Wat is de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
Diversen / / April 02, 2023
Privacy is een illusie en veiligheid is een eis. Tegen de tijd dat we het derde decennium van de eenentwintigste eeuw naderen, wordt de wereld overspoeld met ongebreidelde wetenschappelijke vooruitgang en technologische vooruitgang. Niets lijkt meer een fabel of fictie te zijn, en op dit moment meet intelligentie ijver, minder menselijk en meer machinegericht. Maar omdat niet alles gemotregende ahornsiroop is over je kom met overnight oats, repercussies in de vorm van beveiligingsinbreuken en inbreuken op de privacy zijn pannenkoeken tegen een fikse prijs op verkoop. Cybersecurity is een punt van zorg en de introductie van kunstmatige intelligentie lijkt daarbij te helpen. Maar zal dat echt werken? In dit artikel zullen we diepgaand inzicht krijgen in de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging. Laten we daarnaast de toekomst van AI in cybersecurity volgen die kan worden voorspeld. Laten we erin duiken!
Inhoudsopgave
- Wat is de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
- Wat is cyberbeveiliging?
- Wat is kunstmatige intelligentie?
- Wat is kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
- Is kunstmatige intelligentie de weg naar toekomstige cyberbeveiliging?
- Wat zijn de uitdagingen van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
Wat is de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
AI-systemen werken onafhankelijk en autonoom. De toekomst van kunstmatige-intelligentieoplossingen kan niet worden voorspeld; er mag echter niet volledig op worden vertrouwd. De beste manier om het te benaderen is door het te zien als een intelligente en krachtige soldaat die berekeningen kan maken en intuïtief kan handelen op het slagveld. Desalniettemin verhoogt machine learning de kracht van defensief geweld. Nu dit artikel verder gaat, zullen we leren over de rol die kunstmatige intelligentie speelt op het gebied van het mogelijk maken van cyberbeveiliging met de toekomst van AI in cyberbeveiliging. Laten we eerst eens kijken wat cyberbeveiliging is.
Wat is cyberbeveiliging?
Om gehoor te geven aan cyberaanvallen, is cyberbeveiliging een praktijk om de bescherming van informatie die is opgeslagen op elk elektronisch gadget dat is verbonden met internet.
- Het verwijst naar computersystemen beveiligen en ze te verdedigen tegen elke vorm van digitale bedreigingen en kwaadaardige aanvallen op hun hardware-, software- en gegevensniveau door programma's en processen in te zetten.
- Bovendien vormt het toenemende gebruik van IoT-apparaten door consumenten meer potentiële risico's voor de vertrouwelijke en gevoelige informatie van een persoon of groep. Dat maakt cybersecurity tot een niet-onderhandelbaar instrument.
- Er zijn verschillende componenten voor cyberbeveiliging die zijn gebaseerd op het type beveiliging dat het biedt, waarvan sommige zijn applicatiebeveiliging, netwerkbeveiliging, informatie- of gegevensbeveiliging, cloudbeveiliging, operationele beveiliging, enz.
Je leert de toekomst van AI op het gebied van cyberbeveiliging en kunstmatige intelligentie en cyberbeveiligingskansen en -uitdagingen verder, blijf lezen!
Lees ook: Applicatie-integratie Top nieuwe trends verwacht in 2023
Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie is algoritmendie zijn ontworpen ommenselijke intelligentie nabootsen om real-time taken uit te voeren en te improviseren door machine learning-mogelijkheden te gebruiken om zich aan te passen aan nieuwe sets van informatie in de vorm van teksten, audio en video en verwerk deze op het geïntegreerde fundament van hardware en software. AI-programma's nemen grote hoeveelheden gegevens op, analyseren deze op correlaties en patronen en creëren hun eigen periodieke invoer voor meerdere situaties.
AI is een opslag van domeinspecifieke kennis dat werkt op drie manieren:
- Ondersteunde intelligentie
- Verhoogde intelligentie
- Autonome intelligentie
Wat is kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
Als een geïmproviseerde actie benadrukt cyberbeveiliging de belang van het voortdurend monitoren en aanpakken van bedreigingen voordat ze schade aan het systeem kunnen veroorzaken. Als dat het geval is, automatiseert de integratie van de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging niet alleen handmatige krachtprocessen, maar verhoogt het ook de nauwkeurigheid en snelheid van de workflow. Hierdoor kunt u de beveiliging op een gestroomlijnde manier handhaven.
