Для динамічної та потужної платформи безпеки інструменти на основі машинного навчання (ML) можуть бути важливим елементом.
Цю технологію можна використовувати в різних завданнях, таких як виявлення зловмисного програмного забезпечення та мережевих аномалій, класифікація поведінки користувачів, визначення пріоритетів уразливостей і загроз, а також точне прогнозування майбутніх атак. Крім того, їх використання може допомогти покращити модель ризику, упорядкувати класифікацію загроз і навіть точно передбачити негайні та потенційні атаки. Крім того, автоматизація на основі ML полегшує роботу співробітників, мінімізуючи ручні зусилля. Отже, машинне навчання має великий потенціал для кібербезпеки, але на що слід звернути увагу, реалізуючи його в корпоративному контексті? Експерти Palo Alto Networks надають огляд:
Під наглядом і Без нагляду Вивчення
Методологія навчання під наглядом використовує підготовлені набори даних, щоб допомогти алгоритму розрізняти шкідливі та нешкідливі дані. Після аналізу вхідних даних із заданою цільовою змінною він може створювати прогнози та давати точні рекомендації. Це основний тип ML. Наприклад, контрольоване навчання використовується для класифікації загроз: рішення може самостійно ідентифікувати потенційні загрози з наборів даних, якщо вони мають характеристики, подібні до історичних даних.
Однак при неконтрольованому навчанні алгоритм самостійно досліджує структуру даних, не отримуючи цільових значень, відомих заздалегідь. Потім він групує їх («групування»). Навчання без нагляду може надати групам кібербезпеки огляд нормальної та ненормальної поведінки.
Генеративний штучний інтелект (GenAI) розширює сферу застосування машинного навчання шляхом інтеграції як контрольованого, так і неконтрольованого навчання. Ця техніка використовує аналіз даних і здатність прогнозувати контрольоване навчання в поєднанні з розпізнаванням образів і дослідницьким характером неконтрольованого навчання. GenAI можна використовувати в основному в таких сферах, як інтерпретація вихідного коду, аналіз політики, судова експертиза або пентестування.
Дані - це ключ
Щоб переконатися, що алгоритми ML виконуються правильно та дають бажаний результат, необхідно ввести велику кількість високоякісних даних. Ці набори даних мають представляти очікувані загрози для кожної компанії, щоб інструмент ML міг вивчати правильні шаблони та правила. Вони також повинні бути актуальними та постійно оновлюватися.
Машині важко оцінити дані з різних джерел, які погано взаємодіють одне з одним і мають прогалини через різні типи даних або категоризацію. Щоб алгоритм міг повністю розкрити свій потенціал, дані завжди мають бути повними, послідовними та правильними.
МЛ є прогнозним, а не детермінованим
ML має справу з ймовірностями та ймовірностями результатів. Тобто він використовує надані дані та минулі результати, щоб у свою чергу передбачити потенційні результати в майбутньому. Це робить ML предикативним. Хоча передбачення не є детермінованими, зазвичай вони дуже точні та доступні набагато швидше, ніж після аналізу людиною.
Правила регресії, класифікації, кластеризації та асоціації
Залежно від типу проблеми, яку потрібно вирішити, існують різні методи ML, такі як регресія, кластеризація та аналіз асоціацій. Регресія спрямована на безперервний вихід або прогноз. У сфері кібербезпеки його можна використовувати для виявлення шахрайства. Класифікація та кластеризація поділяють дані на групи або категорії, причому кластеризація спеціально групує на основі подібності даних. Під час класифікації алгоритм упорядковує або групує спостереження в попередньо визначені категорії, щоб мати можливість відрізнити спам від нешкідливих даних.
Вивчення правил асоціації використовує попередній досвід роботи з даними, щоб рекомендувати конкретний результат набагато швидше, ніж це змогла б зробити людина. Якщо на веб-сайті трапляється інцидент, рішення можуть бути запропоновані автоматично.
ML та його обмеження
Алгоритми ML надзвичайно ефективні в розпізнаванні образів і створенні прогнозів. Однак вони також вимагають багато ресурсів і часто дуже схильні до помилок, оскільки набори даних обмежені за обсягом, тому інструменти ML також можуть досягти своїх меж.
Співпраця між людьми та машинами
Щоб підвищити продуктивність алгоритмів ML у сфері кібербезпеки, люди та машини повинні працювати разом. Хоча алгоритми ML можуть виконувати аналіз даних, це не замінює обов’язку команд з кібербезпеки бути в курсі останніх технологічних проривів і змін у ландшафті загроз.
Повна інтеграція та взаємодія з іншими інструментами
Нові методи ML, які використовуються в середовищі кібербезпеки, можуть розгортатися лише тоді, коли вони плавно інтегровані в процес і технологічний ландшафт. Наприклад, ще більш швидке виявлення загроз має дуже мало додаткової цінності, якщо їх можна заблокувати або усунути лише через кілька днів. Тому вкрай важливо не піддаватися ажіотажу, коли мова заходить про машинне навчання, а радше перевірити, у яких сферах використання рішень на основі машинного навчання має сенс.
Більше на PaloAltoNetworks.com
Про Palo Alto Networks Palo Alto Networks, світовий лідер у сфері рішень для кібербезпеки, формує хмарне майбутнє за допомогою технологій, які змінюють спосіб роботи людей і компаній. Наша місія — бути кращим партнером із кібербезпеки та захищати наш цифровий спосіб життя. Ми допомагаємо вам вирішувати найбільші світові виклики безпеки за допомогою безперервних інновацій, використовуючи останні досягнення в області штучного інтелекту, аналітики, автоматизації та оркестровки. Пропонуючи інтегровану платформу та надаючи можливості зростаючій екосистемі партнерів, ми є лідерами у захисті десятків тисяч компаній у хмарах, мережах і мобільних пристроях. Наше бачення — це світ, у якому кожен день безпечніший за попередній.
Статті по темі