Tekoäly voi muuttaa työmarkkinoita radikaalisti tulevina vuosina, varsinkin kun on kyse kyberturvallisuudesta. Vaikka tekoäly vapauttaa työntekijät ikävästä työstä, heidän täytyy viettää aikaa työkalujensa virittämiseen. Työntekijöiden on koulutettava tekoälyä havaitsemaan hyökkäys, jota on yhä vaikeampi välttää.
Tosiasia on, että ei ole yksinkertaista vastausta siihen, korvaako tekoäly ihmistyöntekijät työvoimassa. Mitä enemmän mahdollisuuksia tekoälyn käyttöönotolle yrityksissä ilmaantuu, siitä tulee etu joillekin aloille ja uhka toisille. Tekoälyllä on monia mahdollisia synkkiä vaikutuksia yhteiskuntaan, mutta myös monia positiivisia.
Tietotutkijat ja kehittäjät kehittävät jatkuvasti uusia sovelluksia tekoälylle. Mutta tarkoitus on aina sama: parantaaksemme elämäämme. Koemme jo joitakin tekoälyn etuja sen laajan käytön ansiosta puheavusteissa ja autonomisissa autoissa, mutta paljon muuta on tulossa. Tekoäly vaikuttaa talouteen merkittävästi kyberturvallisuussovellusten ansiosta. Haittaohjelma- ja kiristysohjelmahyökkäykset ovat kasvaneet epidemiaksi, aiheuttaa merkittäviä taloudellisia menetyksiä. Tekoäly voi torjua näitä hyökkäyksiä asianmukaisen koulutuksen avulla. Siitä tulee siis pitkä ja kova taistelu hyvän ja pahan välillä.
Tekoäly voi auttaa torjumaan verkkorikollisuutta havaitsemalla toimintamalleja, jotka osoittavat, että jokin ei ole aivan oikein. Se on verrattavissa siihen, miten tekoälyä käytetään rahoituspalveluissa petosten havaitsemiseen. Tekoäly saavuttaa tämän järjestelmissä, joiden on selviydyttävä miljoonista tapahtumista sekunnissa. Tällaisina myllerryksen ja sekasorron aikoina, huijarit yrittävät usein iskeä. Se on yleistä DDOS:issa (Hajautettu palvelunesto) hyökkäyksiä.
Tekoälyn ennustavat taidot tekevät siitä uskomattoman hyödyllisen tässä tilanteessa, minkä takia, lähestyessämme 2022, useammat yritykset investoivat tähän huipputeknologiaan. valitettavasti, huijarit ovat tietoisia tekoälyn eduista. Uusia hyökkäyksiä on tulossa, jotka käyttävät teknologiaa, kuten koneoppimista. Nämä hyökkäykset voivat kulkea kyberturvallisuuden läpi.
Kuinka koneoppiminen toimii haittaohjelmien torjunnassa?
Koneoppiminen käytetään yleisesti virustorjuntateollisuudessa tunnistusominaisuuksien lisäämiseksi. Koneoppimistekniikat käyttävät näytetietoja matemaattisen mallin luomiseen, joka ennustaa, onko tiedosto turvallinen vai saastunut.
Koneoppiminen perustuu uudempiin malleihin koodausstandardien sijaan vaarallisten mallien havaitsemiseksi.
Kahden manuaalisesti muodostetun tietojoukon havaittavissa oleviin tietopisteisiin sovelletaan algoritmia. Toinen sisältää vain haitallisia tiedostoja ja toinen vain ei-haitallisia tiedostoja. Sanomatta, minkä tyyppisiä kuvioita tai datapisteitä kannattaa etsiä, Algoritmi luo säännöt, joiden avulla se voi erottaa turvalliset ja vaaralliset tiedostot. Datapiste on mikä tahansa tieto tiedostosta, kuten tiedoston sisäinen rakenne, käytetty kääntäjä, tiedostoon kootut tekstiresurssit, ja niin edelleen.