Ondanks dat we niet twijfelen aan de menselijke intelligentie, klopt dat wel AI biedt aanzienlijke voordelen voor organisaties die het implementeren in hun defensieprogramma's. Gezien de beperkingen van menselijke capaciteiten, is het niet mogelijk om nieuwe soorten malware, phishing-technieken en elke afzonderlijke dreiging te identificeren waarmee een organisatie en haar cloudgebaseerde services worden geconfronteerd. Verder is het herkennen van het potentieel van een dreiging veel gecompliceerder vanwege de intensiteit en kwetsbaarheden die het voor een server kan aantrekken. Een onbekende, onopgemerkte dreiging kan enorme schade aan een systeem veroorzaken als reactie op een dreiging.
Als het gaat om de voordelen van AI Cyber Security, zijn er zoveel waar we over kunnen praten. Verder zullen we ook kansen en uitdagingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en cyberbeveiliging doornemen.
I. Inventarissen van gegevensactiva
AI is een reeks expertsystemen die gebruikmaken van deep learning-mogelijkheden om toegang te krijgen tot en nauwkeurige inventarisaties te krijgen van alle apparaten, gebruikers en applicaties die erop draaien. Dat stelt het in staat om een datarepository aan te bieden met alle informatie binnen een onderneming om de data-assets beter te categoriseren en te beheren.
II. Verificatie beveiligen
AI beveiligt persoonlijke informatie op een apparaat, zoals gebruikersnamen en wachtwoorden, geldkaartnummers, ID's, enz. Gebruikt door meerdere commerciële websites die actief zijn in een bedrijf. Om de veiligheid van deze informatie te waarborgen, implementeren ze een extra beveiligingslaag die beschermt tegen blootstelling aan inbreuken zoals verschillende soorten malware, virussen, wormen en trojaanse paarden.
III. AI identificeert onbekende bedreigingen
Verfijning met de tijd is niet beperkt tot alleen beveiliging, maar ook inbreuken. Jaarlijks worden honderden miljoenen ongedierte geactiveerd. Uiteindelijk zal elke veroudering in de beveiligingssysteem kan het apparaat kwetsbaar maken voor bedreigingen. Door de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging in te bedden, is het mogelijk om robuuste beveiliging te bieden, waardoor zowel bestaande als onbekende bedreigingen nauwkeurig kunnen worden beoordeeld en erop kunnen worden gereageerd. Deze door AI aangestuurde aanpak helpt bescherming te bieden tegen het zich steeds verder ontwikkelende landschap van cyberdreigingen.
IV. Bewaakt het verkeer en detecteert afwijkingen
Zelfs in een middelgrote organisatie is er een overvloed aan gegevensuitwisseling op een server, en dat ook met meerdere servers op het netwerk tussen bedrijven en klanten. Ongeoorloofde toegang houdt privacy op afstand en beveiliging op verzoek. De gegevens die door het netwerk in een organisatie reizen, kunnen potentiële risico's met zich meebrengen die moeten worden geïdentificeerd en voorkomen dat er actie wordt ondernomen. AI is de perfecte oplossing voor beveiligingsspecialisten om het verkeer onafhankelijk te evalueren en ervoor te zorgen dat gegevens veilig worden bewaard.
V. Intelligente intelligentie in de loop van de tijd
Door de integratie van machine learning en deep learning-mogelijkheden kan kunstmatige intelligentie in de loop van de tijd verbeteren. Het evolueert voortdurend en werkt zichzelf bij op basis van voortdurende informatie-analyse. Het analyseert de patronen in het netwerk van een organisatie en clustert deze volgens haar algoritme, waardoor het in de toekomst eventuele verdere afwijkingen of niet-herkende patronen kan detecteren dynamisch.
