Sikring af Følsom Information med Kunstig Intelligens
Inden for informationsikkerhedsfeltet spiller en afgørende rolle i at beskytte en virksomheds kritiske data, personlige anliggender og forretningshemmeligheder fra at falde i de forkerte hænder. Denne sektor forsvarer mod datalækager, hacking, korruption af filer og forskellige former for cyberangreb. Både kommercielle og offentlige enheder skal beskytte deres data mod spionage og potentielt skadelige aktører inden for deres egne rækker.
Eksisterende metoder til at opdage ulovlige brugere er ofte tidskrævende og ineffektive. Heldigvis tilbyder fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) en lovende løsning, der giver mulighed for hurtig dataanalyse.
Forskere fra Perm National Research Polytechnic University (PNIPU) har trænet et neuralt netværk til hurtigt og præcist at identificere illegale netværksbrugere, hvilket styrker Ruslands informations suverænitet. Denne udvikling, offentliggjort i tidsskriftet “Master’s Journal,” er en del af det strategiske akademiske ledelsesprogram “Priority 2030.”
Begivenhedslogs som Værktøjer til Cybersikkerhed
Begivenhedslogfiler er afgørende for at sikre virksomhedens informationssikkerhed. Disse databaser indeholder oplysninger om forskellige system- og netværksbegivenheder relateret til sikkerhed, hvilket muliggør analyse og sporing af aktiviteter, identifikation af potentielle trusler og opdagelse af unormal adfærd for at beskytte data.
Med store virksomhedssystemer, der genererer op til en million logposter dagligt, har automatisering af analysen af så store mængder struktureret data vist sig at være ressourcekrævende og ofte forsinket. Realtidsmonitorering af systemlogs er afgørende for at opdage afvigelser og hurtigt reagere på sikkerhedshændelser og derved reducere tilhørende risici.
For at imødegå denne udfordring foreslår forskere fra Perm Polytech at anvende AI. Ved at analysere omfattende brugeraktivitetsdata inden for informationssystemer har de trænet et neuralt netværk til at genkende den distinkte adfærd hos indtrængere i forhold til legitime brugere.
Effektiv og pålidelig Intrusion Detektions AI-model
Polytechnisk forskerne valgte en perceptron-baseret computermodel, en simpel men effektiv type neuralt netværk. Binære data, der repræsenterer systembrugere, fungerede som inputparametre, hvor ‘0’ indikerer legitime brugere og ‘1’ betegner ulovlige. Det neurale netværk blev trænet ved hjælp af over 700 datatyper fra mere end 1.500 brugere.
Sammenlignende analyse mod en anden type neuralt netværk viste, at perceptron-baserede netværk mere præcist adskiller mellem ulovlige og legitime brugere. Denne nye AI-metode viste sig at reducere chancerne for begge typer fejl – at tage fejl af en legitim bruger for en indtrænger og vice versa – med 20%. Denne implementering lover at øge pålideligheden og hjælpe med at opdage uautoriserede brugere inden for informationssystemer.
Perm Polytech-udviklingen demonstrerer, at en AI-baseret metode er særligt velegnet til erhvervsapplikationer. Den kræver minimal hukommelse, kører hurtigt og kan analysere betydelige datamængder effektivt.
Nøgleudfordringer ved AI-baseret Bruger Anomalidetektion
Integreringen af AI-baserede brugeranomalidetektionssystemer i cybersikkerhed præsenterer flere udfordringer:
1. Data Privatliv: Håndtering af store mængder brugerdata til træning af AI-modeller kan involvere følsomme oplysninger, hvilket skaber privatlivsmæssige bekymringer og kræver robuste datahåndterings- og beskyttelsesprotokoller.
2. Falske Positive/Negative: Selvom AI kan forbedre nøjagtigheden, er der stadig risiko for falske positiver (legitime brugere betegnet som trusler) og falske negativer (faktiske trusler uopdaget), hvilket kræver løbende finjustering og evaluering af systemet.
3. Adversarielle Angreb: Adversaries kan bruge sofistikerede taktikker til at narre AI-systemer, såsom at generere input, der får modellen til at træffe forkerte beslutninger, kendt som adversarielle angreb.
4. Kompleksiteten af Cybertrusler: Cybertrusler udvikler sig konstant, hvilket kræver, at AI-systemer er adaptive og regelmæssigt opdateres for at genkende nye mønstre af anomalier.
Kontroverser forbundet med AI inden for Cybersikkerhed
En af kontroverserne på dette område vedrører balancen mellem automatiseret sikkerhed og menneskelig tilsyn. AI-systemer opererer ud fra foruddefinerede algoritmer, og en for stor afhængighed af disse systemer kan potentielt skabe blinde pletter eller sårbarheder, som en dygtig menneske kan opdage.
Fordele ved AI-baseret Bruger Anomalidetektion
– Effektivitet: AI kan analysere store datasæt meget hurtigere end menneskelige operatører, hvilket muliggør trusselsdetektering og respons i realtid.
– Skalérbarhed: AI-systemer kan tilpasse sig virksomhedens størrelse og håndtere øget belastning uden at gå på kompromis med ydeevnen.
– Nøjagtighed: Med ordentlig træning kan AI-modeller opnå høje grader af nøjagtighed i at skelne mellem normale og anomale brugeraktiviteter.
Ulemper ved AI-baseret Bruger Anomalidetektion
– Initiel Omkostning: Implementering af AI-løsninger kræver ofte betydelige indledende investeringer i teknologi og ekspertise.
– Kompleksitet: Design, implementering og vedligeholdelse af AI-systemer til cybersikkerhed er komplekst og kræver kvalificeret personale.
– Afhængighed af Data: Ydeevnen af AI-modeller er i høj grad afhængig af kvaliteten og mængden af data, der bruges til træning, og i nogle tilfælde kan adgangen til sådanne data være begrænset eller skæv.
For yderligere information om cybersikkerhedsfremskridt og de underliggende teknologier kan du besøge autoritative og relevante hoveddomæner som:
– The International Association for Cryptologic Research (IACR): iacr.org
– IEEE Computer Society – Cybersikkerhed: computer.org
– AI-relaterede fremskridt og forskning fra IEEE: ieee.org
– Russiske cybersikkerhedsudviklinger (tilgængelighed og sprog for indhold kan variere): ru
Bemærk venligst, at du bør verificere disse URL’er for validitet, inden du besøger dem, da webadresser kan ændres eller blive taget ned.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw