Uczenie maszynowe (ML) to zaawansowana technologia, która może pomóc specjalistom ds. cyberbezpieczeństwa wykrywać cyberataki i zapobiegać im, a także automatyzować i optymalizować operacje bezpieczeństwa. Ale ML nie jest magiczną kulą, która może rozwiązać wszystkie problemy związane z cyberbezpieczeństwem. W rzeczywistości ML ma swój własny zestaw wyzwań, które należy rozwiązać, aby w pełni wykorzystać jego potencjał.

W tym artykule omówimy niektóre z głównych wyzwań związanych z uczeniem maszynowym w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz sposoby ich przezwyciężenia.

| | Czym jest uczenie maszynowe i jak jest wykorzystywane w cyberbezpieczeństwie?

Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI) i odnosi się do procesu uczenia algorytmów uczenia się wzorców z istniejących danych w celu przewidywania nowych danych. ML może być wykorzystywany do różnych zadań w cyberbezpieczeństwie, takich jak:

Wykrywanie zagrożeń na wczesnym etapie: uczenie maszynowe może sortować miliony plików i identyfikować potencjalnie niebezpieczne, takie jak złośliwe oprogramowanie, oprogramowanie ransomware, wiadomości phishingowe itp. ML może również wykryć nietypowe lub nietypowe zachowanie w sieciach, urządzeniach lub użytkownikach i powiadomić zespoły bezpieczeństwa przed eskalacją ataku.
Odkrywanie luk w zabezpieczeniach sieci: uczenie maszynowe może symulować cyberataki i testować stan bezpieczeństwa sieci, systemów i aplikacji organizacji. Uczenie maszynowe może również stosować poprawki, poprawki i aktualizacje w celu wyeliminowania wszelkich słabych punktów lub luk w infrastrukturze zabezpieczeń.
Zmniejszenie obciążeń i kosztów IT: uczenie maszynowe może zautomatyzować wiele powtarzalnych i prozaicznych zadań, które w przeciwnym razie wymagałyby interwencji człowieka, takich jak dystrybucja aktualizacji zabezpieczeń, przeprowadzanie testów penetracyjnych, monitorowanie urządzeń itp. Może to zwolnić czas i zasoby dla zespołów ds. bezpieczeństwa, aby mogły skupić się na bardziej strategicznych i złożonych kwestiach.

| | Jakie są wyzwania związane z uczeniem maszynowym dla cyberbezpieczeństwa?

Pomimo swoich zalet uczenie maszynowe stanowi również pewne wyzwanie dla specjalistów ds. Bezpieczeństwa cybernetycznego. Niektóre z tych wyzwań to:

Jakość i ilość danych: modele uczenia maszynowego opierają się na dużych ilościach danych, aby uczyć się i tworzyć dokładne prognozy. Jednak nie wszystkie dane są wiarygodne lub istotne dla celów cyberbezpieczeństwa. Na przykład niektóre dane mogą być nieaktualne, niekompletne, niedokładne lub stronnicze. Ponadto niektóre dane mogą być rzadkie lub trudne do uzyskania, takie jak dane dotyczące nowych lub pojawiających się zagrożeń. Dlatego zespoły ds. bezpieczeństwa muszą zapewnić dostęp do wysokiej jakości i wystarczających danych do trenowania i testowania modeli uczenia maszynowego.
Wyjaśnialność i przejrzystość modeli: Modele uczenia maszynowego są często złożone i nieprzejrzyste, co oznacza, że trudno jest zrozumieć, w jaki sposób dochodzą do swoich decyzji lub przewidywań. Może to stanowić problem dla zespołów ds. bezpieczeństwa, które muszą uzasadnić swoje działania lub przedstawić dowody na swoje ustalenia. Jeśli na przykład model uczenia maszynowego oznaczy plik jako złośliwy, w jaki sposób zespół zabezpieczeń może sprawdzić, czy nie jest to fałszywy alarm? Lub jeśli model ML zaleca określoną reakcję na atak, w jaki sposób zespół bezpieczeństwa może ocenić jego skuteczność lub potencjalne skutki uboczne? Dlatego zespoły ds. bezpieczeństwa muszą upewnić się, że mają wgląd w logikę i rozumowanie swoich modeli ML oraz że mogą wyjaśnić swoje wyniki interesariuszom.
Odporność i odporność modelu: modele ML nie są odporne na ataki. W rzeczywistości złośliwi aktorzy mogą wykorzystywać słabości lub ograniczenia modeli uczenia maszynowego, aby uniknąć wykrycia lub manipulować ich zachowaniem. Na przykład przeciwnicy mogą używać technik takich jak zatruwanie, unikanie lub wrogie przykłady, aby uszkodzić dane używane przez modele ML, zmienić ich wyniki lub nakłonić ich do błędnych prognoz. Więc
Zespoły ds. bezpieczeństwa muszą upewnić się, że mają mechanizmy chroniące ich modele ML przed manipulacją lub sabotażem.

| | Jak można przezwyciężyć te wyzwania?

Aby sprostać tym wyzwaniom związanym z uczeniem maszynowym na potrzeby cyberbezpieczeństwa, zespoły ds. bezpieczeństwa muszą przyjąć najlepsze praktyki i narzędzia, które mogą im pomóc:

Zbieraj i zarządzaj wysokiej jakości i odpowiednimi danymi dla swoich modeli uczenia maszynowego
Weryfikowanie i weryfikowanie wydajności i dokładności modeli uczenia maszynowego
Wyjaśnij i zinterpretuj decyzje i prognozy swoich modeli ML
Regularnie monitoruj i aktualizuj swoje modele ML
Zabezpieczanie i ochrona modeli ML przed atakami

Na szczęście istnieje wiele firm, które przodują dzięki innowacyjnym rozwiązaniom wykorzystującym uczenie maszynowe do cyberbezpieczeństwa. Niektóre z tych firm to:

CrowdStrike: CrowdStrike to natywna dla chmury platforma cyberbezpieczeństwa, która wykorzystuje uczenie maszynowe do zapewniania ochrony punktów końcowych, analizy zagrożeń, reagowania na incydenty i usług wyszukiwania zagrożeń.
- Exabeam: Exabeam to platforma analizy bezpieczeństwa, która wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy zachowań użytkowników i podmiotów (UEBA), automatyzacji i reagowania na orkiestrację bezpieczeństwa (SOAR) oraz rozwiązań bezpieczeństwa w chmurze.
- Built In: Built In (Wbudowany) to strona internetowa, która łączy profesjonalistów z branży technologicznej z firmami technologicznymi. Zawiera również artykuły i zasoby na różne tematy związane z technologią i innowacjami, w tym uczeniem maszynowym i cyberbezpieczeństwem.
- Microsoft: Microsoft to gigant technologiczny, który oferuje szeroką gamę produktów i usług, w tym Windows, Office, Azure i inne. Wykorzystuje również uczenie maszynowe do ulepszania swoich rozwiązań zabezpieczeń, takich jak Windows Defender, Microsoft 365 Defender i Azure Sentinel.

Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach. Oto kilka przykładów obszarów, w których wykorzystywane jest uczenie maszynowe:

Wizja komputerowa: algorytmy uczenia maszynowego mogą być używane do rozpoznawania obiektów, osób i innych elementów na obrazach i filmach. Na przykład rozpoznawanie twarzy, optyczne rozpoznawanie znaków, samochody autonomiczne itp.
- Przetwarzanie języka naturalnego: Algorytmy uczenia maszynowego mogą być używane do rozumienia i generowania języka naturalnego, takiego jak tekst lub mowa. Na przykład tłumaczenie języka, analiza sentymentu, chatboty, rozpoznawanie mowy itp.
- Systemy rekomendujące: Algorytmy uczenia maszynowego mogą być używane do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji użytkownikom na podstawie ich preferencji, zachowania lub kontekstu. Na przykład sugestie produktów, rekomendacje filmów, aktualności itp.
- Wykrywanie anomalii: algorytmy uczenia maszynowego mogą służyć do identyfikowania wartości odstających lub nieprawidłowych wzorców w danych, które mogą wskazywać na oszustwa, błędy lub złośliwą aktywność. Na przykład wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi, wykrywanie włamań do sieci, diagnoza medyczna itp.
- Konserwacja predykcyjna: Algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do monitorowania stanu i wydajności maszyn lub systemów oraz przewidywania, kiedy mogą wymagać konserwacji lub naprawy. Na przykład monitorowanie stanu silnika samolotu, zarządzanie inteligentną siecią itp.
- Robotyka: Algorytmy uczenia maszynowego mogą być używane do kontrolowania działań i ruchów robotów lub maszyn, które mogą wchodzić w interakcje z otoczeniem. Na przykład nawigacja robota, manipulacja, koordynacja itp.

To tylko niektóre z zastosowań uczenia maszynowego. Istnieje wiele innych dziedzin i problemów, w których uczenie maszynowe można zastosować do rozwiązywania rzeczywistych problemów.

Źródła:

Uczenie maszynowe – Aplikacje – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/
Uczenie maszynowe — wyjaśnienie | MIT Sloan. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained
Co to jest uczenie maszynowe? | IBM. https://www.ibm.com/topics/machine-learning
Top 10+ niesamowitych zastosowań uczenia maszynowego | Danewyszkolone. https://www.datatrained.com/post/application-of-machine-learning/
Uczenie maszynowe – Aplikacje – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/

| | Konkluzja

Uczenie maszynowe to cenna technologia, która może pomóc specjalistom ds. cyberbezpieczeństwa poprawić ich stan bezpieczeństwa i operacje. Jednak uczenie maszynowe wiąże się również z własnymi wyzwaniami, które należy rozwiązać , aby w pełni wykorzystać jego potencjał. Postępując zgodnie z najlepszymi praktykami i korzystając z odpowiednich narzędzi i rozwiązań, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą przezwyciężyć te wyzwania i skutecznie wykorzystać uczenie maszynowe do celów cyberbezpieczeństwa.