Hogyan küzdhet le a prediktív elemzés a kiberbűnözés ellen

A kiberbűnözés elleni védekezés kihívást jelentő feladat. A kiberbűnözők mindig új támadási módszereket fedeznek fel, ezért a biztonsági szakembereknek folyamatosan alkalmazkodniuk kell, és ébernek kell maradniuk. A prediktív analitika ezt nagyban megkönnyítheti.

A kiberbiztonság prediktív elemzése segíthet a korlátozott biztonsági személyzettel rendelkező vállalatoknak abban, hogy megvédjék magukat a kifinomult támadásoktól. Íme egy közelebbi pillantás a működésére, és hogyan segíthet a kiberbűnözők elleni védekezésben.

Mi az a prediktív modellezés?

Először is, mi az a prediktív modellezés? Ez az adatelemzés egy részhalmaza, amely statisztikákat használ annak meghatározására, hogy mi történhet a jövőben. Az elemzők múltbeli és jelenlegi adatok alapján a mintát, hogyan alakulhatnak a dolgok a jövőben az új adatok megjelenésekor testre szabva.

Sok esetben az emberek több modellt futtatnak egyszerre, és az eredményeket kombinálják, hogy megtalálják a legvalószínűbb eredményt. Ha időjárás-alkalmazást használt, akkor a saját bőrén tapasztalta ezt a fajta prediktív modellezést. A folyamat azonban messze túlmutat annak előrejelzésén, hogy esni fog-e.

A prediktív elemzés bevett gyakorlattá vált olyan iparágakban, mint a bankszektor és a marketing. A kiberbűnözés növekedésével a biztonsági szakemberek is elkezdték kiaknázni a benne rejlő lehetőségeket.

A sebezhetőség meghatározása

A prediktív analitika első módja a kiberbiztonság javításának, ha segít a szervezeteknek megérteni kockázataikat. A kiberbűnözés minden vállalkozásra veszélyt jelent, de a különböző vállalatok különböző típusú támadásokat tapasztalnak. A jó biztonság azzal kezdődik, hogy tudjuk, melyik támadás a legfenyegetőbb.

A prediktív analitikai modellek összehasonlíthatják a vállalkozások biztonsági intézkedéseit és a kiberbűnözés tendenciáit a hasonló vállalatok között. Ezután megmutathatják, hogyan támadhatják meg őket a kiberbűnözők, és hol vannak a rések a védelmükben.

A humán elemzők hasonló munkát végezhetnek, de a mesterséges intelligencia (AI) gyakran sokkal jobb ezekben az összetett számításokban. Egyes rendszerek, mint például a QuadMetrics – itt magyarázatot ad a michigani Egyetem- akár 90 százalékos pontosságot és 10 százalék alatti téves pozitív arányt mutattak, kiemelve hatékonyságukat.

A felhasználók azonosítása viselkedésük alapján

A kiberbiztonság prediktív elemzése innovatív módszert kínál a felhasználók azonosítására. Meglehetősen könnyű ellopni egy jelszót, de nem valószínű, hogy egy hacker ugyanúgy használja a számítógépet, mint egy jogosult felhasználó. Mindenkinek vannak sajátos használati szokásai, amelyeket a mesterséges intelligencia elsajátíthat, és segít felfedezni a lehetséges jogsértéseket.

Analitikai programok, például kiberbűnözés elleni biztonsági szoftverek, olyan cégektől, mint Kaseware, át tudja tekinteni az adatokat, hogy azonosítsa a hamis mintákat, és piros zászlót jelez, ha a felhasználók megszegik ezeket a mintákat. Ez a megközelítés ugyanúgy működik, mint a csalásfigyelés. Ahogyan egy bank deaktiválhatja hitelkártyáját egy szokatlan vásárlás után, ezek a rendszerek korlátozhatják a számlát atipikus viselkedés esetén.

