Jak analizy predykcyjne mogą zwalczać cyberprzestępczość

Obrona przed cyberprzestępczością to trudne zadanie. Cyberprzestępcy zawsze odkrywają nowe metody ataków, więc specjaliści ds. bezpieczeństwa muszą nieustannie dostosowywać się i zachować czujność. Analityka predykcyjna może to znacznie ułatwić.

Analizy predykcyjne w cyberbezpieczeństwie mogą pomóc firmom z ograniczonym personelem ds. bezpieczeństwa zachować ochronę przed wyrafinowanymi atakami. Oto bliższe spojrzenie na to, jak to działa i jak może pomóc w obronie przed cyberprzestępcami.

Co to jest modelowanie predykcyjne?

Po pierwsze, czym jest modelowanie predykcyjne? Jest to podzbiór analizy danych, który wykorzystuje statystyki, aby pomóc określić, co może się wydarzyć w przyszłości. Analitycy biorą przeszłe i aktualne dane, aby dokonać model tego, jak sprawy mogą się potoczyć w przyszłości dostosowywać go do pojawiających się nowych danych.

W wielu przypadkach ludzie uruchamiają kilka modeli jednocześnie i łączą wyniki, aby znaleźć najbardziej prawdopodobny wynik. Jeśli korzystałeś z aplikacji pogodowej, doświadczyłeś tego rodzaju modelowania predykcyjnego z pierwszej ręki. Proces ten ma jednak potencjał znacznie wykraczający poza przewidywanie, czy będzie padać.

Analityka predykcyjna stała się standardową praktyką w branżach takich jak bankowość i marketing. Wraz z rozwojem cyberprzestępczości specjaliści od bezpieczeństwa również zaczęli wykorzystywać jej potencjał.

Określanie podatności

Pierwszym sposobem, w jaki analityka predykcyjna może poprawić cyberbezpieczeństwo, jest pomaganie organizacjom w zrozumieniu ryzyka. Cyberprzestępczość stanowi zagrożenie dla każdej firmy, ale różne firmy będą doświadczać różnych rodzajów ataków. Dobre zabezpieczenia zaczyna się od wiedzy, które z tych ataków są najbardziej groźne.

Modele analizy predykcyjnej mogą porównywać środki bezpieczeństwa firmy i trendy cyberprzestępczości wśród podobnych firm. Następnie mogą pokazać, w jaki sposób cyberprzestępcy mogą ich zaatakować i gdzie znajdują się dziury w ich obronie.

Analitycy mogą wykonywać podobną pracę, ale sztuczna inteligencja (AI) jest często znacznie lepsza w tych złożonych obliczeniach. Niektóre systemy, takie jak QuadMetrics — wyjaśnione tutaj przez Uniwersytet Michigan— wykazali do 90 procent dokładności i fałszywie dodatnie wskaźniki poniżej 10 procent, podkreślając ich skuteczność.

Identyfikowanie użytkowników na podstawie ich zachowań

Analityka predykcyjna w cyberbezpieczeństwie zapewnia również innowacyjny sposób identyfikacji użytkowników. Ukraść hasło jest dość łatwe, ale jest mało prawdopodobne, że haker użyje komputera w taki sam sposób, jak autoryzowany użytkownik. Każdy ma odrębne nawyki użytkowania, których AI może się nauczyć, pomagając mu wykrywać potencjalne naruszenia.

Programy analityczne, takie jak oprogramowanie zabezpieczające przed cyberprzestępczością, firm takich jak Kaseware, może przeglądać dane w celu zidentyfikowania fałszywych wzorców, sygnalizując ostrzeżenie, gdy użytkownicy łamią te wzorce. To podejście działa tak samo, jak monitorowanie oszustw. Podobnie jak bank może dezaktywować Twoją kartę kredytową po nietypowym zakupie, systemy te mogą ograniczyć konto po nietypowym zachowaniu.

