Μπορεί το AI να πολεμήσει με αυξανόμενο αριθμό επιθέσεων Ransomware

Καθώς ο κόσμος μας γίνεται όλο και πιο συνδεδεμένος, τόσο η τεχνητή νοημοσύνη όσο και η κυβερνοασφάλεια έχουν γίνει πανταχού παρόντα. Ωστόσο, ο φόβος γύρω από την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και την τεχνητή νοημοσύνη σαρώνει σχεδόν κάθε κλάδο, επειδή μόνο λίγοι κατανοούν τι είναι η τεχνολογία και τι μπορεί να κάνει.

Επομένως, για να ξεπεράσουμε αυτούς τους φόβους και να κατανοήσουμε τι μπορεί να κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη για να μας υπερασπιστεί από μια απειλή, πρέπει να την κατανοήσουμε.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI)

Για τους περισσότερους από εμάς, Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) σημαίνει ρομπότ, επειδή αυτό έχουμε δει σε ταινίες όπως το iRobot και διαβάζουμε σε μυθιστορήματα. Αλλά τίποτα από όλα αυτά δεν προσθέτει στο γεγονός.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην αντιγραφή της ανθρώπινης νόησης σε μηχανές για να σκέφτονται σαν άνθρωποι και να μιμούνται τις πράξεις τους. Ο στόχος της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει τη μάθηση, τη λογική και την αντίληψη .

Περιορισμοί του AI

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση πάνε χέρι-χέρι, και οι δύο είναι περίπλοκες, γι' αυτό οι άνθρωποι συχνά τις παρεξηγούν. Φανταστείτε να βλέπετε μια μηχανή που μπορεί να μάθει να κάνει μια εργασία που μπορεί να κάνει οποιοσδήποτε άνθρωπος. Αν και απέχουμε δεκαετίες από αυτό, η ίδια η σκέψη είναι πολύ ενδιαφέρουσα. Επομένως, βλέπουμε μια πρόοδο στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση και αυτή η συνεργασία ανθρώπου-AI θα γίνει ακόμη πιο διαδεδομένη στο μέλλον.

Το σημερινό έξυπνο σύστημα – Siri , Alexa , αναζήτηση Google – είναι ένα παράδειγμα της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης και του τρόπου με τον οποίο προχωρά. Πώς γνωρίζει η αναζήτηση Google τι ψάχνετε; Χωρίς καν να πληκτρολογήσετε μια πλήρη πρόταση, η Google καταλαβαίνει και σας δίνει την πρόταση. Αυτή είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου AI και η μηχανική μάθηση μπορεί να κάνει περισσότερα πράγματα όπως αυτό. Σίγουρα, ο τρόπος με τον οποίο λειτουργούν αυτοί οι ευφυείς αλγόριθμοι είναι εξαιρετικός, αλλά μπορούν να κάνουν μόνο τις εργασίες που τους εκπαιδεύουμε – ένα σύστημα αναζήτησης δεν μπορεί να ξέρει πώς να οδηγεί αυτοκίνητο. Τότε είναι που απαιτείται ανθρώπινη παρέμβαση και αυτό που κάνει τους ανθρώπους καλύτερους από τις μηχανές.

Αλλά αυτό δεν σημαίνει ότι είμαστε ανώτεροι. Οι μηχανές μπορούν να κάνουν συγκεκριμένες εργασίες ένα εκατομμύριο φορές καλύτερα από τους ανθρώπους. Αλλά όταν πρόκειται για ανθρώπους εναντίον μηχανών, η αλληλεπίδραση μεταξύ των δύο είναι πολύ σημαντική. Κάθε μέρα στο χώρο εργασίας, στο σπίτι, τα συστήματα άμυνας στον κυβερνοχώρο διασταυρώνονται λόγω των ανθρώπινων αμφισβητήσεων και των άμυνων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη κερδίζουν περισσότερα από όσα χάνει.

Έτσι, ο αγώνας για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο αφορά τους ανθρώπους να προστατεύουν άλλους ανθρώπους. Και παρά το γεγονός ότι οι εισβολείς προσπαθούν να κάνουν κατάχρηση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για προστασία, η τεχνητή νοημοσύνη θα ήταν φυσικά σύμμαχος της κυβερνοασφάλειας.

Μηχανές Αντίστοιχο των Fortes μας

Στον τομέα της ασφάλειας, το μεγαλύτερο επίτευγμα της τεχνητής νοημοσύνης είναι ο χειρισμός της ανάλυσης δεδομένων. Όπου ένα σύστημα μπορεί να αναλύσει πάνω από ένα εκατομμύριο γεγονότα σε μια μέρα, το ανθρώπινο πρόσωπο είναι δύσκολο. Όχι μόνο αυτό, όταν πρόκειται για την εύρεση ανωμαλιών από ένα σύνολο δεδομένων που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε πιθανή επίθεση, γίνεται πολύ δύσκολο. Για να ξεπεραστεί αυτή η κατάσταση, οι ειδικοί στον τομέα της κυβερνοασφάλειας χρησιμοποιούν την προσέγγιση χέρι με γάντι για δεκαετίες και εργάζονται με την τεχνητή νοημοσύνη. Σε εργασίες όπως η ανίχνευση παραβίασης, η ανάλυση δειγμάτων, η ταξινόμηση κακόβουλου λογισμικού κ.λπ. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση έχουν αποδειχθεί ευεργετικές και έχουν σταματήσει έναν αμέτρητο αριθμό πιθανών απειλών για την ασφάλεια.

AI Καλός Σαμαρείτης ή όχι;

Μία από τις μεγαλύτερες ανησυχίες που έχουν οι βιομηχανίες σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη είναι ότι οι χάκερ μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν επιθέσεις σε μαζική κλίμακα.

Αν και εσείς πιστεύετε το ίδιο και δεν είστε σίγουροι ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ευλογία ή όλεθρος, θυμηθείτε ότι η τεχνολογία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για καλό και για κακούς στόχους.

Η δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αυτοματοποιήσει την ασφάλεια είναι σίγουρα επωφελής, αλλά εάν οι χάκερ μάθουν πώς να κάνουν καλύτερη χρήση αυτής της Τεχνητής Νοημοσύνης θα είναι ένας κίνδυνος. Όλα αυτά κάνουν το μέλλον ζοφερό, αλλά ο τρόπος με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση καταπολεμούν το έγκλημα στον κυβερνοχώρο κάνει τη διαφορά .

Όσον αφορά τον εντοπισμό απειλών στον κυβερνοχώρο με βάση την ανάλυση δεδομένων, το τμήμα μηχανικής εκμάθησης της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει αποδειχθεί χρήσιμο. Καθώς μπορεί να αναγνωρίσει την απειλή πριν γίνει εκμετάλλευση της ευπάθειας.

Η Μηχανική Μάθηση δίνει τη δυνατότητα στους υπολογιστές να χρησιμοποιούν και να εξοικειώνονται με αλγόριθμους που βασίζονται στα δεδομένα που λαμβάνονται και να κατανοούν την απαιτούμενη βελτίωση. Στο πλαίσιο της κυβερνοασφάλειας σημαίνει ότι η μηχανική μάθηση επιτρέπει στον υπολογιστή να προβλέπει απειλές και να παρατηρεί τα κενά με ακρίβεια από ό,τι οι άνθρωποι.

Οι κωδικοί πρόσβασης, ένα άλλο σημαντικό στοιχείο όσον αφορά την ασφάλεια, ήταν πάντα εύθραυστοι. Και είναι οι μόνοι που βρίσκονται μεταξύ των λογαριασμών σας και των εγκληματιών στον κυβερνοχώρο. Ως εκ τούτου, προτείνεται ο βιομετρικός έλεγχος ταυτότητας ως εναλλακτική λύση. Αλλά δεν είναι πολύ βολικό και οι χάκερ μπορούν εύκολα να το παρακάμψουν. Για να αντιμετωπιστεί η ανεπάρκεια, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για να βελτιώσει τον βιομετρικό έλεγχο ταυτότητας και να τον κάνει πιο αξιόπιστο. Η αναγνώριση προσώπου της Apple είναι ένα παράδειγμα.

Δεν προχωρά όλο αυτό το AI και δεν πρόκειται να σταματήσει. Μια άλλη πολλά υποσχόμενη βελτίωση της ασφάλειας από την τεχνητή νοημοσύνη προέρχεται από την ανάλυση συμπεριφοράς. Αυτό σημαίνει ότι αναλύοντας πώς χρησιμοποιείτε μια συσκευή, η ML μπορεί να δημιουργήσει ένα μοτίβο και να γνωρίζει πότε λαμβάνει χώρα οποιαδήποτε ασυνήθιστη δραστηριότητα. Αυτό θα υψώσει κόκκινη σημαία και μπορούν να ληφθούν άμεσα μέτρα

Είναι, λοιπόν, η τεχνητή νοημοσύνη η απάντηση σε μια επίθεση ransomware, όπως φαίνεται από το AV-Test, προβλήματα ασφάλειας στον κυβερνοχώρο;

Η σκέψη ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αναλάβει την κυβερνοασφάλεια είναι ενδιαφέρουσα, αλλά δεν μπορούμε να ξεχνάμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι προσαρμόσιμη. Οι χάκερ μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για κακόβουλους σκοπούς. Αν πέσει σε λάθος χέρια μπορεί να κάνει μεγαλύτερη ζημιά παρά να μας προστατέψει. Είναι ένα δίκοπο μαχαίρι που πρέπει να λαμβάνουμε όλες τις προφυλάξεις που μπορούμε όταν βασιζόμαστε σε οτιδήποτε. Εκεί που σε ένα σημείο η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει στην παράκαμψη των επιθέσεων ransomware, μπορεί επίσης να είναι χρήσιμη. Συνοψίζοντας, η τεχνητή νοημοσύνη είναι και ευλογία και όλεθρος.