Kyberturvallisuudessa käytetty tekoäly koneoppimisen tukemana on tehokas lähitulevaisuuden työkalu. Samoin kuin muillakin teollisuudenaloilla, myös tietoturvallisuudessa ihmisten vuorovaikutus on pitkään ollut oleellista ja korvaamatonta. Nykyisin kyberturvallisuus luottaa pääasiassa ihmisten panokseen, mutta teknologia suorittaa yhä paremmin tietyt tehtävät ihmisiin verrattuna.
Jokainen teknologian parannus tuo meidät lähemmäs tilannetta, jossa ihmisen roolit korvataan yhä tehokkaammin. Monien kehitysalojen keskiössä ovat seuraavat tutkimusalueet:
- Tekoäly (AI) on suunniteltu antamaan tietokoneille ihmismielen täysi reagointikyky. Tämän sateenvarjotieteenhaaran alle kuuluvat monet eri alat mukaan lukien koneoppiminen ja syväoppiminen.
- Koneoppiminen (ML) käyttää olemassa olevia käyttäytymismalleja ja muodostaa päätöksenteon aiempien tietojen ja johtopäätösten perusteella. Joihinkin muutoksiin tarvitaan edelleen ihmisten väliintuloa. Koneoppiminen on todennäköisesti merkittävin nykyinen kyberturvallisuuteen liittyvä tekoälyala.
- Deep learning (DL) toimii samalla tavalla kuin koneoppiminen tekemällä päätöksiä aikaisempien mallien perusteella, mutta tekee muutoksia itse. Kyberturvallisuudessa syväoppiminen kuuluu koneoppimisen piiriin, joten keskitymme lähinnä koneoppimiseen.
Mitä tekoäly ja koneoppiminen tekevät kyberturvallisuudessa?
Tekoälyä ja koneoppimista on kutsuttu vallankumouksellisiksi aloiksi, ja ne ovat paljon lähempänä kuin voisimme kuvitella. Tämä on kuitenkin vain osa totuutta, johon pitää suhtautua varauksellisin odotuksin. Todellisuudessa parannuksia otetaan käyttöön vähitellen. Vaikka kehitys tuleekin olemaan vaiheittaista täysin itsenäiseen tulevaisuuteen verrattuna, se on silti huomattavasti edistyneempää, kuin mihin pystyimme menneisyydessä.
Samalla kun tutkimme, mitä turvallisuusmuutoksia koneoppiminen ja tekoäly tuovat tullessaan, on tärkeää tuntea kyberturvallisuuden nykyiset haasteet. Tekoälyteknologiat kattavat monia prosesseja ja näkökulmia, jotka olemme pitkään hyväksyneet normaaleina.
Inhimillinen virhe asetuksissa
Inhimillinen virhe on merkittävä kyberturvallisuuden heikkous. Esimerkiksi asianmukaista järjestelmän konfiguraatiota voi olla erittäin vaikea hallita, vaikka työhön osallistuisi laajakin IT-tiimi. Jatkuvien innovaatioiden myötä tietokoneiden tietoturvallisuus on yhä monitasoisempaa. Reagointikykyiset työvälineet voivat auttaa tiimejä löytämään ja helpottamaan ongelmia, jotka tulevat esiin, kun verkkojärjestelmät korvataan, niitä muutetaan ja päivitetään.
Mieti, kuinka uudempi Internet-infrastruktuuri, kuten pilvilaskenta, voidaan pinota vanhempien paikallisten kehysten päälle. Yritysten IT-tiimien pitää voida varmistaa, että järjestelmät ovat yhteensopivia ja tietoturvallisia. Konfiguraatioiden turvallisuuden arviointi manuaalisesti on väsyttävää työtä. IT-tiimit joutuvat suorittamaan päivittäisten tukitehtävien lisäksi loputtoman määrän päivityksiä. Älykäs ja mukautuva automaatio voi antaa tiimeille nopeasti neuvoja uusia ongelmia koskien. Automaatio voi antaa ratkaisuvaihtoehtoja ja jopa muuttaa asetuksia automaattisesti tarpeen mukaan.
