Cách phân tích dự đoán có thể chống lại tội phạm mạng

Bảo vệ chống lại tội phạm mạng là một nhiệm vụ đầy thách thức. Tội phạm mạng luôn phát hiện ra các phương thức tấn công mới, vì vậy các chuyên gia bảo mật phải liên tục thích ứng và luôn cảnh giác. Phân tích dự đoán có thể làm cho điều đó dễ dàng hơn rất nhiều.

Các phân tích dự đoán trong an ninh mạng có thể giúp các công ty có số lượng nhân viên bảo mật hạn chế giữ an toàn trước các cuộc tấn công tinh vi. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về cách nó hoạt động và cách nó có thể giúp bảo vệ chống lại tội phạm mạng.

Mô hình dự đoán là gì?

Đầu tiên, mô hình dự đoán là gì? Đó là một tập hợp con của phân tích dữ liệu sử dụng số liệu thống kê để giúp xác định điều gì có thể xảy ra trong tương lai. Các nhà phân tích lấy dữ liệu trong quá khứ và hiện tại để tạo mô hình về cách mọi thứ có thể diễn ra trong tương lai, điều chỉnh nó khi dữ liệu mới xuất hiện.

Trong nhiều trường hợp, mọi người chạy nhiều mô hình cùng một lúc và kết hợp các kết quả để tìm ra kết quả có khả năng xảy ra nhất. Nếu bạn đã sử dụng một ứng dụng thời tiết, bạn đã tận mắt trải nghiệm loại mô hình dự đoán này. Tuy nhiên, quá trình này có tiềm năng vượt xa việc dự đoán liệu trời có mưa hay không.

Phân tích dự đoán đã trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong các ngành như ngân hàng và tiếp thị. Khi tội phạm mạng ngày càng phát triển, các chuyên gia bảo mật cũng bắt đầu khai thác tiềm năng của nó.

Xác định lỗ hổng bảo mật

Cách đầu tiên mà phân tích dự đoán có thể cải thiện an ninh mạng là giúp các tổ chức hiểu được rủi ro của họ. Tội phạm mạng là mối đe dọa đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, nhưng các công ty khác nhau sẽ trải qua các kiểu tấn công khác nhau. Bảo mật tốt bắt đầu bằng việc biết cuộc tấn công nào trong số đó là mối đe dọa lớn nhất.

Các mô hình phân tích dự đoán có thể so sánh các biện pháp bảo mật của doanh nghiệp và xu hướng tội phạm mạng giữa các công ty tương tự. Sau đó, họ có thể cho biết tội phạm mạng có thể tấn công họ như thế nào và lỗ hổng trong hệ thống phòng thủ của họ ở đâu.

Các nhà phân tích con người có thể thực hiện công việc tương tự, nhưng trí tuệ nhân tạo (AI) thường tốt hơn nhiều trong các phép tính phức tạp này. Một số hệ thống, chẳng hạn như QuadMetrics — được giải thích ở đây bởi Đại học Michigan — đã cho thấy độ chính xác lên đến 90 phần trăm và tỷ lệ dương tính giả dưới 10 phần trăm, làm nổi bật tính hiệu quả của chúng.

Xác định người dùng theo hành vi của họ

Phân tích dự đoán trong an ninh mạng cũng cung cấp một cách thức sáng tạo để xác định người dùng. Việc đánh cắp mật khẩu khá dễ dàng, nhưng không có khả năng tin tặc sẽ sử dụng máy tính giống như cách người dùng được ủy quyền làm. Mọi người đều có thói quen sử dụng riêng biệt mà AI có thể học hỏi, giúp phát hiện ra các vi phạm tiềm ẩn.

Các chương trình phân tích, chẳng hạn như phần mềm bảo mật chống tội phạm mạng, của các công ty như Kaseware, có thể xem xét dữ liệu để xác định các mô hình gian lận, giương cờ đỏ khi người dùng vi phạm các mô hình đó. Cách tiếp cận này hoạt động giống như cách giám sát gian lận. Cũng giống như ngân hàng có thể hủy kích hoạt thẻ tín dụng của bạn sau một giao dịch mua bất thường, các hệ thống này có thể hạn chế tài khoản sau hành vi không điển hình.

