Ucz się na błędach. Cudzych. Poznaj zalety wykorzystania uczenia maszynowego w walce z cyberzagrożeniami. Sztuczna inteligencja to nie tylko gra w szachy i irytujące boty. AI, a w szczególności uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) ma szansę zrewolucjonizować sektor cyberbezpieczeństwa.
Uczenie maszynowe (Machine Learning) – czyli co?
Uczenie maszynowe to obszar sztucznej inteligencji zajmujący się tworzeniem oprogramowania, które posiada zdolność uczenia się na podstawie analizy danych. Dzięki wdrożeniu technologii, komputery zamiast wykonywać polecenia zaprogramowane przez inżynierów, czerpią z doświadczenia i przykładów. Wyciągają wnioski i nieustannie rozwijają swoją wiedzę.
Uczenie maszynowe wykorzystywane jest obecnie w wielu dziedzinach takich jak finanse i bankowość, marketing, e-handel, logistyka, czy produkcja. A także bezpieczeństwo sieci.
Jak uczenie maszynowe może pomóc w walce z cyberprzestępczością?
Uczenie maszynowe wykorzystuje szereg algorytmów do błyskawicznej analizy ogromnych ilości danych pod kątem ich zgodności z wzorcami, których „nauczył” się komputer. Inteligentna maszyna w mgnieniu oka identyfikuje wszelkie nieprawidłowości, natychmiast wychwytując odstępstwa od normy. Umożliwia to szybsze, dokładniejsze i wydajniejsze wykrywanie zagrożeń, i to praktycznie bez udziału człowieka.
Jak możesz chronić swoją sieć dzięki ML?
Identyfikacja zagrożeń w sieci
Systemy oparte na uczeniu maszynowym nieustannie przeczesują sieć. Poszukują anomalii i podejrzanych plików, które nie pasują do znanego im wzorca.
Zapora przed złośliwymi stronami
Inteligentne maszyny pomogą Ci także ochronić pracowników przed wchodzeniem na zainfekowane strony. Analizują one bowiem środowisko internetowe i są w stanie wykryć i wskazać adresy www, które z dużym prawdopodobieństwem niosą za sobą niebezpieczeństwo.
Wykrywanie zaawansowanego malware
Wykorzystując zdobytą wiedzę i doświadczenie, algorytmy uczenia maszynowego potrafią dynamicznie wykrywać złośliwe oprogramowanie, nawet takie, dla którego jeszcze nie zostały zdefiniowane sygnatury, w związku z czym może łatwo przebić się przez tradycyjne zabezpieczenia.
Ochrona aplikacji webowych
Bazując na analizie behawioralnej, niektóre rozwiązania ML pozwalają także chronić aplikacje webowe przed złośliwymi botami.
Bezpieczeństwo w chmurze
Mechanizmy Machine Learning mogą również pomóc zapewnić firmom bezpieczeństwo w chmurze, wykrywając m.in. nieautoryzowany dostęp, czy logowanie z nietypowych lokalizacji lub podejrzanych adresów IP.
