Umetna inteligenca lahko drastično spremeni trg dela v prihodnjih letih, zlasti kar zadeva kibernetsko varnost. Pa čeprav AI zaposlene razbremeni dolgočasnega dela, porabiti morajo čas za prilagajanje svojih orodij. Zaposleni morajo usposobiti AI, da opazi napad, ki se mu je vse težje izogniti.
Dejstvo je, da ni enostavnega odgovora na to, ali bo umetna inteligenca nadomestila človeške delavce v delovni sili. Ker se pojavlja več priložnosti za implementacijo umetne inteligence v podjetja, za nekatere sektorje bo postalo prednost, za druge pa grožnja. Obstaja veliko možnih mračnih učinkov umetne inteligence na družbo, pa tudi veliko pozitivnih.
Podatkovni znanstveniki in razvijalci nenehno pripravljajo nove aplikacije za AI. A namen ostaja vedno isti: izboljšati naše življenje. Nekatere prednosti umetne inteligence že izkušamo z njeno široko uporabo v glasovnih pomočnikih in avtonomnih avtomobilih, vendar bo še veliko več. AI bo močno vplival na gospodarstvo zaradi svojih aplikacij v kibernetski varnosti. Napadi zlonamerne in izsiljevalske programske opreme so dosegli razsežnosti epidemije, povzroči znatne finančne izgube. Umetna inteligenca se lahko spopade s temi napadi z ustreznim usposabljanjem. To bo torej dolga in težka bitka med dobrim in zlim.
Umetna inteligenca lahko pomaga v boju proti kibernetski kriminaliteti z odkrivanjem vzorcev dejavnosti, ki signalizirajo, da nekaj ni v redu. To je primerljivo s tem, kako se umetna inteligenca uporablja v finančnih storitvah za odkrivanje goljufij. Umetna inteligenca to doseže v sistemih, ki se morajo vsako sekundo spopasti z milijoni dogodkov. V takšnih časih nemira in nemira, goljufi pogosto poskušajo udariti. To je običajno v DDOS (Porazdeljena zavrnitev storitve) napadi.
Umetna inteligenca je zaradi svojih napovednih sposobnosti v tej situaciji izjemno uporabna, ki je zato, ko se približujemo 2022, več podjetij bo vlagalo v to vrhunsko tehnologijo. Na žalost, goljufi se zavedajo prednosti umetne inteligence. Pojavljajo se novi napadi, ki uporabljajo tehnologijo, kot je strojno učenje. Ti napadi lahko gredo skozi obrambo kibernetske varnosti.
Kako deluje strojno učenje v boju proti zlonamerni programski opremi?
Strojno učenje se običajno uporablja v protivirusni industriji za povečanje zmogljivosti zaznavanja. Tehnike strojnega učenja uporabljajo vzorčne podatke za ustvarjanje matematičnega modela, ki napoveduje, ali je datoteka varna ali okužena.
Strojno učenje se pri odkrivanju nevarnih vzorcev opira na novejše vzorce in ne na standarde kodiranja.
Algoritem se uporabi za opazovane podatkovne točke dveh ročno izdelanih nizov podatkov. Ena vsebuje samo zlonamerne datoteke, druga pa samo nezlonamerne datoteke. Ne da bi vam povedali, katere vrste vzorcev ali podatkovnih točk naj iščete, algoritem ustvari pravila, ki mu omogočajo razlikovanje med varnimi in nevarnimi datotekami. Podatkovna točka je vsak podatek o datoteki, kot je notranja struktura datoteke, uporabljen prevajalnik, besedilni viri, zbrani v datoteko, in tako dalje.
Protivirusna programska oprema, ki uporablja strojno učenje, lahko zazna nove grožnje, ne da bi se zanašala na podpise. V preteklosti, protivirusna programska oprema se je v prvi vrsti zanašala na prstne odtise, ki primerja datoteke z ogromno podatkovno bazo znane zlonamerne programske opreme.
Preverjevalniki podpisov lahko zaznajo le znano zlonamerno programsko opremo, ki lahko povzroči resne težave. Zaradi tega je programska oprema proti zlonamerni programski opremi izjemno ranljiva, saj se neprestano razvija na stotine tisoč novih vrst zlonamerne programske opreme..
Po drugi strani, možno je usposabljanje strojnega učenja za prepoznavanje znakov zlonamernih in nezlonamernih datotek. Omogoča mu zaznavanje nevarnih vzorcev in odkrivanje zlonamerne programske opreme – ne glede na to, ali je bila prej opažena.
Znanstveniki imajo samodejno odkrivanje zlonamerne programske opreme s posredovanjem predhodno obdelanih podatkov o zlonamerni programski opremi v računalnik. Ta tehnika daje stroju abstrakten pogled na zlonamerno programsko opremo. Nevronska mreža, Drevo odločitev, in Support Vector Machine ga uporabita za določitev pravilnega odgovora. Ta tehnika je ugodna, ker se ne opira na ročno oblikovane funkcije, ki temeljijo na strokovnem poznavanju domene.
Nevronska mreža se lahko tudi uri z uporabo značilnosti iz zaporedij zlonamernih binarnih datotek, ki se razgradijo. Naprejšnje omrežje, na drugi strani, kot vhod sprejme seznam uvoženih funkcij in spremljajočih datotek DLL, in metapodatki iz glave prenosne izvršljive datoteke.