Khi một tài khoản hoạt động khác với dự đoán của AI, các chuyên gia bảo mật con người có thể xem xét nó kỹ hơn. Nếu đó là một kẻ tấn công, họ có thể ngăn chặn nó, và nếu đó chỉ là người dùng bình thường, họ có thể cấp lại quyền cho họ.

Dự đoán các cuộc tấn công trước khi chúng xảy ra

Khi các mô hình phân tích dự đoán này được cải thiện, chúng có thể trở nên hữu ích hơn nữa. Họ có thể dự đoán các cuộc tấn công mạng trước khi chúng xảy ra, để các nhân viên an ninh chuẩn bị cho cuộc tấn công sắp tới.

Một số mạng đã bắt đầu sử dụng các phiên bản cơ bản của loại phần mềm này. Các mô hình học máy dự đoán các cuộc tấn công bằng cách xác định hoạt động độc hại trong các mạng khác. Sau đó, họ xác định xem các cuộc tấn công tương tự có khả năng xảy ra trong mạng của họ hay không. Tội phạm mạng có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các cuộc tấn công mồi nhử, nhưng kết hợp nó với các phương pháp khác có thể hiệu quả hơn.

Các hệ thống khác phân tích khả năng, động cơ và cơ hội tấn công của tội phạm mạng cụ thể. Những người khác quét các địa chỉ IP được kết nối với hoạt động đáng ngờ. Kết hợp các yếu tố này có thể giúp các mô hình đưa ra dự đoán chính xác hơn, bắt được tội phạm mạng trước khi chúng có thể gây ra thiệt hại.

Bảo hiểm mạng tinh chỉnh

Không phải tất cả các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán trong an ninh mạng đều xoay quanh việc ngăn chặn những kẻ tấn công. Vì tội phạm mạng luôn phát triển, không có hệ thống nào có thể ngăn chặn tất cả các cuộc tấn công có thể xảy ra. Các mô hình dự đoán vẫn có thể hữu ích bằng cách cải thiện bảo hiểm mạng của các công ty đối với trường hợp vi phạm xảy ra.

Việc vi phạm dữ liệu rất tốn kém, trung bình trị giá 4,24 triệu đô la và chi phí đó tiếp tục tăng. Ngành bảo hiểm mạng đã phát triển để đáp ứng, giúp các doanh nghiệp bù đắp bất kỳ chi phí nào có thể xảy ra khi vi phạm. Phân tích dự đoán có thể giúp tìm ra mức độ phủ sóng mà một công ty có thể cần bằng cách dự đoán khả năng xảy ra các cuộc tấn công khác nhau.

Tất cả các loại bảo hiểm đều đo lường rủi ro để xác định tỷ lệ của một bên và loại bảo hiểm mà họ cần. Bảo hiểm mạng không có gì khác biệt, nhưng việc hiểu các yếu tố rủi ro liên quan khác nhau có thể phức tạp, vì vậy tốt nhất hãy để nó cho AI. Các mô hình dự đoán có thể dự đoán một cách đáng tin cậy điểm mạnh và điểm yếu của doanh nghiệp, từ đó có được hợp đồng bảo hiểm tốt nhất cho cả hai bên.

Phân tích dự đoán có tiềm năng lớn trong an ninh mạng

Phân tích dự báo trong an ninh mạng là một khái niệm mới, nhưng tiềm năng của nó là rất ấn tượng. Các mô hình AI này có thể lấp đầy những khoảng trống mà khả năng của con người còn thiếu, giúp các doanh nghiệp luôn an toàn nhất có thể. Mặc dù không có mô hình dự đoán nào là hoàn hảo, nhưng chúng có thể cung cấp những cải tiến đáng kể so với các giải pháp truyền thống.

Khi công nghệ cải tiến, mọi người sẽ tìm thấy nhiều ứng dụng hơn nữa cho phân tích dự đoán trong an ninh mạng. Tội phạm mạng sẽ thích ứng và các chương trình AI này cũng sẽ phát triển để đáp ứng chúng. Họ có thể không loại bỏ tội phạm mạng, nhưng họ có thể nâng quy mô có lợi cho các bên vô tội.

Đọc tiếp

Giới thiệu về tác giả