Machine learning helpt gebruikers om taken te automatiseren met behulp van geavanceerde algoritmen. ML heeft toepassingen op verschillende gebieden, maar heeft een groot potentieel op het gebied van cyberbeveiliging.
Deze gedetailleerde gids helpt je door machine learning en cyberbeveiliging. Het behandelt de basis van ML in cyberveiligheid en de huidige applicaties en beperkingen van machine learning in computerbeveiliging,en helpt je dit innovatieve vakgebied te begrijpen. Laten we bij het begin beginnen.
In dit artikel
Wat is Machine Learning?
Machine leren is een studie naar kunstmatige intelligentie die zich richt op statistische algoritmen die nabootsen hoe mensen leren. Gegevenswetenschappers trainen algoritmen voor classificaties, voorspellingen en beslissingen binnen toepassingen en programma's.
Modellen voor machinaal leren beginnen met enorme hoeveelheden trainingsgegevens. Ze trainen zichzelf op de gegeven gegevens om patronen te begrijpen en voorspellingen te doen. Later krijgen ze nieuwe gegevens en verwerken ze die sneller met behulp van gevestigde praktijken.
Zo evolueren modellen voor machinaal leren en worden ze beter. Hun meest prominente toepassingen zijn chatbots, tekstgeneratie, zelfrijdende auto's en medische diagnostiek. Laten we nu eens duiken in machine learning en beveiliging.
De basisprincipes van machinaal leren in cyberbeveiliging
Modellen voor machinaal leren gebruiken algoritmen en gegevenssets om patronen en statistische analyses te maken over het gedrag van uw computer. Ze kunnen veronderstellingen maken en actie ondernemen, zelfs als dat niet in hun programmering zit. Gezien de mogelijkheden is machine learning cruciaal voor cyberbeveiliging.
Met de toename van cyberaanvallen en de voortdurende verbetering ervan, zijn traditionele cyberbeveiligingsmaatregelen niet voldoende om je te beschermen. Machine learning is echter een game-changer op het gebied van cyberbeveiliging, omdat het bedreigingen kan identificeren en zich kan aanpassen om ze op te lossen.
Voorspellende ML-analyse
Algoritmen voor machinaal leren detecteren patronen en doen op basis daarvan voorspellingen. Zodra een machine-learningmodel patronen detecteert, kan het een waarschijnlijke uitkomst voorspellen. Dat betekent dat het een potentiële bedreiging kan herkennen voordat deze invloed heeft op je computerbeveiliging en maatregelen kan nemen om cyberaanvallen te voorkomen.
Bovendien ontwikkelt machine learning zich voortdurend, waardoor het zelfs de nieuwste, meest ondetecteerbare cyberbedreigingen kan voorspellen en voorkomen.
Detectie van afwijkingen
Naast het doen van voorspellingen kan machine learning een rol spelen in gedragsanalyse. ML-modellen kunnen gebruikersactiviteiten monitoren en analyseren om ervan te leren en patronen te begrijpen. Ze kunnen het systeem beschermen tegen een mogelijke inbreuk op de beveiliging als het vreemd gedrag opmerkt.
Het monitoren van gedragspatronen van gebruikers omvat netwerkverkeer, systeemlogs, app-gebruik, typesnelheid en andere activiteiten. Terwijl mensen die niet kunnen detecteren, kunnen computers dat wel. Modellen voor machinaal leren worden getraind om het typische gedrag van gebruikers in een bepaald netwerk te begrijpen. Zodra ze afwijkingen opmerken, markeren ze deze en voorkomen ze een mogelijke inbreuk op de beveiliging.
Traditionele computerbeveiligingstools kunnen afwijkingen in netwerkverkeer en gebruikersgedrag niet detecteren, wat leidt tot beveiligingslekken en andere cyberbedreigingen. Machine learning biedt die beveiliging, omdat het voortdurend leert en verbetert om ongebruikelijke patronen te detecteren en cyberaanvallen te voorkomen.
Geautomatiseerde beveiligingsoperaties
Een ander uitstekend voordeel van machine-learningmodellen is hun vermogen om processen te automatiseren. Omdat ze verbeteren door specifieke taken te herhalen, leren ze nieuwe functies door bestaande patronen in nieuwe scenario's te implementeren. Dat zorgt voor een geautomatiseerde workflow.
Machine-learningmodellen voor computerbeveiliging kunnen leren en beter worden in het uitvoeren van beveiligingsbewerkingen, zodat gebruikers deze kunnen automatiseren. Zo kunnen beveiligingsteams repetitieve beveiligingsprocessen overlaten aan machine learning en zich richten op dringendere en geavanceerdere taken.