VI. Eindpuntbescherming tegen penetraties
De proliferatie van apparaten binnen een organisatie zorgt voor een uitdaging bij het handhaven van de beveiliging. Om systemen te beschermen tegen potentiële bedreigingen op zowel hardware- als softwareniveau, antivirusprogramma's en Virtual Private Networks (VPN's) creëer een meerlagig verdedigingsschild.
VII. Risico bescherming
IT-activa, zowel tastbaar als etherisch, hebben de hulp van AI-systemen nodig, aangezien ze voortdurend het doelwit zijn van cybercriminelen. Bovendien is de intensiteit van hacken nu zo hoog dat elk apparaat op afstand kan worden benaderd en vanaf elke afstand kan worden gebruikt als het wordt gehackt. Met AI is het mogelijk om aankomende cyberaanvallen te voorspellen en te volgen en verdachte sites dienovereenkomstig voor te bereiden.
VIII. Botblokkering
De rol van kunstmatige intelligentie bij cyberbeveiliging strekt zich ook uit tot het blokkeren van bots. Bots spreken voor elke organisatie in de verkoop- en servicesector. Het begrip van bots vormt een bedreiging voor bedrijfssystemen en zorgt voor verkeer. AI maakt onderscheid tussen toegestane en veilige bots en elimineert kwaadwillende.
IX. Beter risicobeheer
Snelheid is de essentie in de huidige scenario's en systemen stellen snelle evaluatie en verdediging tegen infiltraties altijd op prijs. Om onze lezers een idee te geven: volgens rapporten is het gemiddelde aantal bedreigingen dat een organisatie per dag ontvangt ongeveer 200.000. Het vermogen van een individu om een probleem te herkennen, te begrijpen, te verifiëren en op te lossen, duurt veel langer dan een eerder gegenereerde algoritmische berekening. Dit vermindert de werklast van de strijdmacht en helpt ook bij het identificeren van zwakke punten in een systeem dat kan worden gebruikt om problemen op te lossen.
X. Betere algehele beveiliging
Zakelijke organisaties worden vaak bedreigd door malware, ransomware, hacking en denial-of-service-aanvallen. Kunstmatige intelligentie (AI) geeft prioriteit aan beveiligingsmaatregelen tegen al deze gevaren en biedt uitgebreide bescherming. AI legt logische verbanden tussen risico's en ongeautoriseerde IP-adressen en zorgt in realtime voor logische en datagestuurde inzichten. Deze helpen beveiligingsspecialisten om tot 60 keer sneller op aanvallen te reageren.
XI. Haal systemen op en analyseer de hoofdoorzaak
In het geval van een systeem inbreuk met verlies van gegevens tot gevolg, kan het worden terugbetaald voor het volledige bedrag van zijn gegevens. Bovendien kan met een diepere analyse de oorzaak van de aanval worden geïdentificeerd en onderzocht.
XII. Geautomatiseerde beveiliging
Beveiligingsautomatisering wordt uitgevoerd waarbij kunstmatige intelligentie machine learning gebruikt om vergelijkbare beveiligingstaken te automatiseren, zoals patchbeheer en reageren op incidenten. Zo kan de overbelasting van personele middelen om de taak van veiligheidskamers te specificeren en te controleren, worden verminderd. Kunstmatige intelligentie kan de automatisering in onafhankelijke beveiligingssystemen versterken. Het zou betekenen dat organisaties zich in realtime moeten verdedigen tegen bedreigingen, zelfs als handmatige operators niet beschikbaar zijn.
Blijf lezen om meer te weten te komen over de toekomst van AI in cyberbeveiliging.
Lees ook: volgendeDNS versus Cloudflare: wat is de snellere DNS?
Is kunstmatige intelligentie de weg naar toekomstige cyberbeveiliging?
Een intelligente agent die snel zijlijnen oplost en gebruikersafwijkingen wegschiet, verborgen bedreigingen onder de loep neemt in miljoenen regels code sneller dan geschat, of detecteert malware-aanvallen - wat wil een organisatie nog meer voor? Het concept van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging is om snel kwaadaardige aanvallen en pogingen herkennen. We leerden over de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging. Uiteindelijk kunnen we gerust zeggen dat de toekomst van AI in cyberbeveiliging helder en duidelijk is.