Ihmisen tehokkuus toistuvilla toimilla
Ihmisten tehokkuus on toinen kyberturvallisuuden ongelma. Mitään manuaalista tehtävää ei voida toistaa täydellisesti joka kerta. Organisaation monien päätepistekoneiden määritykset ovat yksi kaikkein aikaa vievimmistä tehtävistä. Alkuasetusten jälkeenkin IT-tiimit joutuvat tarkastamaan samoja koneita korjatakseen virheellisiä tai vanhentuneita määrityksiä, joita ei voida korjata etänä suoritetuilla korjaustiedostoilla.
Lisäksi työntekijöiden työskennellessä uhkia vastaan kyseisen uhkan laajuus voi nopeasti muuttua. Ihmisten keskittymiskyky saattaa hidastua yllättävien haasteiden vuoksi, kun taas järjestelmä, joka perustuu tekoälyyn ja koneoppimiseen voi toimia viipymättä.
Uhkahälytys väsymys
Myös väsymys uhkien aiheuttamaan hälytystilaan on heikkous, josta organisaatiot kärsivät, jos sitä ei käsitellä huolellisesti. Hyökkäyspinnat kasvavat, kun aiemmin mainitut turvallisuuskerrokset ovat yhä monimutkaisempia ja laajempia. Useat turvallisuusjärjestelmät on suunniteltu reagoimaan moniin tunnettuihin ongelmiin välittömillä hälytyksillä. Näin ihmisistä koostuvat tiimit joutuvat tekemään päätöksiä ja ryhtymään toimiin yksittäisten ilmoitusten perusteella.
Kun hälytyksiä tulee jatkuvasti ja runsaasti, päätöksenteko on erityisen kuluttavaa. Lopulta kyberturvallisuudesta huolehtiva henkilökunta väsyy jatkuvaan päätöksentekoon. Tunnistettuihin uhkiin ja heikkouksiin tulisi reagoida ennakoivasti, mutta tiimeillä ei useinkaan ole siihen aikaa eikä riittävästi henkilökuntaa.
Joskus tiimit joutuvat ratkaisemaan suurimmat ongelmat ensin ja jättää toissijaiset ongelmat sivuun. Kun kyberturvallisuuden apuna käytetään tekoälyä, IT-tiimit voivat hallita useampia uhkia tehokkaasti ja käytännöllisesti. Kukin uhka voidaan ratkaista paljon helpommin, kun ne on koottu yhteen ja lajiteltu automaattisesti. Lisäksi koneoppimisalgoritmi saattaa jopa itse kyetä ratkaisemaan jotkin ongelmat.
Uhkaan vasteaika
Vastausaika uhkiin on ehdottomasti yksi tärkeimmistä kyberturvallisuustiimien tehokkuuden mittareista. Haitalliset hyökkäykset toimivat tunnetusti erittäin nopeasti. Aiemmin uhkatekijät liikkuivat verkon käyttöoikeuksien läpi, minkä jälkeen ne purkivat turvallisuutta lateraalisesti jopa viikkojen ajan ennen hyökkäyksen toimeenpanoa.
Valitettavasti kyberpuolustuksen asiantuntijat eivät ole ainoita, jotka hyötyvät teknologian innovaatioista. Myös kyberhyökkäykset hyödyntävät yhä enemmän automaatiota. Uhkat, kuten viimeaikainen LockBit-kiristysohjelma suorittavat hyökkäykset huomattavasti nopeammin. Nykyisin jotkin hyökkäykset kestävät vain alle puoli tuntia.
Ihmisten reagointi voi olla liian hidas hyökkäykseen verrattuna, vaikka hyökkäystyyppi olisi tunnettu. Tästä syystä monet tiimit joutuvat reagoimaan onnistuneisiin hyökkäyksiin sen sijaan, että he estäisivät hyökkäysyrityksiä. Toisaalta hyökkäykset, joita ei huomata ovat aivan omanlaisensa vaara.