Huidige toepassingen van machinaal leren in cyberbeveiliging
Machine learning biedt veel voordelen voor cyberbeveiliging. Het heeft zijn zaadjes al geplant in computerbeveiliging, waardoor het beter en veiliger wordt. Hier zijn de meest voorkomende toepassingen van machine learning in cyberbeveiliging.
Systemen voor inbraakdetectie
Systemen voor inbraakdetectie(IDS) zijn netwerkbeveiligingstools die kwaadaardige activiteiten in het netwerkverkeer bewaken en detecteren. Een IDS detecteert een netwerkbedreiging en waarschuwt beveiligingsbeheerders om deze aan te pakken. Dus ook al kunnen deze systemen beveiligingsrisico's niet oplossen, ze identificeren ze wel en informeren IT-beheerders direct, zodat ze problemen kunnen oplossen.
Machine-learningalgoritmen in IDS'en automatiseren het detectieproces van bedreigingen. They automatically detect cyber threats and inform security teams to help resolve them. Bovendien stelt machine learning technologie IDS'en in staat om te leren en geleidelijk te verbeteren door eerdere gegevens en scenario's te analyseren.
✅Systemen
User and entity behavior analytics (UEBA)-systemen zijn cyberbeveiligingshulpmiddelen voor het detecteren van anomalieën in het gedrag van gebruikers, routers, servers en netwerken. Ze controleren verschillende activiteiten en creëren patronen voor standaardgedrag. Zodra ze afwijkingen en verdacht gedrag opmerken, informeren UEBA-systemen IT-beheerders.
Machine learning is essentieel voor UEBA-systemen. Het helpt ze te leren over typisch gedrag en patronen te creëren, waardoor het opsporen van anomalieën een fluitje van een cent wordt.
✅Analyse en opsporing van malware
Een andere toepassing van machine learning in cyberbeveiliging is de analyse en detectie van malware. Malware is kwaadaardige software om een computer of server te verstoren, informatie te lekken of ongeoorloofde toegang te krijgen. Het is schadelijk voor servers en apparaten en kan opzettelijke schade veroorzaken.
Machine-learningmodellen zijn zeer efficiënt in het identificeren en vangen van malware. Ze kunnen nieuwe en transformerende malware detecteren door de kenmerken en code ervan te analyseren. Door het gedrag te analyseren kan machine learning zelfs bijna ondetecteerbare malware detecteren en het beveiligingsteam informeren over het bestaan ervan.
✅Detectie phishingaanvallen
Phishing-aanvallen worden uitgevoerd door mensen te misleiden zodat ze onbewust malware op hun apparaten installeren. Meestal gebeuren phishing-aanvallen via e-mails en sms'jes.
Aanvallers imiteren gerenommeerde instellingen of vertrouwde personen en manipuleren slachtoffers om malware te downloaden of om gevoelige informatie te vragen. Ze vertrouwen op het vertrouwen van slachtoffers in de persona die ze nabootsen om hen te dwingen onbewust kwaadaardige software te installeren.
Machine-learningmodellen kunnen effectief zijn bij het detecteren van phishingaanvallen. Ze kunnen de inhoud van e-mails analyseren, inclusief URL's en bijlagen, om te bepalen of het om een phishingpoging gaat. Bovendien kunnen ze gebruikersgedrag leren en verdachte e-mails en phishing-aanvallen detecteren aan de hand van patronen.
✅Systemen voor evenementenbeheer
Eventbeheersystemen helpen kwetsbaarheden en bedreigingen te herkennen en op te lossen voordat ze een ravage aanrichten op apparaten. SIEM-tools (Security Information and Event Management) zijn de meest gebruikte tools voor bescherming tegen bedreigingen in cyberbeveiliging.
Geavanceerde event management systemen maken gebruik van machine learning algoritmes om patronen te ontdekken in gebruikersactiviteiten, netwerkverkeer en andere events en logs. Dankzij het voorspellende aspect van machine learning kunnen ze anticiperen op potentiële bedreigingen en systeembeheerders helpen deze aan te pakken.
Beperkingen van machinaal leren voor cyberbeveiligingstoepassingen
Machine-learningmodellen behoren tot de machtigste tools voor de toekomst van cyberbeveiliging, maar ze zijn onvolmaakt en hebben specifieke nadelen en beperkingen, hoewel ze voortdurend evolueren en de prestaties verbeteren.
Laten we eens kijken naar enkele beperkingen van machine learning in cyberbeveiliging.
