Betapa pembelajaran mendalam boleh terbukti berguna untuk keselamatan siber

Ancaman serangan siber telah meningkat secara mendadak baru-baru ini, dan langkah tradisional kini nampaknya tidak cukup berkesan.

Disebabkan ini, pembelajaran mendalam dalam keselamatan siber berkembang pesat dan mungkin memegang kunci untuk menyelesaikan semua masalah keselamatan siber.

Dengan kemunculan teknologi, ancaman terhadap keselamatan data semakin meningkat, memerlukan penggunaan alat keselamatan siber untuk melindungi operasi organisasi. Walau bagaimanapun, perniagaan sedang bergelut kerana pergantungan mereka pada kebanyakan alat keselamatan siber. Perusahaan bergantung pada tandatangan atau bukti kompromi untuk mengesan keupayaan pengesanan ancaman teknologi yang mereka gunakan untuk melindungi perniagaan mereka. Kerana ia hanya berguna untuk mengenal pasti risiko yang diiktiraf, teknik ini tidak berguna terhadap serangan yang tidak diketahui. Di sinilah pembelajaran mendalam dalam keselamatan siber boleh mengubah perjalanan peristiwa. Pembelajaran mendalam ialah satu cabang pembelajaran mesin yang mahir menggunakan analisis data untuk menyelesaikan masalah. Dengan mempunyai rangkaian saraf dalam memproses sejumlah besar data yang tidak boleh diproses, dihadam dan diproses oleh mesin pembelajaran lain di dunia, kami meniru otak dan cara ia berfungsi.

Aplikasi pembelajaran mendalam dalam keselamatan rangkaian

Industri keselamatan rangkaian menghadapi banyak cabaran, dan teknologi pembelajaran mendalam mungkin menjadi penyelamatnya.

Analisis Tingkah Laku

Untuk mana-mana perusahaan, strategi keselamatan berasaskan pembelajaran mendalam adalah untuk menjejak dan memeriksa aktiviti dan tabiat pengguna. Kerana ia mengatasi mekanisme keselamatan dan kadangkala tidak mencetuskan sebarang isyarat atau makluman, ia lebih sukar untuk dikesan berbanding tingkah laku berniat jahat tradisional yang menyasarkan rangkaian. Sebagai contoh, serangan orang dalam berlaku apabila pekerja menggunakan akses sah mereka untuk tujuan jahat dan bukannya menceroboh sistem dari luar, menjadikan banyak sistem perlindungan rangkaian tidak berkesan dalam menghadapi serangan sedemikian.

Pertahanan yang berkesan terhadap serangan ini ialah Analisis Tingkah Laku Pengguna dan Entiti (UEBA). Selepas tempoh pelarasan, ia boleh mempelajari corak tingkah laku tipikal pekerja dan mengenal pasti aktiviti mencurigakan yang mungkin merupakan serangan orang dalam, seperti mengakses sistem pada masa yang tidak normal, dan akan membunyikan amaran.

Pengesanan Pencerobohan

Sistem Pengesanan dan Pencegahan Pencerobohan (IDS/IPS) mengenal pasti aktiviti rangkaian yang mencurigakan, menghalang penggodam daripada mendapat akses dan memberitahu pengguna. Mereka selalunya mempunyai tandatangan terkenal dan format serangan biasa. Ini membantu melindungi daripada risiko seperti pelanggaran data.

Sebelum ini, algoritma ML mengendalikan operasi ini. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh algoritma ini, sistem menjana beberapa positif palsu, yang menjadikan tugas pasukan keselamatan menyusahkan dan menambah keletihan yang sudah berlebihan. Pembelajaran mendalam, rangkaian saraf konvolusi dan rangkaian saraf berulang (RNN) boleh digunakan untuk membangunkan sistem ID/IP yang lebih pintar dengan menganalisis trafik dengan lebih tepat, mengurangkan bilangan makluman palsu dan membantu pasukan keselamatan dalam membezakan aktiviti rangkaian yang berniat jahat daripada yang sah.

Mengendalikan Perisian Hasad

Penyelesaian perisian hasad tradisional, seperti tembok api biasa, menggunakan teknologi pengesanan berasaskan tandatangan untuk mencari perisian hasad. Perniagaan ini mengekalkan pangkalan data risiko yang diketahui, yang sentiasa dikemas kini untuk memasukkan bahaya baharu yang baru-baru ini muncul. Walaupun pendekatan ini berkesan terhadap ancaman asas, pendekatan ini tidak berkesan terhadap ancaman yang lebih kompleks. Algoritma pembelajaran mendalam boleh mengenal pasti ancaman yang lebih kompleks kerana ia tidak bergantung pada ingatan tandatangan yang diketahui dan teknik serangan biasa. Sebaliknya, ia menjadi biasa dengan sistem dan melihat kelakuan aneh yang mungkin merupakan tanda perisian hasad atau aktiviti berniat jahat.

Pemantauan E-mel

Untuk menggagalkan sebarang bentuk jenayah siber, adalah penting untuk memantau akaun e-mel rasmi pekerja. Sebagai contoh, serangan pancingan data sering dilakukan dengan menghantar e-mel kepada pekerja dan mendapatkan maklumat sensitif. Perisian pembelajaran mendalam dan keselamatan siber boleh digunakan untuk mencegah jenis serangan ini. Menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi, e-mel boleh disemak untuk sebarang aktiviti yang mencurigakan.

Ringkasan

Automasi adalah penting untuk memerangi pelbagai risiko yang perlu dihadapi oleh perniagaan, tetapi pembelajaran mesin lama yang biasa adalah terlalu terhad dan masih memerlukan banyak penalaan dan penglibatan manusia untuk menghasilkan yang diingini keputusan. Pembelajaran mendalam dalam keselamatan siber melangkaui penambahbaikan dan pembelajaran berterusan supaya ia boleh menjangka bahaya dan menghentikannya sebelum ia berlaku.

Atas ialah kandungan terperinci Betapa pembelajaran mendalam boleh terbukti berguna untuk keselamatan siber. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!