אנשים נחוצים כדי להתגונן מפני התקפות סייבר, אבל יש דרכים מרכזיות שבהן מכונות יכולות לעזור.
ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, כך גם הדרך שבה פושעים מנסים לנצל אותה. כיום, התקפות זדוניות מהוות סיבה מרכזית לדאגה עבור אנשים וארגונים כאחד. תוכנות כופר, דיוג והפרות נתונים הן רק כמה דוגמאות לצורות רבות שהתקפות אלו יכולות ללבוש.
הגנות הבנויות על טכנולוגיות חדשות יותר כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית יכולות לעזור להגן עליך מפני האיומים הללו, כיצד בדיוק מערכות אלו מזהות ומונעות התקפות זדוניות?
התפקיד של AI ו-ML באבטחת סייבר
בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) הן שני כלים חזקים דומים אך שונים שניתן להשתמש בהם כדי לזהות סכנות אפשריות לפני שהן עלולות לגרום נזק. באמצעות אלגוריתמים, טכנולוגיית בינה מלאכותית יכולה לזהות דפוסים בנתונים שעלולים להצביע על התנהגות חשודה או פעילות זדונית. לאחר מכן הוא יכול לסמן איומים פוטנציאליים ולהתריע בפני צוותי אבטחה, כדי שיוכלו לנקוט בפעולה.
כמו תחומים רבים אחרים, זיהוי תוכנות זדוניות הוא תחום נוסף שבו למידת מכונה מוכיחה את עצמה מועילה. למידת מכונה יכולה לזהות גרסאות תוכנות זדוניות חדשות ולסייע לצוותי אבטחה להגיב במהירות על ידי בניית ספריית דוגמאות. בשל כך, ניתן לסכל התקפות מזיקות לפני שהן גורמות נזק כלשהו.
אפשר גם להשתמש ב-AI ו-ML כדי להגן על רשתות על ידי מעקב אחר התנהגות המשתמש. מערכות אלו מסוגלות לנטר את פעולות המשתמש על פני מספר פלטפורמות והתקנים על מנת לזהות התנהגות חריגה או זדונית. זה יכול לסייע באיתור ובמניעת התקפות זדוניות של צוותי אבטחה לפני שיש להם סיכוי לגרום נזק כלשהו.
כיצד AI ו-ML יכולים לזהות ולמנוע איומים
ישנן דרכים רבות בהן ניתן להשתמש ב-AI ו-ML בתפיסה ובמניעת איומים זדוניים.
- הגברת הדיוק לאיתור איומים זדוניים: באמצעות שימוש באלגוריתמים שיכולים לזהות דפוסים בנתונים שעלולים להצביע על התנהגות חשודה, AI ו-ML יכולים לסייע בשיפור הדיוק של מערכות זיהוי תוכנות זדוניות.
- ניטור פעילות המשתמש: בינה מלאכותית ולמידת מכונה מסוגלות לנטר את התנהגות המשתמש בפלטפורמות רבות כדי לזהות כל התנהגות חשודה או זדונית. בדרך זו, ניתן להודיע לצוותי אבטחה לפני התרחשות של כל תקיפה מזיקה.
- עדכון הגנות תוכנות זדוניות מבוססות חתימה: בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים לסייע בתהליך של עדכון מערכות זיהוי תוכנות זדוניות מבוססות חתימה על ידי שימוש באלגוריתמים לזיהוי זנים חדשים של תוכנות זדוניות נוכחיות. זה מאפשר לעצור פעולות מזיקות לפני שהן יגרמו נזק כלשהו.
- זיהוי תוכן חשוד: AI ו-ML יכולים גם לעזור בזיהוי תוכן חשוד, כגון קישורי דיוג או כתובות URL זדוניות, ולחסוך ממך את הצורך בדוק ידנית אם הקישור בטוח. על ידי סריקת האינטרנט לאיתור תוכן כזה, צוותי אבטחה יכולים לנקוט באמצעי מניעה לפני שמישהו נופל קורבן למתקפה.
- זיהוי איומים של יום אפס: ניתן למצוא את איומי האפס-יום המסוכנים גם בעזרת AI ו-ML. ניתן לאמן אלגוריתמים לזהות מגמות קטנות בנתונים שיכולות לרמז על תקיפה של אפס יום לפני שהיא מתרחשת על ידי הזנתם בנתונים גרועים בכוונה.
היתרונות של שימוש ב-AI ו-ML לאבטחת סייבר
שימוש ב-AI ו-ML כדי לזהות ולמנוע איומים זדוניים מציע יתרונות רבים.
ראשית, זה יכול לעזור לצוותי אבטחה להגיב הרבה יותר מהר לכל סכנה אפשרית. מכיוון שמערכות אלו סורקות כל הזמן רשתות ועוקבות אחר התנהגות המשתמשים, הן יכולות להתריע לצוות על כל פעילות חשודה בזמן אמת, ולאפשר להם להגיב במהירות. זה מגדיל את הסיכוי למנוע התקפה לפני שייגרם נזק.
