Kuidas ennustav analüütika saab võidelda küberkuritegevusega

Küberkuritegevuse eest kaitsmine on keeruline ülesanne. Küberkurjategijad avastavad pidevalt uusi ründemeetodeid, mistõttu peavad turvaspetsialistid pidevalt kohanema ja valvsad olema. Ennustav analüüs võib selle palju lihtsamaks teha.

Küberturvalisuse ennustav analüüs võib aidata piiratud turvatöötajatega ettevõtetel keeruliste rünnakute eest kaitsta. Siin on üksikasjalikum ülevaade selle toimimisest ja sellest, kuidas see võib aidata kaitsta küberkurjategijate eest.

Mis on ennustav modelleerimine?

Esiteks, mis on ennustav modelleerimine? See on andmeanalüütika alamhulk, mis kasutab statistikat, et määrata kindlaks, mis võib tulevikus juhtuda. Analüütikud kasutavad varasemaid ja praeguseid andmeid, et teha a mudel, kuidas asjad võiksid minna tulevikus kohandades seda uute andmete ilmnemisel.

Paljudel juhtudel kasutavad inimesed korraga mitut mudelit ja kombineerivad tulemusi, et leida kõige tõenäolisem tulemus. Kui olete ilmarakendust kasutanud, olete seda tüüpi ennustavat modelleerimist omal nahal kogenud. Protsessi potentsiaal on palju suurem kui ennustada, kas vihma hakkab.

Ennustav analüütika on muutunud tavapäraseks tavaks sellistes tööstusharudes nagu pangandus ja turundus. Küberkuritegevuse kasvades on ka turvaspetsialistid hakanud selle potentsiaali ära kasutama.

Haavatavuse määramine

Esimene viis, kuidas ennustav analüütika küberturvalisust parandada, on aidata organisatsioonidel oma riske mõista. Küberkuritegevus on oht igale ettevõttele, kuid erinevad ettevõtted kogevad erinevat tüüpi rünnakuid. Hea turvalisus algab teadmisest, millised neist rünnakutest on kõige ohtlikumad.

Ennustavad analüüsimudelid võimaldavad võrrelda ettevõtte turvameetmeid ja küberkuritegevuse suundumusi sarnaste ettevõtete vahel. Seejärel saavad nad näidata, kuidas küberkurjategijad võivad neid rünnata ja kus on augud nende kaitses.

Inimanalüütikud võiksid teha sarnast tööd, kuid tehisintellekt (AI) on nende keeruliste arvutuste puhul sageli palju parem. Mõned süsteemid, nagu QuadMetrics, on siin selgitatud Michigani ülikool— on näidanud kuni 90-protsendilist täpsust ja alla 10-protsendilise valepositiivsuse määra, mis tõstab esile nende tõhususe.

Kasutajate tuvastamine nende käitumise järgi

Küberturvalisuse ennustav analüüs pakub ka uuenduslikku viisi kasutajate tuvastamiseks. Parooli varastamine on üsna lihtne, kuid on ebatõenäoline, et häkker kasutab arvutit samamoodi nagu volitatud kasutaja. Igaühel on erinevad kasutusharjumused, mida tehisintellekt võib õppida, aidates avastada võimalikke rikkumisi.

Analüüsiprogrammid, nagu küberkuritegevuse turbetarkvara, selliste ettevõtete poolt nagu Kaseware, saab petturlike mustrite tuvastamiseks andmeid üle vaadata ja tõstab punase lipu, kui kasutajad neid mustreid rikuvad. See lähenemisviis toimib samamoodi nagu pettuste jälgimine. Nii nagu pank võib teie krediitkaardi pärast ebatavalist ostu deaktiveerida, võivad need süsteemid ebatüüpilise käitumise tõttu kontot piirata.

Kui konto käitub teisiti, kui AI ennustas, saavad inimturvalisuse spetsialistid seda lähemalt vaadata. Kui tegemist on ründajaga, saavad nad selle peatada ja kui tegemist on lihtsalt tavakasutajaga, saavad nad neile oma load tagasi anda.

Rünnakute ennustamine enne nende toimumist

Kuna need ennustavad analüütilised mudelid paranevad, võivad need muutuda veelgi kasulikumaks. Nad võivad ennustada küberrünnakuid enne nende toimumist, lastes turvatöötajatel eelseisvaks rünnakuks valmistuda.

Mõned võrgud on juba hakanud kasutama seda tüüpi tarkvara põhiversioone. Masinõppe mudelid ennustavad rünnakuid tuvastades pahatahtliku tegevuse teistes võrkudes. Seejärel teevad nad kindlaks, kas sarnased rünnakud on nende enda võrgus tõenäolised. Küberkurjategijad saavad sellest mööda hiilida, kasutades peibutusrünnakuid, kuid selle kombineerimine teiste meetoditega võib olla tõhusam.

Teised süsteemid analüüsivad konkreetsete küberkurjategijate võimeid, motiive ja võimalusi rünnata. Teised otsivad kahtlase tegevusega seotud IP-aadresse. Nende tegurite kombineerimine võib aidata mudelitel teha täpsemaid ennustusi, tabades küberkurjategijad enne, kui nad võivad kahju tekitada.

Täppishäälestav küberkindlustus

Mitte kõik ennustava analüütika kasutusjuhtumid küberturvalisuses ei seisne ründajate peatamises. Kuna küberkuritegevus areneb pidevalt, ei suuda ükski süsteem kõiki võimalikke ründeid peatada. Ennustavad mudelid võivad siiski aidata, parandades ettevõtete küberkindlustust, kui rikkumine juhtub.

Andmete rikkumised on kallid, maksavad keskmiselt 4,24 miljonit dollarit, ja see kulu kasvab pidevalt. Küberkindlustussektor on vastuseks kasvanud, aidates ettevõtetel kõikvõimalikud kulud korvata kulud, mis võivad tekkida rikkumise ajal. Ennustav analüütika võib aidata välja selgitada, millist katvust ettevõte võib vajada, ennustades erinevate rünnakute tõenäosust.

Kõik kindlustusliigid mõõdavad riske, et määrata kindlaks osapoole intressimäärad ja kindlustuse tüüp, mida nad vajavad. Küberkindlustus ei erine, kuid erinevate asjakohaste riskitegurite mõistmine võib olla keeruline, seega on parem jätta see tehisintellekti hooleks. Ennustavad mudelid suudavad usaldusväärselt ennustada ettevõtte tugevaid ja nõrku külgi, saades mõlemale poolele parima kindlustuslepingu.

Ennustaval analüüsil on küberturvalisuses tohutu potentsiaal

Küberturvalisuse ennustav analüüs on uus kontseptsioon, kuid selle potentsiaal on muljetavaldav. Need tehisintellekti mudelid võivad täita lüngad, kus inimvõimed jäävad alla, aidates ettevõtetel olla võimalikult turvaline. Kuigi ükski ennustav mudel pole täiuslik, võivad need pakkuda traditsiooniliste lahendustega võrreldes olulisi täiustusi.

Tehnoloogia paranedes leiavad inimesed küberturvalisuse ennustavale analüütikale veelgi rohkem kasutusvõimalusi. Küberkurjategijad kohanduvad ja need AI-programmid arenevad samuti, et nendega toime tulla. Need ei pruugi küberkuritegevust kõrvaldada, kuid võivad kallutada skaala süütute osapoolte kasuks.

6 küberkurjategijate tüüpi ja kuidas nad tegutsevad

Küberkurjategijad tegutsevad mitmel erineval viisil; siin on kõige levinumad.

Loe edasi

Autori kohta