Как прогнозная аналитика может бороться с киберпреступностью

Защита от киберпреступников — непростая задача. Киберпреступники постоянно открывают для себя новые методы атак, поэтому специалисты по безопасности должны постоянно адаптироваться и сохранять бдительность. Предиктивная аналитика может сделать это намного проще.

Предиктивная аналитика в области кибербезопасности может помочь компаниям с ограниченным персоналом службы безопасности защититься от изощренных атак. Вот подробнее о том, как это работает и как это может помочь в защите от киберпреступников.

Что такое прогнозное моделирование?

Во-первых, что такое прогнозное моделирование? Это подмножество анализа данных, которое использует статистику, чтобы помочь определить, что может произойти в будущем. Аналитики берут прошлые и текущие данные, чтобы сделать модель того, как все могло бы пойти в будущем, адаптируя его по мере появления новых данных.

Во многих случаях люди запускают несколько моделей одновременно и комбинируют результаты, чтобы найти наиболее вероятный результат. Если вы использовали погодное приложение, вы испытали такое прогнозное моделирование на собственном опыте. Однако у этого процесса есть потенциал, выходящий далеко за рамки предсказания, пойдет ли дождь.

Прогнозная аналитика стала стандартной практикой в ​​таких отраслях, как банковское дело и маркетинг. По мере роста киберпреступности специалисты по безопасности также начали использовать ее потенциал.

Определение уязвимости

Первый способ, с помощью которого прогнозная аналитика может улучшить кибербезопасность, — помочь организациям понять свои риски. Киберпреступность представляет собой угрозу для любого бизнеса, но разные компании сталкиваются с разными типами атак. Хорошая безопасность начинается со знания того, какие из этих атак являются наиболее опасными.

Модели прогнозной аналитики могут сравнивать меры безопасности бизнеса и тенденции киберпреступности среди аналогичных компаний. Затем они могут показать, как киберпреступники могут атаковать их и где находятся бреши в их защите.

Аналитики-люди могли бы выполнять аналогичную работу, но искусственный интеллект (ИИ) часто намного лучше справляется с этими сложными вычислениями. Некоторые системы, такие как QuadMetrics, поясняемые здесь университет Мичигана— продемонстрировали точность до 90 процентов и уровень ложноположительных результатов ниже 10 процентов, что подчеркивает их эффективность.

Идентификация пользователей по их поведению

Предиктивная аналитика в области кибербезопасности также предоставляет инновационный способ идентификации пользователей. Украсть пароль довольно просто, но маловероятно, что хакер будет использовать компьютер так же, как авторизованный пользователь. У каждого есть свои привычки использования, которым ИИ может научиться, помогая ему обнаруживать потенциальные бреши.

Аналитические программы, такие как программное обеспечение для защиты от киберпреступлений, разработанные такими компаниями, как Касевар, может просматривать данные для выявления мошеннических шаблонов, поднимая красный флаг, когда пользователи нарушают эти шаблоны. Этот подход работает так же, как мониторинг мошенничества. Подобно тому, как банк может деактивировать вашу кредитную карту после необычной покупки, эти системы могут ограничить учетную запись после нетипичного поведения.

Когда учетная запись ведет себя не так, как предсказал ИИ, специалисты по безопасности могут более внимательно изучить ее. Если это злоумышленник, они могут его остановить, а если это обычный пользователь, они могут вернуть ему свои разрешения.

Прогнозирование атак до того, как они произойдут

По мере совершенствования этих моделей прогнозной аналитики они могут стать еще более полезными. Они могут предсказывать кибератаки до того, как они произойдут, позволяя специалистам по безопасности подготовиться к предстоящей атаке.

Некоторые сети уже начали использовать базовые версии такого программного обеспечения. Модели машинного обучения предсказывают атаки путем выявления вредоносной активности в других сетях. Затем они определяют, вероятны ли подобные атаки в их собственной сети. Киберпреступники могут обойти это, используя ложные атаки, но их сочетание с другими методами может быть более эффективным.

Другие системы анализируют способности, мотивы и возможности атак конкретных киберпреступников. Другие сканируют IP-адреса, связанные с подозрительной активностью. Сочетание этих факторов может помочь моделям делать более точные прогнозы, выявляя киберпреступников до того, как они смогут причинить ущерб.

Тонкая настройка киберстрахования

Не все случаи использования прогнозной аналитики в кибербезопасности связаны с остановкой злоумышленников. Поскольку киберпреступность постоянно развивается, ни одна система не может остановить все возможные атаки. Модели прогнозирования по-прежнему могут помочь, улучшая киберстрахование компаний на тот случай, когда нарушение действительно произойдет.

Утечки данных обходятся дорого, в среднем они обходятся в 4,24 миллиона долларов, и эта стоимость продолжает расти. Индустрия киберстрахования выросла в ответ на это, помогая предприятиям компенсировать любые расходы, которые могут возникнуть во время нарушения. Предиктивная аналитика может помочь определить, какой уровень покрытия может потребоваться компании, предсказав вероятность различных атак.

Все виды страхования измеряют риск для определения ставок стороны и типа необходимого покрытия. Киберстрахование ничем не отличается, но понимание различных соответствующих факторов риска может быть сложным, поэтому лучше оставить это на усмотрение ИИ. Прогнозные модели могут надежно предсказывать сильные и слабые стороны бизнеса, обеспечивая наилучшую страховую сделку для обеих сторон.

Предиктивная аналитика имеет огромный потенциал в кибербезопасности

Предиктивная аналитика в кибербезопасности — новая концепция, но ее потенциал впечатляет. Эти модели искусственного интеллекта могут заполнить пробелы, в которых человеческие способности терпят неудачу, помогая предприятиям оставаться в максимальной безопасности. Хотя ни одна прогностическая модель не идеальна, они могут обеспечить существенные улучшения по сравнению с традиционными решениями.

По мере совершенствования технологий люди найдут еще больше применений прогнозной аналитики в кибербезопасности. Киберпреступники будут адаптироваться, и эти программы искусственного интеллекта также будут развиваться, чтобы соответствовать им. Возможно, они не устранят киберпреступность, но могут склонить чашу весов в пользу невинных сторон.

6 типов киберпреступников и принципы их работы

Киберпреступники действуют несколькими способами; вот самые распространенные.

Читать далее

Об авторе