Пять способов использования ИИ для предотвращения хакеров!

В последние годы кибербезопасность стала бурной темой для дискуссий, и это оправданно. В связи с тем, что кибератаки происходят с угрожающей частотой, организациям необходимы немедленные меры для защиты от таких угроз.

К счастью, нового спасителя можно найти в форме искусственного интеллекта или искусственного интеллекта. ИИ быстро превращается в критическое оружие в борьбе с киберпреступниками всех видов.

Чтобы лучше понять, как ИИ может быть использован для ведения цифровых войн для нас. Крайне важно, чтобы мы знали, что такое ИИ, а затем использовали эти знания для защиты от вредоносных угроз.

Что такое искусственный интеллект?

По сути, ИИ описывается как имитация или симуляция человеческого интеллекта с помощью машин и компьютерных систем.

Как и человеческий интеллект, ИИ основан на трех компонентах; рассуждение, обучение и самоизменение.

Как правило, ИИ можно разделить на две части, упомянутые ниже:

• Слабый ИИ: также известный как узкий ИИ. Слабый ИИ может быть определен как любая система ИИ, предназначенная для выполнения конкретной задачи. Примеры слабого ИИ включают виртуальных помощников, таких как Google Assistant для Android.
• Сильный ИИ: Сильный ИИ можно определить как систему ИИ с человеческим познанием, что позволяет ему находить решения без какого-либо вмешательства человека.

Некоторые приложения ИИ, используемые в настоящее время, включают экспертное зрение и распознавание голоса .

К счастью для нас, использование ИИ может быть расширено, чтобы помочь нам бороться с киберпреступностью следующими способами:

1- Использование алгоритмов машинного обучения:

В борьбе с киберпреступниками потенциальным переломным моментом может стать использование машинного обучения.

Машинное обучение является неотъемлемой частью систем искусственного интеллекта, что позволяет им находить решения проблем без явного программирования для этого.

Машинное обучение происходит, когда компьютеры остаются на своих собственных устройствах для решения незнакомых ситуаций, после чего они используют опыт для изменения своих процессов.

В случае кибербезопасности алгоритм машинного обучения может быть использован для анализа и поиска любого недостатка в системе. Поскольку алгоритмы машинного обучения улучшаются только с течением времени, эффективный способ обеспечения безопасности может быть разработан при постоянном использовании.

Кроме того, алгоритм машинного обучения может также использоваться для создания профиля конкретных повторяющихся хакеров, поскольку он постоянно анализирует данные.

При длительном использовании тот же алгоритм машинного обучения, который начинался как мера безопасности «Plan-B», мог предсказывать и предотвращать вторжения в систему взломщиков и мошенников.

2 — Отслеживание киберпреступников:

С помощью различных инструментов, таких как VPN и браузер Tor , достижение анонимности в сети стало легкой задачей.

Хотя мораль анонимного просмотра в интернете — дискуссионная тема. Факт остается фактом, что пользователям со злым умыслом становится все труднее отслеживать с каждым днем.

Использование ИИ в этом аспекте может выявить личности таких мошенников и помочь сотрудникам правоохранительных органов принять меры против них.

Машинное обучение, как указано выше в пункте № 1, также может сыграть ключевую роль в подавлении анонимных хакеров.

Постоянный приток информации, которую получает система ИИ, облегчает ей разрушение стен анонимности, установленных киберпреступниками.

С помощью дополнительной информации, такой как аналитика киберпреступности, ИИ может не только оказаться важным инструментом для отслеживания киберпреступников; он также может предсказать результат и последствия любого потенциального нарушения кибербезопасности организации.

3-немедленный ответ на возможную атаку:

Благодаря быстрому прогрессу в технологиях, хакеры находят новые способы проникновения и повреждения конфиденциальных данных организации или внедрения вредоносных программ в систему.

Многие киберпреступники, такие как хакеры и фишеры, запрыгнули на подножку искусственного интеллекта и начали использовать определенные аспекты искусственного интеллекта для расширения своего охвата.

Одна из наиболее значительных проблем, с которыми мы сталкиваемся сегодня, — это скорость, с которой мы имеем дело с вещами. Эффект может быть особенно ощутим, когда речь идет о реагировании на нарушение в системе безопасности.

Проще говоря, люди являются самым слабым звеном в решении проблем, связанных с кибербезопасностью.

Простым решением этой проблемы было бы вывести людей из уравнения.

ИИ можно использовать и обучать, чтобы ответить на атаку в течение определенного времени. В случае взлома системы ИИ могут следить за источником атаки, а также восстанавливать поврежденные компьютеры организации.

Система искусственного интеллекта той же организации может также использовать нарушение в качестве учебного опыта, поскольку компонент машинного обучения позволяет ему модифицировать свой ответ, тем самым полностью исключая участие человека.

4 — Уязвимость IoT:

Интернет вещей, или IoT , расцветает в полную силу со всем, от холодильников до автомобилей, подключенных к многослойной сети.

В этих условиях организациям необходимо знать, что IoT добавляет множество уязвимостей в систему организации и предоставляет хакерам легкий доступ для повреждения или кражи конфиденциальных данных.

С огромным количеством устройств, подключенных к Интернету вещей, организациям становится нелегко отслеживать проблемы, которые могут возникнуть в смешанной сети.

Тем не менее, использование ИИ может отслеживать и распознавать безопасное поведение устройства на основе регулирования сети и использования данных.

Таким образом, система ИИ может использовать свою способность к машинному обучению распознавать любые расхождения в системе и получать общее представление о моделях использования.

5- Наблюдение за обменом данными:

В большинстве организаций передача данных составляет основу всех принятых мер кибербезопасности.

Основной целью любого плана кибербезопасности является обеспечение отсутствия лазеек во время обмена данными. Кроме того, чтобы предотвратить использование хакерами любых уязвимостей в системе.

Однако в результате дефицита специалистов в отрасли. S urveillance обмена данными взял поворот к худшему.

Эта проблема может быть немедленно решена с помощью AI для мониторинга всех обменов данными в организации.

Система ИИ также будет работать лучше в будущем. Непосредственным результатом этой функции является сбор дополнительной информации об общих схемах использования данных.

Это наблюдение также позволит AI принимать более активное участие в изменении и продвижении протокола кибербезопасности. По нему будет больше информации для работы.

Что ждет AI в будущем?

В быстром темпе эта технология развивается. Невозможно сказать, какое будущее ждет ИИ.

Благодаря технологическим достижениям в области искусственного интеллекта, основанным на иммунной системе человека , темпы развития в этой области, несомненно, быстры.

Однако с каждым днем мы можем только надеяться, что с помощью систем искусственного интеллекта мы сможем построить безопасное будущее для себя и своих данных.