Wie KI-Lösungen vor Cyberangriffen schützen können

Da hybride und Remote-Arbeitsplätze für die meisten Unternehmen die neue Normalität sind, haben die Komplexität von Cyberangriffen und die damit verbundenen Risiken in den letzten Jahren zugenommen. wuchs im Jahresverlauf rasant. Tatsächlich eröffnen diese neuen Arbeitsweisen den Bedrohungsakteuren eine ganze Reihe neuer Phishing-Methoden.

Schätzungen zufolge wird die weltweite Cyberkriminalität in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich jährlich um 15 % zunehmen und bis 2025 Verluste in Höhe von etwa 10,5 Milliarden US-Dollar verursachen.

Der Cyberspace ist riesig. Obwohl Hunderte von IT-Experten täglich Bedrohungen analysieren, ist dies eine schwierige Aufgabe. Da Menschen nur begrenzt in der Lage sind, auf neue Bedrohungen zu reagieren, sind neue, schnellere und effektivere Technologien erforderlich. Künstliche Intelligenz ist eine mögliche Lösung. In diesem Artikel werde ich einige gängige Angriffsmethoden besprechen und erläutern, wie KI-Lösungen Cyberangriffe bekämpfen können.

ähnliche Domainnamen

Cyberkriminelle haben Tausende ähnlicher Domainnamen registriert, tarnen sich als bekannte Marken oder vertrauenswürdige Personen und verleiten Opfer dazu, vertrauliche Zertifikate einzureichen oder Finanztransaktionen durchzuführen . In diesem Fall registrierte der Hacker einen Domainnamen, der dem des Zielunternehmens ähnelte. Sie ändern URL-Namen und erstellen gefälschte Websites und E-Mail-Adressen, indem sie Zeichen hinzufügen oder einzelne Buchstaben ersetzen. Beispielsweise bedeutet „1“ „l“ und „0“ bedeutet „o“. Sie können auch eine Reihe von Buchstaben verwenden, z. B. „vv“ bedeutet „w“ und „rn“ bedeutet „m“.

Rechtschreibfehler sind eine weitere gängige Taktik, um das Auge zu täuschen. Stellen Sie sich vor, jemand hätte „gooogle.com“ statt „google.com“ oder „yahooo.com“ statt „yahoo.com“ registriert.

Der Schutz von Unternehmen vor Lookalike-Domain-Angriffen kann schwierig sein. Automatisierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben Markenschutzlösungen weiterentwickelt zu:

• Benutzerdefinierte Algorithmen Filtern von Datensätzen und Identifizieren Sie verdächtige Aktivitäten und bösartige Domänen, die sich als echte Unternehmen ausgeben.
• Der Redakteur nutzt Distanz- und bildbasierte Technologie, um ähnliche Bereiche realer Unternehmen zu lokalisieren.
• Überwachungstools zur Erkennung von Cyber-Angreifern, die Inhalte von legitimen Websites entfernen.
• Automatisch auslösen, um Bedrohungen schnell zu bekämpfen, bevor größerer Schaden entsteht.

Täuschung durch Betrüger

Impersonation bezieht sich auf Cyberkriminelle, die gefälschte Anzeigenamen verwenden, um sich als legitime Unternehmen oder Einzelpersonen auszugeben. Bei den meisten E-Mail-Anbietern können Benutzer ihren Anzeigenamen ändern, sodass Hacker es den Opfern leicht machen können, zu glauben, dass die E-Mail legitim ist. Beim Lesen von E-Mails auf einem Mobiltelefon ist Identitätsdiebstahl schwerer zu erkennen.

Cyberkriminelle nutzen Identitätsdiebstahl, um Straftaten wie Kontoübernahmen, Walfang und CEO-Betrug zu begehen. Ein erfolgreicher Namensspoofing-Angriff kann zu finanziellen Verlusten, Reputationsschäden und beeinträchtigter Sicherheit führen.

Lösungen für künstliche Intelligenz können prädiktive Bedrohungsinformationen, maschinelles Lernen und erweiterte Inhaltsanalysen kombinieren, um Imitationsangriffe zu erkennen. Die Maschine erstellt eine Grundlinie für den regulären E-Mail-Verkehr und jede E-Mail, die von dieser Grundlinie abweicht, wird als ungewöhnlich und bösartig angesehen.