שנית, AI ו-ML יכולים לספק דרך יעילה יותר להגיב לאיומים על ידי מתן אפשרות לצוותי אבטחה להתמקד במשימות החשובות ביותר. על ידי שימוש באלגוריתמים האוטומטיים משימות שגרתיות או חוזרות, כגון סריקה לאיתור תוכנות זדוניות או בזיהוי כתובות URL זדוניות, צוותי אבטחה יכולים למקד את מאמציהם בתחומים אחרים הדורשים יותר תשומת הלב.
על ידי ביטול משימות ידניות מזרימות העבודה שלהם, מערכות אלו יכולות לאפשר לצוותים להיות יעילים יותר באיתור ועצירת התקפות זדוניות לפני שיש להם סיכוי לגרום נזק כלשהו. זה יכול בסופו של דבר להוביל לפחות מקרים של פרצות מידע או התקפות סייבר אחרות.
שלישית, AI ו-ML יכולים לעזור להפחית עלויות הקשורות לאבטחה. על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, מערכות כאלה מפחיתות את הצורך בעבודת כפיים, מה שמוביל לחיסכון בעלויות לאורך זמן. בנוסף, על ידי זיהוי מוקדם של איומים, הם יכולים לעזור להפחית את הנזק שנגרם מהתקפות זדוניות ולמנוע פרצות מידע יקרות.
לבסוף, AI ו-ML יכולים לעזור לצוותי אבטחה למנוע איומים עתידיים. על ידי למידה מתקריות קודמות, מערכות אלו יכולות לזהות דפוסים בנתונים שעשויים להצביע על התקפה אפשרית לפני שהיא מתרחשת. בדרך זו, צוותי אבטחה יכולים לנקוט באמצעי מניעה ולמנוע כל פעולה זדונית לפני שיש לה סיכוי לגרום נזק.
מגבלות ואתגרים של שימוש ב-AI ו-ML
בעוד של-AI ו-ML יש יתרונות רבים לאבטחת סייבר, יש כמה מגבלות ואתגרים שמגיעים איתם.
- מערכות בינה מלאכותית ו-ML דורשות הכשרה נכונה של כמויות נתונים גדולות. ללא מספיק נקודות נתונים, ייתכן שמערכות אלו לא יוכלו לזהות במדויק איומים זדוניים. בנוסף, קשה למצוא מערכי נתונים מסומנים שיכולים לשמש לאימון, שכן תיוג נתונים באופן ידני הוא תהליך שלוקח זמן ועבודה.
- מערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה נחשבות בדרך כלל כקופסאות שחורות או מערכות אטומות, כלומר עשוי להיות קשה להסביר מדוע הן הגיעו למסקנות מסוימות. זה יכול להקשות על אנשי אבטחה להאמין בממצאים, ולהגדיל את הסבירות לפעילות זדונית שהוחמצה או שדווחה כוזבת.
- יש לנטר ולעדכן כל הזמן מערכות אלו על מנת להישאר אפקטיביות. ככל שסוגים חדשים של תוכנות זדוניות צצים או כאלו הקיימות מותאמות, מערכות אלו חייבות להיות מסוגלות להסתגל בהתאם כדי להישאר יעילות. זה דורש משאבים וזמן מצוותי אבטחה, דבר שעלול להיות קשה לארגונים מסוימים לספק.
- בניית מערכת AI או ML מהיסוד יכולה להיות יקרה. משאבי חומרה ותוכנה להפעלת מערכות אלו כהלכה עלולים להיות יקרים למדי, תלוי בגודל העסק. בגלל זה, הם עשויים להיות מאתגרים עבור עסקים מסוימים ליישם.
השתמש ב-AI ו-ML כדי להגביר את האבטחה המקוונת שלך
בינה מלאכותית ולמידת מכונה הם כלים מבטיחים לסיכול פושעי סייבר. השקעה ב-AI ו-ML עבור אבטחת סייבר היא השקעה שכדאי לעשות שכן היא יכולה להוביל להגנה משופרת מפני פעילות ממאירה.
אתה יכול להפחית את הסבירות לפרצות נתונים והתקפות סייבר אחרות על ידי פנייה ל-AI ו-ML. אתה יכול גם לשפר את היעילות והיעילות של אמצעי אבטחת הסייבר של החברה שלך על ידי הטמעת מערכות אלו, בתנאי שיש לך מספיק משאבים וכוח אדם. אבל יש אילוצים וקשיים שיש לקחת בחשבון מכיוון שטכנולוגיות אלו לא הוכחו כיום לחלוטין כמחליפות לחלוטין את בני האדם.
