Walka AI z cyberzagrożeniami

Sztuczna inteligencja może radykalnie zmienić rynek pracy w nadchodzących latach, zwłaszcza jeśli chodzi o cyberbezpieczeństwo. Chociaż AI odciąża pracowników od żmudnej pracy, muszą poświęcić czas na dostrojenie swoich narzędzi. Pracownicy muszą szkolić sztuczną inteligencję, aby wykrywała ataki, których unikanie staje się coraz trudniejsze.

W rzeczywistości nie ma prostej odpowiedzi na pytanie, czy sztuczna inteligencja zastąpi pracowników na rynku pracy. Pojawia się coraz więcej możliwości wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, stanie się atutem dla niektórych sektorów i zagrożeniem dla innych. Istnieje wiele możliwych ponurych skutków sztucznej inteligencji dla społeczeństwa, ale także wiele pozytywnych.

Analitycy danych i programiści nieustannie opracowują nowe aplikacje dla sztucznej inteligencji. Ale cel pozostaje zawsze ten sam: aby poprawić nasze życie. Już teraz doświadczamy niektórych zalet sztucznej inteligencji dzięki jej szerokiemu zastosowaniu w asystentach głosowych i samochodach autonomicznych, ale jeszcze wiele przed nami. Sztuczna inteligencja znacząco wpłynie na gospodarkę ze względu na swoje zastosowania w cyberbezpieczeństwie. Ataki złośliwego oprogramowania i ransomware urosły do ​​rozmiarów epidemii, powodując znaczne straty finansowe. Sztuczna inteligencja może zwalczać te ataki poprzez odpowiednie szkolenie. Będzie to więc długa i ciężka walka między dobrem a złem.

Sztuczna inteligencja może pomóc w walce z cyberprzestępczością, wykrywając wzorce aktywności, które sygnalizują, że coś jest nie tak. Jest to porównywalne z tym, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w usługach finansowych do wykrywania oszustw. Sztuczna inteligencja osiąga to w systemach, które muszą radzić sobie z milionami zdarzeń w każdej sekundzie. W takich czasach zamętu i chaosu, oszuści często próbują uderzyć. Jest to powszechne w DDOS (Rozproszona odmowa usługi) ataki.

Umiejętności predykcyjne sztucznej inteligencji sprawiają, że jest ona niezwykle przydatna w tej sytuacji, co jest powodem, jak się zbliżamy 2022, więcej firm będzie inwestować w tę najnowocześniejszą technologię. Niestety, oszuści są świadomi zalet AI. Pojawiają się nowe ataki wykorzystujące technologie takie jak uczenie maszynowe. Ataki te mogą przejść przez zabezpieczenia cybernetyczne.

Jak działa uczenie maszynowe w walce ze złośliwym oprogramowaniem?

Nauczanie maszynowe jest powszechnie stosowany w branży antywirusowej w celu zwiększenia możliwości wykrywania. Techniki uczenia maszynowego wykorzystują przykładowe dane do tworzenia modelu matematycznego, który przewiduje, czy plik jest bezpieczny, czy zanieczyszczony.

Uczenie maszynowe polega na nowszych wzorcach, a nie na standardach kodowania w celu wykrywania niebezpiecznych wzorców.

Algorytm zostaje zastosowany do obserwowalnych punktów danych dwóch ręcznie skonstruowanych zestawów danych. Jeden zawiera tylko złośliwe pliki, a drugi tylko niezłośliwe pliki. Bez informowania, jakiego rodzaju wzorców lub punktów danych szukać, algorytm generuje reguły, które pozwalają mu rozróżnić bezpieczne i niebezpieczne pliki. Punkt danych to dowolna informacja o pliku, takie jak wewnętrzna struktura pliku, używany kompilator, zasoby tekstowe wkompilowane w plik, i tak dalej.

