Hva er rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet?

Personvern er en illusjon, og sikkerhet er et krav. Innen vi allerede har nærmet oss det tredje tiåret av det tjueførste århundre, er verden oversvømmet av voldsomme vitenskapelige fremskritt og teknologiske fremskritt. Ingenting ser ut til å være en fabel eller fiksjon lenger, og på dette tidspunktet måler intelligens flid, mindre menneskelig og mer maskinorientert. Men fordi ikke alt er drysset lønnesirup over bollen med havre over natten, følger det i form av sikkerhetsbrudd og brudd på personvernet er pannekaker til en heftig pris, på salg. Cybersikkerhet er en bekymring, og innføring av kunstig intelligens gir inntrykk av å hjelpe med dette. Men vil det virkelig fungere? I denne artikkelen vil vi få dyp innsikt i rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet. I tillegg, la oss følge fremtiden til AI innen cybersikkerhet som kan forutses. La oss dykke inn!

Hva er rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet?

AI-systemer opererer uavhengig og autonomt. Fremtiden for kunstig intelligens-løsninger kan ikke forutses; de bør imidlertid ikke stoles helt på. Den beste måten å nærme seg det på er å tenke på det som en intelligent og mektig soldat som kan gjøre beregninger og handle intuitivt på slagmarken. Ikke desto mindre løfter maskinlæring styrken til forsvarsstyrken. Når denne artikkelen fortsetter, vil vi lære om rollen kunstig intelligens spiller i sfæren for å aktivere cybersikkerhet med fremtiden til AI i cybersikkerhet. Før det, la oss få en oversikt over hva som er cybersikkerhet.

Hva er Cyber ​​Security?

For å ta hensyn til cyberangrep, er cybersikkerhet en praksis for å sikre beskyttelse av informasjon som er lagret på enhver elektronisk gadget som er koblet til internett.

• Det referer til sikring av datasystemer og forsvare dem mot alle slags digitale trusler og ondsinnede angrep på deres maskinvare-, programvare- og datanivå ved å distribuere programmer og prosesser.
• I tillegg utgjør den økende bruken av IoT-enheter av forbrukere flere potensielle risikoer for den konfidensielle og sensitive informasjonen til enhver person eller gruppe. Det gjør cybersikkerhet til et ikke-omsettelig instrument.
• Det er forskjellige komponenter til cybersikkerhet som er basert på typen sikkerhet den gir, noen av dem er applikasjonssikkerhet, nettverkssikkerhet, informasjons- eller datasikkerhet, skysikkerhet, driftssikkerhet, etc.

Du vil lære fremtiden til AI innen cybersikkerhet og kunstig intelligens og cybersikkerhetsmuligheter og utfordringer videre, Fortsett å lese!

Les også: Applikasjonsintegrering Topp nye trender som forventes i 2023

Hva er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er algoritmersom er laget foretterligne menneskelig intelligens å utføre sanntidsoppgaver og improvisere ved å bruke maskinlæringsfunksjoner for å tilpasse seg nye sett med informasjon i form av tekster, lyd og video og behandle dem på det integrerte grunnlaget for maskinvare og programvare. AI-programmer tar inn store mengder data, analyserer dem for korrelasjoner og mønstre, og lager sine egne periodiske input for flere situasjoner.

AI er en lager av domenespesifikk kunnskap som fungerer på tre måter:

• Assistert etterretning
• Økt intelligens
• Autonom intelligens

Hva er kunstig intelligens i cybersikkerhet?

Som en improvisert handling understreker cybersikkerhet viktigheten av å kontinuerlig overvåke og håndtere trusler før de er i stand til å forårsake skade på systemet. Når det er tilfelle, automatiserer integreringen av rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet ikke bare manuelle kraftprosesser, men øker også nøyaktigheten og hastigheten på arbeidsflyten. Dette lar deg opprettholde sikkerheten på en strømlinjeformet måte.

Til tross for at vi ikke tviler på menneskelig intelligens, er det sant det AI gir betydelige fordeler for organisasjoner som implementerer det i sine forsvarsprogrammer. Gitt begrensningene til menneskelige evner, er det ikke mulig å identifisere nye skadevarevarianter, phishing-teknikker og hver enkelt trussel som en organisasjon og dens skybaserte tjenester står overfor. Videre er det mye mer komplisert å gjenkjenne trusselens potensial på grunn av intensiteten og sårbarhetene den kan tiltrekke seg til en server. En ukjent, uoppdaget trussel kan forårsake massiv skade på et system som svar på en trussel.

