Brez močnega zanašanja na strojno učenje je danes skoraj nemogoče uvesti učinkovito tehnologijo kibernetske varnosti, hkrati pa je nemogoče učinkovito uvesti strojno učenje brez celovitega, bogatega in res popolnega pristopa k osnovnim podatkom.
Zakaj je torej strojno učenje postalo tako ključno za kibernetsko varnost?
Za to vprašanje lahko najdemo več razlogov. S strojnim učenjem namreč lahko sistemi kibernetske varnosti analizirajo vzorce in se na njih učijo, da bi preprečili podobne napade in se odzvali na spreminjajoče se vedenje. Skupinam za kibernetsko varnost lahko pomaga, da so bolj proaktivne pri preprečevanju groženj in odzivanju na aktivne napade v realnem času. Zmanjša lahko čas, porabljen za rutinske naloge, in organizacijam omogoči, da svoje vire uporabljajo bolj strateško.
Skratka, strojno učenje lahko naredi kibernetsko varnost enostavnejšo, proaktivnejšo, cenejšo in, zelo pomembno, veliko bolj učinkovito. Toda te stvari lahko stori le, če osnovni podatki, ki podpirajo strojno učenje, dajejo popolno sliko okolja, ali kot pravijo nekateri: »Smeti noter, smeti ven.«
Zakaj je osredotočanje na podatke ključnega pomena za uspeh strojnega učenja v kibernetski varnosti?
Strojno učenje je namenjeno razvoju vzorcev in manipuliranju z vzorci z algoritmi. Za razvoj vzorcev potrebujete veliko obogatenih podatkov od vsepovsod, ker morajo podatki predstavljati čim več potencialnih rezultatov iz čim več možnih scenarijev.
Ne gre samo za količino podatkov; gre tudi za kakovost. Podatki morajo imeti popoln, ustrezen in bogat kontekst, zbran iz vseh potencialnih virov - ne glede na to, ali gre za končno točko, v omrežju ali v oblaku. Osredotočiti se morate tudi na čiščenje podatkov, da boste lahko zajeli podatke, ki jih zajamete, in tako lahko določili rezultate.
Zbiranje, organiziranje in strukturiranje podatkov
Kako lahko zagotovimo, da podjetja učinkovito izkoriščajo strojno učenje v svojih strategijah kibernetske varnosti? Vse se začne s pravilnim pristopom k podatkom.
Gre za to, kako se podatki zbirajo, organizirajo in strukturirajo. Vse, kar se zbira, mora vsebovati informacije o vsem, kar se je zgodilo in ne le o grožnjah samih. Podatki morajo biti dovolj obogateni, da lahko vsebujejo podrobnosti o strojih, aplikacijah, protokolih, omrežnih senzorjih. Vso dogajanje med tem, kar je vidno v omrežju in tistim, kar je vidno na končni točki, mora biti povezano. Dogajanje bi moralo biti združeno tako, da se lahko potem vidi ena predstavitev s celotno sliko. Šele potem se lahko zgradijo različni modeli, oblikujejo različni vidiki vedenja, z algoritmi pa se lahko potem sprejmejo odločitve o tem, kdaj se izdajajo opozorila in kdaj je čas za ukrepanje in odzivanje na morebitne grožnje.
Zastavljanje pravih vprašanj
Seveda je potrebno postaviti prava vprašanja zaposlenim iz področja tehnološke in kibernetske strani. Katera pa so ta ključna področja?
Ali imamo ustrezne podatke za odziv na aktiven napad? Kakšne podatke zbiramo - ali imamo informacije o omrežju, o končnih točkah, o različnih oblakih, v katerih so razporejeni podatki in aplikacije?
Ali so podatki strukturirani tako, da jih je mogoče uporabiti za odločanje in zaznavanje ali pa tam samo sedijo? Ali lahko učinkovito izkoristimo podatke, ki prihajajo iz več virov?
Ali so naše ekipe prepričane, da lahko z uporabo svojih podatkov zaznajo kakršne koli napade v omrežju? Ali za odkrivanje in odziv uporabljajo avtomatizacijo?
Eden največjih izzivov je pridobiti podatke s končne točke, omrežja in oblaka ter jih normalizirati v eno stanje, tako da jih je mogoče učinkovito uporabljati za strojno učenje.
Tudi s sodobno, izpopolnjeno tehnologijo strojnega učenja pa ne moremo razumeti podatkov, ki niso pomembni ali razvrščeni v kategorijo za analizo, če prihajajo iz več virov. Podatki morajo biti v istem "jeziku", da algoritmi in modeli lahko razumejo podatke in učinkovito uporabljajo zmogljivosti strojnega učenja.
Tu ne gre le za pridobivanje pravih podatkov. Potrebujemo tesno integracijo podatkov in strojnega učenja. Potreben je integriran pristop med strojnim učenjem in zbiranjem podatkov, organizacijo in strukturiranjem.
O strojnem učenju in umetni inteligenci se zadnje čase toliko govori, da skoraj ni mogoče slediti vsem novim informacijam, če nismo dedicirani samo temu, zgolj površno poznavanje strojnega učenja in umetne inteligence pa lahko povzroči, da se
Kar zadeva kibernetsko varnost, pa je resnično možnost dramatičnega in trajnega vpliva strojnega učenja. A le za podjetja, ki so dovolj napredna, da najprej poskrbijo za svoje podatke.
Kot smo že omenili, ogromno rešitev za kibernetsko varnost temelji na strojnem učenju in umetni inteligenci. Med njimi so tako preproste, lahke, a zelo učinkovite rešitve za zaščito pred phishingom, kot je na primer Vade, kot tudi kompleksnejše in zahtevnejše rešitve, kot so na primer požarni zidovi nove generacije Palo Alto Networks.
V kolikor bi želeli dodatno in učinkoviteje zaščititi vaše podjetje pred neželjenimi vdori in krajo podatkov, nas vsekakor kontaktirajte, z največjim veseljem se pogovorimo z vami in predebatiramo vaše želje.