Koneoppimisen avustama turvallisuus voi ryhmitellä hyökkäysten tiedot ja valmistella ne analyysia varten. Se voi luoda kyberturvallisuustiimeille yksinkertaistettuja raportteja, jotta prosessointi ja päätöksenteko helpottuu. Raportoinnin lisäksi tämäntyyppinen turvallisuus voi suositella toimia, joilla lisävauriot estetään, sekä estää tulevat hyökkäykset.
Uusien uhkien tunnistaminen ja ennustaminen
Uusien uhkien tunnistus ja ennustus on toinen tekijä, joka vaikuttaa reagointiaikoihin kyberhyökkäyksiä vastaan. Kuten aiemmin mainittiin, aikaviive tapahtuu jo olemassa olevien uhkien suhteen. Tuntemattomat hyökkäystyypit, käyttäytyminen ja työkalut voivat edelleen huijata tiimiä hitaaseen reagointiin. Ja mikä pahempaa, hiljaisemmat uhkat kuten tietovarkaudet tapahtuvat joskus täysin huomaamatta. ThoughtLab-tutkimuksen mukaan tietomurron havaitseminen kestää keskimäärin noin neljä kuukautta - ja vielä kaksi kuukautta sen vaikutusten lieventämiseen.
Jatkuva hyökkäysten kehitys, joka johtaa nollapäivähyökkäyksiin on verkon puolustusyritysten jatkuva huolenaihe. Hyvä uutinen kuitenkin on, että kyberhyökkäyksiä ei useinkaan rakenneta kokonaan alusta alkaen. Useimmiten ne rakennetaan menneiden hyökkäysten lähdekoodien, rakenteiden ja käyttäytymisten päälle, minkä ansiosta koneoppimisella on olemassa oleva polku, jota se voi käyttää hyväkseen.
Koneoppimiseen perustuva ohjelmointi voi auttaa löytämään yhtäläisyydet uusien ja aiemmin tunnistettujen uhkien välillä ja siten se voi tunnistaa hyökkäyksen. Ihmiset eivät voi tehdä samaa tarpeeksi tehokkaasti ja nopeasti. Mukautuvat turvallisuusmallit ovat siis tarpeen. Koneoppiminen saattaa siis helpottaa ennustamaan uusia uhkia ja lyhentää viivettä paremman uhkia koskevan tietoisuuden ansiosta.
Henkilöstökapasiteetti
Henkilöstökapasiteetti on jatkuva ongelma, josta monet IT- ja kyberturvallisuustiimit kautta maailman kärsivät. Asiantuntevien ammattilaisten määrä on rajallinen, eikä se vastaa organisaatioiden tarpeisiin.
Lisäksi uuden henkilön palkkaaminen saattaa viedä merkittävän osan yrityksen budjetista. Henkilökunnan tukeminen vaatii palkan maksamisen lisäksi apua jatkuvaan koulutukseen ja sertifiointiin. Kyberturvallisuusammattilaisten työ on nykyisin haastavaa, ennen kaikkea ottaen huomioon jatkuvan innovaation, jonka olemme jo maininneet.
Tekoälypohjaiset työkalut voivat tukea tiimiä, jossa on vähemmän henkilöitä. Vaikka henkilökunnan pitääkin pysyä ajan tasalla viimeisimmistä tekoälyn ja koneoppimisen uudistuksista, aikaa ja rahaa säästetään henkilökunnan määrän pysyessä pienempänä.
Sopeutuu
Sopeutuvuus ei ole yhtä ilmeinen huolenaihe kuin muut mainitsemamme ongelmat. Se voi kuitenkin vaikuttaa organisaation turvallisuuteen merkittävästi. Ihmisistä koostuvat tiimit eivät välttämättä pysty mukauttamaan taitojaan tiettyihin vaatimuksiin.
Jos henkilökuntaa ei ole koulutettu tiettyihin menetelmiin, työkaluihin ja järjestelmiin, tiimin tehokkuus voi kärsiä. Jopa helpoilta vaikuttavat tarpeet, kuten uusien tietoturvakäytäntöjen käyttöönotto saattavat olla hitaita ihmisistä koostuvissa tiimeissä. Tämä on tyypillistä ihmisluonteelle. Emme opi uusia toimintatapoja välittömästi, vaan tarvitsemme siihen aikaa. Oikeilla tiedoilla asianmukaisesti koulutetut algoritmit voivat toimia juuri sinulle suunniteltuna ratkaisuna.
Kuinka tekoälyn kyberturvallisuus toimii käytännössä
Kyberturvallisuudessa käytettävä tekoäly koostuu monista aloista, kuten koneoppimisesta ja syväoppimista, mutta sillä on myös oma roolinsa.
Tekoäly keskittyy "menestykseen", kun taas "tarkkuudella" on vähemmän merkitystä. Sen tavoitteena on luonnolliset vastaukset monimutkaisissa ongelmanratkaisutilanteissa. Varsinaisessa käytössään tekoäly pystyy tekemään itsenäisiä päätöksiä. Sen ohjelmointi on suunniteltu löytämään ihanteellinen ratkaisu tilanteeseen tietoihin perustuvan loogisen päätelmän sijaan.
On hyvä ymmärtää, kuinka nykyaikainen tekoäly ja sen alaiset tieteenhaarat nykyisin toimivat. Itsenäiset järjestelmät eivät kuulu laajasti mobilisoitujen järjestelmien alaisuuteen, ennen kaikkea kyberturvallisuuden alalla. Monet ymmärtävät tekoälyn tarkoittavan juuri näitä itseohjautuvia järjestelmiä. Kuitenkin tekoälyjärjestelmät, jotka joko avustavat tai laajentavat suojauspalveluja ovat käytännöllisiä ja saatavilla olevia.
Tekoälyn ihanteellinen rooli kyberturvallisuudessa on koneoppimisalgoritmien luomien mallien tulkinta. Nykypäivän tekoälyn ei tietenkään vielä ole mahdollista tulkita tuloksia ihmisen kyvyillä. Tällä alalla työskennellään ihmisenkaltaisten rakenteiden kehittämiseksi, mutta todellinen tekoäly on vielä etäinen tavoite, joka vaatii koneiden ymmärtävän abstrakteja käsitteitä eri tilanteissa ja muotoilevan ne uudestaan. Toisin sanoen tekoälyn luovuuden ja kriittisen ajattelukyvyn taso ei ole vielä lähelläkään sitä, mitä huhut saavat sinut uskomaan.
Miten ML toimii kyberturvallisuudessa käytännössä
Turvallisuuden koneoppimisratkaisut ovat erilaisia, mitä ihmiset kuvittelevat kuuluvan tekoälyn piiriin. Ne ovat ehdottomasti tehokkaimpia nykyisin olemassa olevia kyberturvallisuuden tekoälyvälineitä. Tämän teknologian piirissä datarakenteita käytetään paljastamaan, kuinka todennäköisesti tapahtuma tapahtuu.
Erinomainen esimerkki koneoppimisen mahdollisuudesta kyberturvallisuudessa tuli Kasperskyn Global Research and Analysis Team (GReAT) -tiimiltä, joka käytti ML-tekniikoita Kaspersky Security Network (KSN) globaalien kyberuhkatietojen analysointiin. Tämä paljasti tuhansia uusia ja kehittyneitä uhkia niin paljon, että GReAT kirjasi 25 % lisäyksen kehittyneiden pysyvien uhkien havaitsemisasteessa vuoden 2024 ensimmäisellä puoliskolla.