Når det gjelder fordelene med AI Cyber ​​Security, er det så mange vi kan snakke om. Videre vil vi gå gjennom kunstig intelligens og cybersikkerhetsmuligheter og utfordringer også.

JEG. Inventar for dataressurser

AI er et sett med ekspertsystemer som bruker dyplæringsevner for å få tilgang til og få nøyaktige beholdninger av alle enheter, brukere og applikasjoner som kjører på dem. Det gjør det mulig å tilby et datalager med all informasjon i en bedrift for bedre å kategorisere og administrere datamidlene.

II. Sikring av autentisering

AI sikrer personlig informasjon på en enhet, for eksempel brukernavn og passord, pengekortnumre, ID-er osv. Brukes av flere kommersielle nettsteder som er aktive på tvers av en virksomhet. For å sikre denne informasjonens sikkerhet implementerer de et ekstra lag med sikkerhet som beskytter mot eksponering for brudd som ulike typer skadelig programvare, virus, ormer og trojanere.

III. AI identifiserer ukjente trusler

Sofistikering med tiden er ikke begrenset til bare sikkerhet, men også brudd. Hundrevis av millioner av skadedyr aktiveres årlig. Til syvende og sist, enhver foreldelse i sikkerhetssystem kan gjøre enheten sårbar for trusler. Å bygge inn rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet gjør det mulig å gi robust sikkerhet, slik at den kan vurdere og reagere nøyaktig på både eksisterende og ukjente trusler. Denne AI-drevne tilnærmingen bidrar til å beskytte mot det stadig utviklende landskapet av cybertrusler.

IV. Overvåker trafikk og oppdager uregelmessigheter

Selv i en mellomstor organisasjon er det en overflod av utveksling av data på en server, og det også med flere servere på nettverket mellom bedrifter og kunder. Uautorisert tilgang holder personvernet i sjakk og sikkerhet ved behov. Dataene som går på tvers av nettverket i en organisasjon kan involvere potensielle risikoer som må identifiseres og forhindres fra å forårsake noen handling. AI er den perfekte løsningen for sikkerhetsspesialister for uavhengig å evaluere trafikk og sikre at data holdes sikre.

V. Intelligent intelligens over tid

Integreringen av maskinlæring og dyplæringsevner gjør at kunstig intelligens kan forbedres over tid. Den utvikler seg kontinuerlig og oppdaterer seg selv på grunnlag av løpende informasjonsanalyse. Den analyserer mønstrene i nettverket til en organisasjon og grupperer dem i henhold til dens algoritme, slik at den kan oppdage ytterligere avvik eller ukjente mønstre i fremtiden dynamisk.

VI. Endepunktbeskyttelse mot penetrasjoner

Utbredelsen av enheter i en organisasjon muliggjør en utfordring med å opprettholde sikkerheten. For å beskytte systemer mot potensielle trusler på både maskinvare- og programvarenivå, antivirusprogrammer og Virtuelle private nettverk (VPN-er) skape et flerlags forsvarsskjold.

VII. Risikobeskyttelse

IT-eiendeler, både håndgripelige og overflødige, trenger hjelp fra AI-systemer, siden de hele tiden er målrettet av nettkriminelle. Dessuten er intensiteten av hacking nå forhøyet til en slik grad at enhver enhet er i stand til å bli ekstern tilgang til og brukes fra hvilken som helst avstand hvis den blir hacket. Med AI er det mulig å forutsi og spore kommende nettangrep og forberede mistenkte nettsteder deretter.

VIII. Bot blokkering

Rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet strekker seg også til blokkering av roboter. Bots tar forhandlingene for hver organisasjon i salgs- og servicesektoren. Forståelsen av roboter utgjør trusler mot selskapets systemer og skaper trafikk. AI skiller mellom tillatte og trygge roboter og eliminerer ondsinnede.

IX. Bedre risikostyring

Hastighet er essensen i de nåværende scenariene og systemene setter alltid pris på rask evaluering og forsvar mot infiltrasjoner. For å gi en ide til våre lesere, ifølge rapporter er gjennomsnittet av trusler en organisasjon mottar per dag omtrent 200 000 i antall. En persons evne til å gjenkjenne, forstå, verifisere og løse et problem tar mye lengre tid enn en tidligere generert algoritmisk beregning gjør. Dette reduserer arbeidsbelastningen til styrken og hjelper også med å identifisere svake punkter i et system som kan brukes til å løse problemer.

X. Bedre generell sikkerhet

Bedriftsorganisasjoner er ofte truet av skadelig programvare, løsepengeprogramvare, hacking og tjenestenektangrep. Kunstig intelligens (AI) prioriterer sikkerhetstiltak mot alle slike farer og gir omfattende beskyttelse. AI skaper logiske forbindelser mellom risiko og uautoriserte IP-adresser og driver logisk og datadrevet innsikt i sanntid. Disse hjelper sikkerhetsspesialister med å svare på angrep opptil 60 ganger raskere.

XI. Hent systemer og analyser rotårsak

I tilfelle et system brudd som resulterer i tap av data, kan den refunderes for hele databeløpet. I tillegg, med en dypere analyse, kan årsaken til angrepet identifiseres og undersøkes.

XII. Automatisert sikkerhet

Sikkerhetsautomatisering utføres der kunstig intelligens bruker maskinlæring for å automatisere lignende sikkerhetsoppgaver, som patchhåndtering og respons på hendelser. Dermed kan overbelastningen av menneskelige ressurser for å spesifisere og overvåke oppgaven til sikkerhetskamrene reduseres. Kunstig intelligens kan styrke automatisering i uavhengige sikkerhetssystemer. Det vil innebære at organisasjoner forsvarer seg mot trusler i sanntid selv når manuelle operatører ikke er tilgjengelige.

Fortsett å lese for å lære om fremtiden til AI innen cybersikkerhet.

Les også: NextDNS vs Cloudflare: Hvilken er den raskere DNS?

Er kunstig intelligens veien til fremtidig cybersikkerhet?

En intelligent agent som raskt løser sidelinjer og skyter bort brukerabnormiteter, gransker skjulte trusler i millioner av linjer med kode raskere enn anslått, eller oppdager malware-angrep – hva mer kan en organisasjon be om til? Konseptet med kunstig intelligens i cybersikkerhet er å gjenkjenner raskt ondsinnede angrep og forsøk. Vi lærte om rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet. Til syvende og sist er vi fornuftige å si at fremtiden til AI innen cybersikkerhet er lys og klar.

Den skyhøye teknologirevolusjonen i industrisektoren er en gavehemmer som tilbys til cybersikkerhet som forvandler den fra en handlingsplan til en utfordring for å overvåke trusler rundt millioner av enheter tilkoblet globalt. Paradigmeskiftet fra gamle tradisjonelle strukturer til innovasjoner i form av smarte enheter, automatiserte maskiner, og avansert databehandling er direkte korrelert til endringen i organisatorisk atferd. Vurderer utviklingen av IoT, cloud computing, roboter, etc. har fremhevet behovet for å vektlegge AI i cybersikkerhetsløsninger.

• IT-industrien er overbelastet med ressurser for å sikre at kritiske eiendeler er beskyttet mot en rekke angrep. Kunstig intelligens og maskinlæring sammen behandle data og oppdage avvik i oppførselen til IoT-økosystemet, holde sikkerheten alarmert og bygge endepunktdeteksjonsteknologier.
• AI cybersecurity-løsninger streber etter å oppfylle det høyeste nivået av sikkerhetsbeskyttelse som kreves nøytralisere trusler, spesielt for offentlige og nasjonale sikkerhetsbyråer som ikke forhandler noe rom for feil, ettersom ethvert brudd kan få katastrofale konsekvenser. Det kan forventes etterspørsel etter eksperter med erfaring i bruk av kunstig intelligens og maskinlæring på nettsikkerhetsinfrastruktur.
• På områdene privat datadeling, sikre betalingssystemer og så videre, vil kombinasjon av AI-cybersikkerhet med Blockchain-teknologi gi en sikrere og desentralisert tilnærming. Denne tilnærmingen som improviserer rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet kunne revolusjonere måten digitale eiendeler beskyttes på.
• Utbredelsen av automatiserte løsninger gjør det lettere å etterligne og forsterke menneskelige evner, forbedre effektiviteten, og minimere mulighetene for menneskelige feil. Ifølge Forbes bruker forretningsorganisasjoner allerede milliarder av dollar på AI og Industrial IoT (IIoT) for å implementere intelligente teknologier. Dette anslår at markedet for kunstig intelligens alene vil være verdt 500 milliarder dollar innen 2025.
• Fra 2022 til 2029 kan Future of Artificial Intelligence i Cyber ​​Security-markedet vokse med en sammensatt årlig vekstrate på 24,2 % og nå 66,22 milliarder dollar.
• Telekommunikasjon, bank og forbrukerprodukter er blant de tre beste bransjene som bruker kunstig intelligens. Globale cybersikkerhetsutgifter kan nå 174,7 milliarder dollar innen 2024, ifølge International Data Corporation.
• Det er avgjørende for bedrifter å investere i avanserte AI-integrerte systemer for å holde seg konkurransedyktige i markedet og møte nye trusler. Ifølge en rapport ble over 30 000 hendelser med nettkriminalitet rapportert i 2019, inkludert 4000 brudd som førte til tap av data. I 2020 utgjorde gjennomsnittskostnaden for en organisasjon som led et sikkerhetsbrudd over 8 millioner dollar.
• I følge IBM, feil i tidlig oppdagelse og kamp forårsaker alvorlige tap, og i 2022 var gjennomsnittskostnaden for datainnbrudd $4,35 millioner globalt. Selskapene som har AI fullt utplassert og automatiseringsprogrammer sparte 3,05 millioner dollar.
• I Gartner Board of Directors Survey for 2022 har prosentandelen av styrene som anser cybersikkerhet som en forretningsrisiko økt fra 58 % til 88 %. Dermed kan fremtiden til AI innen cybersikkerhet komme med en lang vei foran oss.

