A "mesterséges intelligencia" (MI) és a "gépi tanulás" kifejezéseket gyakran felcserélve használják a technológiai, az IT menedzsment és a kiberbiztonság területén kívül dolgozó szakemberek. Az igazság az, hogy ezek különálló és eltérő eszközök, amelyeket összekapcsolva digitális védelmi rendszerek építhetők, és a hackerek frusztrálhatóak.
A mesterséges intelligencia szinte mindenütt jelen van a modern életben. Tapasztaljuk jelenlétét hétköznapi háztartási robotokban, vagy akár a jól ismert Alexa hangjában. Az MI gyakorlati alkalmazásai utánozzák az emberi viselkedést, és még egy lépéssel tovább is mennek. A kiberbiztonság terén például 24 órás megfigyelést biztosíthat, megszüntetve a fáradékony, hús-vér őr szükségességét.
A gépi tanulást néha az átfogó MI egyik alágának tekintik. A digitális biztonság kontextusában azonban inkább egy hajtóerőként érthető meg, amely az "üzemanyagot" szolgáltatja a motorhoz. Programozható algoritmusok használatával finom mintázatokat ismer fel. Ez hasznos, amikor az alkalmazottak és más legitim hálózati felhasználók rendszerhasználati szokásait követi nyomon. Bár az MI és a gépi tanulásról folytatott beszélgetések néha redundánsnak tűnhetnek, hatékony párosnak bizonyulnak a biztonsági döntések automatizálása terén.
A MI és a gépi tanulás kapcsolata a kiberbiztonságban
Az MI integrálása átfogó matematikai, logikai érvelési, kognitív tudományok ismeretét és üzleti hálózatok működési ismeretét igényli. Azoknak a szakembereknek, akik az MI-t biztonsági célokra alkalmazzák, magas szintű szakértelemmel és védelmi tervezési készségekkel kell rendelkezniük. Az MI valós idejű riasztásokat és előre programozott intézkedéseket tud biztosítani, de nem képes hatékonyan megakadályozni a rosszindulatú szereplők tevékenységét támogatás nélkül. Itt lép be a gépi tanulás.
Ebben az összefüggésben a gépi tanulás adatfeldolgozáson alapuló szoftvermegoldásokat hangsúlyoz. Ellentétben az emberi információfeldolgozás korlátaival, a gépi tanulás hatalmas adatmezőket képes kezelni. Amit a gépi tanulás "megtanul", az a teljes MI rendszer számára hasznosítható biztonsági információvá válik.
Néhányan úgy gondolják, hogy a gépi tanulás az MI egyik alkategóriája, ami igaz is. Mások funkcionálisan értelmezik, vagyis a két oldala ugyanannak az érmének. A kiberbiztonsági szakértők számára, akik eltökélten kívánják megakadályozni, felismerni és visszaszorítani a fenyegető szereplőket, a gépi tanulás az az üzemanyag, amely az MI motorját működteti.
Hogyan integrálják a MI-t és a gépi tanulást az üzleti hálózatokba
Manapság elengedhetetlen a gépi tanulás képességeinek kihasználása egy úgynevezett "intelligens" számítógép fejlesztéséhez, amely bizonyos mértékig képes megvédeni önmagát. Bár az MI és a gépi tanulás kapcsolata összetett és sokrétű, egy szakértő viszonylag könnyen integrálhatja ezeket a kiberbiztonsági stratégiába. Csak az ismétlésről és a következő lépésekről van szó.
1. lépés: Hozzon létre egy MI rendszert, amely a gépi tanulási technikákra támaszkodik.
2. lépés: A szakemberek optimalizálják a gépi tanulást az adatok és a használati minták követésével.
3. lépés: A gépi tanulás tanulmányozza a mintákat.
4. lépés: Ismételje meg a folyamatot, amíg az MI gépi tanulási eredményei elérik a szükséges pontossági szintet. Ha megfelelően koordinálják és finomítják a felhasználói minták és finom anomáliák felismerésére, az MI-gépi tanulás kapcsolat segít a kiberbiztonsági szakembereknek a értékes és érzékeny digitális eszközök védelmében.
Mi az előnye az MI és a gépi tanulás összekapcsolásának?
Először is, fontos az MI és a gépi tanulás előnyeit kontextusba helyezni. Tanulmányok következetesen megállapítják, hogy a kiberbiztonsági kudarcok több mint 80%-át emberi hiba okozza. Az automatizált technológiák használata sok hibára hajlamos alkalmazottat és más hálózati felhasználót kizár az egyenletből. A kockázat minimalizálása mellett ezek a következő generációs technológiák bevezetésének előnyei is.
