Automatisering en AI versterken cybersecurity: snellere, slimme verdediging

Cybercriminelen evolueren constant en bedenken steeds geavanceerdere manieren om hun slachtoffers aan te vallen. Hoewel er veel tools beschikbaar zijn om ze te stoppen, is er veel ruimte voor verbetering. Vooral als je automatisering in rekening brengt.

Rol van ML en AI in cybersecurity

Machine learning en kunstmatige intelligentie spelen een significante rol in cybersecurity. Automatiseringstools kunnen preventie, detectie en afhandeling van talloze cyberdreigingen veel efficiënter en sneller dan mensen. En dit zal de komende tijd alleen maar uitbreiden. Hier is een snel overzicht van de significante verschillen die AI/ML-technologieën kunnen maken voor bedrijfsbenaderingen van cybersecurity.

Risico's van omnipresente technologie mitigeren

Technologie heeft elke facette van persoonlijke en werklivens doorladen. Bovenal heeft het hun aanvalsoppervlak vergroot. En het is in recent jaren een massaal probleem geworden voor bedrijven – ze moeten rekening houden met veel applicaties en apparaten.

Het probleem is dat er niet genoeg gekwalificeerde menselijke middelen zijn om al die beveiligingsrisico's aan te pakken. Dat leidt vaak tot gatende kwetsbaarheden.

Om dat probleem te verergeren, kunnen veel bedrijven zich geen cybersecurity-teams permitteren die nodig zijn om hun applicaties en systemen te beveiligen. Startups zijn met name at risk. Ze missen gevestigde beveiligingsoperaties en de fondsen om ze te garanderen.

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

Criminelen gebruiken elk tool tot hun beschikking om ervoor te zorgen dat ze zoveel mogelijk toegangspunten hebben. Bijvoorbeeld, zelfs firewalls kunnen een systeem niet meer beschermen zoals vroeger, omdat criminelen steeds nieuwe manieren bedenken om ze te omzeilen.

Er is geen manier om handmatig mee te kunnen met dit, omdat ze geautomatiseerde methoden gebruiken om de verdediging van elk verbonden apparaat te testen.

Betere dreigingsdetectie en -beheer

De omvang van aanvallen en de enorme hoeveelheden data die beschikbaar zijn voor analyse, maakt het bijhouden van de nieuwste dreigingen een uitdagende taak. Geautomatiseerde machine learning applicaties zijn veel beter geschikt voor constante alertheid en systematische dreigingsidentificatie.

Deze systemen leren continu. Ze kunnen mee-evolueren met groeiende dreigingsvectoren om ongebruiklijk gedrag te detecteren. Hierdoor kunnen ze geavanceerde aanvalsmethoden identificeren en verwerken.

Maar de meeste bedrijven maken geen gebruik van deze game-changing technologieën. Ze blijven vertrouwen op verouderde methoden. Toch kunnen conventionele tools en applicaties niet bijbenen met kwaadwillende actoren. Ze blijven complexere mogelijkheden in hun aanvallen benutten.

Cases zoals de Outlaw cryptojacking-aanvallen bewijzen dat hackers weten hoe ze nieuwe technologie kunnen gebruiken om detectie te ontlopen. En ze zijn tamelijk succesvol in hun pogingen. De enige manier om met zo'n aanvalsgolf van dreigingen om te gaan is door machine learning/artificiële intelligentie engines. Ze bewaken de systemen en waarschuwen voor verdachte en ongebruikelijke gedragingen.

Automatisering van routinematige cybersecurity-processen

Veel tools bestaan om de beveiligingsbehoeften van bedrijven te dekken. Bijvoorbeeld, de meeste bedrijven vragen hun werknemers virtuele private netwerken (VPN's) te gebruiken. (Wat is een VPN? Het is een dienst die de verbindingen van gebruikers met het internet versleutelt (https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

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

Beveiligingsonderzoekers kunnen niet bijbenen met de overbelasting van dreigingsmeldingen. En veel van deze meldingen zijn meestal vals. Maar je kunt ze niet negeren. Criminelen weten hoe ze zich in al die ruis verstoppen. Het maakt dreigingsidentificatie een monumentale taak voor security operation teams.

Het is dus essentieel om informatiebeveilingsspecialisten geautomatiseerde tools te voorzien. Het laat hen hun vaardigheden richten op gebieden waar ze het meest nodig zijn. De alledaagse routinematige taken nemen zoveel van technici's tijd in beslag.

Maar automatiseringstools zijn in staat om ze te hanteren. Het vrijmaakt tijd voor waardere taken die een menselijke handhaving nodig hebben. Bijvoorbeeld, threat hunting en attributie.

Aanzienlijke toename van risico

De wereld is uitgegroeid om technologie in bijna elke facette van het dagelijks leven te incorporeren en daarmee komt een aanzienlijke toename van risico. Daarom zijn machine learning en kunstmatige intelligentie onmisbaar geworden voor cybersecurity.

Ze vervullen een vitale rol die menselijke arbeid simpelweg niet kan. Automatisering is het antwoord. Het kan cybersecurity-specialisten helpen de schiere hoeveelheid cyberdreigingen in bedrijfs- en persoonlijke applicaties aan te pakken.