Πώς το Predictive Analytics μπορεί να καταπολεμήσει το έγκλημα στον κυβερνοχώρο

Η άμυνα κατά του εγκλήματος στον κυβερνοχώρο είναι μια πρόκληση. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου ανακαλύπτουν πάντα νέες μεθόδους επίθεσης, επομένως οι επαγγελματίες ασφάλειας πρέπει να προσαρμόζονται συνεχώς και να παραμένουν σε εγρήγορση. Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να το κάνει πολύ πιο εύκολο.

Οι προγνωστικές αναλύσεις στον κυβερνοχώρο θα μπορούσαν να βοηθήσουν τις εταιρείες με περιορισμένο προσωπικό ασφαλείας να παραμείνουν ασφαλείς από περίπλοκες επιθέσεις. Ακολουθεί μια πιο προσεκτική ματιά στο πώς λειτουργεί και πώς θα μπορούσε να βοηθήσει στην άμυνα έναντι των εγκληματιών του κυβερνοχώρου.

Τι είναι το Predictive Modeling;

Πρώτον, τι είναι το προγνωστικό μοντέλο; Είναι ένα υποσύνολο αναλύσεων δεδομένων που χρησιμοποιεί στατιστικά στοιχεία για να προσδιορίσει τι θα μπορούσε να συμβεί στο μέλλον. Οι αναλυτές λαμβάνουν προηγούμενα και τρέχοντα δεδομένα για να κάνουν α μοντέλο για το πώς θα μπορούσαν να πάνε τα πράγματα στο μέλλον, προσαρμόζοντάς το καθώς αναδύονται νέα δεδομένα.

Σε πολλές περιπτώσεις, οι άνθρωποι τρέχουν πολλά μοντέλα ταυτόχρονα και συνδυάζουν τα αποτελέσματα για να βρουν το πιο πιθανό αποτέλεσμα. Εάν έχετε χρησιμοποιήσει μια εφαρμογή καιρού, έχετε βιώσει αυτό το είδος προγνωστικής μοντελοποίησης από πρώτο χέρι. Ωστόσο, η διαδικασία έχει δυνατότητες πολύ πέρα ​​από την πρόβλεψη για το αν θα βρέξει.

Η προγνωστική ανάλυση έχει γίνει συνήθης πρακτική σε κλάδους όπως η τραπεζική και το μάρκετινγκ. Καθώς το έγκλημα στον κυβερνοχώρο έχει αυξηθεί, οι επαγγελματίες ασφάλειας άρχισαν επίσης να αξιοποιούν τις δυνατότητές του.

Προσδιορισμός ευπάθειας

Ο πρώτος τρόπος με τον οποίο τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βελτιώσουν την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι βοηθώντας τους οργανισμούς να κατανοήσουν τους κινδύνους τους. Το έγκλημα στον κυβερνοχώρο αποτελεί απειλή για κάθε επιχείρηση, αλλά διαφορετικές εταιρείες θα αντιμετωπίσουν διαφορετικούς τύπους επιθέσεων. Η καλή ασφάλεια ξεκινά με το να γνωρίζουμε ποιες από αυτές τις επιθέσεις είναι οι πιο απειλητικές.

Τα μοντέλα πρόβλεψης ανάλυσης μπορούν να συγκρίνουν τα μέτρα ασφαλείας μιας επιχείρησης και τις τάσεις του εγκλήματος στον κυβερνοχώρο μεταξύ παρόμοιων εταιρειών. Στη συνέχεια, μπορούν να δείξουν πώς οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορούν να τους επιτεθούν και πού βρίσκονται οι τρύπες στην άμυνά τους.

Οι ανθρώπινοι αναλυτές θα μπορούσαν να εκτελέσουν παρόμοια εργασία, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι συχνά πολύ καλύτερη σε αυτούς τους πολύπλοκους υπολογισμούς. Ορισμένα συστήματα, όπως το QuadMetrics—εξηγούνται εδώ από το Πανεπιστήμιο του Μισιγκαν— έχουν δείξει έως και 90 τοις εκατό ακρίβεια και ψευδώς θετικά ποσοστά κάτω από 10 τοις εκατό, υπογραμμίζοντας την αποτελεσματικότητά τους.

Αναγνώριση χρηστών με βάση τη συμπεριφορά τους

Η προγνωστική ανάλυση στον κυβερνοχώρο παρέχει επίσης έναν καινοτόμο τρόπο αναγνώρισης των χρηστών. Είναι αρκετά εύκολο να κλέψεις έναν κωδικό πρόσβασης, αλλά είναι απίθανο ένας χάκερ να χρησιμοποιήσει έναν υπολογιστή με τον ίδιο τρόπο που κάνει ένας εξουσιοδοτημένος χρήστης. Ο καθένας έχει ξεχωριστές συνήθειες χρήσης που μπορεί να μάθει η τεχνητή νοημοσύνη, βοηθώντας τον να ανακαλύψει πιθανές παραβιάσεις.

Προγράμματα Analytics, όπως λογισμικό ασφαλείας για εγκλήματα στον κυβερνοχώρο, από εταιρείες όπως Kaseware, μπορεί να ελέγξει δεδομένα για να εντοπίσει δόλια μοτίβα, σηκώνοντας μια κόκκινη σημαία όταν οι χρήστες παραβιάζουν αυτά τα μοτίβα. Αυτή η προσέγγιση λειτουργεί με τον ίδιο τρόπο όπως η παρακολούθηση της απάτης. Ακριβώς όπως μια τράπεζα μπορεί να απενεργοποιήσει την πιστωτική σας κάρτα μετά από μια ασυνήθιστη αγορά, αυτά τα συστήματα ενδέχεται να περιορίσουν έναν λογαριασμό μετά από άτυπη συμπεριφορά.

