Inteligenţă artificială poate schimba drastic piața muncii în următorii ani, mai ales în ceea ce privește securitatea cibernetică. Chiar dacă AI scutește angajații de munca obositoare, trebuie să-și petreacă timp reglandu-și uneltele. Angajații trebuie să antreneze AI pentru a detecta un atac care devine din ce în ce mai greu de evitat.
Realitatea este că nu există un răspuns simplu dacă AI va înlocui lucrătorii umani din forța de muncă. Pe măsură ce apar mai multe oportunități pentru implementarea AI în cadrul întreprinderilor, va deveni un atu pentru unele sectoare și o amenințare pentru altele. Există multe posibile efecte sumbre ale inteligenței artificiale asupra societății, dar și multe pozitive.
Oamenii de știință și dezvoltatorii de date vin în mod constant cu noi aplicații pentru AI. Dar scopul rămâne întotdeauna același: pentru a ne îmbunătăți viața. Experimentăm deja unele dintre beneficiile AI prin utilizarea pe scară largă în asistenții vocali și mașinile autonome, dar mai sunt multe de urmat. Inteligența artificială va afecta în mod semnificativ economia datorită aplicațiilor sale în securitatea cibernetică. Atacurile malware și ransomware au crescut la proporții epidemice, provocând pierderi financiare semnificative. AI poate combate aceste atacuri printr-un antrenament adecvat. Deci va fi o luptă lungă și grea între bine și rău.
AI poate ajuta la combaterea criminalității cibernetice prin detectarea tiparelor de activitate care semnalează că ceva nu este în regulă. Este comparabil cu modul în care inteligența artificială este utilizată în serviciile financiare pentru a detecta frauda. AI realizează acest lucru în sisteme care trebuie să facă față milioanelor de evenimente în fiecare secundă. În astfel de vremuri de tulburare și haos, escrocii încearcă frecvent să lovească. Este comun în DDOS (Refuzarea serviciului distribuit) atacuri.
Abilitățile predictive ale AI îl fac incredibil de util în această situație, motiv pentru care, pe măsură ce ne apropiem 2022, mai multe companii vor investi în această tehnologie de ultimă oră. din pacate, fraudatorii sunt conștienți de avantajele AI. Apar noi atacuri care folosesc tehnologii precum învățarea automată. Aceste atacuri pot trece prin apărările de securitate cibernetică.
Cum funcționează învățarea automată în lupta împotriva programelor malware?
Învățare automată este folosit în mod obișnuit în industria antivirus pentru a crește capacitățile de detectare. Tehnicile de învățare automată folosesc date mostre pentru a crea un model matematic care prezice dacă un fișier este sigur sau contaminat.
Învățarea automată se bazează pe modele mai noi, mai degrabă decât pe standarde de codare, pentru a detecta modele periculoase.
Un algoritm este aplicat punctelor de date observabile a două seturi de date construite manual. Unul conține doar fișiere rău intenționate, iar celălalt numai fișiere non-răuțioase. Fără să vi se spună ce tipuri de modele sau puncte de date să căutați, algoritmul generează reguli care îi permit să facă distincția între fișierele sigure și periculoase. Un punct de date este orice informație despre un fișier, cum ar fi structura internă a unui fișier, compilatorul folosit, resurse de text compilate în fișier, și așa mai departe.
Software-ul antivirus care utilizează învățarea automată poate detecta noi amenințări fără a se baza pe semnături. În trecut, software-ul antivirus s-a bazat în principal pe amprenta digitală, care compară fișierele cu o bază de date masivă de programe malware cunoscute.
Verificatoarele de semnături pot detecta numai programele malware cunoscute care pot cauza probleme semnificative. A făcut software-ul anti-malware extrem de vulnerabil, deoarece sute de mii de noi soiuri de malware sunt dezvoltate în mod constant.
Pe de altă parte, este posibilă instruirea învățării automate pentru a recunoaște indicațiile fișierelor rău intenționate și non-răuțioase. Îi permite să discearnă modele periculoase și să detecteze programe malware, indiferent dacă au fost observate înainte.
Oamenii de știință au detectarea automată a programelor malware prin furnizarea de date preprocesate malware către computer. Această tehnică oferă mașinii o imagine abstractă a malware-ului. Rețeaua neuronală, Arborele de decizie, și Support Vector Machine îl folosesc pentru a decide răspunsul corect. Această tehnică este avantajoasă deoarece nu se bazează pe caracteristici proiectate manual bazate pe cunoștințele de specialitate ale domeniului.
O rețea neuronală ar putea fi, de asemenea, antrenată folosind caracteristici din secvențe de binare rău intenționate care sunt deconstruite. Rețeaua feed-forward, pe de altă parte, ia ca intrare o listă de funcții importate și fișierele DLL însoțitoare, și metadate din antetul portabil executabil.
Proiectarea rețelelor neuronale de tip feed forward și convoluțional, precum şi caracteristicile aferente acestora, sunt combinate într-o singură rețea în clasificatorul final bazat pe rețea neuronală. După combinarea informațiilor învățate de ambele lucrări de subrețea, această rețea furnizează rezultatul final al clasificării. Rețeaua va putea clasifica cazurile viitoare folosind această tehnică combinată.
Învățarea automată este departe de a fi perfectă
În timp ce învățarea automată poate fi un instrument extrem de benefic, deși nu fără dezavantaje. One of machine learning’s most significant flaws is that it doesn’t grasp the ramifications of the models it builds — it just performs them. Pur și simplu procesează datele și emite judecăți folosind cel mai eficient, mathematically proven way.
După cum sa spus anterior, algoritmul primește milioane de puncte de date, dar nimeni nu-i spune care puncte de date sunt semne de malware. Este ceva ce modelul de învățare automată va trebui să descopere singur. Ca urmare, niciun om nu poate ști cu adevărat ce puncte de date ar putea sugera o amenințare, according to the machine learning model. A single data point or a precise combination of 20 data points might get used.
Un atacator hotărât ar putea descoperi modul în care modelul utilizează acești parametri pentru a detecta o amenințare și a exploata vulnerabilitatea. It is why nefarious actors can abuse AI. As they become aware of how it functions, they can find loopholes to avoid detection. A malicious actor could interject clean code found in the whitelisted files and interject it in files that would be otherwise malicious and dupe the AI.
Sistemele de învățare automată pot învăța doar atât cât sunt datele care le sunt furnizate. An effective model requires massive data inputs, each of which must be labeled accurately. Aceste etichete ajută modelul să înțeleagă aspecte specifice ale datelor (de exemplu. dacă un fișier este curat, răutăcios, sau potențial nedorite).
Capacitatea modelului de a se antrena cu succes depinde de etichetarea precisă a setului de date furnizat acestuia. Poate fi dificil și consumator de timp de realizat, Cu toate acestea. Un singur punct de date etichetat greșit în mijlocul milioanelor de puncte de date clasificate cu precizie poate duce la devastare chiar dacă pare o eroare minusculă. Dacă modelul utilizează intrarea etichetată greșit pentru a lua o decizie, ar putea cauza greșeli. Aceste greșeli ar putea continua în viitoarele proiecte de formare. Determină un efect de bulgăre de zăpadă care poate avea consecințe de amploare în viitor.
An amalgamation of old and new is required.
AI cannot survive on its own. O abordare hibridă a AI combinată cu metode încercate și testate, cum ar fi software-ul de monitorizare la distanță, poate fi benefică. These programs have been around for close to 15 ani. Deci, există o mulțime de date de subliniat cu privire la succesul lor.
Aplicațiile de monitorizare de la distanță au un element uman pentru ele, astfel încât să poată ajuta AI-ul atunci când devine uluit de anumite excepții. De exemplu, a cell phone monitoring software could be utilized to track employees with cell phones and monitor fishy emails via their email monitoring feature. Știrile false sau titlurile clickbait care conduc la site-uri web rău intenționate pot fi blocate prin intermediul capabilităților de urmărire a rețelelor sociale ale acestor aplicații.
XNSPY, a remote cellphone monitoring app featured on many a list of employee tracking apps available in the market offers robust email monitoring capabilities. Angajatorii pot folosi aceste aplicații și le pot instala pe lucrători’ Android și iOS pentru a-și asigura fluxul de lucru și datele intelectuale. Prin răsfoirea acestei pagini, puteți găsi o perspectivă asupra listei celor mai cunoscute aplicații de monitorizare a angajaților.
Deoarece rețelele sociale conțin miliarde de utilizatori și poveștile false sunt publicate în fiecare secundă, it will take ages to train AI effectively. Dar din moment ce angajatorii pot avertiza angajații să nu deschidă linkuri frauduloase, întreaga rețea poate fi securizată prin aplicații de monitorizare la distanță.
This software is used for tracking employees with cell phones și poate monitoriza, de asemenea, instrumente de mesagerie criptate end-to-end, cum ar fi Telegram sau WhatsApp, și din moment ce vedem o tendință de povești false răspândite în chat-urile de grup ca un incendiu, aceste aplicații pot preveni pierderile reputaționale și financiare. AI can prove too slow to secure these channels due to their volatile and unpredictable nature.Employees selling intellectual property to the highest bidder or a whistleblower may connect with outsiders using WhatsApp or iMessage. Criptarea de la capăt la capăt este utilizată în mai multe aplicații de mesagerie, oferind actorilor rău intenționați un fals sentiment de securitate. Instrumentul de monitorizare a mesageriei instantanee de la XNSPY poate intercepta criptarea end-to-end și în astfel de scenarii. Ea, prin urmare, protejează ani de cercetare și muncă grea împotriva căderii în mâini greșite.