Datakwaliteit en vertekening
Modellen voor machinaal leren maken gebruik van uitgebreide sets met trainingsgegevens die hen helpen patronen te herkennen en te creëren en op basis daarvan te leren handelen. ML-modellen krijgen die gegevens echter van mensen. Dat betekent dat mensen kunnen beslissen welke gegevens ML-algoritmen zullen gebruiken. Problemen met gegevenskwaliteit en vooroordelen behoren tot de meest opvallende beperkingen van machine learning in cyberbeveiliging.
Aanvallen van tegenstanders
Aanvallen van aanvallers richten zich op modellen voor machinaal leren, die defecte invoer leveren waardoor ze niet goed functioneren. Ze veroorzaken de verkeerde interpretatie van gegeven gegevens of de implementatie van kwaadaardige gegevens in een ML-model. Dat helpt aanvallers om kwetsbaarheden uit te buiten.
Adversarial attacks zijn relatief nieuwe cyberbedreigingen, aangezien machine learning een vrij nieuw domein is. Toch kunnen ze zeer gevaarlijk zijn, vooral bij aanvallen op machine learning-modellen voor medische software of zelfrijdende auto's.
Benodigde middelen en schaalbaarheid
Een andere belangrijke uitdaging van machinaal leren zijn de benodigde bronnen en schaalbaarheid. Ze vertonen aanzienlijke beperkingen bij het trainen en implementeren van modellen voor machinaal leren.
Voor het trainen van complexe modellen voor machinaal leren is veel rekenkracht nodig. Gezien de enorme gegevenssets kan het zijn dat je computermiddelen dat niet kunnen ondersteunen. Dat omvat ook geheugen, opslag en trainingstijd.
Het ontwikkelen en trainen van machine-learningmodellen brengt ook hoge kosten met zich mee. Schaalvergroting brengt nog hogere kosten en andere vereisten met zich mee.
[Cyberbeveiliging versterken] Hoe gegevens herstellen na een cyberaanval
Machine learning speelt een cruciale rol in cyberbeveiliging. Maar wat gebeurt er als je al een cyberaanval hebt gehad? Soms leiden cyberaanvallen tot gegevensverlies.
Maak je geen zorgen als dat gebeurt, want je gegevens zijn niet voor altijd verloren, zelfs verwijderde bestanden niet. Ze worden ontoegankelijk en wachten tot nieuwe gegevens ze overschrijven, maar ze bestaan nog steeds op je computer.
Daarom heb je een hulpmiddel voor gegevensherstel nodig zoals Wondershare Recoverit om verwijderde bestanden terug te zetten. Wondershare Recoverit is een vertrouwde data recovery oplossing voor het terughalen van bestanden in slechts een paar klikken.
- Beheert meer dan 500 situaties van gegevensverlies, zoals het verlies van gegevens bij cyberaanvallen.
- Met de gebruiksvriendelijke interface kun je gegevens herstellen in slechts een paar klikken.
Wondershare Recoverit kan alle gegevens herstellen, inclusief foto's, video's, audio, e-mails, enz. Het kan beschadigde of verwijderde bestanden herstellen van elk apparaat dat een malware-aanval heeft ondergaan. Het heeft zelfs een gepatenteerde Enhanced Recovery-functie om gefragmenteerde video's en afbeeldingen op te lappen.
Volg deze stappen om verloren bestanden te herstellen met Wondershare Recoverit:
- Installeer en start Wondershare Recoverit op uw computer.
- Ga naarVaste schijven en locaties. KlikBeginen selecteer de opslagruimte met je verloren bestanden.
- Het programma scant het toestel automatisch. Je kunt het proces op elk moment pauzeren of stoppen.
- Bekijk na de scan een voorbeeld van de bestanden die het programma heeft gevonden. Selecteer ze, klikHerstel,en sla ze op een externe schijf op om ze te beschermen tegen malware.
Conclusie
Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat algoritmen gebruikt om patronen te creëren. Het is waardevol in veel cyberbeveiligingsdomeinen, waaronder voorspellende analyse, anomaliedetectie en geautomatiseerde beveiligingsoperaties. Het speelt een zeer belangrijke rol in veel voorkomende cyberbeveiligingstoepassingen, waaronder malwareanalyse, detectie van phishingaanvallen, UEBA-systemen, IDS'en en eventbeheersystemen.
Machinaal leren heeft nog steeds beperkingen. De belangrijkste uitdagingen van ML-modellen zijn onder andere de kwaliteit van gegevens en vertekeningen, de benodigde bronnen en schaalbaarheid, en aanvallen van tegenstanders.
Vanwege de beperkingen van machine learning is het beter om een back-up plan te hebben voor het scenario waarin machine learning er niet in slaagt om cyberaanvallen te stoppen. Wondershare Recoverit is precies een tool waarop u kunt vertrouwen om verloren gegevens te herstellen.
