Учитывая, что спектр современных киберугроз постоянно маячит на горизонте, предприятия всерьёз рассматривают возможность использования возможностей машинного обучения и автоматизации для борьбы с ними. И на то есть веские причины: исследование кибербезопасности показало, что организации, активно использующие автоматизацию, оценивают себя как гораздо более склонные к предотвращению, обнаружению, реагированию и сдерживанию кибератак.
В современную эпоху быстрорастущих киберугроз эти концепции приобретают все большее значение, но что они означают на самом деле? Машинное обучение, по сути, подразумевает обучение компьютеров на основе данных, а не на основе явного программирования. С помощью таких алгоритмов машинного обучения компьютерам предоставляются огромные наборы данных, и они анализируют их, чтобы распознавать закономерности или взаимосвязи посредством расширенного анализа данных.
Важность машинного обучения
Машинное обучение становится все более распространенным явлением во многих отраслях, и кибербезопасность не отстает. В отчете ABI Research подсчитано, что использование машинного обучения в кибербезопасности увеличит расходы на большие данные, аналитику и разведку до 96 миллиардов долларов к 2021 году. Совершенно очевидно, почему наблюдается такой значительный рост: машинное обучение позволяет компаниям лучше реагировать и укреплять собственную защиту от киберугроз. Компании, занимающиеся безопасностью, пересматривают предлагаемые ими решения в соответствии с этой тенденцией. Они переходят от систем, основанных на сигнатурах, к многоуровневым решениям, где системы машинного обучения интерпретируют данные для более эффективного обнаружения вредоносного ПО.
Некоторые из этих преимуществ:
Осмысление данных – объем данных, которые можно собрать для обеспечения кибербезопасности, огромен. Хотя такой огромный объем данных может оказаться слишком большим для анализа одним человеком, именно здесь на помощь приходит машинное обучение. Анализируя и обрабатывая большие объемы данных, можно выявить закономерности или категории определенного поведения, которые можно использовать для борьбы с продвинутыми угрозами кибербезопасности.
Использование автоматизации для повышения уровня защиты – Различные угрозы могут иметь разные точки атаки на предприятие, и даже одна и та же угроза может атаковать разные точки взаимодействия по-разному. Именно здесь автоматизация может сыграть гораздо более эффективную роль. Понимая прогнозируемое поведение и точки взаимодействия потенциальной атаки, автоматизация может создать более эффективные меры защиты по всем точкам взаимодействия, точно соответствующие типу прогнозируемой атаки.
Использование кластерного подхода для повышения эффективности обнаружения – Quick Heal уже применяет машинное обучение для решения различных проблем кибербезопасности, используя кластерный подход, как показано в этом документе . Образцы кластеризуются с помощью машинного обучения, при этом каждый кластер содержит образцы, похожие друг на друга. Эти сгенерированные кластеры имеют большой размер, и их обработка происходит с помощью машинного обучения, где они агрегируются, анализируются и автоматизируются. Затем данные маркируются и обрабатываются для создания моделей. После тщательной проверки по многочисленным факторам, включая время, размер и качество, они признаются пригодными для развертывания на конечных устройствах.
Машинное обучение и автоматизация станут мощным оружием в борьбе с современными угрозами кибербезопасности, однако их также необходимо подкрепить сочетанием науки о данных и человеческого опыта.