Oprogramowanie antywirusowe wykorzystujące uczenie maszynowe może wykrywać nowe zagrożenia bez polegania na sygnaturach. W przeszłości, oprogramowanie antywirusowe opierało się głównie na pobieraniu odcisków palców, który porównuje pliki z ogromną bazą danych znanego złośliwego oprogramowania.

Kontrolery podpisów mogą wykrywać tylko znane złośliwe oprogramowanie, które może powodować poważne problemy. To sprawiło, że oprogramowanie chroniące przed złośliwym oprogramowaniem było wyjątkowo podatne na ataki, ponieważ stale opracowywane są setki tysięcy nowych odmian złośliwego oprogramowania.

Z drugiej strony, możliwe jest uczenie maszynowe rozpoznawania wskazań złośliwych i niezłośliwych plików. Pozwala rozpoznawać niebezpieczne wzorce i wykrywać złośliwe oprogramowanie — niezależnie od tego, czy zaobserwowano je wcześniej.

Naukowcy mają automatyczne wykrywanie złośliwego oprogramowania dostarczając wstępnie przetworzone dane złośliwego oprogramowania do komputera. Ta technika zapewnia maszynie abstrakcyjny widok złośliwego oprogramowania. Sieć neuronowa, Drzewo decyzyjne, i Maszyna Wektorów Wsparcia użyje jej do podjęcia decyzji o prawidłowej odpowiedzi. Ta technika jest korzystna, ponieważ nie opiera się na ręcznie zaprojektowanych funkcjach opartych na wiedzy eksperckiej w tej dziedzinie.

Sieć neuronowa może również zostać przeszkolona przy użyciu charakterystyk z dekonstruowanych sekwencji złośliwych plików binarnych. Sieć feed-forward, z drugiej strony, pobiera jako dane wejściowe listę zaimportowanych funkcji i towarzyszących im plików DLL, i metadane z Portable Executable Header.

Projekty sieci neuronowych typu feed forward i konwolucyjne, jak również związanych z nimi cech, są łączone w jedną sieć w ostatecznym klasyfikatorze opartym na sieci neuronowej. Po połączeniu informacji wyuczonych przez obie podsieci działa, ta sieć dostarcza ostateczny wynik klasyfikacji. Sieć będzie w stanie klasyfikować przyszłe przypadki za pomocą tej połączonej techniki.

Uczenie maszynowe jest dalekie od doskonałości

Podczas gdy uczenie maszynowe może być bardzo korzystnym narzędziem, choć nie bez wad. Jedną z najważniejszych wad uczenia maszynowego jest to, że nie uwzględnia ono konsekwencji budowanych przez siebie modeli — po prostu je wykonuje. Po prostu przetwarza dane i dokonuje ocen przy użyciu najbardziej wydajnych, matematycznie udowodniony sposób.

Jak już wspomniano, algorytm otrzymuje miliony punktów danych, ale nikt nie mówi mu, które punkty danych są oznakami złośliwego oprogramowania. To jest coś, do czego model uczenia maszynowego będzie musiał sam dojść. W rezultacie, żaden człowiek nie może naprawdę wiedzieć, które punkty danych mogą sugerować zagrożenie, zgodnie z modelem uczenia maszynowego. Pojedynczy punkt danych lub precyzyjna kombinacja 20 punkty danych mogą zostać wykorzystane.

Zdeterminowany atakujący może odkryć, w jaki sposób model wykorzystuje te parametry do wykrycia zagrożenia i wykorzystania luki. Właśnie dlatego nikczemni aktorzy mogą nadużywać sztucznej inteligencji. Kiedy stają się świadomi tego, jak to działa, mogą znaleźć luki, aby uniknąć wykrycia. Złośliwy aktor może wstawić czysty kod znaleziony w plikach z białej listy i wstawić go do plików, które w przeciwnym razie byłyby złośliwe i oszukać sztuczną inteligencję.

Systemy uczenia maszynowego mogą się nauczyć tylko tyle, ile dostarczają im dane. Skuteczny model wymaga ogromnych ilości danych wejściowych, z których każdy musi być dokładnie oznakowany. Etykiety te pomagają modelowi w zrozumieniu określonych aspektów danych (np. czy plik jest czysty, złośliwy, lub potencjalnie niechciane).