De snelle revolutie van technologie in de industriële sector is een geschenk dat wordt aangeboden aan cyberbeveiliging verandert het van een actieplan in een uitdaging om bedreigingen rond miljoenen verbonden apparaten te monitoren wereldwijd. De paradigmaverschuiving van oude traditionele structuren naar innovaties in de vorm van slimme apparaten, geautomatiseerde machines, En geavanceerd computergebruik is direct gecorreleerd met de verandering in organisatiegedrag. Gezien de ontwikkeling van IoT's, cloud computing, robots, enz. benadrukt de noodzaak om de nadruk te leggen op AI in cyberbeveiligingsoplossingen.
- IT-industrieën worden overbelast met middelen om ervoor te zorgen dat kritieke bedrijfsmiddelen worden beschermd tegen een reeks aanvallen. Kunstmatige intelligentie en machine learning samen gegevens verwerken en afwijkingen opsporen in het gedrag van het IoT-ecosysteem, de beveiliging gealarmeerd houden en eindpuntdetectietechnologieën ontwikkelen.
- AI-cyberbeveiligingsoplossingen streven ernaar om te voldoen aan het hoogste niveau van beveiligingsbescherming dat vereist is bedreigingen neutraliseren, met name voor regeringen en nationale veiligheidsinstanties die geen ruimte hebben voor fouten, aangezien elke inbreuk catastrofale gevolgen kan hebben. Er kan worden geanticipeerd op de vraag naar experts die ervaring hebben met het toepassen van AI en machine learning op cyberbeveiligingsinfrastructuur.
- Op het gebied van het delen van privégegevens, beveiligde betalingssystemen, enzovoort, zou het combineren van AI-cyberbeveiliging met Blockchain-technologie een veiligere en gedecentraliseerde aanpak opleveren. Deze benadering die de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging improviseert, zou dat kunnen een revolutie teweegbrengen in de manier waarop digitale activa worden beschermd.
- De prevalentie van geautomatiseerde oplossingen maakt het gemakkelijker om menselijke capaciteiten nabootsen en vergroten, efficiëntie verbeteren, En minimaliseer de kans op menselijke fouten. Volgens Forbes besteden bedrijfsorganisaties al miljarden dollars aan AI en Industrial IoT (IIoT) om intelligente technologieën te implementeren. Dit voorspelt dat de markt voor kunstmatige intelligentie alleen al in 2025 $ 500 miljard waard zal zijn.
- Van 2022 tot 2029 zou de toekomst van kunstmatige intelligentie in de cyberbeveiligingsmarkt kunnen groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 24,2% en bereikt $ 66,22 miljard.
- Telecommunicatie, bankieren en consumentenproducten behoren tot de top drie van industrieën die kunstmatige intelligentie gebruiken. Volgens International Data Corporation kunnen de wereldwijde uitgaven voor cyberbeveiliging in 2024 oplopen tot 174,7 miljard dollar.
- Het is absoluut noodzakelijk voor bedrijven om te investeren in geavanceerde AI-geïntegreerde systemen om concurrerend te blijven in de markt en het hoofd te bieden aan veranderende bedreigingen. Volgens een rapport werden in 2019 meer dan 30.000 incidenten van cybercriminaliteit gemeld, waaronder 4000 inbreuken die tot gegevensverlies leidden. In 2020 bedroegen de gemiddelde kosten voor een organisatie die te maken kreeg met een beveiligingslek meer dan $ 8 miljoen.
- Volgens IBM, falen in vroege detectie en bestrijding veroorzaakt ernstige verliezen en in 2022 bedroegen de gemiddelde kosten van datalekken wereldwijd $ 4,35 miljoen. De bedrijven die AI volledig hebben geïmplementeerd en automatiseringsprogramma's hebben $ 3,05 miljoen bespaard.
- In de Gartner Board of Directors Survey van 2022 is het percentage besturen dat cyberbeveiliging als een zakelijk risico beschouwt, gestegen van 58% naar 88%. De toekomst van AI in cyberbeveiliging zou dus een lange weg voor de boeg kunnen hebben.