Koneoppimista käyttävä virustorjuntaohjelmisto voi havaita uudet uhat turvautumatta allekirjoituksiin. Menneisyydessä, virustorjuntaohjelmisto perustui ensisijaisesti sormenjälkiin, joka vertaa tiedostoja valtavaan tunnettujen haittaohjelmien tietokantaan.
Allekirjoituksen tarkistajat voivat havaita vain tunnetut haittaohjelmat, jotka voivat aiheuttaa merkittäviä ongelmia. Se teki haittaohjelmien torjuntaohjelmistosta erittäin haavoittuvan, koska satoja tuhansia uusia haittaohjelmia kehitetään jatkuvasti.
Toisaalta, koneoppimisen harjoittaminen tunnistamaan haitallisten ja ei-haitallisten tiedostojen merkit on mahdollista. Sen avulla se havaitsee vaaralliset mallit ja haittaohjelmat – riippumatta siitä, onko niitä havaittu aiemmin.
Tiedemiehet ovat automaattinen haittaohjelmien tunnistus syöttämällä esikäsitellyt haittaohjelmatiedot tietokoneelle. Tämä tekniikka tarjoaa koneelle abstraktin kuvan haittaohjelmista. Neuraaliverkko, Päätöspuu, ja Support Vector Machine käyttävät sitä päättääkseen oikean vastauksen. Tämä tekniikka on edullinen, koska se ei luota manuaalisesti suunniteltuihin ominaisuuksiin, jotka perustuvat toimialueen asiantuntemukseen.
Neuraaliverkkoa voitaisiin myös kouluttaa käyttämällä haitallisten binäärien sekvenssien ominaisuuksia, jotka puretaan.. Eteenpäin suuntautuva verkko, toisaalta, ottaa syötteeksi luettelon tuoduista funktioista ja mukana olevista DLL-tiedostoista, ja metatiedot Portable Executable Headerista.
Eteenpäinsyöttö- ja konvoluutiohermoverkkosuunnittelu, sekä niihin liittyvät ominaisuudet, yhdistetään yhdeksi verkkoksi lopullisessa neuroverkkopohjaisessa luokittimessa. Kun molempien aliverkkojen oppimat tiedot on yhdistetty, tämä verkko tuottaa lopullisen luokittelutuloksen. Verkko pystyy luokittelemaan tulevat tapaukset käyttämällä tätä yhdistettyä tekniikkaa.
Koneoppiminen on kaukana täydellisestä
Vaikka koneoppiminen voi olla erittäin hyödyllinen työkalu, tosin ei ilman haittoja. Yksi koneoppimisen merkittävimmistä puutteista on, että se ei ymmärrä rakentamiensa mallien seurauksia – se vain suorittaa ne. Se yksinkertaisesti käsittelee dataa ja tekee päätöksiä käyttämällä tehokkainta, matemaattisesti todistettu tapa.
Kuten aiemmin todettiin, algoritmi saa miljoonia tietopisteitä, mutta kukaan ei kerro sille mitkä datapisteet ovat haittaohjelmien merkkejä. Tämä on asia, jonka koneoppimismallin on selvitettävä itse. Seurauksena, kukaan ihminen ei voi koskaan todella tietää, mitkä datapisteet voivat viitata uhkaan, koneoppimismallin mukaan. Yksi tietopiste tai niiden tarkka yhdistelmä 20 tietopisteet saattavat tottua.
Päättäväinen hyökkääjä saattaa havaita, kuinka malli käyttää näitä parametreja uhan havaitsemiseen ja haavoittuvuuden hyödyntämiseen. Tästä syystä pahat toimijat voivat väärinkäyttää tekoälyä. Kun he tulevat tietoisiksi sen toiminnasta, he voivat löytää porsaanreikiä välttääkseen havaitsemisen. Haitallinen toimija voi häiritä sallittujen luettelossa olevista tiedostoista löytyvää puhdasta koodia ja puuttua sen tiedostoihin, jotka muuten olisivat haitallisia ja huijaavat tekoälyä.
