Cara mengubah keselamatan siber daripada reaktif kepada proaktif: Peranan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam (DL) ialah subset lanjutan pembelajaran mesin (ML) dan berada di belakang beberapa teknologi yang paling inovatif dan kompleks hari ini. Kita boleh menyaksikan perkembangan pesat kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam dalam hampir setiap industri dan mengalami manfaat yang dianggap mustahil hanya beberapa tahun yang lalu.

Kandungan bertulis semula: Pembelajaran mendalam telah mencapai kemajuan besar dalam kerumitan pembelajaran mesin. Tidak seperti pembelajaran mesin, yang mungkin memerlukan campur tangan manusia untuk melaraskan lapisan output jika hasilnya salah atau tidak memuaskan, pembelajaran mendalam boleh terus belajar dan meningkatkan ketepatan tanpa campur tangan manusia. Model pembelajaran mendalam berbilang lapisan boleh mencapai tahap ketepatan dan prestasi Algoritma yang mengejutkan untuk mencapai fungsi yang lebih maju. Melalui kerja penyelidikan yang meniru rapat otak biologi, kaedah pengiraan matematik yang lebih kompleks telah dibangunkan, menghasilkan rangkaian saraf tiruan (ANN). Ringkasnya, ANN terdiri daripada banyak nod (atau neuron), sama seperti otak manusia, yang boleh menghantar dan memproses maklumat antara satu sama lain dalam rangkaian. Dalam erti kata lain, ia mempunyai kebolehan untuk belajar dan menyesuaikan diri

Perkembangan teknologi ini agak perlahan kerana keperluannya. Mencapai pencapaian ini memerlukan tiga elemen: sejumlah besar data, algoritma yang lebih maju dan kuasa pemprosesan yang meningkat dengan ketara. Kuasa pemprosesan ini datang dalam bentuk unit pemprosesan grafik (GPU)

A GPU ialah cip komputer yang boleh mempercepatkan proses pengkomputeran pembelajaran mendalam dengan ketara dan merupakan komponen teras infrastruktur kecerdasan buatan. Ia boleh melaksanakan pelbagai tugas pengkomputeran secara serentak, mempercepatkan proses pembelajaran pembelajaran mesin dan mengendalikan sejumlah besar data dengan mudah. GPU berkuasa digabungkan dengan pengkomputeran awan boleh mengurangkan masa yang diperlukan untuk melatih model mendalam dari minggu ke jam penggunaan kuasa GPU untuk pengkomputeran prestasi adalah mengejutkan dan mahal. Melatih versi akhir bagi sesetengah model GPU mungkin memerlukan lebih kuasa daripada penggunaan 80 rumah dalam setahun.

Selain itu, pusat penyimpanan data berskala besar di seluruh dunia mempunyai kesan serius terhadap alam sekitar akibat penggunaan tenaga dan air serta pelepasan gas rumah hijau. Sebahagian daripada menyelesaikan masalah ini ialah meningkatkan kualiti data melalui pembelajaran mendalam, dan bukannya bergantung semata-mata pada jumlah data yang besar. Apabila kecerdasan buatan terus berkembang, rancangan pembangunan mampan mesti menjadi platform yang dikongsi secara global

Semakin banyak lapisan, semakin dalam penyelaman

Bagi manusia, kita Semakin mendalam anda mendalami penyelidikan data dan contoh empirikal mengenai topik, lebih banyak anda mencipta asas pengetahuan yang praktikal dan komprehensif. Rangkaian saraf tiruan terdiri daripada tiga jenis lapisan. Lapisan input pertama menyediakan rangkaian dengan kumpulan data awal. Lapisan akhir ialah lapisan keluaran, yang menjana semua hasil untuk input data yang diberikan. Di antara kedua-dua ini adalah lapisan tersembunyi yang paling penting. Lapisan tengah ini adalah tempat semua proses pengiraan dilakukan

Sekurang-kurangnya tiga lapisan layak sebagai pembelajaran mendalam, tetapi semakin banyak lapisan, semakin mendalam pembelajaran untuk memaklumkan lapisan output. Lapisan pembelajaran mendalam mempunyai fungsi berbeza yang bertindak ke atas data semasa ia mengalir melalui setiap lapisan dalam susunan tertentu. Dengan setiap lapisan tambahan, lebih banyak butiran dan ciri boleh diekstrak secara progresif daripada set data. Ini akhirnya menghasilkan output rangkaian meramalkan atau menyatakan potensi hasil, ramalan dan kesimpulan.

