Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое принимает некоторые входные данные (называемые обучением), а затем применяет передовые алгоритмы, статистические и математические модели для прогнозирования результата. Существует несколько типов систем машинного обучения в зависимости от используемого алгоритма или метода обработки данных, например:

  • Под наблюдением
  • Без присмотра
  • Усиленное обучение
  • Байесовская сеть
  • Нейронная сеть
  • Генеративно-состязательная сеть (GAN)
  • Изучение правил ассоциации и другое

Все они имеют уникальные варианты использования, но предпосылка в основном одна и та же: вывод и оптимизация — то есть, насколько хорошо вы можете предсказать что-то на основе того, что уже произошло.

Машинное обучение в кибербезопасности

Роль машинного обучения в защите данных людей в цифровом мире постоянно растет. Машинное обучение способно постоянно анализировать огромные объемы данных, чтобы обнаруживать любые вредоносные программы, угрозы или вирусы, которые могут указывать на нарушение безопасности, а затем принимать необходимые меры для защиты от них.

Существуют широкие преимущества машинного обучения для бизнес-операций, которые повышают безопасность данных благодаря быстрому и эффективному мониторингу и предотвращению нарушений кибербезопасности. Без машинного обучения программам кибербезопасности требуется время, чтобы обнаружить и решить проблему. Эксперты по безопасности не могут контролировать системы в масштабе, который может машинное обучение AI

Теперь, когда данные являются нашим бизнесом, кибератаки происходят с большей частотой и могут нанести больше ущерба бизнесу. Благодаря машинному обучению под наблюдением опытных аналитиков время, необходимое для выявления и предотвращения атак, может быть значительно сокращено.

Угрозы в цифровом мире развиваются так быстро, что никакая подготовка и людские ресурсы не могут их эффективно уловить. Но защита кибербезопасности с помощью машинного обучения может использовать огромные объемы данных, помещенных в них, чтобы со временем лучше понять систему и адаптироваться для лучшей защиты уязвимых данных.

Использование машинного обучения для внутренних угроз и поведенческого анализа для помощи в обнаружении угроз

Сотрудники, продавцы, подрядчики и поставщики, имеющие доступ к вашей организации, являются инсайдерами. Любые угрозы, вызванные ими, являются внутренними угрозами. Что делает их опасными, так это то, что, находясь в ваших доверенных кругах, они могут нанести наибольший ущерб. Еще одна серьезная проблема заключается в том, что эти угрозы трудно обнаружить. Вы не можете использовать традиционные меры безопасности, такие как внедрение белого/черного списка, блокировка доступа, IP-фильтрация, система исправлений, добавление брандмауэра, обнаружение вторжений и т. д., чтобы предотвратить такие угрозы. Эти системы предназначены для защиты от плохих парней. Естественно, они мало что могут сделать, когда опасность уже внутри. Борьба с внутренними угрозами требует другой стратегии.

Эффективным способом борьбы с внутренними угрозами является мониторинг действий пользователей и выявление поведенческих аномалий, некоторые из которых могут иметь злонамеренный характер. Вот почему поставщики в области безопасности и управления рисками все больше внимания уделяют методам поведенческого анализа при разработке своих решений по предотвращению инсайдерских угроз. Современный мониторинг активности сотрудников/пользователей (UAM), аналитика поведения пользователей и организаций (UEBA), предотвращение потери данных (DLP) и т. д. — все они начали использовать ту или иную форму поведенческой аналитики. Некоторые из современных компаний начали адаптировать машинное обучение (МО) и ИИ, чтобы выйти за рамки аналитики и создавать интеллектуальные экспертные решения.

Вот несколько преимуществ алгоритмов машинного обучения при использовании для обнаружения внутренних угроз:

Контроль:

Машинное обучение приводит к автоматизации, уменьшая потребность в ручном контроле. После настройки система может выполнять большинство задач, связанных с обнаружением и классификацией, а в некоторых случаях даже автоматически реагировать на потенциально вредное поведение пользователя.

Масштабируемость:

Машинное обучение может обрабатывать большие объемы данных из нескольких источников, что делает его подходящим для крупных развертываний. На самом деле, чем больше набор данных, тем лучше система может «обучаться».

Установление корреляции и регрессии:

Машинное обучение может находить и классифицировать данные со скоростью и эффективностью, недоступными человеку. Он также очень хорошо находит сигналы среди шума, что делает его подходящим для задачи отделения ненормального поведения пользователя от его обычной деятельности.

Уменьшено количество ложных срабатываний:

Ложные срабатывания возникают, когда система безопасности ошибочно интерпретирует безобидное действие как вредоносное. Это вызывает серьезную озабоченность у специалистов по безопасности, поскольку они являются основной причиной напрасной траты времени и усилий. Если их будет достаточно, ваша команда безопасности будет перегружена. Более опасный сценарий, когда ваша команда безопасности продолжает получать одни и те же ложные предупреждения, начинает их игнорировать, а реальная угроза проскальзывает. Машинное обучение может помочь предотвратить такие сценарии. Он использует несколько методов, таких как дерево решений, классификация на основе правил, самоорганизующиеся карты, кластеризация и т. д., чтобы уменьшить количество ложных срабатываний и при этом обеспечить надежную защиту.

Более быстрое обнаружение и время отклика:

Благодаря современным оптимизированным моделям и оборудованию машинное обучение может выполнять высокоскоростной анализ рисков и обнаружение аномалий в больших объемах данных. В результате вы можете реагировать на угрозы быстрее и лучше.

Постоянное улучшение:

Это, вероятно, одно из самых привлекательных преимуществ использования машинного обучения в приложениях безопасности. Саморазвивающаяся модель машинного обучения/глубокое обучение может улучшиться, поскольку она обрабатывает больше случаев и со временем получает отзывы от людей-руководителей. Кроме того, машинное обучение является новой технологией, и в этой области вносятся ежедневные улучшения. И это хорошо, потому что ландшафт угроз развивается, и нам нужно решение, которое сможет идти в ногу с ним.

Таким образом, по мере развития ландшафта угроз нам нужны технологии, которые могут адаптироваться к динамическим внутренним угрозам, таким как злонамеренные пользователи, саботаж, шпионаж, мошенничество, кража данных и IP, неправомерное использование привилегий и другие трудно определяемые риски. Машинное обучение кажется многообещающей технологией, движущейся в правильном направлении

Спасибо за чтение : )

Любые вопросы и предложения всегда приветствуются — Gaurav Pagare