AI Inzetten voor Sterkere Bedrijfscyberbeveiliging

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

De opmars van cyberdreigingen

In de afgelopen jaren is er een opmars van hackingincidenten die organisaties groot en klein teisteren. Aanvallen worden doorgaans gedreven door de intentie om data te stelen of te manipuleren. Bovendien is het sophisticatedieniveau van deze dreigingen ook toegenomen. Niemand kan vandaag de dag nog claimen immuun te zijn voor cyberaanvallen.

De indrukwekkende evolutie van kunstmatige intelligentie heeft een hevig debat ontketend over of het nu een goed of slecht ding is. De rol van AI in het aanmoedigen of tegengaan van verschillende typen cyberdreigingen is ook belicht. Er wordt aangevoerd dat, afhankelijk van hoe het gebruikt wordt, AI zowel een zegen als een vloek kan zijn voor klanten, cybercriminelen en bedrijven. Het is daarom pertinent om de impact van AI op het gebied van cyberbeveiliging te evalueren.

AI als game-changer in beveiliging

De recente golf van cyberaanvallen heeft velen ertoe gebracht te argumenteren dat de toekomst van beveiliging bleek oogt. In het gezicht van deze angst is AI uitgegroeid tot een game-changer. Meerdere tools en technieken ondersteund door AI en machine learning zijn ontwikkeld. AI is vandaag de dag meer dan een buzzword; het is een technologische vooruitgang die in meerdere industrieën wordt gebruikt. Daardoor speelt het een significante rol in het afweren van cyberdreigingen.

Dankzij vooruitgang in AI en machine learning kunnen organisaties cyberaanvallen van tevoren detecteren. Ze kunnen data analyseren en dreigingen identificeren voordat ze kwetsbaarheden worden. Dit is een afwijking van traditionele cyberbeveiligingstools, die excessief vertrouwen op historische data.

Toepassingen van AI in cyberbeveiliging

Wachtwoordbeveiliging en authenticatie

Wachtwoorden zijn een notoire zwakke controle, maar vaak de enige barrière tussen data en cybercriminelen. Veel gebruikers zijn echter lui met hun wachtwoorden, dezelfde voor meerdere accounts gebruikend. In dergelijke gevallen is data over veel toepassingen in gevaar blootgesteld te worden als een cybercrminel het wachtwoord te weten komt.

Cyberbeveiligingssystemen die op AI steunen, komen van pas in situaties waar twee-factor-authenticatie vereist is om toegang te krijgen tot een systeem. Om biometrische authenticatie waterdicht te maken, vertrouwen ontwikkelaars op AI om imperfecties te elimineren. Bijvoorbeeld, de onlangs geïntroduceerde Face ID gezichtsherkenningstechnologie op iPhone X-apparaten kan helpen hackingincidenten te voorkomen.

Phishing-detectie

Phishing is momenteel de meest voorkomende methode van cyberaanval. Volgens experts zijn 1% van alle e-mails afkomstig van cybercriminelen. AI kan meer dan 10.000 actieve phishing-bronnen detecteren en monitoren, en sneller remediëren dan mensen. Het maakt differentiatie mogelijk tussen nepwebsites en legitieme, wat beschermt tegen aanvallen.

Netwerkbeveiliging en beleid

Om uw netwerk te beveiligen, moet u de topografie ervan uitvinden, naast het creëren van een beveiligingsbeleid. Dergelijke activiteiten zijn niet alleen lastig maar ook tijdrovend. U kunt de processen echter versnellen door AI te gebruiken om netwerkverkeerspatronen te observeren en te leren. In het proces worden netwerkbeveiligingsbeleid aan u voorgesteld.

Risico's van AI in handen van cybercriminelen

Ondanks de vrijwel grenzenloze manieren waarop AI netwerken kan helpen beveiligen, zijn er zorgen dat cybercriminelen het als een mainstream-tool kunnen gebruiken voor het plegen van aanvallen. Bedreigingsactoren zouden AI bijvoorbeeld kunnen inzetten om een langdurige aanwezigheid in de doelomgeving te handhaven zonder gedetecteerd te worden. AI-gedreven aanvallen zijn meer geneigd om op specifieke netwerken gericht te zijn, en dus moeilijker te detecteren. AI kan ook gebruikt worden als sprongplank voor snellere, effectievere en ingewikkelder cyberaanvallen.

Critici hebben zorgen geuit over de ontwikkeling van adversariële AI. Hackers zouden het kunnen gebruiken om machine learning-systemen te manipuleren om potentiële inbreuken verkeerd te identificeren en te rapporteren. Een van de minder besproken risico's van AI is menselijke zelfvoldaanheid. Na het adopteren van de technologie als onderdeel van uw cyberbeveiligingsstrategie, staat u voor de mogelijkheid dat werknemers hun wacht laten zakken. Het gebrek aan bewustzijn in een organisatie kan leiden tot kostbare cyberaanvallen.

Conclusie

Het is een onweerlegbaar feit dat AI een grote rol speelt in cyberbeveiliging. Een toenemend aantal bedrijven adopteert de technologie om aan hun cyberbeveiligingsbehoeften te voldoen. Ontwikkelaars zouden deze trend moeten benutten om cyberbeveiligingsoplossingen te creëren gebaseerd op een AI-framework.

De hoofduitdaging bij het implementeren van AI in de cyberbeveiligingssfeer is dat het meer middelen vereist dan traditionele cyberbeveiligingsinspanningen. Met vooruitgang in security-as-a-service is er optimisme over een wijdverspreide opname van AI in cyberbeveiliging.

Ken Lynch is oprichter en CEO van Reciprocity Labs.