Ha egy fiók az AI által megjósolttól eltérően viselkedik, a humánbiztonsági szakemberek alaposabban megvizsgálhatják. Ha támadóról van szó, megállíthatják, ha pedig csak egy hétköznapi felhasználóról van szó, akkor visszaadhatják az engedélyeiket.

A támadások előrejelzése, mielőtt azok megtörténnének

Ahogy ezek a prediktív analitikai modellek javulnak, még hasznosabbá válhatnak. Előre jelezhetik a kibertámadásokat, mielőtt azok megtörténnének, így a biztonsági dolgozók felkészülhetnek a bejövő támadásra.

Egyes hálózatok már elkezdték használni az ilyen típusú szoftverek alapverzióit. A gépi tanulási modellek előrejelzik a támadásokat rosszindulatú tevékenység azonosításával más hálózatokban. Ezután meghatározzák, hogy a saját hálózatukban valószínű-e hasonló támadás. A kiberbűnözők ezt megkerülhetik csali támadásokkal, de más módszerekkel kombinálva hatékonyabb lehet.

Más rendszerek a kiberbűnözők képességét, indítékát és támadási lehetőségét elemzik. Mások gyanús tevékenységhez kapcsolódó IP-címeket keresnek. Ezeknek a tényezőknek a kombinálása segíthet a modelleknek pontosabb előrejelzésekben, még azelőtt elkapni a kiberbűnözőket, hogy azok kárt okoznának.

Finomhangoló kiberbiztosítás

A kiberbiztonsági prediktív elemzések nem minden felhasználási esete a támadók megállítása körül forog. Mivel a kiberbűnözés folyamatosan fejlődik, egyetlen rendszer sem képes megállítani az összes lehetséges támadást. A prediktív modellek továbbra is segíthetnek azáltal, hogy javítják a vállalatok kiberbiztosítását arra az esetre, ha a jogsértés megtörténik.

Az adatszivárgás költséges, átlagosan 4,24 millió dollárba kerül, és ez a költség folyamatosan emelkedik. A kiberbiztosítási ágazat erre válaszul növekedett, és segít a vállalkozásoknak bármit pótolni felmerülő költségeket jogsértés során. A prediktív elemzések segíthetnek meghatározni, hogy egy vállalatnak milyen szintű lefedettségre van szüksége azáltal, hogy megjósolja a különböző támadások valószínűségét.

A biztosítás minden típusa méri a kockázatot, hogy meghatározza a felek díjait és a szükséges fedezet típusát. A kiberbiztosítás nem különbözik egymástól, de a különböző releváns kockázati tényezők megértése bonyolult lehet, ezért a legjobb, ha ezt az AI-ra bízzuk. A prediktív modellek megbízhatóan megjósolhatják egy vállalkozás erősségeit és gyengeségeit, így mindkét fél számára a legjobb biztosítási ajánlatot kapják.

A prediktív elemzés óriási lehetőségeket rejt magában a kiberbiztonságban

A prediktív analitika a kiberbiztonságban új fogalom, de a benne rejlő lehetőségek lenyűgözőek. Ezek a mesterséges intelligencia modellek pótolhatják azokat a hiányosságokat, ahol az emberi képességek hiányoznak, és segítik a vállalkozásokat a lehető legnagyobb biztonságban. Bár egyetlen prediktív modell sem tökéletes, lényeges javulást jelenthetnek a hagyományos megoldásokhoz képest.

A technológia fejlődésével az emberek még több felhasználási lehetőséget fognak találni a kiberbiztonság prediktív elemzésére. A kiberbűnözők alkalmazkodni fognak, és ezek az AI-programok is fejlődni fognak, hogy megfeleljenek nekik. Lehet, hogy nem szüntetik meg a kiberbűnözést, de az ártatlan felek javára billenthetik a mérleget.

A kiberbűnözők 6 típusa és működésük

A kiberbûnözõk többféle módon mûködnek; itt vannak a leggyakoribbak.

Olvassa el a következőt

A szerzőről