Hoe AI bedrijven kan helpen om te gaan met cyberdreigingen

Cyberaanvallen zijn zo gewoon geworden dat ze worden beschouwd als een van de strategische risico's waarmee bedrijven in alle sectoren tegenwoordig worden geconfronteerd.

In de afgelopen jaren is er een toename geweest van hackincidenten gericht op zowel grote als kleine organisaties. Aanvallers worden doorgaans gedreven door de bedoeling om gegevens te stelen of te manipuleren. Bovendien is het niveau van verfijning van deze bedreigingen ook toegenomen. Niemand kan tegenwoordig beweren immuun te zijn voor cyberaanvallen.

De indrukwekkende evolutie van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een woedend debat over de vraag of het een goede zaak is of niet. De rol van AI bij het aanmoedigen of verminderen van verschillende soorten cyberdreigingen is ook benadrukt. Er is beweerd dat AI, afhankelijk van hoe het wordt gebruikt, een zegen of een vloek kan zijn voor klanten, cybercriminelen en bedrijven. Het is daarom relevant om de effecten van AI op het gebied van cyberbeveiliging te evalueren.

De recente golf van cyberaanvallen heeft ertoe geleid dat velen beweren dat de toekomst van beveiliging er somber uitziet. In het licht van deze angst is AI naar voren gekomen als een game-changer. Er zijn meerdere tools en technieken ontwikkeld die worden ondersteund door AI en machine learning. AI is tegenwoordig meer dan een modewoord; het is een technologische vooruitgang die in meerdere industrieën wordt gebruikt. In dat geval speelt het een belangrijke rol bij het afweren van cyberdreigingen.

Dankzij vooruitgang in AI en machine learning kunnen organisaties cyberaanvallen vooraf detecteren. Ze kunnen gegevens analyseren en bedreigingen identificeren voordat ze kwetsbaarheden worden. Dit wijkt af van traditionele cyberbeveiligingstools, die overmatig afhankelijk zijn van gegevens uit het verleden.

AI kan worden gebruikt bij wachtwoordbeveiliging en authenticatie. Wachtwoorden zijn een notoir kwetsbaar controlemiddel, maar vormen vaak de enige barrière tussen data en cybercriminelen. Veel gebruikers zijn echter lui met hun wachtwoorden en gebruiken hetzelfde voor meerdere accounts. In dergelijke gevallen lopen de gegevens van veel applicaties het risico te worden blootgesteld als een cybercrimineel het wachtwoord te horen krijgt.

Cyberbeveiligingssystemen die afhankelijk zijn van AI zijn handig in situaties waarin tweefactorauthenticatie vereist is om toegang te krijgen tot een systeem. Om biometrische authenticatie waterdicht te maken, vertrouwen ontwikkelaars op AI om onvolkomenheden te elimineren. De onlangs geïntroduceerde Face ID-technologie voor gezichtsherkenning op iPhone X-apparaten kan bijvoorbeeld helpen hackincidenten te voorkomen.

Phishing is momenteel de meest gebruikte methode van cyberaanvallen. Volgens experts wordt 1% van alle e-mails verzonden door cybercriminelen. AI kan meer dan 10.000 actieve phishingbronnen detecteren en monitoren en sneller herstellen dan mensen. Het maakt het mogelijk om nepwebsites te onderscheiden van legitieme websites, waardoor het wordt beschermd tegen aanvallen.

Om uw netwerk te beveiligen, moet u de topografie ervan achterhalen en een beveiligingsbeleid opstellen. Dergelijke activiteiten zijn niet alleen omslachtig, maar ook tijdrovend. U kunt de processen echter versnellen door AI te gebruiken om netwerkverkeerspatronen te observeren en te leren. Tijdens het proces wordt u een netwerkbeveiligingsbeleid voorgesteld.

Ondanks de vrijwel onbeperkte manieren waarop AI kan helpen bij het beveiligen van netwerken, zijn er zorgen dat cybercriminelen het kunnen gebruiken als een mainstream-tool voor het plegen van aanvallen. Bedreigingsactoren kunnen bijvoorbeeld AI inzetten om langdurig aanwezig te blijven in de doelomgeving zonder te worden gedetecteerd. AI-gestuurde aanvallen zijn waarschijnlijker afgestemd op specifieke netwerken en zijn dus moeilijker te detecteren. AI kan ook worden gebruikt als springplank voor snellere, effectievere en gecompliceerdere cyberaanvallen.

Critici hebben hun bezorgdheid geuit over de ontwikkeling van adversarial AI. Hackers kunnen het gebruiken om machine learning-systemen te manipuleren om potentiële inbreuken verkeerd te identificeren en verkeerd te melden. Een van de minder besproken risico's van AI is menselijke zelfgenoegzaamheid. Als u de technologie gebruikt als onderdeel van uw cyberbeveiligingsstrategie, loopt u het risico dat werknemers minder op hun hoede zijn. Het gebrek aan bewustzijn in een organisatie kan leiden tot kostbare cyberaanvallen.

Het is een onmiskenbaar feit dat AI een grote rol te spelen heeft in cybersecurity. Een toenemend aantal bedrijven past de technologie toe om aan hun cyberbeveiligingsbehoeften te voldoen. Ontwikkelaars moeten profiteren van deze trend om cyberbeveiligingsoplossingen te creëren op basis van een AI-framework.

De belangrijkste uitdaging bij het implementeren van AI op het gebied van cyberbeveiliging is dat het meer middelen vereist dan traditionele inspanningen op het gebied van cyberbeveiliging. Met de vooruitgang in security-as-a-service is er optimisme over een wijdverbreide introductie van AI in cybersecurity.

Ken Lynch is oprichter en CEO van Reciprocity Labs.