Koneoppiminen on jokseenkin vastakohta todelliselle tekoälylle. Koneoppiminen keskittyy ennen kaikkea "tarkkuuteen", mutta ei niinkään "menestykseen". Tämä tarkoittaa, että koneoppiminen pyrkii oppimaan tehtävään keskittyneestä datajoukosta. Se etsii optimaalisimman tavan suorittaa tietty tehtävä. Se etsii vain yhden mahdollisen ratkaisun annetun datajoukon perusteella, vaikka ratkaisu ei olisi ihanteellinen. Koneoppiminen ei tulkitse dataa, minkä vuoksi vastuu on edelleen ihmisillä.
Koneoppiminen toimii parhaiten rasittavissa tehtävissä, kuten datarakenteiden tunnistamisessa ja mukauttamisessa. Ihmiset väsyvät tällaisia töitä tehdessään ja he eivät yleensä siedä hyvin monotoniaa. Vaikka data-analyysin tulkinta jää edelleen ihmisten tehtäväksi, koneoppiminen voi avustaa järjestämällä datan luettavaksi ja analysoitavissa olevaksi esitykseksi.
Kyberturvallisuudessa käytetään koneoppimista muutamalla eri tavalla, joilla kullakin on omat hyötynsä:
Tietojen luokittelu
Datan luokittelu määrittää tietopisteille luokkia ennalta asetettujen sääntöjen mukaan. Pisteiden määrittäminen on tärkeä osa rakennettaessa profiilia hyökkäyksille, heikkouksille ja muille ennakoivan turvallisuuden näkökulmille. Tämä on perustavanlaatuista koneoppimisen ja kyberturvallisuuden risteyskohdalle.
Tietojen klusterointi
Datan ryhmittely asettaa ennalta määritetyt luokittelusäännöt dataryhmiin, joilla on samoja piirteitä tai poikkeavia ominaisuuksia. Ryhmittelyä voidaan käyttää esimerkiksi analysoitaessa hyökkäysdataa, jota varten järjestelmää ei vielä ole koulutettu. Ryhmät auttavat määrittämään, kuinka hyökkäys tapahtui sekä mitä siinä altistui ja mitä hyväksikäytettiin.
Suositeltavat toimintatavat
Suositellut toimenpiteet edistävät koneoppimisjärjestelmän ennakoivia toimia. Nämä neuvot perustuvat käyttäytymismalleihin ja aikaisempiin päätöksiin ja tarjoavat suositeltavia toimenpiteitä. On tärkeää mainita, että kyseessä ei ole todella itsenäisen tekoälyn älykäs päätöksenteko. Sen sijaan se on mukautuva johtopäätösrakenne, joka käyttää hyväkseen olemassa olevia tietopisteitä loogisia yhteyksiä päätelläkseen. Uhkiin vastaamista ja riskien lieventämistä voidaan helpottaa huomattavasti tämäntyyppisellä työkalulla.
Mahdollisuus synteesi
Mahdollisuuksien synteesi mahdollistaa täysin uusien mahdollisuuksien syntetisoinnin aiemman datan opetuksiin ja uusiin tuntemattomiin datajoukkoihin perustuen. Tämä on hieman erilaista kuin suositukset. Se keskittyy enemmän mahdollisuuksiin, että toimenpide tai järjestelmän tila sopii vastaaviin menneisiin tilanteisiin. Synteesiä voidaan esimerkiksi käyttää organisaation järjestelmien heikkojen pisteiden ennalta ehkäisevään testaukseen.
Ennakoiva ennustaminen
Ennustaminen on edistyksellisin koneoppimisen komponenttiprosesseista. Tämä etu saavutetaan ennustamalla mahdollisia tuloksia olemassa olevia datasarjoja arvioimalla. Ennustamista käytetään pääasiassa uhkamallien rakentamiseen, petosten eston suunnittelemiseen, tietomurrolta suojaamiseen sekä moniin päätepisteiden ennustusratkaisuihin.
