Kuinka ennakoiva analytiikka voi torjua tietoverkkorikollisuutta

Kyberrikollisuutta vastaan ​​puolustautuminen on haastava tehtävä. Kyberrikolliset löytävät jatkuvasti uusia hyökkäysmenetelmiä, joten tietoturva-ammattilaisten on jatkuvasti mukauduttava ja pysyttävä valppaina. Ennakoiva analytiikka voi tehdä siitä paljon helpompaa.

Ennustava kyberturvallisuuden analytiikka voisi auttaa yrityksiä, joilla on rajoitettu turvallisuushenkilöstö, pysymään turvassa kehittyneiltä hyökkäyksiltä. Tässä on lähempi katsaus siihen, miten se toimii ja kuinka se voi auttaa puolustautumaan kyberrikollisilta.

Mitä on ennakoiva mallinnus?

Ensinnäkin, mitä ennustava mallinnus on? Se on data-analytiikan osajoukko, joka käyttää tilastoja määrittääkseen, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua. Analyytikot käyttävät menneitä ja nykyisiä tietoja tehdäkseen a malli siitä, miten asiat voisivat mennä tulevaisuudessa räätälöimällä sitä uuden tiedon ilmaantuessa.

Monissa tapauksissa ihmiset käyttävät useita malleja kerralla ja yhdistävät tulokset löytääkseen todennäköisimmän lopputuloksen. Jos olet käyttänyt sääsovellusta, olet kokenut tällaisen ennustavan mallinnuksen omakohtaisesti. Prosessilla on kuitenkin potentiaalia paljon enemmän kuin sen ennustaminen, tuleeko sade.

Ennakoivasta analytiikasta on tullut vakiokäytäntö pankki- ja markkinointitoimialoilla. Tietoverkkorikollisuuden lisääntyessä myös tietoturva-ammattilaiset ovat alkaneet hyödyntää sen mahdollisuuksia.

Haavoittuvuuden määrittäminen

Ensimmäinen tapa ennustava analytiikka voi parantaa kyberturvallisuutta auttamalla organisaatioita ymmärtämään riskinsä. Kyberrikollisuus on uhka kaikille yrityksille, mutta eri yritykset kohtaavat erilaisia ​​hyökkäyksiä. Hyvä turvallisuus alkaa tiedosta, mitkä näistä hyökkäyksistä ovat uhkaavimpia.

Ennustavat analytiikkamallit voivat verrata yrityksen turvatoimia ja kyberrikollisuuden trendejä vastaavien yritysten kesken. He voivat sitten näyttää, kuinka kyberrikolliset voivat hyökätä heidän kimppuunsa ja missä ovat aukot heidän puolustuksessaan.

Ihmisanalyytikot voisivat tehdä samanlaista työtä, mutta tekoäly (AI) on usein paljon parempi näissä monimutkaisissa laskelmissa. Jotkin järjestelmät, kuten QuadMetrics, selittävät tässä Michiganin yliopisto— ovat osoittaneet jopa 90 prosentin tarkkuuden ja vääriä positiivisia arvoja alle 10 prosenttia, mikä korostaa niiden tehokkuutta.

Käyttäjien tunnistaminen heidän käyttäytymisensä perusteella

Ennakoiva analytiikka kyberturvallisuudessa tarjoaa myös innovatiivisen tavan tunnistaa käyttäjät. Salasanan varastaminen on melko helppoa, mutta on epätodennäköistä, että hakkeri käyttäisi tietokonetta samalla tavalla kuin valtuutettu käyttäjä. Kaikilla on omat käyttötottumukset, jotka tekoäly voi oppia ja auttaa löytämään mahdolliset rikkomukset.

Analyysiohjelmat, kuten tietoverkkorikollisuuden tietoturvaohjelmistot, sellaisilta yrityksiltä kuin Kaseware, voi tarkastella tietoja vilpillisten mallien tunnistamiseksi ja nostaa punaisen lipun, kun käyttäjät rikkovat näitä malleja. Tämä lähestymistapa toimii samalla tavalla kuin petosten valvonta. Aivan kuten pankki saattaa deaktivoida luottokorttisi epätavallisen oston jälkeen, nämä järjestelmät voivat rajoittaa tiliä epätyypillisen toiminnan jälkeen.

