Lotta dell'IA contro le minacce informatiche

Intelligenza artificiale può cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni, L'intelligenza artificiale può cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni. L'intelligenza artificiale può cambiare drasticamente il mercato del lavoro nei prossimi anni, hanno bisogno di dedicare tempo a mettere a punto i loro strumenti. I dipendenti devono addestrare l'IA per individuare un attacco che sta diventando sempre più difficile da evitare.

La realtà è che non esiste una risposta semplice alla domanda se l'IA sostituirà i lavoratori umani nella forza lavoro. Man mano che sorgono più opportunità per l'implementazione dell'IA all'interno delle aziende, diventerà una risorsa per alcuni settori e una minaccia per altri. Ci sono molti possibili effetti negativi dell'IA sulla società, ma anche molti positivi.

Data scientist e sviluppatori sono costantemente alla ricerca di nuove applicazioni per l'IA. Ma lo scopo rimane sempre lo stesso: per migliorare la nostra vita. Stiamo già sperimentando alcuni dei vantaggi dell'IA attraverso il suo uso diffuso negli assistenti vocali e nelle auto a guida autonoma, ma c'è molto altro in arrivo. L'intelligenza artificiale influenzerà in modo significativo l'economia a causa delle sue applicazioni nella sicurezza informatica. Gli attacchi di malware e ransomware hanno raggiunto proporzioni epidemiche, causando notevoli perdite finanziarie. L'IA può combattere questi attacchi attraverso un addestramento adeguato. Quindi sarà una lunga e dura battaglia tra il bene e il male.

L'IA può aiutare a combattere la criminalità informatica rilevando modelli di attività che segnalano che qualcosa non va bene. È paragonabile al modo in cui l'intelligenza artificiale viene utilizzata nei servizi finanziari per rilevare le frodi. L'IA riesce a farlo in sistemi che devono far fronte a milioni di eventi ogni secondo. Durante tali periodi di tumulto e caos, i truffatori cercano spesso di scioperare. È comune in DDOS (Distributed Denial of Service) attacchi.

Le capacità predittive dell'IA lo rendono incredibilmente utile in questa situazione, ed è per questo, mentre ci avviciniamo 2022, più aziende investiranno in questa tecnologia all'avanguardia. purtroppo, i truffatori sono consapevoli dei vantaggi dell'IA. Stanno emergendo nuovi attacchi che utilizzano tecnologie come l'apprendimento automatico. Questi attacchi possono passare attraverso le difese della sicurezza informatica.

Come funziona l'apprendimento automatico per combattere il malware?

Apprendimento automatico è comunemente impiegato nel settore antivirus per aumentare le capacità di rilevamento. Le tecniche di apprendimento automatico utilizzano dati campione per creare un modello matematico che predice se un file è sicuro o contaminato.

L'apprendimento automatico si basa su modelli più recenti anziché su standard di codifica per rilevare modelli pericolosi.

Un algoritmo viene applicato ai punti dati osservabili di due set di dati costruiti manualmente. Uno contiene solo file dannosi e l'altro solo file non dannosi. Senza che gli venga detto quali tipi di modelli o punti dati cercare, l'algoritmo genera regole che gli consentono di distinguere tra file sicuri e pericolosi. Un punto dati è qualsiasi informazione su un file, come la struttura interna di un file, il compilatore utilizzato, risorse di testo compilate nel file, e così via.

Il software antivirus che utilizza l'apprendimento automatico è in grado di rilevare nuove minacce senza fare affidamento sulle firme. Nel passato, il software antivirus si basava principalmente sul fingerprinting, che confronta i file con un enorme database di malware noto.

I controlli delle firme possono rilevare solo malware noto che può causare problemi significativi. Ha reso il software anti-malware estremamente vulnerabile poiché centinaia di migliaia di nuove varietà di malware vengono sviluppate costantemente.

D'altra parte, è possibile addestrare l'apprendimento automatico per riconoscere le indicazioni di file dannosi e non dannosi. Gli consente di discernere schemi pericolosi e rilevare il malware, se osservato in precedenza.

Gli scienziati hanno rilevamento automatico del malware inviando al computer dati malware pre-elaborati. Questa tecnica fornisce alla macchina una vista astratta del malware. La rete neurale, Albero decisionale, e Support Vector Machine lo usano per decidere la risposta corretta. Questa tecnica è vantaggiosa perché non si basa su funzionalità progettate manualmente basate su una conoscenza approfondita del dominio.

Una rete neurale potrebbe anche essere addestrata utilizzando le caratteristiche di sequenze di binari dannosi che vengono decostruiti. La rete del feed-forward, d'altro canto, prende come input un elenco di funzioni importate e file DLL di accompagnamento, e metadati dall'intestazione eseguibile portatile.

Il feed forward e i progetti di reti neurali convoluzionali, così come le relative caratteristiche, sono combinati in un'unica rete nel classificatore finale basato sulla rete neurale. Dopo aver combinato le informazioni apprese da entrambe le sottoreti, questa rete fornisce l'output di classificazione finale. La rete sarà in grado di classificare i casi futuri utilizzando questa tecnica combinata.

L'apprendimento automatico è tutt'altro che perfetto

Mentre l'apprendimento automatico può essere uno strumento estremamente vantaggioso, anche se non senza inconvenienti. Uno dei difetti più significativi dell'apprendimento automatico è che non coglie le ramificazioni dei modelli che costruisce, ma semplicemente li esegue. Elabora semplicemente i dati e formula giudizi utilizzando il metodo più efficiente, modo matematicamente provato.

Come detto in precedenza, all'algoritmo vengono forniti milioni di punti dati ma nessuno gli dice quali punti dati sono segni di malware. Questo è qualcosa che il modello di apprendimento automatico dovrà capire da solo. Di conseguenza, nessun essere umano può mai sapere veramente quali punti dati potrebbero suggerire una minaccia, secondo il modello di apprendimento automatico. Un singolo punto dati o una precisa combinazione di 20 i punti dati potrebbero essere utilizzati.

Un determinato attaccante potrebbe scoprire in che modo il modello utilizza questi parametri per rilevare una minaccia e sfruttare la vulnerabilità. È per questo che gli attori malvagi possono abusare dell'IA. Man mano che diventano consapevoli di come funziona, possono trovare scappatoie per evitare il rilevamento. Un attore malintenzionato potrebbe intercettare codice pulito trovato nei file nella whitelist e interferirlo in file che altrimenti sarebbero dannosi e ingannano l'IA.

I sistemi di apprendimento automatico possono apprendere solo tanto quanto i dati forniti loro. Un modello efficace richiede enormi input di dati, ognuno dei quali deve essere etichettato accuratamente. Queste etichette aiutano il modello a comprendere aspetti specifici dei dati (per esempio. se un file è pulito, dannoso, o potenzialmente indesiderato).

La capacità del modello di addestrarsi con successo dipende dall'etichettatura precisa del set di dati fornitogli. Può essere difficile e richiedere molto tempo da realizzare, però. Un singolo punto dati etichettato erroneamente in mezzo a milioni di punti dati classificati con precisione può portare alla devastazione anche se sembra un minuscolo errore. Se il modello utilizza l'input etichettato erroneamente per prendere una decisione, potrebbe causare errori. Questi errori potrebbero continuare in futuri progetti di formazione. Provoca un effetto valanga che può avere conseguenze di vasta portata in futuro.

È necessaria una fusione di vecchio e nuovo.

L'IA non può sopravvivere da sola. Un approccio ibrido dell'IA combinato con metodi collaudati come il software di monitoraggio remoto può essere vantaggioso. Questi programmi sono in circolazione da quasi 15 anni. Quindi ci sono molti dati da evidenziare per il loro successo.

Le app di monitoraggio remoto hanno un elemento umano in modo che possano aiutare a sostenere l'IA quando viene sbalordita da determinate eccezioni. Per esempio, un software di monitoraggio del telefono cellulare potrebbe essere utilizzato per tracciare i dipendenti con telefoni cellulari e monitorare le e-mail sospette tramite la loro funzione di monitoraggio della posta elettronica. Le notizie false o i titoli clickbait che portano a siti Web dannosi possono essere bloccati tramite le funzionalità di monitoraggio dei social media di queste app.

XNSPY, un'app di monitoraggio del cellulare remoto presente in molti elenchi di app di monitoraggio dei dipendenti disponibili sul mercato offre solide funzionalità di monitoraggio della posta elettronica. Employers can use these apps and install them on workers’ Android and iOS to secure their workflow and intellectual data. Navigando in questa pagina, puoi trovare informazioni dettagliate nell'elenco delle app di monitoraggio dei dipendenti più conosciute.

Poiché i social media contengono miliardi di utenti e le storie false vengono pubblicate ogni secondo, ci vorranno anni per addestrare l'IA in modo efficace. Ma poiché i datori di lavoro possono avvertire i dipendenti dall'apertura di collegamenti fraudolenti, l'intera rete può essere protetta tramite app di monitoraggio remoto.

Questo software è utilizzato per rintracciare i dipendenti con i telefoni cellulari e può anche monitorare strumenti di messaggistica crittografati end-to-end come Telegram o WhatsApp, e dal momento che stiamo assistendo a una tendenza di storie false che si diffondono nelle chat di gruppo a macchia d'olio, queste app possono prevenire perdite reputazionali e finanziarie. L'intelligenza artificiale può rivelarsi troppo lenta per proteggere questi canali a causa della loro natura volatile e imprevedibile. I dipendenti che vendono proprietà intellettuale al miglior offerente o a un informatore possono connettersi con estranei utilizzando WhatsApp o iMessage. La crittografia end-to-end viene utilizzata in diverse app di messaggistica, fornendo agli attori malintenzionati una falsa sensazione di sicurezza. Lo strumento di monitoraggio della messaggistica istantanea di XNSPY può intercettare la crittografia end-to-end anche in tali scenari. It, perciò, protegge anni di ricerca e duro lavoro dal cadere nelle mani sbagliate.