Kako se lahko prediktivna analitika bori proti kibernetskemu kriminalu

Zaščita pred kibernetskim kriminalom je zahtevna naloga. Kibernetski kriminalci vedno odkrivajo nove metode napada, zato se morajo varnostni strokovnjaki nenehno prilagajati in ostati previdni. Napovedna analitika lahko to precej olajša.

Napovedna analitika na področju kibernetske varnosti bi lahko pomagala podjetjem z omejenim varnostnim osebjem, da ostanejo varna pred prefinjenimi napadi. Tukaj je podrobnejši pogled na to, kako deluje in kako bi lahko pomagal pri obrambi pred kibernetskimi kriminalci.

Kaj je napovedno modeliranje?

Najprej, kaj je napovedno modeliranje? To je podmnožica analitike podatkov, ki uporablja statistiko za pomoč pri določanju, kaj bi se lahko zgodilo v prihodnosti. Analitiki vzamejo pretekle in trenutne podatke, da naredijo a model, kako bi se stvari lahko odvijale v prihodnosti ga prilagajati, ko se bodo pojavili novi podatki.

V mnogih primerih ljudje izvajajo več modelov hkrati in združijo rezultate, da bi našli najverjetnejši izid. Če ste uporabljali vremensko aplikacijo, ste iz prve roke izkusili tovrstno napovedno modeliranje. Vendar ima proces potencial daleč od napovedi, ali bo deževalo.

Napovedna analitika je postala standardna praksa v panogah, kot sta bančništvo in trženje. Ko se je kibernetska kriminaliteta povečala, so njen potencial začeli izkoriščati tudi varnostni strokovnjaki.

Določanje ranljivosti

Prvi način, kako lahko napovedna analitika izboljša kibernetsko varnost, je tako, da pomaga organizacijam razumeti njihova tveganja. Kibernetski kriminal je grožnja vsakemu podjetju, vendar bodo različna podjetja doživela različne vrste napadov. Dobra varnost se začne z vedenjem, kateri od teh napadov so najbolj nevarni.

Modeli napovedne analitike lahko primerjajo varnostne ukrepe podjetja in trende kibernetskega kriminala med podobnimi podjetji. Nato lahko pokažejo, kako jih lahko kibernetski kriminalci napadejo in kje so luknje v njihovi obrambi.

Človeški analitiki bi lahko opravljali podobno delo, vendar je umetna inteligenca (AI) pogosto veliko boljša pri teh zapletenih izračunih. Nekateri sistemi, kot je QuadMetrics, ki jih tukaj razlaga Univerza v Michiganu— so pokazali do 90-odstotno natančnost in stopnje lažno pozitivnih pod 10-odstotno, kar poudarja njihovo učinkovitost.

Prepoznavanje uporabnikov po njihovem vedenju

Prediktivna analitika na področju kibernetske varnosti zagotavlja tudi inovativen način identifikacije uporabnikov. Geslo je dokaj enostavno ukrasti, vendar je malo verjetno, da bo heker uporabljal računalnik na enak način kot pooblaščeni uporabnik. Vsakdo ima različne navade uporabe, ki se jih AI lahko nauči in ji pomaga odkriti morebitne kršitve.

Programi za analitiko, kot je programska oprema za zaščito pred kibernetskim kriminalom, podjetij, kot so Kaseware, lahko pregleduje podatke, da odkrije goljufive vzorce, pri čemer je opozorilo, ko uporabniki zlomijo te vzorce. Ta pristop deluje na enak način kot spremljanje goljufij. Tako kot lahko banka po nenavadnem nakupu deaktivira vašo kreditno kartico, lahko ti sistemi omejijo račun po netipičnem vedenju.

Ko se račun obnaša drugače, kot je predvidela AI, ga lahko strokovnjaki za varnost ljudi podrobneje pogledajo. Če je napadalec, ga lahko ustavi, in če je samo navaden uporabnik, mu lahko vrnejo svoja dovoljenja.

Napovedovanje napadov, preden se zgodijo

Ker se ti modeli napovedne analitike izboljšujejo, bi lahko postali še bolj koristni. Lahko napovedujejo kibernetske napade, preden se zgodijo, s čimer omogočijo varnostnim delavcem, da se pripravijo na prihajajoči napad.

Nekatera omrežja so že začela uporabljati osnovne različice tovrstne programske opreme. Modeli strojnega učenja napovedujejo napade z odkrivanjem zlonamerne dejavnosti v drugih omrežjih. Nato ugotovijo, ali so podobni napadi verjetni v njihovem lastnem omrežju. Kibernetski kriminalci lahko to rešijo z napadi za vabo, vendar bi bila kombinacija z drugimi metodami lahko učinkovitejša.

Drugi sistemi analizirajo sposobnost, motiv in priložnost za napad določenih kibernetičnih kriminalcev. Drugi iščejo naslove IP, povezane s sumljivo dejavnostjo. Kombinacija teh dejavnikov lahko pomaga modelom narediti natančnejše napovedi in ujeti kibernetske kriminalce, preden lahko povzročijo škodo.

Fino nastavljanje kibernetskega zavarovanja

Vsi primeri uporabe napovedne analitike v kibernetski varnosti se ne vrtijo okoli ustavljanja napadalcev. Ker se kibernetski kriminal vedno razvija, noben sistem ne more ustaviti vseh možnih napadov. Napovedni modeli lahko še vedno pomagajo z izboljšanjem kibernetskega zavarovanja podjetij, ko pride do kršitve.

Kršitve podatkov so drage, v povprečju stanejo 4,24 milijona dolarjev in ta strošek se še naprej povečuje. Industrija kibernetskega zavarovanja se je kot odziv povečala in podjetjem pomaga nadomestiti vse stroški, ki bi lahko nastali med kršitvijo. Napovedna analitika lahko pomaga ugotoviti, kakšno raven pokritosti bi podjetje morda potrebovalo, tako da predvideva, kako verjetni so različni napadi.

Vse vrste zavarovanja merijo tveganje za določitev obrestnih mer stranke in vrste kritja, ki jo potrebujejo. Kibernetsko zavarovanje ni nič drugače, vendar je razumevanje različnih pomembnih dejavnikov tveganja lahko zapleteno, zato je najbolje, da ga prepustite umetni inteligenci. Napovedni modeli lahko zanesljivo napovejo prednosti in slabosti podjetja ter tako pridobijo najboljšo zavarovalno pogodbo za obe strani.

Prediktivna analitika ima ogromen potencial na področju kibernetske varnosti

Napovedna analitika v kibernetski varnosti je nov koncept, vendar je njen potencial impresiven. Ti modeli umetne inteligence lahko zapolnijo vrzeli, kjer človeške sposobnosti manjkajo, in podjetjem pomagajo, da ostanejo čim bolj varna. Čeprav noben napovedni model ni popoln, lahko zagotovijo bistvene izboljšave v primerjavi s tradicionalnimi rešitvami.

Ko se tehnologija izboljšuje, bodo ljudje v kibernetski varnosti našli še več uporab za napovedno analitiko. Kibernetski kriminalci se bodo prilagodili in ti programi umetne inteligence se bodo prav tako razvijali, da bi jim ustrezali. Morda ne bodo odpravili kibernetskega kriminala, lahko pa nagnejo tehtnico v korist nedolžnih strank.

6 vrst kibernetskih kriminalcev in kako delujejo

Kibernetski kriminalci delujejo na več različnih načinov; tukaj so najpogostejši.

Preberite Naprej

O avtorju