Kun tili käyttäytyy eri tavalla kuin tekoäly ennusti, turvallisuusalan ammattilaiset voivat tarkastella sitä tarkemmin. Jos se on hyökkääjä, he voivat pysäyttää sen, ja jos kyseessä on vain tavallinen käyttäjä, he voivat palauttaa heille käyttöoikeutensa.

Hyökkäysten ennustaminen ennen kuin ne tapahtuvat

Kun nämä ennustavat analytiikkamallit paranevat, niistä voi tulla entistä hyödyllisempiä. He saattavat ennustaa kyberhyökkäyksiä ennen kuin ne tapahtuvat, jolloin turvallisuustyöntekijät voivat valmistautua tulevaan hyökkäykseen.

Jotkut verkot ovat jo alkaneet käyttää tällaisten ohjelmistojen perusversioita. Koneoppimismallit ennustavat hyökkäyksiä tunnistamalla haitallinen toiminta muissa verkoissa. Sitten he määrittävät, ovatko samanlaiset hyökkäykset todennäköisiä heidän omassa verkossaan. Kyberrikolliset voivat kiertää tämän käyttämällä houkutushyökkäyksiä, mutta sen yhdistäminen muihin menetelmiin voisi olla tehokkaampaa.

Muut järjestelmät analysoivat tiettyjen kyberrikollisten kykyä, motiiveja ja mahdollisuuksia hyökätä. Toiset etsivät epäilyttävään toimintaan liittyviä IP-osoitteita. Näiden tekijöiden yhdistäminen voi auttaa malleja tekemään tarkempia ennusteita ja saada kyberrikolliset kiinni ennen kuin ne voivat aiheuttaa vahinkoa.

Hienosäätöinen kybervakuutus

Kaikki ennakoivan analytiikan käyttötapaukset kyberturvallisuudessa eivät liity hyökkääjien pysäyttämiseen. Koska kyberrikollisuus kehittyy jatkuvasti, mikään järjestelmä ei pysty pysäyttämään kaikkia mahdollisia hyökkäyksiä. Ennakointimalleista voi silti olla apua parantamalla yritysten kybervakuutuksia, kun tietoturvaloukkaus tapahtuu.

Tietomurrot ovat kalliita ja maksavat keskimäärin 4,24 miljoonaa dollaria, ja hinta nousee jatkuvasti. Kybervakuutusala on kasvanut vastauksena ja auttanut yrityksiä korvaamaan kaiken mahdollisia kuluja rikkomuksen aikana. Ennustava analytiikka voi auttaa selvittämään, minkä tason kattavuus yritys saattaa tarvita, ennustamalla erilaisten hyökkäysten todennäköisyyttä.

Kaikki vakuutustyypit mittaavat riskejä määrittääkseen osapuolen hinnat ja heidän tarvitsemansa suojan. Kybervakuutukset eivät eroa toisistaan, mutta eri riskitekijöiden ymmärtäminen voi olla monimutkaista, joten on parasta jättää se tekoälylle. Ennakointimallit voivat luotettavasti ennustaa yrityksen vahvuudet ja heikkoudet, jolloin saadaan molemmille osapuolille paras vakuutussopimus.

Ennakoivalla Analyticsilla on valtava potentiaali kyberturvallisuudessa

Ennustava analytiikka kyberturvallisuudessa on uusi käsite, mutta sen potentiaali on vaikuttava. Nämä tekoälymallit voivat täyttää aukot, joissa ihmisen kyvyt jäävät vajaaksi, ja auttaa yrityksiä pysymään mahdollisimman turvassa. Vaikka mikään ennustava malli ei ole täydellinen, ne voivat tarjota merkittäviä parannuksia perinteisiin ratkaisuihin verrattuna.

Teknologian kehittyessä ihmiset löytävät entistä enemmän käyttötapoja kyberturvallisuuden ennakoivalle analytiikalle. Kyberrikolliset sopeutuvat ja nämä tekoälyohjelmat myös kehittyvät vastaamaan niihin. Ne eivät ehkä poista kyberrikollisuutta, mutta ne voivat kallistaa asteikon viattomien puolueiden hyväksi.

6 kyberrikollisten tyyppiä ja heidän toimintatapojaan

Kyberrikolliset toimivat useilla eri tavoilla; tässä yleisimmät.

Lue Seuraava

Kirjailijasta