AI's strijd tegen cyberdreigingen

Kunstmatige intelligentie kan de arbeidsmarkt de komende jaren drastisch veranderen, Artificiële Intelligentie kan de arbeidsmarkt de komende jaren drastisch veranderen. Artificiële Intelligentie kan de arbeidsmarkt de komende jaren drastisch veranderen, ze moeten tijd besteden aan het afstemmen van hun gereedschap. Medewerkers moeten AI trainen om een ​​aanval te herkennen die steeds moeilijker te vermijden is.

De realiteit is dat er geen eenvoudig antwoord is op de vraag of AI menselijke werknemers op de arbeidsmarkt zal vervangen. Naarmate er meer kansen ontstaan ​​voor de implementatie van AI binnen bedrijven, het wordt een aanwinst voor sommige sectoren en een bedreiging voor andere. Er zijn veel mogelijke sombere effecten van AI op de samenleving, maar ook veel positieve.

Datawetenschappers en ontwikkelaars bedenken voortdurend nieuwe toepassingen voor AI. Maar het doel blijft altijd hetzelfde: om ons leven te verbeteren. We ervaren al enkele voordelen van AI door het wijdverbreide gebruik ervan in spraakassistenten en autonome auto's, maar er komt nog veel meer. AI zal de economie aanzienlijk beïnvloeden vanwege zijn toepassingen in cyberbeveiliging. Malware- en ransomware-aanvallen zijn uitgegroeid tot epidemische proporties, aanzienlijke financiële verliezen veroorzaken. AI kan deze aanvallen bestrijden door middel van een goede training. Het wordt dus een lange en harde strijd tussen goed en kwaad.

AI kan helpen cybercriminaliteit te bestrijden door activiteitspatronen te detecteren die aangeven dat er iets niet helemaal klopt. Het is vergelijkbaar met hoe kunstmatige intelligentie wordt gebruikt in financiële diensten om fraude op te sporen. AI bereikt dit in systemen die elke seconde miljoenen gebeurtenissen moeten verwerken. In zulke tijden van onrust en chaos, fraudeurs proberen vaak toe te slaan. Het is gebruikelijk in DDOS (Gedistribueerde Denial of Service) aanvallen.

De voorspellende vaardigheden van AI maken het ongelooflijk nuttig in deze situatie, daarom, als we naderen 2022, meer bedrijven zullen investeren in deze geavanceerde technologie. helaas, fraudeurs zijn zich bewust van de voordelen van AI. Er ontstaan ​​nieuwe aanvallen die gebruikmaken van technologie zoals machine learning. Deze aanvallen kunnen door cyberbeveiliging heen gaan.

Hoe machine learning werkt bij het bestrijden van malware?

Machinaal leren wordt vaak gebruikt in de antivirusindustrie om de detectiemogelijkheden te vergroten. Machine learning-technieken gebruiken voorbeeldgegevens om een ​​wiskundig model te maken dat voorspelt of een bestand veilig of besmet is.

Machine learning vertrouwt op nieuwere patronen in plaats van codeerstandaarden om gevaarlijke patronen te detecteren.

Een algoritme wordt toegepast op de waarneembare gegevenspunten van twee handmatig geconstrueerde gegevenssets. De ene bevat alleen schadelijke bestanden en de andere alleen niet-schadelijke bestanden. Zonder te worden verteld naar welke soorten patronen of gegevenspunten moet worden gezocht, het algoritme genereert regels waarmee het onderscheid kan maken tussen veilige en gevaarlijke bestanden. Een datapunt is elk stukje informatie over een bestand, zoals de interne structuur van een bestand, de gebruikte compiler, tekstbronnen die in het bestand zijn gecompileerd, enzovoort.

Antivirussoftware die gebruikmaakt van machine learning, kan nieuwe bedreigingen detecteren zonder afhankelijk te zijn van handtekeningen. In het verleden, antivirussoftware vertrouwde voornamelijk op vingerafdrukken, die bestanden vergelijkt met een enorme database met bekende malware.

Handtekeningcontroles kunnen alleen bekende malware detecteren die aanzienlijke problemen kan veroorzaken. Het maakte anti-malwaresoftware extreem kwetsbaar, aangezien er voortdurend honderdduizenden nieuwe malwarevarianten worden ontwikkeld.

Anderzijds, machine learning trainen om de indicaties van kwaadaardige en niet-kwaadaardige bestanden te herkennen is mogelijk. Het stelt het in staat om gevaarlijke patronen te onderscheiden en malware te detecteren – of het nu eerder is waargenomen.

Wetenschappers hebben geautomatiseerde malwaredetectie door voorverwerkte malwaregegevens naar de computer te sturen. Deze techniek geeft de machine een abstract beeld van malware. Het neurale netwerk, Beslissingsboom, en ondersteuning van Vector Machine gebruiken om het juiste antwoord te bepalen. Deze techniek is voordelig omdat deze niet afhankelijk is van handmatig ontworpen functies op basis van deskundige kennis van het domein.

Een neuraal netwerk kan ook worden getraind met behulp van kenmerken van reeksen kwaadaardige binaire bestanden die worden gedeconstrueerd. Het feed-forward netwerk, aan de andere kant, neemt als invoer een lijst met geïmporteerde functies en bijbehorende DLL-bestanden, en metadata van de Portable Executable Header.

De feed forward en convolutionele neurale netwerkontwerpen, evenals hun verwante kenmerken, worden gecombineerd tot een enkel netwerk in de uiteindelijke op neurale netwerken gebaseerde classificatie. Na het combineren van de informatie die door beide subnetwerken is geleerd, dit netwerk levert de uiteindelijke classificatie-output. Het netwerk zal toekomstige gevallen kunnen classificeren met behulp van deze samengevoegde techniek.

