AIのサイバー脅威との戦い

人工知能 今後数年間で雇用市場を劇的に変えることができます, 人工知能は、今後数年間で雇用市場を劇的に変える可能性があります. 人工知能は、今後数年間で雇用市場を劇的に変える可能性があります, ツールの調整に時間を費やす必要があります. 従業員は、回避がますます困難になっている攻撃を見つけるためにAIをトレーニングする必要があります.

現実には、AIが労働力の人間の労働者に取って代わるかどうかについての簡単な答えはありません. 企業内にAIを実装する機会が増えるにつれ, 一部のセクターにとっては資産となり、他のセクターにとっては脅威となるでしょう。. AIが社会に与える可能性のある暗い影響はたくさんあります, だけでなく、多くのポジティブなものも.

データサイエンティストと開発者は、AIの新しいアプリケーションを常に考案しています. しかし、目的は常に同じです: 私たちの生活を改善するために. AIは、音声アシスタントや自動運転車で広く使用されているため、すでにいくつかのメリットを享受しています。, でもまだまだたくさんあります. AIはサイバーセキュリティへの応用により、経済に大きな影響を与えます. マルウェアとランサムウェアの攻撃は、流行の割合にまで成長しました, 重大な経済的損失を引き起こす. AIは、適切なトレーニングを通じてこれらの攻撃に対抗できます. ですから、それは善と悪の間の長く困難な戦いになるでしょう.

AIは、何かが正しくないことを示す活動パターンを検出することで、サイバー犯罪と戦うのに役立ちます. これは、金融サービスで人工知能を使用して不正を検出する方法に匹敵します. AIは、毎秒数百万のイベントに対処しなければならないシステムでこれを実現します. 混乱と騒乱のそのような時代の間に, 詐欺師は頻繁にストライキを試みます. DDOSでは一般的です (分散型サービス拒否) 攻撃.

AIの予測スキルにより、この状況でAIは非常に役立ちます, というわけで, 近づくにつれて 2022, より多くの企業がこの最先端のテクノロジーに投資するでしょう. 残念ながら, 詐欺師はAIの利点を認識しています. 機械学習などのテクノロジーを使用する新しい攻撃が出現しています. これらの攻撃はサイバーセキュリティ防御を通過する可能性があります.

マルウェアと戦うための機械学習の仕組み?

機械学習 ウイルス対策業界では、検出機能を向上させるために一般的に使用されています. 機械学習技術は、サンプルデータを使用して、ファイルが安全であるか汚染されているかを予測する数学モデルを作成します.

機械学習は、危険なパターンを検出するために、コーディング標準ではなく新しいパターンに依存しています.

アルゴリズムは、手動で作成された2つのデータセットの観測可能なデータポイントに適用されます. 1つには悪意のあるファイルのみが含まれ、もう1つには悪意のないファイルのみが含まれます. 探すべきパターンやデータポイントの種類を知らされることなく, アルゴリズムは、安全なファイルと危険なファイルを区別できるようにするルールを生成します. データポイントは、ファイルに関する任意の情報です。, ファイルの内部構造など, 使用したコンパイラ, ファイルにコンパイルされたテキストリソース, 等々.

機械学習を使用するウイルス対策ソフトウェアは、シグネチャに依存することなく新しい脅威を検出できます. 過去に, ウイルス対策ソフトウェアは主に指紋認証に依存していました, ファイルを既知のマルウェアの大規模なデータベースと比較します.

シグニチャチェッカーは、重大な問題を引き起こす可能性のある既知のマルウェアのみを検出できます. 何十万もの新しいマルウェアの種類が絶えず開発されているため、マルウェア対策ソフトウェアは非常に脆弱になりました。.

一方で, 悪意のあるファイルと悪意のないファイルの兆候を認識するための機械学習のトレーニングが可能です. これにより、危険なパターンを識別し、マルウェアを検出できます。.

科学者は持っています 自動マルウェア検出 前処理されたマルウェアデータをコンピューターにフィードする. この手法は、マルウェアの抽象的なビューをマシンに提供します. ニューラルネットワーク, デシジョンツリー, およびサポートベクターマシンは、それを使用して正しい応答を決定します. この手法は、ドメインの専門知識に基づいて手動で設計された機能に依存しないため、有利です。.

ニューラルネットワークは、分解される悪意のあるバイナリのシーケンスからの特性を使用してトレーニングすることもできます. フィードフォワードネットワーク, 一方で, インポートされた関数と付随するDLLファイルのリストを入力として受け取ります, およびPortableExecutableヘッダーからのメタデータ.

フィードフォワードおよび畳み込みニューラルネットワークの設計, だけでなく、それらの関連する特性, 最終的なニューラルネットワークベースの分類器で単一のネットワークに結合されます. 両方のサブネットによって学習された情報を組み合わせた後、動作します, このネットワークは、最終的な分類出力を提供します. ネットワークは、このマージされた手法を使用して将来のケースを分類できるようになります.