Lees ook: 13 beste Android-apps om bestanden en mappen met een wachtwoord te beveiligen
Wat zijn de uitdagingen van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging?
Digitale Transformatie effent een vlotte weg voor groei en een aanzienlijke toename van het aantal gebruikers dat actief is over meerdere programma's heeft een aanzienlijke toename. De adaptieve kwaliteit van AI is een onberispelijk zwaard tegen beveiligingsdemonen. Technologie heeft nog een lange weg te gaan om in de tussentijd het hoofd te bieden aan kansen en uitdagingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en cyberbeveiliging.
Met factoren als voortdurend leren en ontwikkelen, omgaan met gegevens, taken elimineren, zelf-updates, informatie analyse en nog veel meer, de resultaten van beveiligingskanalen lijken te zijn verbeterd met het enorme potentieel van AI. En de toekomst van AI in cyberbeveiliging ziet er rooskleurig uit.
Het brengt echter ook veel hindernissen met zich mee die cyberbeveiliging kan tegenkomen, aangezien de pulserende toename van intelligentie geen grens opwerpt die beperkt is tot beveiliging. Hoewel we de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging overwegen, blijven de kansen voor cybercriminelen om gegevens te stelen niet liggen.
Aan de andere kant van de pagina staan enkele van de grootste uitdagingen waarmee AI-cyberbeveiligingsoplossingen kunnen worden geconfronteerd:
I. Betaalbaarheid van middelen
De acceptatie van machine learning-modellen en kunstmatige intelligentie-oplossingen vereist de behoefte aan gespecialiseerde apparatuur, infrastructuur en expertise om AI-beveiligingssystemen te beheren. Gezien de aanzienlijke financiële uitgaven die ermee gemoeid zijn, zou niet elk middelgroot of klein bedrijf, ongeacht de potentiële bedreigingen waarmee ze worden geconfronteerd, dergelijke kosten kunnen opbrengen. Bovendien is de markt van experts relatief kleiner dan de wereldwijde vraag, wat meer moeilijkheden met zich meebrengt bij het verwerven van middelen.
II. Dynamiek van economie
Het gaat niet om de inrichting van infrastructuur, maar ook om het beheer van IT-systemen. Kunstmatige intelligentie zet aan tot een hoog niveau van onderhoud en beheer. Tenzij dienstverleners bieden AI-beveiliging als een Software-as-a-Service (SaaS) of Platform-as-a-Service (PaaS)-model, niet veel bedrijven zouden de kosten en middelen kunnen dragen om de AI-beveiligingssystemen te laten functioneren optimaal.
III. Halfbakken interne processen
Beveiligingscomponenten van de meeste bedrijven strekken zich alleen uit tot tools en platforms, terwijl verbeteringen intern zijn doorgevoerd processen en de noodzaak van culturele veranderingen worden over het hoofd gezien vanwege het voortdurend voorkomen van kapitaal investeringen. Dit bewijst een falen van beveiligingssystemen met kunstmatige intelligentie.
IV. Wetgeving inzake gegevensprivacy volgen
Machine learning is een aspect van kunstmatige intelligentie en zoals we al lazen dat AI met de tijd meer oplevert, is dat duidelijk dat om een beveiligingssoftwaresysteem te trainen, een overvloed aan gegevens en informatie nodig zou zijn om dit te bereiken nauwkeurigheid. Hoewel dat geval duidelijk is, kan het in strijd zijn met de wetten "het recht om vergeten te worden". Deze systemen proces grote hoeveelheden gegevens en eventuele discrepanties kunnen leiden tot ongewenste diefstal.
V. Gegevenskwaliteit voor training
Machine learning vertrouwt volledig op de kwaliteit en effectiviteit van de gegevens die worden gebruikt bij het trainen van het algoritme. Het is belangrijk om ofwel een flexibel maar niet fragiel gegevenssysteem te ontwikkelen dat nuttig is voor training, of om real-time gegevens te halen uit bestaande cyberbeveiligingsinstanties. Om de nauwkeurigheid van de resultaten te garanderen, kan bovendien de evaluatie van classificaties en algoritmemodellen vanuit meerdere perspectieven niet worden genegeerd. Het ontwikkelen van een precieze reeks cyberbeveiligingssystemen zou een ontmoedigende taak kunnen zijn en zou kunnen rekenen op de hulp van experts van technische giganten op het gebied van wiskunde en kunstmatige intelligentie-modellering. Dit is de enige manier waarop de rol van kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging optimaal kan worden ingeschat.
