Khi công nghệ tiến bộ, thì cách bọn tội phạm cố gắng khai thác nó cũng vậy. Ngày nay, các cuộc tấn công độc hại là nguyên nhân chính gây lo ngại cho cả cá nhân và tổ chức. Phần mềm tống tiền, lừa đảo và vi phạm dữ liệu chỉ là một số ví dụ về nhiều hình thức mà các cuộc tấn công này có thể thực hiện.
Hệ thống phòng thủ được xây dựng trên các công nghệ mới hơn như máy học và trí tuệ nhân tạo có thể giúp bảo vệ bạn khỏi những mối đe dọa này. Chính xác thì các hệ thống này phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công nguy hiểm như thế nào?
Vai trò của AI và ML trong An ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) là hai công cụ mạnh mẽ tương tự nhưng khác nhau có thể được sử dụng để xác định các mối nguy hiểm tiềm ẩn trước khi chúng có thể gây hại. Bằng cách sử dụng các thuật toán, công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu có thể chỉ ra hành vi đáng ngờ hoặc hoạt động độc hại. Sau đó, nó có thể gắn cờ các mối đe dọa tiềm ẩn và cảnh báo cho các nhóm bảo mật để họ có thể hành động.
Giống như nhiều miền khác, phát hiện phần mềm độc hại là một lĩnh vực khác mà máy học tỏ ra hữu ích. Công nghệ máy học có thể phát hiện các biến thể phần mềm độc hại mới và hỗ trợ các nhóm bảo mật phản hồi nhanh chóng bằng cách xây dựng một thư viện mẫu. Do đó, các cuộc tấn công có hại có thể bị cản trở trước khi chúng gây ra bất kỳ thiệt hại nào.
Cũng có thể sử dụng AI và ML để bảo vệ mạng bằng cách theo dõi hành vi của người dùng. Các hệ thống này có thể giám sát hành động của người dùng trên nhiều nền tảng và thiết bị để phát hiện hành vi bất thường hoặc nguy hiểm. Điều này có thể hỗ trợ nhóm bảo mật phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công độc hại trước khi chúng có cơ hội gây hại.
Cách AI và ML có thể phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa
Có nhiều cách AI và ML có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa độc hại.
- Tăng độ chính xác để phát hiện các mối đe dọa độc hại: Thông qua việc sử dụng các thuật toán có thể xác định các mẫu trong dữ liệu có thể chỉ ra hành vi đáng ngờ, AI và ML có thể hỗ trợ cải thiện độ chính xác của hệ thống phát hiện phần mềm độc hại.
- Giám sát hoạt động của người dùng: Trí tuệ nhân tạo và Máy học có khả năng giám sát hành vi của người dùng trên nhiều nền tảng để xác định bất kỳ hành vi đáng ngờ hoặc độc hại nào. Bằng cách này, các nhóm bảo mật có thể được thông báo trước khi xảy ra bất kỳ cuộc tấn công có hại nào.
- Cập nhật phòng thủ phần mềm độc hại dựa trên chữ ký: Trí tuệ nhân tạo và máy học có thể hỗ trợ quá trình cập nhật hệ thống phát hiện phần mềm độc hại dựa trên chữ ký bằng cách sử dụng các thuật toán để xác định các dòng phần mềm độc hại mới hiện tại. Điều này cho phép dừng các hành động có hại trước khi chúng gây ra bất kỳ tác hại nào.
- Xác định nội dung đáng ngờ: AI và ML cũng có thể giúp xác định nội dung đáng ngờ, chẳng hạn như liên kết lừa đảo hoặc URL độc hại, giúp bạn không phải kiểm tra thủ công xem liên kết có an toàn hay không. Bằng cách quét web để tìm nội dung như vậy, các nhóm bảo mật có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa trước khi bất kỳ ai trở thành nạn nhân của cuộc tấn công.
- Phát hiện các mối đe dọa zero-day: Các mối đe dọa zero-day nguy hiểm cũng có thể được tìm thấy với sự trợ giúp của AI và ML. Các thuật toán có thể được đào tạo để xác định các xu hướng nhỏ trong dữ liệu có thể gợi ý một cuộc tấn công zero-day trước khi nó xảy ra bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu xấu có chủ ý.
Lợi ích của việc sử dụng AI và ML cho an ninh mạng
Sử dụng AI và ML để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa độc hại mang lại nhiều lợi ích.
Đầu tiên, nó có thể giúp các nhóm bảo mật phản ứng nhanh hơn nhiều trước mọi nguy cơ tiềm ẩn. Khi các hệ thống này liên tục quét mạng và theo dõi hành vi của người dùng, chúng có thể cảnh báo cho nhóm về bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào trong thời gian thực, cho phép họ phản hồi nhanh chóng. Điều này làm tăng cơ hội ngăn chặn một cuộc tấn công trước khi thiệt hại có thể xảy ra.