機械学習は完璧にはほど遠い

機械学習は非常に有益なツールですが, 欠点がないわけではありませんが. 機械学習の最も重大な欠陥の1つは、構築するモデルの影響を把握しておらず、実行するだけであるということです。. データを処理し、最も効率的な方法で判断を下すだけです。, 数学的に証明された方法.

前に述べたように, アルゴリズムには数百万のデータポイントが提供されますが、どのデータポイントがマルウェアの兆候であるかは誰にもわかりません. これは、機械学習モデルがそれ自体を理解する必要があるものです. 結果として, どのデータポイントが脅威を示唆しているのかを人間が本当に知ることはできません, 機械学習モデルによると. 単一のデータポイントまたはの正確な組み合わせ 20 データポイントが使用される可能性があります.

断固とした攻撃者は、モデルがこれらのパラメータを利用して脅威を検出し、脆弱性を悪用する方法を発見する可能性があります. 悪意のある攻撃者がAIを悪用できるのはそのためです. 彼らがそれがどのように機能するかを知ったとき, 彼らは検出を避けるために抜け穴を見つけることができます. 悪意のある攻撃者は、ホワイトリストに登録されたファイルで見つかったクリーンなコードを挿入し、それ以外の場合は悪意のあるファイルに挿入してAIを複製する可能性があります.

機械学習システムは、供給されたデータと同じ量しか学習できません. 効果的なモデルには大量のデータ入力が必要です, それぞれに正確にラベルを付ける必要があります. これらのラベルは、モデルがデータの特定の側面を理解するのに役立ちます (Dalfoxをインストールする方法は全部で3つあります. ファイルがクリーンかどうか, 悪意のある, または潜在的に不要).

正常にトレーニングするモデルの能力は、モデルに供給されるデータセットの正確なラベル付けに依存します. 達成するのは困難で時間がかかるかもしれません, しかしながら. 正確に分類された数百万のデータポイントの中の単一の誤ったラベルのデータポイントは、たとえそれがごくわずかなエラーのように見えても、荒廃につながる可能性があります. モデルが誤ってラベル付けされた入力を利用して決定を下す場合, 間違いを引き起こす可能性があります. これらの間違いは、将来のトレーニングプロジェクトで続く可能性があります. 雪玉効果を引き起こし、将来的に広範囲にわたる結果をもたらす可能性があります.

古いものと新しいものの融合が必要です.

AIはそれだけでは生き残れない. リモートモニタリングソフトウェアのような試行錯誤された方法とブレンドされたAIのハイブリッドアプローチは有益である可能性があります. これらのプログラムは、ほぼ前から存在しています 15 年. したがって、彼らの成功に向けて指摘するデータはたくさんあります.

リモートモニタリングアプリには人間的な要素が含まれているため、特定の例外に呆然としたときにAIを支援することができます. 例えば, 携帯電話監視ソフトウェアを利用して、携帯電話を持っている従業員を追跡し、電子メール監視機能を介して怪しい電子メールを監視することができます。. 悪意のあるWebサイトにつながるフェイクニュースやクリックベイトのタイトルは、これらのアプリのソーシャルメディア追跡機能を介してブロックできます.

XNSPY, 市場で入手可能な従業員追跡アプリの多くのリストに掲載されているリモート携帯電話監視アプリは、堅牢な電子メール監視機能を提供します. Employers can use these apps and install them on workers’ Android and iOS to secure their workflow and intellectual data. このページを閲覧することにより, あなたは最も有名な従業員監視アプリのリストへの洞察を見つけることができます.

ソーシャルメディアには数十億のユーザーが含まれているため、偽の記事が毎秒公開されます, AIを効果的にトレーニングするには何年もかかるでしょう. しかし、雇用主は不正なリンクを開くことから従業員に警告することができるので, ネットワーク全体をリモート監視アプリで保護できます.

このソフトウェアは 携帯電話で従業員を追跡する また、TelegramやWhatsAppなどのエンドツーエンドの暗号化されたメッセージングツールを監視することもできます, 山火事のようなグループチャットで偽の話が広がる傾向が見られるので, これらのアプリは評判と経済的損失を防ぐことができます. AIは、その不安定で予測不可能な性質のため、これらのチャネルを保護するには遅すぎることが判明する可能性があります。知的財産を最高入札者または内部告発者に販売する従業員は、WhatsAppまたはiMessageを使用して部外者とつながる可能性があります. エンドツーエンド暗号化は、いくつかのメッセージングアプリで使用されています, 悪意のある攻撃者に誤った安心感を与える. XNSPYのインスタントメッセージング監視ツールは、このようなシナリオでもエンドツーエンドの暗号化を傍受できます. それ, したがって、, 長年の研究と努力が悪意のある人の手に渡るのを防ぎます.