VI. Nog steeds niet-onderhandelbare behoefte aan teams om te werken
Ondanks kunstmatige intelligentie en kansen en uitdagingen op het gebied van cyberbeveiliging, valt niet te ontkennen dat AI-cyberbeveiligingsprogramma's ingebed in bedrijfsnetwerken, immuniseren interne verdedigingssystemen om voorspellings- en detectietijden te verkorten en tekortkomingen te voorkomen inbreuken. Door gebruik te maken van de kracht van AI kunnen organisaties kwaadaardige aanvallen afslaan. De beslissingsmacht van het intelligente systeem berust echter op zijn kritische en creatieve denkvermogen, waarvoor nog veel meer onderzoek moet worden gedaan. Dat betekent dat er nog enige tijd niet volledig op machine learning kon worden vertrouwd.
VII. Risicovolle risico's omringen
De evolutie van bedreigingen in de loop van de tijd is geen langzaam proces meer en terwijl al die processen van identificatie en integratie van oplossingen voor onderscheidende dreigingen gaat door, er duiken meer dreigingen op in de publiek domein. De omvang van de implementatie is complex. Het beveiligingssysteem kon alleen middelen gebruiken om bedreigingen te detecteren en te markeren volgens zijn kennis. Er zijn versterkte leermodellen nodig om de precisie te verbeteren. Als dit niet het geval is, kunnen AI-systemen mogelijk geen nauwkeurige resultaten opleveren.
Onderbouwing van AI-cyberbeveiligingsoplossingen trekt een gestage stroom aan gegevens aan die beschikbaar zijn over meerdere factoren en bijbehorende risico's. Aangezien meer dan de helft van de cyberbeveiligingsinbreuken niet in het publieke domein wordt gemeld, is het moeilijk voor ontwikkelaars om dat te doen verzamel gegevens, verzamel ze systematisch voor analyse, train de algoritmen en creëer uiteindelijk een krachtige AI-beveiliging systeem.
VIII. Complexe versleutelingen van gegevens
Voor de gebruiker is gegevensversleuteling ongetwijfeld een beveiligingsmaatregel, maar het gebruik van geavanceerde gegevensversleutelingsstrategieën maakt het zelfs voor het beveiligingssysteem moeilijk om verborgen bedreigingen teniet te doen. Diepe pakketinspectie (DPI) filtert externe pakketten. Maar de vooraf gedefinieerde codekarakteristiek die wordt gebruikt om te coderen, kan het systeem ook als een roofdier infiltreren.
IX. Kwetsbaar voor aanvallen
Ondanks dat het beveiligingssystemen zijn, kan AI-cyberbeveiliging ook aanvallen aantrekken. De voorschriften waaraan cyberbeveiligingstools moeten voldoen, hebben de neiging om offensief tegen hen op te treden. Manipulatie en vooroordelen in de data van een AI-model kunnen de machine beïnvloeden taal leren en invoer, wat leidt tot onjuiste beslissingen en privacyschendingen van vertrouwelijke gegevens.
Aanbevolen:
- 22 beste astronomie- en sterrenkijk-apps
- Wat is pakketverlies in Valorant?
- Jasper AI beoordelingen: details, prijzen en functies
- Top 23 beste gratis AI-schrijfhulpmiddelen
Het is belangrijk voor organisaties om de succesvolle implicaties van AI te overwegen en hun beveiliging te improviseren om ze beter te beschermen tegen schade. Hiermee beëindigen we ons artikel. We hopen dat je iets hebt geleerd over de rol van kunstmatige intelligentie in cybersecurity en de toekomst van AI in cyberbeveiliging. Neem gerust contact met ons op met uw vragen en suggesties via de opmerkingen hieronder. Laat ons ook weten waarover u de volgende keer meer wilt weten.