Načrtovanje napredne in konvolucijske nevronske mreže, kot tudi z njimi povezane značilnosti, so združeni v eno samo mrežo v končnem klasifikatorju, ki temelji na nevronski mreži. Po združitvi informacij, pridobljenih v obeh podomrežjih, deluje, to omrežje zagotavlja končni rezultat klasifikacije. Omrežje bo lahko razvrstilo prihodnje primere z uporabo te združene tehnike.
Strojno učenje še zdaleč ni popolno
Čeprav je lahko strojno učenje zelo koristno orodje, čeprav ne brez pomanjkljivosti. Ena najpomembnejših pomanjkljivosti strojnega učenja je, da ne dojame razvejanosti modelov, ki jih gradi - samo izvaja jih.. Preprosto obdeluje podatke in presoja z uporabo najučinkovitejših, matematično dokazan način.
Kot že navedeno, algoritem dobi na milijone podatkovnih točk, vendar mu nihče ne pove, katere podatkovne točke so znaki zlonamerne programske opreme. To je nekaj, kar bo moral model strojnega učenja ugotoviti sam. Kot rezultat, noben človek ne more zares vedeti, katere podatkovne točke bi lahko nakazovale grožnjo, po modelu strojnega učenja. Ena sama podatkovna točka ali natančna kombinacija 20 podatkovne točke morda uporabili.
Odločen napadalec lahko odkrije, kako model uporablja te parametre za odkrivanje grožnje in izkoriščanje ranljivosti.. Zato lahko zlobni akterji zlorabljajo AI. Ko se zavedajo, kako deluje, lahko najdejo vrzeli, da se izognejo odkrivanju. Zlonamerni akter bi lahko posredoval čisto kodo, ki jo najdemo v datotekah s seznama dovoljenih, in jo vrinil v datoteke, ki bi bile sicer zlonamerne, ter preslepil AI.
Sistemi za strojno učenje se lahko naučijo le toliko, kolikor so jim posredovani podatki. Učinkovit model zahteva množične vnose podatkov, vsak mora biti natančno označen. Te oznake pomagajo modelu pri razumevanju določenih vidikov podatkov (npr. ali je datoteka čista, zlonamerno, ali potencialno nezaželen).
Zmogljivost modela za uspešno usposabljanje je odvisna od natančnega označevanja nabora podatkov, ki mu je dodan. Morda bo težko in dolgotrajno doseči, Vendar. Ena sama napačno označena podatkovna točka med milijoni natančno razvrščenih podatkovnih točk lahko povzroči opustošenje, tudi če se zdi majhna napaka. Če model za odločitev uporabi napačno označen vnos, lahko povzroči napake. Te napake se lahko nadaljujejo v prihodnjih projektih usposabljanja. Povzroča učinek snežne kepe, ki ima lahko v prihodnosti daljnosežne posledice.
Potrebna je združitev starega in novega.
AI ne more preživeti sam. Hibridni pristop umetne inteligence, pomešan s preizkušenimi metodami, kot je programska oprema za daljinsko spremljanje, je lahko koristen. Ti programi obstajajo že skoraj 15 leta. Torej obstaja veliko podatkov, ki kažejo na njihov uspeh.
Aplikacije za nadzor na daljavo vsebujejo človeški element, tako da lahko pomagajo umetni inteligenci, ko jo osupnejo določene izjeme. Na primer, programsko opremo za spremljanje mobilnih telefonov bi lahko uporabili za sledenje zaposlenim z mobilnimi telefoni in spremljanje nejasnih e-poštnih sporočil prek njihove funkcije za spremljanje e-pošte. Lažne novice ali naslove vab za klike, ki vodijo do zlonamernih spletnih mest, je mogoče blokirati prek zmožnosti sledenja družbenih medijev teh aplikacij.
XNSPY, aplikacija za oddaljeno spremljanje mobilnega telefona, predstavljena na številnih seznamih aplikacij za sledenje zaposlenih, ki so na voljo na trgu, ponuja robustne zmogljivosti za spremljanje e-pošte. Delodajalci lahko uporabljajo te aplikacije in jih namestijo na delavce’ Android in iOS za zaščito njihovega poteka dela in intelektualnih podatkov. Z brskanjem po tej strani, najdete vpogled v seznam najbolj znanih aplikacij za spremljanje zaposlenih.
Družbeni mediji vsebujejo milijarde uporabnikov in vsako sekundo se objavijo lažne zgodbe, za učinkovito usposabljanje AI bo trajalo več let. Ker pa delodajalci lahko posvarijo zaposlene pred odpiranjem goljufivih povezav, celotno omrežje je mogoče zavarovati z aplikacijami za oddaljen nadzor.
Ta programska oprema se uporablja za sledenje zaposlenih z mobilnimi telefoni in lahko tudi spremlja orodja za šifrirana sporočila od konca do konca, kot sta Telegram ali WhatsApp, in ker smo priča trendu lažnih zgodb, ki se v skupinskih klepetih širijo kot požar, te aplikacije lahko preprečijo izgube ugleda in finančne izgube. Umetna inteligenca se lahko izkaže za prepočasno za zaščito teh kanalov zaradi njihove nestabilne in nepredvidljive narave. Zaposleni, ki prodajajo intelektualno lastnino najboljšemu ponudniku ali prijavitelju, se lahko povežejo z zunanjimi osebami prek WhatsAppa ali iMessage. Šifriranje od konca do konca se uporablja v več aplikacijah za sporočanje, zlonamernim akterjem dajejo lažen občutek varnosti. Orodje za spremljanje neposrednih sporočil XNSPY lahko prestreže šifriranje od konca do konca tudi v takšnih scenarijih. To, torej, ščiti leta raziskav in trdega dela pred tem, da bi padli v napačne roke.