Esimerkkejä ML:stä kyberturvallisuudessa
Tässä on muutamia esimerkkejä, jotka kuvaavat koneoppimisen arvoa kyberturvallisuuteen liittyen:
Tietosuojaluokitus ja vaatimustenmukaisuus
Organisaation suojaaminen yksityisyyslakien rikkomuksilta on noussut prioriteetiksi viime vuosina. Yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) johdolla on tullut muita oikeudellisia toimenpiteitä, kuten Kalifornian kuluttajansuojalaki (CCPA) .
Asiakkailta ja käyttäjiltä kerättyjen tietojen hallinnassa pitää noudattaa näitä lakeja. Yleensä se tarkoittaa, että tiedot pitää voida poistaa asiakkaan niin pyytäessä. Näiden lakien noudattamatta jättäminen johtaa suuriin sakkoihin ja organisaation maineen menetykseen.
Tietojen luokittelu voi auttaa sinua erottelemaan tunnistamistietoja sisältävät käyttäjätiedot anonymisoiduista tai henkilöllisyystietoja sisältämättömistä tiedoista. Tämä säästää ennen kaikkea suuret ja vanhemmat organisaatiot manuaaliselta työltä, kun suuria määriä vanhaa ja uutta dataa ei tarvitse yrittää järjestää.
Käyttäjien käyttäytymisen suojausprofiilit
Luomalla oletusprofiilit verkon henkilökunnasta käyttäjien käyttäytymisen perusteella turvallisuus voidaan muokata yrityksen tarpeita vastaavaksi. Tämä malli voi päätellä käyttäjien käyttäytymisestä poikkeavien havaintojen perusteella miltä valtuuttamaton käyttäjä saattaisi näyttää. Pienetkin merkit, kuten näppäimistön näppäilyt voivat muodostaa ennustavan uhkamallin. Käyttämällä apuna yhteenvetoa potentiaalisen valtuuttamattoman käyttäjän käyttäytymisen mahdollisesta tuloksesta, koneoppimiseen perustuva turvallisuus voi ehdottaa suositeltavia toimia altistuneiden hyökkäyspintojen vähentämiseksi.
Järjestelmän suorituskyvyn suojausprofiilit
Samankaltaisesti kuin käyttäjäprofiili, koko tietokoneesi terveestä suorituskyvystä voidaan koota mukautettu vianmääritysprofiili. Prosessorin ja muistin käytön valvonta muiden merkkien, kuten suuren internetdatan käytön lisäksi voi olla osoitus haitallisesta toiminnasta. Käyttäjät saattavat säännöllisesti käyttää suuria määriä dataa videokonferenssien aikana tai ladatessaan toistuvasti suuria mediatiedostoja. Oppimalla miltä järjestelmän perussuorituskyky yleensä näyttää, turvallisuusprofiili osaa määrittää, miltä sen ei pitäisi näyttää. Toimintaperiaate on samankaltainen kuin käyttäjän käyttäytymissäännöissä, jotka mainitsimme aiemmassa koneoppimisesimerkissä.
Käyttäytymiseen perustuva botin esto
Botti-toiminta saattaa käyttää lähes kaiken verkkosivujen tulevan kaistanleveyden. Tämä koskee varsinkin verkkosivuja, jotka ovat riippuvaisia internetpohjaisesta liikenteestä, kuten verkkokaupat ja muut vain verkossa toimivat yritykset. Todelliset käyttäjät joutuvat kärsimään hitaasta kokemuksesta, mikä vähentää liikennettä ja liiketoimintamahdollisuuksia.
Luokittelemalla tämän toiminnon koneoppimis-turvallisuustyökalut voivat estää bottien verkon huolimatta käytetyistä työvälineistä, kuten virtuaalisista yksityisverkoista, jotka voivat anonymisoida ne. Käyttäytymistietopisteet haitallisia osapuolia koskien voivat auttaa koneoppimis-turvallisuustyökalua muodostamaan käyttäytymistä koskevia ennustavia malleja ja ennaltaehkäisevästi estämään uusia verkko-osoitteita, jotka osoittavat samaa toimintaa.