Zdolność modelu do pomyślnego trenowania zależy od dokładnego oznakowania podawanego do niego zestawu danych. Może to być trudne i czasochłonne do wykonania, Jednakże. Pojedynczy błędnie oznaczony punkt danych pośród milionów precyzyjnie sklasyfikowanych punktów danych może doprowadzić do dewastacji, nawet jeśli wydaje się to drobnym błędem. Jeśli model wykorzystuje źle oznakowane dane wejściowe do podjęcia decyzji, może to powodować błędy. Błędy te mogą być kontynuowane w przyszłych projektach szkoleniowych. Powoduje to efekt kuli śnieżnej, który może mieć daleko idące konsekwencje w przyszłości.

Potrzebne jest połączenie starego z nowym.

AI nie może przetrwać sama. Hybrydowe podejście AI połączone z wypróbowanymi i przetestowanymi metodami, takimi jak oprogramowanie do zdalnego monitorowania, może być korzystne. Programy te istnieją już od blisko 15 lata. Istnieje więc wiele danych wskazujących na ich sukces.

Aplikacje do zdalnego monitorowania mają w sobie element ludzki, dzięki czemu mogą wspierać sztuczną inteligencję, gdy zostanie oszołomiona pewnymi wyjątkami. Na przykład, oprogramowanie do monitorowania telefonów komórkowych może być wykorzystywane do śledzenia pracowników za pomocą telefonów komórkowych i monitorowania podejrzanych wiadomości e-mail za pośrednictwem ich funkcji monitorowania poczty e-mail. Fałszywe wiadomości lub tytuły przynęty na kliknięcia prowadzące do złośliwych stron internetowych można blokować za pomocą funkcji śledzenia mediów społecznościowych tych aplikacji.

XNSPY, aplikacja do zdalnego monitorowania telefonów komórkowych, która znajduje się na wielu listach aplikacji do śledzenia pracowników dostępnych na rynku, oferuje solidne możliwości monitorowania poczty e-mail. Employers can use these apps and install them on workers’ Android and iOS to secure their workflow and intellectual data. Przeglądając tę ​​stronę, możesz znaleźć wgląd w listę najbardziej znanych aplikacji monitorujących pracowników.

Ponieważ media społecznościowe zawierają miliardy użytkowników, a fałszywe historie są publikowane co sekundę, efektywne szkolenie sztucznej inteligencji zajmie wieki. Ale ponieważ pracodawcy mogą ostrzec pracowników przed otwieraniem fałszywych linków, całą sieć można zabezpieczyć za pomocą aplikacji do zdalnego monitorowania.

To oprogramowanie służy do śledzenie pracowników za pomocą telefonów komórkowych a także może monitorować kompleksowe zaszyfrowane narzędzia do przesyłania wiadomości, takie jak Telegram lub WhatsApp, a ponieważ obserwujemy trend fałszywych historii rozprzestrzeniających się na czatach grupowych jak pożar, te aplikacje mogą zapobiegać stratom wizerunkowym i finansowym. Sztuczna inteligencja może okazać się zbyt powolna, aby zabezpieczyć te kanały ze względu na ich niestabilny i nieprzewidywalny charakter. Pracownicy sprzedający własność intelektualną oferentowi, który zaoferował najwyższą cenę lub informatorowi, mogą łączyć się z osobami z zewnątrz za pomocą WhatsApp lub iMessage. Szyfrowanie typu end-to-end jest używane w kilku aplikacjach do przesyłania wiadomości, dostarczanie złośliwym podmiotom fałszywego poczucia bezpieczeństwa. Narzędzie do monitorowania wiadomości błyskawicznych XNSPY może przechwycić kompleksowe szyfrowanie również w takich scenariuszach. To, W związku z tym, chroni lata badań i ciężkiej pracy przed dostaniem się w niepowołane ręce.