Osiguravanje Osjetljivih Informacija pomoću Umjetne Inteligencije
Područje informacijske sigurnosti igra ključnu ulogu u zaštiti kritičnih podataka tvrtke, osobnih poslova i korporativnih tajni od pada u krive ruke. Ovaj sektor brani se od curenja podataka, hakova, korupcije datoteka i različitih vrsta ciber napada. Kako komercijalne tako i vladine entitete moraju zaštititi svoje podatke od špijunaže i potencijalnih zlonamjernih aktera unutar vlastitih redova.
Postojeće metode za otkrivanje nezakonitih korisnika često su vremenski zahtjevne i neefikasne. Srećom, napredak u području umjetne inteligencije (AI) nudi obećavajuće rješenje, omogućavajući mogućnost brze analize podataka.
Znanstvenici s Perm National Research Polytechnic University (PNIPU) obučili su neuronsku mrežu kako bi brzo i precizno identificirali ilegalne mrežne korisnike, jačajući informacijski suverenitet Rusije. Ovaj razvoj, objavljen u časopisu “Master’s journal,” dio je program strateškog akademskog vođenja “Priority 2030.”
Dnevničke Datoteke Događaja kao Alati za Kibernetičku Sigurnost
Dnevničke datoteke događaja ključne su za osiguravanje sigurnosti informacija tvrtke. Ove baze podataka sadrže detalje o različitim sustavnim ili mrežnim događajima povezanim sa sigurnošću, omogućavajući analizu i praćenje aktivnosti, identificiranje potencijalnih prijetnji i otkrivanje abnormalnih ponašanja radi zaštite podataka.
S obzirom da veliki korporativni sustavi dnevno generiraju i do milijun unosa dnevno, automatizacija analize takvih ogromnih količina nestrukturiranih podataka dokazala se resursno intenzivnom i često odgođenom. Praćenje dnevnika sustava u stvarnom vremenu je ključno za otkrivanje anomalija i brzu reakciju na sigurnosne incidente, smanjenje povezanih rizika.
Za rješavanje ovog izazova, znanstvenici s Perm Polytech predlažu upotrebu AI. Analizirajući obimne podatke o aktivnostima korisnika unutar informacijskih sustava, obučili su neuronsku mrežu kako bi prepoznala različito ponašanje uljeza u odnosu na legitimne korisnike.
Učinkovit i Pouzdan Model AI za Detekciju Provale
Znanstvenici sa politehničkog fakulteta odlučili su se za računalni model temeljen na perceptronu, jednostavnom, ali učinkovitom tipu neuronske mreže. Binarni podaci koji predstavljaju korisnike sustava služili su kao ulazni parametri, pri čemu ‘0’ označava legitimne korisnike, a ‘1’ ilegalne. Neuronska mreža obučena je koristeći preko 700 vrsta podataka od preko 1500 korisnika.
Komparativna analiza s drugim tipovima neuronskih mreža otkrila je da perceptronska mreža preciznije razlikuje između ilegalnih i legitimnih korisnika. Ovaj novi AI pristup pokazao se znatno smanjenjem šansi za oba tipa pogrešaka – zamjenu legitimnog korisnika za uljeza i obratno – za 20%. Ova implementacija obećava pojačanu pouzdanost i pomoć pri otkrivanju neovlaštenih korisnika unutar informacijskih sustava.
Razvoj Perm Polytecha pokazuje da je metoda temeljena na AI posebno prikladna za poslovne primjene. Zahtijeva minimalnu memoriju, brzo se izvodi i može učinkovito analizirati značajne količine podataka.
Ključni Izazovi u Detekciji Anomalija Korisnika Temeljene na AI
Integracija sustava za detekciju anomalija korisnika temeljenih na AI u kibernetičku sigurnost predstavlja nekoliko izazova:
1. Privatnost Podataka: Upravljanje velikim količinama korisničkih podataka za obuku AI modela može uključivati osjetljive informacije, stvarajući brige o privatnosti i zahtijevajući čvrste protokole za rukovanje i zaštitu podataka.
2. Lažni Pozitivi/Negativi: Iako AI može poboljšati točnost, još uvijek postoji rizik od lažnih pozitiva (označavanje legitimnih korisnika kao prijetnji) i lažnih negativa (stvarne prijetnje nedetektirane), što zahtijeva stalno podešavanje i evaluaciju sustava.
3. Adverzalni Napadi: Protivnici mogu koristiti sofisticirane taktike kako bi zavarali AI sustave, poput generiranja ulaza koji uzrokuju da model donese pogrešne odluke, poznate kao adverzalni napadi.
4. Kompleksnost Kibernetičkih Prijetnji: Kibernetičke prijetnje stalno se razvijaju, zahtijevajući da AI sustavi budu prilagodljivi i redovito ažurirani kako bi prepoznali nove obrasce anomalija.
Sporni Aspekti Povezani s AI u Kibernetičkoj Sigurnosti
Jedna od kontroverzi u ovom području odnosi se na ravnotežu između automatizirane sigurnosti i nadzora ljudi. AI sustavi djeluju prema unaprijed definiranim algoritmima, a pretjerano oslanjanje na ove sustave može potencijalno stvoriti “slijepe točke” ili ranjivosti koje bi vještak mogao primijetiti.
Prednosti Detekcije Anomalija Korisnika Temeljene na AI
– Učinkovitost: AI može analizirati velike skupove podataka puno brže od ljudskih operatera, omogućujući otkrivanje i reakciju na prijetnju u stvarnom vremenu.
– Povećanje: AI sustavi mogu rasti s veličinom poduzeća, rukovanjem povećanih opterećenja bez narušavanja performansi.
– Točnost: Uz pravilnu obuku, AI modeli mogu postići visoke razine točnosti u razlikovanju između normalnih i anormalnih korisničkih aktivnosti.
Mane Detekcije Anomalija Korisnika Temeljene na AI
– Početni Trošak: Implementiranje AI rješenja često zahtijeva značajno početno ulaganje u tehnologiju i ekspertizu.
– Kompleksnost: Dizajniranje, implementiranje i održavanje AI sustava za kibernetičku sigurnost je kompleksno i zahtijeva stručno osoblje.
– Ovisnost o Podacima: Performanse AI modela ovise o kvaliteti i količini podataka korištenih za obuku, a u nekim slučajevima pristup takvim podacima može biti ograničen ili pristran.
Za više informacija o napretku u kibernetičkoj sigurnosti i temeljnim tehnologijama, možete posjetiti autoritativne i relevantne glavne domene poput:
– Međunarodno Udruženje za Kriptološka Istraživanja (IACR): iacr.org
– IEEE Computer Society – Kibernetička Sigurnost: computer.org
– Napretci i istraživanja vezana uz AI prema IEEE: ieee.org
– Razvoji u ruskoj kibernetičkoj sigurnosti (dostupnost i jezik sadržaja mogu varirati): ru
Molimo imajte na umu da trebate provjeriti valjanost ovih URL-ova prije posjete jer se web adrese mogu promijeniti ili ukloniti.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es