Les også: 13 beste Android-apper for å passordbeskytte filer og mapper

Hva er utfordringene kunstig intelligens står overfor i cybersikkerhet?

Digital Transformation baner en jevn vei for vekst, og en betydelig økning i antall brukere som er aktive over flere programmer har en betydelig økning. AIs adaptive kvalitet er et upåklagelig sverd mot sikkerhetsdemoner. Teknologien har en lang vei å gå for å takle kunstig intelligens og cybersikkerhetsmuligheter og utfordringer i mellomtiden.

Med faktorer som kontinuerlig læring og utvikling, håndtering av data, eliminere oppgaver, selvoppdateringer, informasjonsanalyse og mange flere, resultater fra sikkerhetskanaler ser ut til å bli forbedret med AIs enorme potensial. Og fremtiden til AI innen cybersikkerhet ser lys ut.

Det fører imidlertid også med seg mange hindringer som cybersikkerhet kan måtte møte, siden den pulserende økningen i etterretning ikke setter en grense begrenset til sikkerhet. Mens man vurderer rollen til kunstig intelligens i cybersikkerhet, bukker ikke muligheter for cyberkriminelles dører for å stjele data.

På den andre siden av siden er noen av de store utfordringene som AI cybersikkerhetsløsninger kan møte:

JEG. Rimelighet for ressurser

Bruken av maskinlæringsmodeller og kunstig intelligens-løsninger nødvendiggjør behov for spesialisert utstyr, infrastruktur og ekspertise for å administrere AI-sikkerhetssystemer. Tatt i betraktning de betydelige økonomiske utgiftene som er involvert i det, vil ikke alle mellomstore eller små selskaper, uavhengig av de potensielle truslene de står overfor, være i stand til å ta slike kostnader. Dessuten er markedet for eksperter relativt mindre enn den globale etterspørselen, noe som byr på mer vanskeligheter med å skaffe ressurser.

II. Dynamics of Economics

Ting innskrenker ikke ved etablering av infrastruktur, men handler om administrasjon av IT-systemer også. Kunstig intelligens stimulerer til et høyt nivå av vedlikehold og ledelse. Med mindre tjenestetilbydere tilby AI-sikkerhet som en Software-as-a-Service (SaaS) eller Platform-as-a-Service (PaaS) modell, ikke mange bedrifter vil være i stand til å bære kostnadene og ressursene for å holde AI-sikkerhetssystemene i drift optimalt.

III. Halvbakte interne prosesser

Sikkerhetskomponenter i de fleste virksomheter omfatter kun verktøy og plattformer, mens forbedringer i interne prosesser og behovet for kulturelle endringer blir oversett i kraft av å kontinuerlig hindre kapital investeringer. Dette beviser en svikt i sikkerhetssystemer med kunstig intelligens.

IV. Følger lover om personvern

Maskinlæring er et aspekt av kunstig intelligens, og som vi allerede har lest at AI leverer mer med tiden, er det tydelig at for å trene et sikkerhetsprogramvaresystem, vil det kreves en rikelig mengde data og informasjon for å oppnå nøyaktighet. Selv om den saken er åpenbar, kan den være i strid med lover om "retten til å bli glemt". Disse systemprosessen store mengder data og eventuelle uoverensstemmelser kan føre til uønsket tyveri.

V. Datakvalitet for opplæring

Maskinlæring baserer seg fullstendig på kvaliteten og effektiviteten til data som brukes til å trene algoritmen. Det er viktig enten å utvikle et fleksibelt, men ikke skjørt system med data som er nyttig for opplæring, eller å trekke sanntidsdata fra eksisterende cybersikkerhetsinstanser. I tillegg, for å sikre nøyaktigheten av resultatene, kan ikke evalueringen av klassifikatorer og algoritmemodeller fra flere perspektiver ignoreres. Å utvikle et presist utvalg av cybersikkerhetssystemer kan være en skremmende oppgave og vil stole på hjelp fra eksperter fra teknologigiganter innen matematikk og kunstig intelligens-modellering. Dette er den eneste måten kunstig intelligenss rolle i cybersikkerhet kan estimeres til sitt fulle potensial.

VI. Fortsatt ikke-omsettelig behov for team for å operere

Tåler kunstig intelligens og cybersikkerhet muligheter og utfordringer, er det ubestridelig at AI cybersikkerhetsprogrammer innebygd i bedrifters nettverk, immunisere interne forsvarssystemer for å forkorte prediksjons- og deteksjonstider og forhindre mangler brudd. Utnyttet kraft av AI lar organisasjoner slå ned ondsinnede angrep. Imidlertid er beslutningskraften til det intelligente systemet avhengig av dets kritiske og kreative tenkningsevner, som det er mye mer forskning for ennå å fremme. Det betyr at maskinlæring ikke kunne være helt avhengig av en stund til.

VII. Omgivende risikoer

Utviklingen av trusler over tid er ikke en langsom prosess lenger, og mens alle disse prosessene av identifisering og integrering av løsninger for særegne trusler fortsetter, flere trusler dukker opp i offentlig domene. Implituden til implementeringen er kompleks. Sikkerhetssystemet kunne bare ressurser til å oppdage og flagge trusler i henhold til dets læring. Forsterkede læringsmodeller er nødvendig for å forbedre presisjonen. I mangel av det, kan AI-systemer mislykkes i å gi nøyaktige resultater.

Begrunnelse for AI cybersikkerhetsløsninger tiltrekker seg en jevn strøm av data tilgjengelig om flere faktorer og tilhørende risikoer. Siden mer enn halvparten av cybersikkerhetsbruddene ikke blir rapportert i det offentlige domene, støtter det vanskelig for utviklere å samle data, kompilere dem systematisk for analyse, trene algoritmene og til slutt skape en kraftig AI-sikkerhet system.

VIII. Komplekse krypteringer til data

Fra brukerens side er datakryptering utvilsomt et sikkerhetstiltak, men bruken av avanserte datakrypteringsstrategier gjør det vanskelig for selv sikkerhetssystemet å oppheve enhver skjult trussel. Deep Packet Inspection (DPI) filtrerer eksterne pakker. Men den forhåndsdefinerte kodekarakteristikken som brukes til å kryptere kan også infiltrere systemet som et rovdyr.

IX. Sårbar for angrep

Til tross for at det er sikkerhetssystemer, kan AI-cybersikkerhet også tiltrekke seg angrep. Regelverket som cybersikkerhetsverktøy er ment å holde seg innenfor, har en tendens til å opptre støtende mot dem. Manipulasjon og skjevheter i dataene til en AI-modell kan påvirke maskinen lære språk og input, noe som fører til uriktige avgjørelser og personvernbrudd på konfidensielle data.

Anbefalt:

• 22 beste apper for astronomi og stjernekikking
• Hva er pakketap i Valorant?
• Jasper AI-anmeldelser: Detaljer, priser og funksjoner
• Topp 23 beste gratis AI-skriveverktøy

Det er viktig for organisasjoner å vurdere de vellykkede implikasjonene av AI og improvisere sine verdipapirer for å beskytte dem bedre mot skader. Med dette avslutter vi artikkelen vår. Vi håper du har lært om rolle kunstig intelligens i cybersikkerhet og fremtiden til AI innen cybersikkerhet. Ta gjerne kontakt med oss ​​med dine spørsmål og forslag via kommentarfeltet nedenfor. Fortell oss også hva du vil lære om neste gang.