Kepentingan Pembelajaran Mendalam untuk Ketepatan dan Pencegahan

Automasi AI dan model pembelajaran mendalam ialah elemen utama dalam memerangi jenayah siber sambil turut menyediakan perlindungan terhadap peningkatan perisian tebusan Ciri penting. Model pembelajaran mendalam dapat mengenal pasti dan meramalkan tingkah laku yang mencurigakan dan memahami ciri-ciri serangan yang berpotensi untuk menghalang pelaksanaan sebarang muatan atau penyulitan data

Berbanding dengan pembelajaran mesin, rangkaian saraf tiruan menjana pengesanan pencerobohan dan Pertahanan sistem adalah lebih pintar, lebih tepat dan mempunyai kadar penggera palsu yang jauh lebih rendah. Daripada bergantung pada tandatangan serangan atau menghafal senarai urutan serangan biasa yang diketahui, rangkaian saraf tiruan terus belajar dan mengemas kini untuk mengenal pasti sebarang aktiviti sistem yang menunjukkan tingkah laku berniat jahat atau kehadiran perisian hasad.

Pasukan Cybersecurity sentiasa melihat serangan luar sebagai kebimbangan utama, tetapi aktiviti dalaman berniat jahat semakin meningkat. Menurut Kos Ancaman Orang Dalam 2022 Ponemon: Laporan Global, insiden ancaman orang dalam telah meningkat sebanyak 44% sepanjang dua tahun lalu, dengan kos setiap insiden meningkat lebih satu pertiga kepada $15.38 juta

# 🎜🎜 #Pasukan Keselamatan semakin memanfaatkan Analitis Tingkah Laku Pengguna dan Entiti (UEBA) untuk menggagalkan ancaman orang dalam. Model pembelajaran mendalam boleh menganalisis dan mempelajari corak tingkah laku pekerja biasa dari semasa ke semasa dan mengesan apabila anomali timbul. Sebagai contoh, ia boleh mengesan sebarang akses sistem di luar waktu atau pelanggaran data dan menghantar makluman Terdapat perbezaan besar antara penyingkiran. Pendekatan reaktif melindungi daripada ancaman selepas mereka memasuki rangkaian untuk mengeksploitasi sistem dan mencuri data. Melalui pembelajaran mendalam, kelemahan dan aktiviti berniat jahat boleh dikenal pasti dan dihapuskan sebelum ia dieksploitasi, dengan itu mencapai matlamat mencegah dan menghapuskan ancaman secara proaktif

Walaupun penyelesaian keselamatan siber pembelajaran mendalam automatik dan berbilang lapisan telah meningkatkan pertahanan keselamatan dengan banyak, teknologi ini juga boleh dieksploitasi oleh kedua-dua belah jenayah siber

Meningkatkan inovasi AI memerlukan perundangan perlindungan

dalam bidang keselamatan siber, untuk memerangi musuh siber yang canggih penyelesaian kecerdasan buatan seperti pembelajaran mendalam berkembang lebih pantas daripada yang boleh dihadkan dan dikawal oleh pengawal selia. Pada masa yang sama, langkah pertahanan perusahaan juga mungkin dieksploitasi dan dimanipulasi oleh penyerang berniat jahat

Akibat teknologi kecerdasan buatan yang tidak terkawal pada masa hadapan mungkin memusnahkan pada skala global. Jika teknologi kita tidak terkawal, tanpa undang-undang untuk mengekalkan ketenteraman, hak asasi manusia dan keselamatan antarabangsa, ini boleh menjadi medan pertempuran yang semakin meningkat antara kebaikan dan kejahatan.

Matlamat utama keselamatan siber adalah untuk melangkaui pengesanan pasif dan tindak balas terhadap perlindungan proaktif dan penghapusan ancaman. Automasi dan pembelajaran mendalam berbilang peringkat adalah langkah utama ke arah ini. Cabaran kami adalah untuk mengekalkan kawalan yang munasabah dan kekal selangkah di hadapan musuh siber kami

Atas ialah kandungan terperinci Cara mengubah keselamatan siber daripada reaktif kepada proaktif: Peranan pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!