Machine Learning is verre van perfect

Hoewel machine learning een zeer nuttig hulpmiddel kan zijn, hoewel niet zonder nadelen. Een van de belangrijkste tekortkomingen van machine learning is dat het de gevolgen van de modellen die het bouwt niet begrijpt - het voert ze gewoon uit. Het verwerkt eenvoudig gegevens en maakt beoordelingen met behulp van de meest efficiënte, wiskundig bewezen manier.

Zoals eerder vermeld, het algoritme wordt voorzien van miljoenen datapunten, maar niemand vertelt het welke datapunten malwaretekens zijn. Dat is iets wat het machine learning-model zelf zal moeten uitzoeken. Programmeren is het gebied dat al meer dan een jaar studenten wereldwijd aan hun zijde trekt omdat zij hierin hun toekomst zien, geen mens kan ooit echt weten welke datapunten een bedreiging kunnen suggereren, volgens het machine learning-model. Een enkel datapunt of een precieze combinatie van 20 datapunten kunnen worden gebruikt.

Een vastberaden aanvaller kan ontdekken hoe het model deze parameters gebruikt om een ​​bedreiging te detecteren en misbruik te maken van de kwetsbaarheid. Dit is de reden waarom snode acteurs AI kunnen misbruiken. Naarmate ze zich bewust worden van hoe het werkt, ze kunnen mazen vinden om detectie te voorkomen. Een kwaadwillende actor kan schone code invoegen in de bestanden op de witte lijst en deze tussenvoegen in bestanden die anders kwaadaardig zouden zijn en de AI misleiden.

Machine learning-systemen kunnen alleen zoveel leren als de gegevens die eraan worden gegeven. Een effectief model vereist enorme gegevensinvoer, die elk nauwkeurig moeten worden geëtiketteerd. Deze labels helpen het model bij het begrijpen van specifieke aspecten van de gegevens (bijv. of een bestand schoon is, kwaadwillend, of mogelijk ongewenst).

Het vermogen van het model om succesvol te trainen is afhankelijk van de precieze etikettering van de dataset die eraan wordt toegevoerd. Het kan moeilijk en tijdrovend zijn om dit te bereiken, echter. Een enkel verkeerd gelabeld gegevenspunt te midden van miljoenen nauwkeurig geclassificeerde gegevenspunten kan tot verwoesting leiden, zelfs als het een minuscule fout lijkt. Als het model de verkeerd gelabelde invoer gebruikt om een ​​beslissing te nemen, het kan fouten veroorzaken. Deze fouten kunnen zich voordoen in toekomstige trainingsprojecten. Het veroorzaakt een sneeuwbaleffect dat in de toekomst verstrekkende gevolgen kan hebben.

Een samensmelting van oud en nieuw is vereist.

AI kan niet alleen overleven. Een hybride benadering van AI vermengd met beproefde methoden zoals software voor bewaking op afstand kan nuttig zijn. Deze programma's bestaan ​​al bijna 15 jaar. Er zijn dus genoeg gegevens om te wijzen op hun succes.

Apps voor bewaking op afstand hebben een menselijk element, zodat ze AI kunnen helpen wanneer deze door bepaalde uitzonderingen met stomheid geslagen wordt. Bijvoorbeeld, een software voor het monitoren van mobiele telefoons kan worden gebruikt om werknemers met mobiele telefoons te volgen en visachtige e-mails te volgen via hun e-mailbewakingsfunctie. Nepnieuws of clickbait-titels die naar kwaadaardige websites leiden, kunnen worden geblokkeerd via de trackingmogelijkheden van deze apps op sociale media.

XNSPY, een app voor het op afstand monitoren van mobiele telefoons die op veel van een lijst van op de markt beschikbare apps voor het volgen van werknemers staat, biedt robuuste mogelijkheden voor e-mailbewaking. Employers can use these apps and install them on workers’ Android and iOS to secure their workflow and intellectual data. Door door deze pagina te bladeren, u vindt inzicht in de lijst met de meest bekende apps voor werknemersmonitoring.

Omdat sociale media miljarden gebruikers bevatten en elke seconde nepverhalen worden gepubliceerd, het duurt eeuwen om AI effectief te trainen. Maar aangezien werkgevers werknemers kunnen waarschuwen voor het openen van frauduleuze links, het hele netwerk kan worden beveiligd via apps voor bewaking op afstand.

Deze software wordt gebruikt voor: werknemers volgen met mobiele telefoons en kan ook end-to-end versleutelde berichtentools zoals Telegram of WhatsApp controleren, en aangezien we een trend zien van nepverhalen die zich als een lopend vuurtje verspreiden in groepschats, deze apps kunnen reputatie- en financiële verliezen voorkomen. AI kan te traag blijken te zijn om deze kanalen te beveiligen vanwege hun vluchtige en onvoorspelbare karakter. Werknemers die intellectueel eigendom verkopen aan de hoogste bieder of een klokkenluider kunnen contact leggen met buitenstaanders via WhatsApp of iMessage. End-to-end-codering wordt gebruikt in verschillende berichten-apps, kwaadwillende actoren een vals gevoel van veiligheid geven. XNSPY's tool voor het monitoren van instant messaging kan ook in dergelijke scenario's end-to-end encryptie onderscheppen. Het, daarom, beschermt jarenlang onderzoek en hard werken tegen in verkeerde handen vallen.