Όταν ένας λογαριασμός συμπεριφέρεται διαφορετικά από ό, τι προέβλεπε η τεχνητή νοημοσύνη, οι επαγγελματίες της ανθρώπινης ασφάλειας μπορούν να τον εξετάσουν πιο προσεκτικά. Εάν πρόκειται για εισβολέα, μπορούν να το σταματήσουν και αν είναι απλώς ο απλός χρήστης, μπορούν να του δώσουν πίσω τα άδειά τους.

Πρόβλεψη επιθέσεων πριν συμβούν

Καθώς αυτά τα μοντέλα πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων βελτιώνονται, θα μπορούσαν να γίνουν ακόμα πιο χρήσιμα. Μπορεί να προβλέπουν κυβερνοεπιθέσεις πριν συμβούν, αφήνοντας τους υπαλλήλους ασφαλείας να προετοιμαστούν για την επερχόμενη επίθεση.

Ορισμένα δίκτυα έχουν ήδη αρχίσει να χρησιμοποιούν βασικές εκδόσεις αυτού του είδους λογισμικού. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης προβλέπουν επιθέσεις με τον εντοπισμό κακόβουλης δραστηριότητας σε άλλα δίκτυα. Στη συνέχεια καθορίζουν εάν παρόμοιες επιθέσεις είναι πιθανές στο δικό τους δίκτυο. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορούν να το αντιμετωπίσουν χρησιμοποιώντας επιθέσεις δόλωμα, αλλά ο συνδυασμός του με άλλες μεθόδους θα μπορούσε να είναι πιο αποτελεσματικός.

Άλλα συστήματα αναλύουν την ικανότητα, το κίνητρο και την ευκαιρία συγκεκριμένων εγκληματιών του κυβερνοχώρου για επίθεση. Άλλοι πραγματοποιούν σάρωση για διευθύνσεις IP που συνδέονται με ύποπτη δραστηριότητα. Ο συνδυασμός αυτών των παραγόντων μπορεί να βοηθήσει τα μοντέλα να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις, συλλαμβάνοντας τους εγκληματίες του κυβερνοχώρου προτού προκαλέσουν ζημιά.

Fine-Tuning Cyber ​​Insurance

Δεν περιστρέφονται όλες οι περιπτώσεις χρήσης προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο γύρω από την αναχαίτιση των επιτιθέμενων. Δεδομένου ότι το έγκλημα στον κυβερνοχώρο εξελίσσεται συνεχώς, κανένα σύστημα δεν μπορεί να σταματήσει όλες τις πιθανές επιθέσεις. Τα προγνωστικά μοντέλα μπορούν ακόμα να βοηθήσουν βελτιώνοντας την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο των εταιρειών για πότε συμβαίνει μια παραβίαση.

Οι παραβιάσεις δεδομένων είναι δαπανηρές, κοστίζουν 4,24 εκατομμύρια δολάρια κατά μέσο όρο, και αυτό το κόστος συνεχίζει να αυξάνεται. Ο κλάδος των ασφαλίσεων στον κυβερνοχώρο έχει αναπτυχθεί ως απάντηση, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να αναπληρώσουν οποιαδήποτε δαπάνες που μπορεί να προκύψουν κατά τη διάρκεια παραβίασης. Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν στον προσδιορισμό του επιπέδου κάλυψης που μπορεί να χρειαστεί μια εταιρεία προβλέποντας πόσο πιθανές είναι οι διάφορες επιθέσεις.

Όλοι οι τύποι ασφαλιστικών μετρούν τον κίνδυνο για τον καθορισμό των επιτοκίων ενός μέρους και του είδους της κάλυψης που χρειάζονται. Η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο δεν διαφέρει, αλλά η κατανόηση των διαφόρων σχετικών παραγόντων κινδύνου μπορεί να είναι περίπλοκη, επομένως είναι καλύτερο να το αφήσετε στην τεχνητή νοημοσύνη. Τα προγνωστικά μοντέλα μπορούν να προβλέψουν αξιόπιστα τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία μιας επιχείρησης, λαμβάνοντας την καλύτερη ασφαλιστική συμφωνία και για τα δύο μέρη.

Το Predictive Analytics έχει τεράστιες δυνατότητες στην κυβερνοασφάλεια

Η προγνωστική ανάλυση στην κυβερνοασφάλεια είναι μια νέα έννοια, αλλά οι δυνατότητές της είναι εντυπωσιακές. Αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να καλύψουν τα κενά όπου οι ανθρώπινες ικανότητες υπολείπονται, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να παραμείνουν όσο το δυνατόν πιο ασφαλείς. Αν και κανένα μοντέλο πρόβλεψης δεν είναι τέλειο, μπορούν να προσφέρουν ουσιαστικές βελτιώσεις σε σχέση με τις παραδοσιακές λύσεις.

Καθώς η τεχνολογία βελτιώνεται, οι άνθρωποι θα βρίσκουν ακόμη περισσότερες χρήσεις για προγνωστικές αναλύσεις στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου θα προσαρμοστούν και αυτά τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης θα εξελιχθούν επίσης για να τους αντιμετωπίσουν. Μπορεί να μην εξαλείφουν το έγκλημα στον κυβερνοχώρο, αλλά θα μπορούσαν να ανατρέψουν την πλάστιγγα υπέρ αθώων κομμάτων.

6 Τύποι κυβερνοεγκληματιών και πώς λειτουργούν

Οι κυβερνοεγκληματίες λειτουργούν με πολλούς διαφορετικούς τρόπους. εδώ είναι τα πιο συνηθισμένα.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα