Hoe automatisering en kunstmatige intelligentie cyberbeveiliging kunnen stimuleren

Cybercriminelen ontwikkelen voortdurend hun inspanningen en komen met geavanceerdere manieren om hun slachtoffers aan te vallen. En hoewel er veel tools beschikbaar zijn om ze te stoppen, is er veel ruimte voor verbetering. Zeker als je rekening houdt met automatisering.

Machine learning en kunstmatige intelligentie spelen een belangrijke rol in cybersecurity. Automatiseringstools kunnen talloze cyberbedreigingen veel efficiënter en sneller voorkomen, detecteren en afhandelen dan mensen. En het zal zich op de weg blijven uitbreiden. Hier volgt een korte blik op de significante verschillen die AI/ML-technologieën kunnen maken in de benaderingen van cyberbeveiliging van bedrijven.

Het verminderen van de risico's van alomtegenwoordige technologie

Technologie is doorgedrongen in elk facet van het persoonlijke en werkleven. Bovenal vergroot het hun aanvalsoppervlak. En het is de afgelopen jaren een enorm probleem geworden voor bedrijven - ze moeten rekening houden met veel applicaties en apparaten.

Het probleem is dat er niet genoeg geschoolde mensen zijn om al die veiligheidsrisico's het hoofd te bieden. Daarom resulteert het vaak in gapende kwetsbaarheden.

Om dat probleem nog groter te maken, kunnen veel bedrijven het zich niet veroorloven om cyberbeveiligingsteams te hebben die nodig zijn om hun applicaties en systemen te beveiligen. Vooral startups lopen gevaar. Ze hebben geen gevestigde veiligheidsoperaties en het geld om ze te waarborgen.

Bedrijven moeten ten minste een deel van de processen automatiseren die nodig zijn om hun systemen en apparaten te beschermen tegen aanvallen van buitenaf. Anders blijven ze kwetsbaar.

Criminelen gebruiken alle middelen die ze tot hun beschikking hebben om ervoor te zorgen dat ze zoveel mogelijk toegangspunten hebben. Zelfs firewalls kunnen bijvoorbeeld geen systeem meer beschermen zoals vroeger, omdat criminelen steeds nieuwe manieren bedenken om ze te omzeilen.

Er is geen manier om dit handmatig aan te pakken, omdat ze geautomatiseerde methoden gebruiken om de verdediging van elk aangesloten apparaat te testen.

Betere detectie en beheer van bedreigingen

De omvang van de aanvallen en de enorme hoeveelheden gegevens die beschikbaar zijn om te analyseren, maken het een uitdaging om de nieuwste bedreigingen bij te houden. Geautomatiseerde machine learning-toepassingen zijn veel geschikter voor constante waakzaamheid en systematische identificatie van bedreigingen.

Deze systemen leren de hele tijd. Ze kunnen samen met groeiende dreigingsvectoren evolueren om ongebruikelijk gedrag te herkennen. Hiermee kunnen ze geavanceerde aanvalsmethoden identificeren en verwerken.

Maar de meeste bedrijven maken geen gebruik van deze baanbrekende technologieën. Ze blijven vertrouwen op verouderde methoden. Toch kunnen conventionele tools en applicaties de kwaadwillende actoren niet bijhouden. Ze blijven gebruik maken van meer gecompliceerde mogelijkheden bij hun aanvallen.

Gevallen zoals de Outlaw cryptojacking-aanvallen bewijzen dat hackers weten hoe ze nieuwe technologie moeten gebruiken om detectie te voorkomen. En ze zijn behoorlijk succesvol in hun inspanningen. De enige manier om met een dergelijke aanval van bedreigingen om te gaan, is door middel van machine learning/kunstmatige intelligentie-engines. Ze zien de systemen over het hoofd en waarschuwen voor verdacht en ongewoon gedrag.

Het automatiseren van alledaagse cyberbeveiligingsprocessen

Er bestaan ​​veel tools om aan de beveiligingsbehoeften van bedrijven te voldoen. De meeste bedrijven vragen hun werknemers bijvoorbeeld om gebruik te maken van virtuele privénetwerken (VPN's). (Wat is een VPN? Het is een service die de verbindingen van gebruikers met internet versleutelt (https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

Zo'n tool zorgt ervoor dat buitenstaanders geen gegevens kunnen onderscheppen die de gebruiker via het netwerk overdraagt.) En hoewel dat de gegevens in de overdracht dekt, is er nog steeds een risico dat werknemers vallen voor phishing-e-mails of per ongeluk ransomware installeren.

Beveiligingsonderzoekers kunnen de overbelasting van waarschuwingsmeldingen niet bijhouden. En veel van deze meldingen zijn meestal vals. Maar je kunt ze niet negeren. Criminelen weten zich te verstoppen in al dat lawaai. Het maakt het identificeren van bedreigingen een monumentale taak voor veiligheidsoperatieteams.

Daarom is het essentieel om informatiebeveiligingsspecialisten te voorzien van geautomatiseerde tools. Hiermee kunnen ze hun vaardigheden concentreren op gebieden waar ze het meest nodig zijn. De alledaagse taken nemen zo veel tijd van technici in beslag.

Maar automatiseringstools kunnen ze aan. Het maakt tijd vrij voor waardevollere taken die een menselijke benadering nodig hebben. Bijvoorbeeld het opsporen en toeschrijven van bedreigingen.

Aanzienlijke toename van risico

De wereld is gegroeid om technologie in bijna elk facet van het dagelijks leven op te nemen en dat brengt een aanzienlijke toename van het risico met zich mee. Daarom zijn machine learning en kunstmatige intelligentie een onmisbaar onderdeel van cyberbeveiliging geworden.

Ze vervullen een vitale rol die menselijke arbeid simpelweg niet kan. Automatisering is het antwoord. Het kan cyberbeveiligingsspecialisten helpen om het enorme aantal cyberbedreigingen in zakelijke en persoonlijke toepassingen aan te pakken.