Wir können künstliche Intelligenz nutzen, um komplexe, sich wiederholende Aufgaben schneller zu automatisieren, als es Menschen können.
Technologie der künstlichen Intelligenz kann komplexe und wiederholte Eingaben logisch sortieren. Deshalb wird künstliche Intelligenz bei der Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos eingesetzt. Aber diese Fähigkeit ebnet auch den Weg für die KI-Cybersicherheit. Dies ist besonders nützlich für die Bewertung von Bedrohungen in komplexen Organisationen. Wenn sich Unternehmensstrukturen ständig ändern, gelingt es Administratoren oft nicht, Schwachstellen zu erkennen.
Darüber hinaus wird die Netzwerkstruktur von Unternehmen immer komplexer. Das bedeutet, dass es mehr Schwachstellen gibt, die Cyberkriminelle gegen uns ausnutzen können. Wir können dies in hochautomatisierten Fertigungs-3.0-Unternehmen oder integrierten Unternehmen wie der Öl- und Gasindustrie beobachten. Zu diesem Zweck haben verschiedene Sicherheitsunternehmen KI-Cybersicherheitstools entwickelt, die zum Schutz von Unternehmen beitragen sollen.
In diesem Artikel geht es eingehend darum, was künstliche Intelligenz ist und wie sie auf die Cybersicherheit angewendet wird. Außerdem gehen wir auf die Vor- und Nachteile dieser vielversprechenden Technologie ein. Schauen wir uns als nächstes zunächst an, was künstliche Intelligenz ist!
Künstliche Intelligenz ist eine Rationalisierungsmethode, die statistische Gewichtungsmatrizen verwendet. Diese Matrix wird auch als neuronales Netzwerk bezeichnet. Sie können sich dieses Netzwerk zunächst als eine Entscheidungsmatrix vorstellen, in der die Knoten gewichtete Vorurteile für jeden Filterprozess haben. Das neuronale Netzwerk erhält eine Datenbank mit vorkompilierten Daten. Die Daten werden auch Antworten auf mögliche Fragen enthalten, die KI lösen kann. Auf diese Weise kann die KI voreingenommen werden.
Zum Beispiel eine Datenbank mit verschiedenen Bildern. Angenommen, es enthält ein Gesichtsbild und andere Wassermelonenbilder. Darüber hinaus verfügt jedes Bild über ein Tag zur Überprüfung jedes Elements. Während die KI „lernt“, ob ihre Vermutungen richtig sind, erhöht das System die Knotengewichte. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis das System eine vordefinierte Fehlerrate erreicht. Dies wird oft als Deep Learning bezeichnet, was sich auf die Schaffung tiefer Ebenen der Entscheidungsfindung bezieht.
Sehen Sie sich als Nächstes die Schritte an, mit denen die Daten verarbeitet werden.
Der gesamte Datenworkflow kann in den folgenden Prozess zusammengefasst werden:
1 Geben Sie den zu empfangenden Sensor ein Daten.
2. Die Daten durchlaufen die CPU und werden an den Prozess der künstlichen Intelligenz weitergeleitet.
3. Daten gelangen in die statistische Gewichtungsmatrix der Lösung für künstliche Intelligenz. Jeder Knoten verarbeitet diese Informationen und trifft dann mithilfe des jeweiligen Filters eine Entscheidung.
4. Die Daten erreichen den letzten Knoten der statistischen Gewichtungsmatrix. Dies bestimmt die endgültige Entscheidung.
Dieser Prozess unterscheidet sich jedoch geringfügig vom Deep Learning. Schritt 1 umfasst Daten aus der vorkompilierten Datenbank, markiert mit der richtigen Antwort. Darüber hinaus werden beim Deep Learning die Schritte 1 bis 4 wiederholt, um einen vordefinierten Fehlertoleranzwert zu erreichen.
Sehen wir uns dies anhand eines Beispiels für die Verarbeitung von KI-Daten an.
Angenommen, ein Bild kommt an einem KI-Knoten an. Dieser Knoten filtert die Daten in ein verwendbares Format, z. B. 255 Graustufen. Anschließend wird ein Skript ausgeführt, um die Merkmale zu identifizieren. Stimmen diese Merkmale mit anderen Merkmalen im Filter überein, kann der Knoten eine Entscheidung treffen. Es wird beispielsweise angezeigt, ob ein Gesicht oder eine Wassermelone gefunden wurde.
Dann werden die Daten zum nächsten Knoten weitergeleitet. Dieser bestimmte Knoten kann über einen Farbfilter verfügen, der die erste Entscheidung bestätigt. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die Daten den letzten Knoten erreichen. An diesem Punkt trifft die KI die endgültige Entscheidung, um sicherzustellen, dass sie ein Gesicht oder eine Wassermelone findet.
Wichtig ist, dass Systeme mit künstlicher Intelligenz immer einen gewissen Fehlergrad aufweisen. Nichts ist jemals absolut richtig. Aber manchmal ist der Fehlerprozentsatz akzeptabel.
Nachdem wir verstanden haben, wie künstliche Intelligenz funktioniert, werfen wir einen Blick auf die Netzwerksicherheitslösungen der künstlichen Intelligenz.
Künstliche Intelligenz im Bereich Cybersicherheit befasst sich mit der Notwendigkeit, Bedrohungen in komplexen Umgebungen automatisch zu bewerten. Konkret sind hier zwei KI-Anwendungsfälle in der Cybersicherheit:
1. Anomalien erkennen. Künstliche Intelligenz erkennt häufig Anomalien im täglichen Betrieb eines Netzwerks. Dies hilft zu verstehen, wann und wo Benutzer auf das Netzwerk zugreifen. Das Gateway-Gerät verfügt außerdem über eine KI-Integration für Analysen. Einige Lösungen sperren Benutzer, wenn ungewöhnliches Verhalten auftritt. Andere Lösungen versenden nur Benachrichtigungen.
2. Geheime Daten. Künstliche Intelligenz ist eigentlich ein Klassifizierungsdienstprogramm. Dies beschleunigt den Screening-Prozess auf Malware oder schlechtes Verhalten. Dies ist in Organisationen mit großen Datenmengen nützlich.
Dies sind die beiden Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz in der Netzwerksicherheit. Werfen wir einen Blick auf ihre Vor- und Nachteile!
Wie bereits erwähnt, hat künstliche Intelligenz viele Vorteile. Es kann sich wiederholende Aufgaben ausführen, um Anomalien zu identifizieren oder Daten zu klassifizieren. Allerdings können einige große Nachteile die Vorteile überwiegen. Schauen wir uns also die Mängel an.Der erste Nachteil ist die Genauigkeit von KI-Cybersicherheitslösungen. Diese Genauigkeit hängt auch von vielen Faktoren ab. Dazu gehören die Größe des neuronalen Netzwerks und die für die Filterung definierten Entscheidungen. Es hängt auch von der Anzahl der Iterationen ab, die erforderlich sind, um eine vordefinierte Fehlerrate zu erreichen.
Angenommen, es gibt einen dreistufigen Entscheidungsbaum. Jede Schicht verfügt über mehrere Knoten für jeden Entscheidungspfad. Obwohl es sich um eine recht einfache Matrix handelt, sind viele Berechnungen erforderlich. Die begrenzten Ressourcen des Systems gefährden die Intelligenz der Lösung.
Anbieter von KI-Cybersicherheitslösungen können die Intelligenz/Genauigkeit ihrer Lösungen beeinträchtigen, um die Zielgruppe zufrieden zu stellen. Aber manchmal ist das Problem nicht der IQ. Stattdessen weist es eine geringe Latenz und Sicherheitslücken auf. Berücksichtigen Sie bei der Suche nach KI-Cybersicherheitslösungen, wie sicher diese im Netzwerk sind.
Statistische KI-Gewichtungsmatrizen werden nach dem Training im Dienst normalerweise nicht erneut trainiert. Es wurde festgestellt, dass dies auf einen Mangel an verfügbaren Verarbeitungsressourcen in der Hardware zurückzuführen ist. Manchmal lernt das System etwas, das die Situation verschlimmert und es weniger effizient macht. Im Gegensatz dazu lernt der Mensch iterativ. Das bedeutet viele Unfälle. Daher müssen Lösungsanbieter sicherstellen, dass die Software während der Nutzung den Spezifikationsanforderungen entspricht.
Cybersicherheit muss häufig aktualisiert werden, um mit neuen Angriffen fertig zu werden. Dafür ist viel Leistung nötig, um die KI zu trainieren. Darüber hinaus müssen Anbieter von KI-Cybersicherheit regelmäßig aktualisiert werden, um Cyber-Bedrohungen zu begegnen.
Das heißt, die KI-Komponente einer KI-Cybersicherheitslösung wird verwendet, um Daten zu klassifizieren und Anomalien in Basisdaten zu bewerten. Daher verursacht es keine Probleme bei Aktualisierungen der Malware-Liste. Das bedeutet, dass KI-Cybersicherheit weiterhin genutzt werden kann.
Nachdem wir uns über die Vor- und Nachteile der Cybersicherheit mit künstlicher Intelligenz informiert haben, werfen wir einen Blick auf einige Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie.
Dadurch entstehen aber auch Schlupflöcher. Zu diesem Zweck kann KI-Cybersicherheit hilfreich sein, um potenzielle Schwachstellen in diesen Unternehmen aufzudecken. Die Lösung besteht darin, entweder den Administrator zu benachrichtigen oder den Patch automatisch anzuwenden.
Allerdings reicht dies möglicherweise nicht aus. Cyberkriminelle haben es derzeit auf große, hochintegrierte Unternehmen abgesehen. Dazu nutzen sie OT ohne Sicherheit. Dieses OT ist für kabelgebundene Netzwerke gedacht, um Befehle an Hardware, beispielsweise Fabrikanlagen, zu senden. Dies bedeutet, dass es nie eine Sicherheitslücke darstellte. Heutzutage nutzen Angreifer jedoch OT, um sich Zugriff auf den Rest des Netzwerks zu verschaffen oder Fabrikanlagen offline zu schalten.
OT-Risikomanagement für Fertigung und automatisierte Fabriken
Schwachstellen werden häufig im KI-Teil des Systems gefunden. In diesem Fall wird der Administrator eine Lösung bereitstellen. OT-Risikomanagementsoftware arbeitet kontinuierlich, wenn sich die Zeitpläne der Produktionsanlagen ändern, um Auftrags-, Projekt- oder Lieferanforderungen zu erfüllen.
In diesem Fall versucht das KI-System anhand bekannter Malware aus der Antivirenliste, den Eintrittspfad in das System zu finden. Diese Aufgabe erfordert die automatisierten, repetitiven Fähigkeiten komplexer Systeme, die sich ideal für künstliche Intelligenz eignen.
Wann sollten Sie also KI-Cybersicherheit implementieren?
Wann sollten Sie KI-Cybersicherheit einsetzen?
Wenn Unternehmen IoT und IT nutzen, können sie auch die Netzwerksicherheit mit künstlicher Intelligenz nutzen. Auf diese Weise kann das Risiko von Netzwerkangriffen verringert werden. IoT-Geräte werden oft zu einem niedrigeren Preis als die Konkurrenz verkauft, sodass auch die Kosten für das Hinzufügen angemessener Sicherheitsmaßnahmen entfallen.
Endlich können auch Unternehmen, die nur IT nutzen, KI nutzen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, unregelmäßigen Verkehr zu beurteilen und so Gateways zu schützen. Darüber hinaus kann auch eine KI-Datenanalyse eingesetzt werden. Auf diese Weise können Sie erkennen, ob jemand die Hardware in böswilliger Absicht nutzt.
Zusammenfassend geht es um die Cybersicherheit durch künstliche Intelligenz, eine kurze Zusammenfassung!
Zusammenfassung
Wir können immer von KI-Cybersicherheit profitieren, egal wie integriert die Geschäftstechnologie ist. KI-Funktionen eignen sich auch hervorragend zur Klassifizierung von Daten mithilfe intelligenter Operationen. Auf diese Weise können Sie Ihre Suche nach Malware beschleunigen. KI-Cybersicherheit kann auch dabei helfen, eine abnormale Nutzung des Netzwerks zu erkennen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz in der Cybersicherheit: Vor- und Nachteile. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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