Javított kiberbiztonsági hatékonyság
A 2023-as Globális Biztonsági Műveleti Központ Tanulmány szerint a kiberbiztonsági szakemberek munkaidejük egyharmadát hamis pozitív eredmények üldözésével töltik. Ez az időpazarlás negatívan befolyásolja képességüket a valós fenyegetésekre való reagálásra, ami miatt a vállalkozások nagyobb kockázatnak vannak kitéve. Az MI és a gépi tanulás stratégiai alkalmazása felismerheti az ártalmatlan anomáliákat, és csak akkor riasztja a CISO-t vagy a vCISO-t, amikor valós fenyegetések vannak jelen.
Növelt fenyegetésvadász képességek
Proaktív, automatizált biztonsági intézkedések, mint például az MDR (kezelt észlelés és válasz) nélkül a szervezetek gyakran egy elavult "megtörik és megjavítják" modellt követnek. A hackerek betörnek a rendszerekbe vagy rosszindulatú szoftvereket helyeznek el, majd az IT részleg az egész napját vagy hetét azzal tölti, hogy megszabaduljon a fenyegetéstől és helyreállítsa a károkat. A kiberbiztonsági szakértők széles körben elfogadták azt a filozófiát, hogy "a legjobb védelem a jó támadás". Egy átgondolt MI-gépi tanulás stratégia fenyegetésvadászatot folytathat anélkül, hogy szüksége lenne kávészünetre.
Üzleti hálózati sebezhetőségek orvoslása
A sebezhetőségkezelési megközelítések általában proaktív automatizálást biztosító technológiákat alkalmaznak. Azon azonosítás révén, hogy bezárják a kiberbiztonsági réseket és orvosolják az inherens sebezhetőségeket, ezek a csúcstechnológiák folyamatos elemzéseket és állandó éberséget nyújtanak.
A kiberbiztonsági készségek hiányának megoldása
Nyílt titok, hogy nincs elegendő képzett, tanúsított kiberbiztonsági szakértő a vállalati pozíciók betöltésére. Ez az egyik oka annak, hogy az iparági vezetők hajlamosak az IT menedzsmentet és a kiberbiztonságot harmadik fél cégeknek kiszervezni. A kiszervezés segít a vállalatoknak abban, hogy megszerezzék a szükséges magas szintű tudást és készségeket az értékes digitális eszközök és érzékeny információk védelmére. Mivel nincs elegendő kiberbiztonsági szakértő a vállalkozások védelmére, az automatizálás lehetővé teszi a rendelkezésre álló erőforrások számára, hogy mélyrehatóan azonosítsák a valódi fenyegetéseket. Ha ezek az előrehaladott technológiák nem támogatnák a hálózatbiztonságot, valószínűleg a bénító kiber támadások száma exponenciálisan növekedne.
Iparágak, amelyek profitálhatnak az automatizált MI és gépi tanulási biztonságból
Az a fajta prediktív elemzés és gyors döntéshozatali képesség, amelyet ez a kétoldalú megközelítés biztosít, látszólag végtelen iparági alkalmazásokkal rendelkezik. A banki és pénzügyi szektor szervezetei nemcsak a hackerek elleni védelemre, hanem a csalások felderítésére is használhatják az MI-t és a gépi tanulást. Az egészségügyi szervezetek egyedülálló lehetőséget kapnak arra, hogy túlteljesítsék az Egészségbiztosítási Hordozhatósági és Számonkérhetőségi Törvény (HIPAA) követelményeit a fejlett személyazonosság-védelmi rekordvédelmek révén. A globális piacon működő vállalatok előnyt szerezhetnek az Európai Unió Általános Adatvédelmi Rendeletének (GDPR) betartásában, amely tovább növeli az információs adatvédelmet.
Keressen szakképzett, automatizált, felügyelt észlelési és válaszadási szolgáltatásokat
Talán a legnagyobb előny, amit a szervezetek az MI és a gépi tanulási biztonsági automatizálástól kapnak, az a képesség, hogy észleljék, reagáljanak és kiűzzék a fenyegető szereplőket és rosszindulatú alkalmazásokat. Az IT menedzsment kiberbiztonsági szakértői segíthetnek a vállalatoknak bezárni a készséghiányokat ezeknek és más fejlett biztonsági stratégiáknak az integrálásával.