Thứ hai, AI và ML có thể cung cấp một cách hiệu quả hơn để đối phó với các mối đe dọa bằng cách cho phép các nhóm bảo mật tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng nhất. Bằng cách sử dụng các thuật toán tự động hóa các tác vụ thông thường hoặc lặp đi lặp lại, chẳng hạn như quét phần mềm độc hại hoặc xác định các URL độc hại, các nhóm bảo mật có thể tập trung nỗ lực vào các lĩnh vực khác cần chú ý nhiều hơn.
Bằng cách loại bỏ các tác vụ thủ công khỏi quy trình công việc, các hệ thống này có thể cho phép các nhóm phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công độc hại hiệu quả hơn trước khi chúng có cơ hội gây ra bất kỳ thiệt hại nào. Điều này cuối cùng có thể dẫn đến ít sự cố vi phạm dữ liệu hoặc các cuộc tấn công mạng khác.
Thứ ba, AI và ML có thể giúp giảm chi phí liên quan đến bảo mật. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, các hệ thống như vậy làm giảm nhu cầu lao động thủ công, dẫn đến tiết kiệm chi phí theo thời gian. Ngoài ra, bằng cách phát hiện sớm các mối đe dọa, chúng có thể giúp giảm thiệt hại do các cuộc tấn công độc hại gây ra và ngăn chặn các vụ vi phạm dữ liệu tốn kém.
Cuối cùng, AI và ML có thể giúp các nhóm bảo mật ngăn chặn các mối đe dọa trong tương lai. Bằng cách học hỏi từ các sự cố trong quá khứ, các hệ thống này có thể xác định các mẫu trong dữ liệu có thể chỉ ra một cuộc tấn công tiềm tàng trước khi nó xảy ra. Bằng cách này, các nhóm bảo mật có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa và ngăn chặn mọi hành động ác ý trước khi nó có cơ hội gây ra bất kỳ tác hại nào.
Hạn chế và thách thức của việc sử dụng AI và ML
Mặc dù AI và ML mang lại nhiều lợi ích cho an ninh mạng, nhưng có một số hạn chế và thách thức đi kèm với chúng.
- Các hệ thống AI và ML yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được đào tạo đúng cách. Nếu không có đủ điểm dữ liệu, các hệ thống này có thể không phát hiện chính xác các mối đe dọa độc hại. Ngoài ra, rất khó để tìm các bộ dữ liệu được gắn nhãn có thể được sử dụng để đào tạo vì việc gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công là một quá trình tốn nhiều thời gian và công sức.
- Trí tuệ nhân tạo và hệ thống Máy học thường được coi là hộp đen hoặc hệ thống mờ đục, nghĩa là có thể khó giải thích tại sao chúng lại đưa ra kết luận nhất định. Điều này có thể khiến nhân viên an ninh khó tin vào những phát hiện, làm tăng khả năng hoạt động độc hại bị bỏ sót hoặc báo cáo sai.
- Các hệ thống này phải được theo dõi và cập nhật liên tục để duy trì hiệu quả. Khi các loại phần mềm độc hại mới xuất hiện hoặc các loại phần mềm độc hại hiện có được điều chỉnh, các hệ thống này phải có khả năng thích ứng tương ứng để duy trì hiệu quả. Điều này đòi hỏi nguồn lực và thời gian từ các nhóm bảo mật, điều mà một số tổ chức có thể khó cung cấp.
- Xây dựng một hệ thống AI hoặc ML từ đầu có thể tốn kém. Tài nguyên phần cứng và phần mềm để chạy các hệ thống này đúng cách có thể khá tốn kém, tùy thuộc vào quy mô của doanh nghiệp. Do đó, chúng có thể là thách thức đối với một số doanh nghiệp khi thực hiện.
Sử dụng AI và ML để tăng cường bảo mật trực tuyến của bạn
Trí tuệ nhân tạo và học máy là những công cụ đầy hứa hẹn để ngăn chặn tội phạm mạng. Đầu tư vào AI và ML cho an ninh mạng là một khoản đầu tư đáng làm vì nó có thể giúp tăng cường khả năng bảo vệ chống lại hoạt động xấu.
Bạn có thể giảm khả năng vi phạm dữ liệu và các cuộc tấn công mạng khác bằng cách chuyển sang AI và ML. Bạn cũng có thể cải thiện hiệu lực và hiệu quả của các biện pháp an ninh mạng của công ty mình bằng cách triển khai các hệ thống này, miễn là bạn có đủ nguồn lực và nhân sự. Nhưng có những hạn chế và khó khăn cần xem xét vì những công nghệ này hiện chưa được chứng minh đầy đủ để thay thế hoàn toàn con người.
