עם התפשטות העולם הדיגיטלי שלנו, התפקיד של למידת מכונה (ML) בסייברסיקורטי הפך לקריטי. אלגוריתמים של ML יכולים לנתח כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות דגמים ואי-תקינויות, מספקים דרך מבטיחה לזיהוי ולהקלה על איומי סייבר. אולם, הבקרה היעילה של ML בסייברסיקורטי מגיעה עם חסרונות משלה.
אחת האתגרים העיקריים הוא רכיבת מקורות נתונים באיכות גבוהה ובכמות מספקת. מודלים של ML מתייחסים למערכות נתונים נרחבות ומגוונות עבור הכשרה, אך רכיבת נתונים זדוניים לצורך זיהוי איומי סייבר היא קשה עקב חוסר מתוך השוואה שלה לנתונים טובים.
אתגר נוסף הוא הבעיה של "מידה יתר" ו"מידה נמוכה". "מידה יתר" מתרחשת כאשר מודל מקלט מידע שגוי ואי-מדויק מתוך הנתונים המאמצים, ובכך נמוג יכולתו לכלל נתונים חדשים וחדשים שהוא לא ראה. לעומת זאת, "מידה נמוכה" מתרחשת כאשר המודל לא מחזיק את הדפנות של מודל, ומוביל לביצועים פחות מושלמים.
מעקב ותחזוקה מתמידים של מודלים של ML חיוניים גם בנוף התפקידים משתנים של סייברסיקורטי. הכשרה מחדש של מודלים עם נתונים מעודכנים והתאמת מיתוג הם נחוצים להבטיח ביצועים מיטביים ויוכלת להתאים לאיומים שמתפתחים.
האי-שוויון בין נתונים זדוניים וחסרים שאינו לטובתם של נתונים טובים מהווה אתגר נוסף. עם החסרון בנתונים זדוניים מול נתונים טובים רבים, לכשר מודלים של ML מפגינים קושי לזיהוי כימיה מדויקת של איומים.
שליליים מושקעים ושליליים שקרי הם דאגות חשובות נוספות. שליליים שקריים מתרחשים כאשר נתונים טובים מזווית הם תוויתו כזו שלך כובד כרוך ברשויות כוחות ביטחוניים פחות נכונה ברעיון לחלות איומים.
מודלים של ML גם מוצקים להתקפות התוקף. יכולות סייבר יכולים לנצל פרצויות על ידי הזרמת מידע מעותה או מוזיבית במהלך שלב הכשרה, וכך לחסר לשלמות הדין ולא מאומתות של החזון של המודל.
חוסר המומחים במקצוע שתושבים בכישרון ובטכניקת המכונה המתקדמת מוסיף את האתגרים. גם אם ML יכולה להקל על משאבים במובן הסייברסיקורטי, נדרשות התמחות בשני השדות ליישום יעיל.
למרות האתגרים האלה, שילוב ML בסייברסיקורטי מביא שינוי פרדיגמי בזיהוי ובהקלה על איומים. תוך שימוש בהבחנות רגישות מקודם מהנהית הטווחית הרגילים, ניתן לזהות סיכונים שלא נראו מקודם. …
The source of the article is from the blog jomfruland.net