URL-Erkennung

URL-Phishing ist eine wachsende Bedrohung, bei der Cyber-Akteure eine legitim aussehende Website erstellen, um Opfer dazu zu verleiten, vertrauliche Anmeldedaten anzugeben. Im Cybersecurity Threat Report 2021 heißt es, dass etwa 86 % der Unternehmen mindestens einen Mitarbeiter haben, der auf einen Phishing-Link geklickt hat.

Um URL-Phishing zu verhindern, werden verschiedene Methoden eingeführt, die auf Deep Learning und maschinellem Lernen basieren. Eine Möglichkeit, wie künstliche Intelligenz URL-Phishing-Angriffe erkennen kann, besteht darin, mithilfe tiefer neuronaler Netze ungewöhnliche Muster in URLs zu entdecken. Auf diese Weise generiert die KI Warnungen, die auf verdächtige URLs aufmerksam machen und Cyberkriminelle stoppen.

Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit

Um diese Cyberbedrohungen zu bekämpfen, können Lösungen für künstliche Intelligenz maschinelles Lernen und wiederkehrende neuronale Netze nutzen. Wenn ein für eine Phishing-Website typisches Datenmuster erkannt wird, feuern die miteinander verbundenen Neuronen zusammen. Sammeln Sie harmlose URLs und Phishing-URLs, um einen Datensatz zu erstellen und inhaltsbasierte Funktionen zu identifizieren. Bestimmen Sie in Kombination mit überwachtem maschinellem Lernen die Wahrscheinlichkeit, dass eine Website legitim oder bösartig ist.

Alle Unternehmen sind dem Risiko ausgesetzt, von Cyber-Akteuren angegriffen zu werden. Lookalike-, Name-Spoofing- und Phishing-Angriffe können jede Branche zum Ziel haben, einschließlich der öffentlichen Verwaltung, des Gesundheitswesens, der Pharmaindustrie, des Versicherungswesens, der Forschung und des Einzelhandels.

Wenn es um Lookalikes und Namensspoofing geht, untersuchen KI-Lösungen ständig Domänennamen und Namen von scheinbar eingeloggten Organisationen, um versteckte Muster aufzudecken, die darauf hinweisen, dass das Unternehmen möglicherweise Opfer von Spoofing-Angriffen ist.

Am Beispiel der Phishing-URL-Erkennung kann der Algorithmus anhand von Millionen von Phishing-Proben trainiert werden. Daher erkennt es Phishing-URLs basierend auf Tausenden von Merkmalen, die aus einer einzelnen URL in einem hochdimensionalen Raum extrahiert werden.

Für Menschen ist es schwierig, sich einen vier- oder fünfdimensionalen Raum vorzustellen, da die Welt für das menschliche Auge dreidimensional ist, künstliche Intelligenz jedoch einen eindimensionalen Raum beobachten und daraus Schlussfolgerungen ziehen kann darauf.

Trotz dieser Vorteile bleibt die Implementierung hochpräziser funktionaler KI-Lösungen für die meisten Unternehmen eine Herausforderung. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen diese Best Practices berücksichtigen.

1.KI-Modelle müssen anhand realer Daten in der Produktion trainiert werden. Unternehmen sollten lange vor der Entwicklung von KI-Lösungen mit der Datenerfassung beginnen.

2. Unternehmen sollten überwachen, wie sich die Eigenschaften von Daten im Laufe der Zeit ändern. Pandemien oder der Klimawandel können Veränderungen sein, die es wert sind, beobachtet zu werden.

3. Unternehmen sollten erklärbare Technologien für künstliche Intelligenz entwickeln und nutzen. Nur erklärbare KI kann nicht nur Phishing-Angriffe erkennen, sondern auch Rückschlüsse auf die Herkunft von Entscheidungen ziehen.

Das Feld der Cyberangriffe wird immer größer und wächst weiter. Die Analyse von Unternehmensbedrohungen erfordert mehr als nur menschliches Eingreifen. Unternehmen benötigen neue Technologien zur Unterstützung von Sicherheitsteams.

Künstliche Intelligenz ist in der Welt der Cybersicherheit noch neu, aber ihre Fähigkeit, neue Dinge zu lernen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Modelle zu verbessern, ist beispiellos, da sie große Informationsmengen analysieren und die Datensicherheitsexperten bereitstellen kann, die sie zur Verbesserung der Sicherheit und zum Schutz vor ihnen benötigen Cyberangriffe.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie KI-Lösungen vor Cyberangriffen schützen können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!