Koneoppimisjärjestelmät voivat oppia vain sen verran kuin niille syötetty data. Tehokas malli vaatii valtavia tietopanoksia, joista jokainen on merkittävä tarkasti. Nämä merkinnät auttavat mallia ymmärtämään tiedon tiettyjä näkökohtia (esim. onko tiedosto puhdas, ilkeä, tai mahdollisesti ei-toivottua).
Mallin kyky harjoitella onnistuneesti riippuu siihen syötetyn tietojoukon tarkasta merkinnästä. Sen toteuttaminen voi olla vaikeaa ja aikaa vievää, kuitenkin. Yksi väärin merkitty tietopiste miljoonien tarkasti luokiteltujen tietopisteiden keskellä voi johtaa tuhoon, vaikka se vaikuttaisikin pieneltä virheeltä. Jos malli käyttää väärin merkittyä syötettä päätöksentekoon, se voi aiheuttaa virheitä. Nämä virheet saattavat jatkua tulevissa koulutusprojekteissa. Se aiheuttaa lumipalloilmiön, jolla voi olla kauaskantoisia seurauksia tulevaisuudessa.
Tarvitaan vanhan ja uuden yhdistämistä.
AI ei voi selviytyä yksinään. Tekoälyn hybridilähestymistapa yhdistettynä kokeiltuihin ja testattuihin menetelmiin, kuten etävalvontaohjelmistoihin, voi olla hyödyllinen. Nämä ohjelmat ovat olleet olemassa lähes 15 vuotta. Heidän menestyksestään on siis paljon tietoa.
Etävalvontasovelluksissa on inhimillinen elementti, jotta ne voivat auttaa tekoälyä, kun se on mykistynyt tietyistä poikkeuksista. Esimerkiksi, matkapuhelimen seurantaohjelmistoa voitaisiin käyttää seuraamaan työntekijöitä matkapuhelimilla ja seuraamaan hämäriä sähköposteja sähköpostin seurantaominaisuuden kautta. Haitallisille verkkosivustoille johtavat valeuutiset tai napsautussyöttiotsikot voidaan estää näiden sovellusten sosiaalisen median seurantaominaisuuksien avulla.
XNSPY, matkapuhelimen etävalvontasovellus, joka on esillä monissa markkinoilla saatavilla olevien työntekijöiden seurantasovellusten luettelossa, tarjoaa vankat sähköpostin seurantaominaisuudet. Työnantajat voivat käyttää näitä sovelluksia ja asentaa ne työntekijöihin’ Android ja iOS turvatakseen työnkulkunsa ja henkisen datansa. Selaamalla tätä sivua, löydät tietoa tunnetuimmista työntekijöiden seurantasovelluksista.
Koska sosiaalinen media sisältää miljardeja käyttäjiä ja väärennettyjä tarinoita julkaistaan joka sekunti, Tekoälyn tehokas harjoittaminen kestää vuosia. Mutta koska työnantajat voivat varoittaa työntekijöitä vilpillisten linkkien avaamisesta, koko verkko voidaan suojata etävalvontasovellusten avulla.
Tätä ohjelmistoa käytetään työntekijöiden jäljittäminen matkapuhelimilla ja voi myös valvoa päästä päähän salattuja viestinvälitystyökaluja, kuten Telegram tai WhatsApp, ja koska näemme trendin, että valetarinat leviävät ryhmäkeskusteluissa kulovalkean tavoin, nämä sovellukset voivat estää maine- ja taloudellisia menetyksiä. Tekoäly voi osoittautua liian hitaksi turvaamaan näitä kanavia niiden epävakaasta ja arvaamattomasta luonteesta johtuen. Työntekijät, jotka myyvät henkistä omaisuutta eniten tarjoavalle tai ilmiantajalle, voivat olla yhteydessä ulkopuolisiin WhatsAppin tai iMessagen avulla.. Päästä päähän -salausta käytetään useissa viestisovelluksissa, antaa pahantahtoisille toimijoille väärän turvallisuuden tunteen. XNSPY:n pikaviestintävalvontatyökalu voi siepata päästä päähän -salauksen myös tällaisissa tilanteissa. Se, siksi, suojaa vuosien tutkimusta ja kovaa työtä joutumasta vääriin käsiin.