Tekoälyn ja koneoppimisen tulevaisuus kyberturvallisuudessa
Huolimatta innostuneesta keskustelusta tämäntyyppisen turvallisuuden tulevaisuudesta, myös joitakin rajoituksia pitää mainita.
ML tarvitsee tietojoukkoja, mutta saattaa olla ristiriidassa tietosuojalakien kanssa. Ohjelmistojärjestelmien koulutus vaatii paljon datapisteitä tarkkojen mallien rakentamiseksi. Tämä ei sovi yhteen "oikeuden olla unohdettu" kanssa. Joidenkin tietojen sisältämät ihmisten tunnistamistiedot saattavat aiheuttaa rikkomuksia, minkä vuoksi potentiaalisia ratkaisuja täytyy harkita. Mahdollinen ratkaisu on, että järjestelmä muuntaa alkuperäiset tiedot mahdottomiksi käyttää, kun ohjelmisto on koulutettu. Tietopisteiden anonymisointi on myös harkinnassa, mutta sitä pitää tutkia tarkemmin ohjelmalogiikan vääristämisen välttämiseksi.
Alalla tarvitaan enemmän kyberturvallisuuden tekoäly- ja koneoppimisammattilaisia, jotka osaavat työskennellä tämänkaltaisen ohjelmoinnin parissa. Koneoppimisverkkoturvallisuus hyötyisi suuresti henkilökunnasta, joka osaa ylläpitää ja säätää sitä tarvittaessa. Maailmanlaajuisesti koulutettujen ammattilaisten määrä on riittämätön valtavaan tarpeeseen verrattuna.
Ihmistiimit ovat edelleen välttämättömiä. Kriittinen ajattelu ja luovuus ovat oleellisia päätöksenteossa. Kuten aiemmin mainitsimme, koneoppiminen ei ole valmis eikä kykenevä kumpaankaan, eikä myöskään tekoäly. Käytä näitä ratkaisuja laajentaaksesi olemassa olevia tiimejäsi.
3 vinkkiä AI/ML-kyberturvallisuuden tulevaisuuteen
Matkalla kohti tekoälyturvallisuutta voit tehdä muutamia asioita, jotka vievät sinut lähemmäs tulevaisuutta:
Investoi siihen, että pysyt tulevaisuuteen keskittyvänä teknologiasi avulla . Kulut, jotka aiheutuvat hyökkäyksen kohteeksi joutumisesta vanhentuneet teknologian käytön vuoksi tai turhan manuaalisen työn takia, nousevat paljon suuremmiksi uhkien tullessa yhä monimutkaisemmiksi. Pysymällä muutosten kärkijoukoissa voit lieventää joitakin riskejä. Käyttämällä edistyksellisesti ajattelevia ratkaisuja, kuten Kaspersky Integrated Endpoint Securityä olet valmiimpi muutoksiin.
Täydennä joukkueitasi tekoälyllä ja ML:llä, älä vaihda niitä . Heikkouksia on edelleen olemassa, sillä mikään markkinoilla oleva järjestelmä ei ole täysin varma. Jopa näitä mukautuvia järjestelmiä voidaan huijata älykkäillä hyökkäysmenetelmillä, joten varmista, että IT-tiimisi oppii työskentelemään tämän infrastruktuurin kanssa ja tukemaan sitä.
Päivitä tietokäytäntösi säännöllisesti muuttuvan lainsäädännön mukaisiksi . Tietojen yksityisyydestä on tullut keskeinen hallituksien käsittelemä aihe kautta maailman. Se on yksi merkittävimmistä yritysten ja organisaatioiden huolenaiheista lähitulevaisuudessa. Varmista, että noudatat viimeisimpiä käytäntöjä.
Kaspersky Endpoint Security sai kolme AV-TEST-palkintoa parhaasta suorituskyvystä, suojauksesta ja käytettävyydestä yrityspäätetietoturvatuotteelle vuonna 2021 . Kaspersky Endpoint Security osoitti kaikissa testeissä ensiluokkaisen suorituskykynsä, suojaustasonsa ja käytettävyytensä yrityksille.
Tekoälyä ja koneoppimista koskevat usein kysytyt kysymykset
Miten tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuudessa?
Kyberturvallisuuden tekoälyä voidaan käyttää kaikenlaisten kyberuhkien tarkkailuun, havaitsemiseen ja niihin vastaamiseen virtuaalisesti reaaliajassa, mikä minimoi uhan mahdollisen vaikutuksen. Vastausprosessit voidaan automatisoida ja perustuvat tekoälymoottorin luomiin näkemyksiin, mikä tarkoittaa, että uhat voidaan sammuttaa milloin ja missä ne iskevät, ilman paljon tai edes mitään ihmisen toimia tai väliintuloa.
Mitkä ovat tekoälyn edut kyberturvallisuussovelluksissa?
Kyberturvallisuuden tekoäly pystyy havaitsemaan ja käsittelemään uhkia paljon suuremmalla nopeudella ja mittakaavassa kuin mitä parhaimmatkin turvallisuustiimit pystyvät. Tämä johtuu tekoälyn kyvystä analysoida valtavia tietojoukkoja erittäin nopeasti, havaita poikkeavia kuvioita ja trendejä tiedoissa ja automatisoida joitain toistuvia prosesseja, jotka voivat olla aikaa vieviä ja alttiita inhimillisille virheille. Tämä ei ainoastaan lisää turvallisuuden vahvuutta, vaan vapauttaa myös ihmisturvatiimille elintärkeää aikaa keskittää taitojaan ja asiantuntemustaan alueille, joilla niitä eniten tarvitaan.
Mitkä ovat tekoälyn riskit kyberturvallisuudessa?
Tekoäly on vielä suhteellisen uusi tekniikka, mikä tarkoittaa, että inhimillinen valvonta on edelleen tärkeää, jotta oikeita turvallisuuspäätöksiä voidaan tehdä. Tekoäly ei ole vielä tarpeeksi luotettava toimiakseen täysin itsenäisesti. Tekoäly ei välttämättä myöskään ole yhtä taitava havaitsemaan uusia ja uusia uhkia, koska sen älykkyys perustuu historiallisiin tietoihin, jotka koskevat menneisyyden toimintaa ja uhkia.
On myös tärkeää muistaa, että kyberrikolliset voivat käyttää tekoälyä yhtä paljon kuin turvallisuustiimit. Huonot toimijat käyttävät yhä useammin tekoälyä kehittyneiden tietojenkalasteluviestien luomiseen ja jopa haittaohjelmakoodirivien luomiseen. Tämä tekee tekoälyn ja koneoppimisen tukemisesta kyberturvallisuuden puolustuksessa entistä tärkeämpää.
Korvaako tekoäly kyberturvallisuuden työpaikat?
Tekoäly ei korvaa kyberturvallisuuden työpaikkoja kokonaan, mutta se johtaa vähitellen uudelleenmäärittelyyn siitä, mitä ihmisturvallisuusasiantuntijoilta vaaditaan. Monet toistuvista ja arkipäiväisistä tehtävistä, joita turvallisuustiimien aiemmin joutuivat käsittelemään, voidaan nyt kattaa tekoäly- ja automaatioteknologialla, mikä tarkoittaa, että he voivat työskennellä sen sijaan muilla lisäarvoa tuottavilla alueilla. Ihmisten on myös huolehdittava tekoälytyökalujen hallinnasta ja valvonnasta, jotta ne toimivat oikein, ne ovat vapaita ennakkoluuloista ja tarjoavat oikeat näkemykset ja vastaukset.
Aiheeseen liittyvät artikkelit:
