人工知能と機械学習がサイバー セキュリティ ソリューションを提供する方法を学ぶ

オンライン データがすべてであり、貴重な情報のほとんどがコンピューターに保存されているこのデジタル化された時代では、1 回のマルウェア攻撃ですべての情報が破壊される可能性があります。このようなシナリオで、メインフレームをランサムウェアやボットネットの攻撃から効率的に保護するための信頼できるオプションはありますか?答えはおそらくイエスです!!人工知能技術の台頭は世界を支配し、マルウェアのない未来を約束しています。

しかし、機械学習によるサイバー セキュリティの唯一の欠点は、大量のデータが必要になることです。これは、大規模で複雑なオープンソース データが搭載されている場合、AI がコンピューター上で効率的に機能することを意味します。読み込まれると、機械学習はアルゴリズムを使用して、これらの膨大なデータの複雑さを解決できます。

仕組み

人工知能と機械学習のサイバー セキュリティについて言えば、サイバーセキュリティの問題に効率的に対処し、同時にマルウェアを検出することもできます。彼らは、従来のウイルス対策ソリューションから離れて、マルウェアの脅威に取り組み、より信頼性の高いオプションに踏み出すことを可能にしています.これらは共に、攻撃に対するシールドを構築し、ウイルスを探し続ける現在のシステムと比較して、攻撃に強いシステムを作成します。

AI サイバー セキュリティは、エンドレス アップデートを放棄することで機能し、悪意のあるファイルをすぐに検出します。プロセスは、すべての種類のファイル、つまり悪意のあるファイルと本物のファイルを保存することから始まります。次に、人工知能と機械学習技術の助けを借りて、悪意のあるファイルが元のファイルから分離されます。その後、結果として生じるアクションのためにファイルを正確に分類するためのアルゴリズムを生成します。

人工知能と機械学習ベースのデバイスとモデルの分野における最新のサイバー セキュリティの開発を見てみましょう。

詳細: 生活を簡素化するための 5 つの便利な人工知能ツール

残り火

EMBER (研究用のエンドゲーム マルウェア ベンチマーク) は、最近、エンドゲームというサイバーセキュリティ会社によってリリースされました。これは、何百万もの悪意のある脅威のない Windows ポータブル実行可能ファイルの融合です。それらは、マルウェアが簡単に隠れることができる形式で利用できます。同社は、コンピュータ内の限られたデータ セットを処理できる AI ソフトウェアも作成したと主張しています。

基本的に、EMBER は自動化されたサイバー セキュリティ プログラムを支援する責任があります。一般に、ファイルが元の形式でまとめられていると、感染する危険性があります。 Ember が行うことは、各ファイルのデジタル表現を保存し、アルゴリズムに基づいて各ファイルの特性を検出することです。これは、特定のファイルに対してエイリアン アルゴリズムが検出された場合に、システムが悪意のあるファイルを検出するのに役立ちます。このプラットフォームは、サイバーセキュリティ コミュニティがアルゴリズムを完璧にトレーニングし、より柔軟なマルウェア ハンティング AI を開発するのに役立ちます。

敵対的モデル

敵対的モデルは、コンピューターの音声と画像の分類器の背後にある人工知能を打ち負かすことで知られており、マルウェアの検出にも取り組むことができます。

AI は、企業のマルウェア攻撃によって引き起こされるリスクを大幅に軽減できます。これは、合併や買収の際に不可欠です。これらの手順には、財務上の注意だけでなく、技術的およびセキュリティ上の注意も必要です。これは、システム インベントリを徹底的に見直して、マルウェアの汚染、汚染のレベル、およびシステムに関連するリスクの量を認識することによってのみ達成できます。

これはビジネスにとって重要です。汚染があれば、企業は合併や商取引の際に契約条件を再交渉できるからです。マルウェアのリスクが検出された場合、販売価格を引き下げると同時に、人工知能ベースのデバイスですぐに問題を修正できます。

すべての開発の背後にある基本的な考え方は、AI をマルウェアに対する潜在的な武器と見なす場合、何を探しているのかを正確に定義する必要があるということです。これが必要なのは、ハッカーが常にコードを変更して隠蔽し、検出を回避しているためです。したがって、時代遅れのシステムを開発すると、この演習全体が役に立たなくなります。