Gdy konto zachowuje się inaczej niż przewidywała sztuczna inteligencja, specjaliści od bezpieczeństwa ludzkiego mogą przyjrzeć się mu dokładniej. Jeśli jest to atakujący, mogą go powstrzymać, a jeśli to zwykły użytkownik, mogą przywrócić mu uprawnienia.

Przewidywanie ataków, zanim się wydarzą

W miarę ulepszania tych predykcyjnych modeli analitycznych mogą one stać się jeszcze bardziej pomocne. Mogą przewidzieć cyberataki, zanim one nastąpią, pozwalając pracownikom ochrony przygotować się na nadchodzący atak.

Niektóre sieci już zaczęły korzystać z podstawowych wersji tego rodzaju oprogramowania. Modele uczenia maszynowego przewidują ataki identyfikując złośliwą aktywność w innych sieciach. Następnie ustalają, czy podobne ataki są prawdopodobne w ich własnej sieci. Cyberprzestępcy mogą obejść ten problem, wykorzystując ataki wabików, ale połączenie go z innymi metodami może być bardziej skuteczne.

Inne systemy analizują zdolności, motywy i możliwości ataków określonych cyberprzestępców. Inni skanują w poszukiwaniu adresów IP powiązanych z podejrzaną aktywnością. Połączenie tych czynników może pomóc modelom w dokładniejszym przewidywaniu i wyłapaniu cyberprzestępców, zanim zdążą wyrządzić szkody.

Dostrajanie ubezpieczenia cybernetycznego

Nie wszystkie przypadki użycia analiz predykcyjnych w cyberbezpieczeństwie koncentrują się na powstrzymywaniu atakujących. Ponieważ cyberprzestępczość nieustannie ewoluuje, żaden system nie jest w stanie powstrzymać wszystkich możliwych ataków. Modele predykcyjne mogą nadal pomóc, poprawiając firmowe ubezpieczenie cybernetyczne na wypadek wystąpienia naruszenia.

Naruszenia danych są drogie, średnio kosztują 4,24 miliona dolarów, a koszt ten stale rośnie. Branża ubezpieczeń cybernetycznych rozwinęła się w odpowiedzi, pomagając firmom nadrobić jakiekolwiek straty wydatki, które mogą wystąpić podczas wyłomu. Analityka predykcyjna może pomóc w ustaleniu, jakiego poziomu pokrycia może potrzebować firma, przewidując prawdopodobieństwo różnych ataków.

Wszystkie rodzaje ubezpieczeń mierzą ryzyko, aby określić stawki strony i rodzaj ubezpieczenia, którego potrzebują. Ubezpieczenie cybernetyczne nie różni się, ale zrozumienie różnych istotnych czynników ryzyka może być skomplikowane, więc najlepiej pozostawić to sztucznej inteligencji. Modele predykcyjne mogą wiarygodnie przewidzieć mocne i słabe strony firmy, uzyskując najlepszą ofertę ubezpieczeniową dla obu stron.

Analityka predykcyjna ma ogromny potencjał w zakresie cyberbezpieczeństwa

Analityka predykcyjna w cyberbezpieczeństwie to nowa koncepcja, ale jej potencjał jest imponujący. Te modele sztucznej inteligencji mogą wypełnić luki, w których ludzkie zdolności są niewystarczające, pomagając firmom zachować maksymalne bezpieczeństwo. Chociaż żaden model predykcyjny nie jest doskonały, mogą one zapewnić znaczną poprawę w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami.

Wraz z rozwojem technologii ludzie znajdą coraz więcej zastosowań analiz predykcyjnych w cyberbezpieczeństwie. Cyberprzestępcy dostosują się, a programy AI również będą ewoluować, aby im sprostać. Mogą nie wyeliminować cyberprzestępczości, ale mogą przechylić szalę na korzyść niewinnych stron.

6 rodzajów cyberprzestępców i sposób ich działania

Cyberprzestępcy działają na kilka różnych sposobów; oto najczęstsze.

Czytaj dalej

O autorze