזור לעסקים להישאר בטוחים ככל האפשר. אף על פי ששום מודל חיזוי אינו מושלם, הם יכולים לספק שיפורים מהותיים לעומת פתרונות מסורתיים.
ככל שהטכנולוגיה משתפרת, אנשים ימצאו אפילו יותר שימושים לניתוח חזוי באבטחת סייבר. פושעי סייבר יסתגלו ותוכניות הבינה המלאכותית הללו יתפתחו גם כדי לעמוד בהן. הם אולי לא יחסלו את פשעי הסייבר, אבל הם עלולים להטות את הכף לטובת צדדים חפים מפשע.
פושעי סייבר פועלים בכמה דרכים שונות; להלן הנפוצים ביותר.
קרא הבא
- בִּטָחוֹן
- ניתוח נתונים
- אבטחת סייבר
- פריצה
- בינה מלאכותית
שאנון היא יוצרת תוכן הממוקמת בפילי, פנסילבניה. היא כותבת בתחום הטכנולוגי כ-5 שנים לאחר שסיימה תואר ב-IT. שאנון היא העורכת המנהלת של מגזין ReHack ומסקרת נושאים כמו אבטחת סייבר, משחקים וטכנולוגיה עסקית.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם