Wie man Cybersicherheit von reaktiv zu proaktiv umwandelt: Die Rolle von Deep Learning

Deep Learning (DL) ist eine fortgeschrittene Teilmenge des maschinellen Lernens (ML) und steht heute hinter einigen der innovativsten und komplexesten Technologien. Wir können die rasante Entwicklung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning in fast allen Branchen beobachten und Vorteile erleben, die noch vor wenigen Jahren für unmöglich gehalten wurden.

Umgeschriebener Inhalt: Deep Learning hat große Fortschritte bei der Verfeinerung des maschinellen Lernens gemacht. Im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das bei falschen oder unbefriedigenden Ergebnissen möglicherweise ein menschliches Eingreifen zur Anpassung der Ausgabeebene erfordert, kann Deep Learning ohne menschliches Eingreifen kontinuierlich lernen und die Genauigkeit verbessern. Mehrschichtige Deep-Learning-Modelle können überraschende Genauigkeits- und Leistungsniveaus erreichen

Der Aufstieg von Deep-Learning-Modellen

Seit Jahren arbeiten Forscher an der Entwicklung komplexer Algorithmen für künstliche Intelligenz, um fortschrittlichere Fähigkeiten zu erreichen. Durch Forschungsarbeiten, die biologische Gehirne stark nachahmen, wurden komplexere mathematische Berechnungsmethoden entwickelt, die zu künstlichen neuronalen Netzen (KNN) führten. Einfach ausgedrückt besteht KNN aus vielen Knoten (oder Neuronen), genau wie das menschliche Gehirn, die im Netzwerk Informationen aneinander weitergeben und verarbeiten können. Mit anderen Worten, es verfügt über die Fähigkeit zu lernen und sich anzupassen

Die Entwicklung dieser Technologie verlief aufgrund ihrer Anforderungen langsam. Um diesen Erfolg zu erreichen, sind drei Elemente erforderlich: große Datenmengen, fortschrittlichere Algorithmen und eine deutlich höhere Rechenleistung. Diese Rechenleistung kommt in Form einer Graphics Processing Unit (GPU)

Eine GPU ist ein Computerchip, der den Deep-Learning-Rechenprozess erheblich beschleunigen kann und eine Kernkomponente der Infrastruktur für künstliche Intelligenz darstellt. Es kann mehrere Rechenaufgaben gleichzeitig ausführen, den Lernprozess des maschinellen Lernens beschleunigen und große Datenmengen problemlos verarbeiten. Leistungsstarke GPUs in Kombination mit Cloud Computing können die Zeit, die zum Trainieren tiefer Modelle erforderlich ist, effektiv von Wochen auf Stunden reduzieren.

Nachteile der GPU-Leistung

Der GPU-Stromverbrauch für solch leistungsstarkes Computing ist atemberaubend und teuer. Das Training einer einzelnen Endversion einiger GPU-Modelle erfordert möglicherweise mehr Strom, als 80 Haushalte pro Jahr verbrauchen.

Darüber hinaus haben große Datenspeicherzentren auf der ganzen Welt aufgrund des Energie- und Wasserverbrauchs sowie der Treibhausgasemissionen gravierende Auswirkungen auf die Umwelt. Ein Teil der Lösung dieses Problems besteht darin, die Datenqualität durch Deep Learning zu verbessern, anstatt sich ausschließlich auf große Datenmengen zu verlassen. Da sich die künstliche Intelligenz weiterentwickelt, müssen Nachhaltigkeitspläne zu einer weltweit gemeinsamen Plattform werden.

Je mehr Ebenen, desto tiefer Sie eintauchen praktische und umfassende Wissensbasis. Künstliche neuronale Netze bestehen aus drei Arten von Schichten. Die erste Eingabeschicht stellt dem Netzwerk einen ersten Datenpool zur Verfügung. Die letzte Ebene ist die Ausgabeebene, die alle Ergebnisse für eine bestimmte Dateneingabe generiert. Zwischen diesen beiden liegt die wichtigste verborgene Schicht. In diesen mittleren Schichten werden alle Rechenprozesse ausgeführt

Mindestens drei Schichten gelten als Deep Learning, aber je mehr Schichten es gibt, desto tiefer geht das Lernen, um die Ausgabeschicht zu informieren. Deep-Learning-Schichten verfügen über unterschiedliche Funktionen, die auf die Daten einwirken, während diese in einer bestimmten Reihenfolge durch jede Schicht fließen. Mit jeder weiteren Schicht können nach und nach weitere Details und Merkmale aus dem Datensatz extrahiert werden. Dies führt letztendlich dazu, dass die Netzwerkausgabe potenzielle Ergebnisse, Vorhersagen und Schlussfolgerungen vorhersagt oder angibt.

Die Bedeutung von Deep Learning für Genauigkeit und Prävention

KI-Automatisierung und Deep-Learning-Modelle sind Schlüsselelemente im Kampf gegen Cyberkriminalität und bieten gleichzeitig wichtigen Schutz vor Ransomware-Upgrades. Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, verdächtiges Verhalten zu erkennen und vorherzusagen und die Merkmale potenzieller Angriffe zu verstehen, um die Ausführung jeglicher Nutzlast oder die Verschlüsselung von Daten zu verhindern.

Durch künstliche neuronale Netze generierte Systeme zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen sind im Vergleich zu maschinellem Lernen intelligenter und genauer Die Genauigkeit ist höher und die Fehlalarmrate deutlich geringer. Anstatt sich auf Angriffssignaturen zu verlassen oder sich Listen bekannter häufiger Angriffssequenzen zu merken, lernen und aktualisieren künstliche neuronale Netze kontinuierlich, um jede Systemaktivität zu erkennen, die auf bösartiges Verhalten oder das Vorhandensein von Malware hinweist.

Cybersicherheitsteams betrachten externe Angriffe seit jeher als großes Problem, doch böswillige interne Aktivitäten nehmen zu. Laut Ponemons „Cost of Insider Threats: Global Report 2022“ sind Insider-Bedrohungsvorfälle in den letzten zwei Jahren um 44 % gestiegen, und die Kosten pro Vorfall sind um mehr als ein Drittel auf 15,38 Millionen US-Dollar gestiegen.

Sicherheitsteams überschreiten ihre Grenzen Benutzer und Entity Behavior Analytics (UEBA) wird zunehmend genutzt, um Insider-Bedrohungen abzuwehren. Deep-Learning-Modelle können normale Verhaltensmuster von Mitarbeitern im Laufe der Zeit analysieren und erlernen und erkennen, wenn Anomalien auftreten. Beispielsweise kann es jeden Systemzugriff oder Datenverstoß außerhalb der Geschäftszeiten erkennen und Warnungen senden.

Proaktive versus reaktive Cybersicherheit

Es gibt einen großen Unterschied zwischen Netzwerkerkennung und -reaktion im Vergleich zu Schutz und Beseitigung. Ein reaktiver Ansatz schützt vor Bedrohungen, nachdem diese in das Netzwerk eingedrungen sind, um Systeme auszunutzen und Daten zu stehlen. Durch Deep Learning können Schwachstellen und bösartige Aktivitäten identifiziert und beseitigt werden, bevor sie ausgenutzt werden, wodurch das Ziel erreicht wird, Bedrohungen proaktiv zu verhindern und zu beseitigen

Obwohl automatisierte und mehrschichtige Deep-Learning-Cybersicherheitslösungen die Sicherheitsabwehr erheblich verbessert haben, kann diese Technologie auch von beiden Seiten der Cyberkriminalität ausgenutzt werden

Eskalierende KI-Innovationen erfordern Schutzgesetze

im Bereich der Cybersicherheit, um raffinierte Cyberfeinde zu bekämpfen, Künstliche Intelligenzlösungen wie Deep Learning entwickeln sich schneller, als die Regulierungsbehörden einschränken und kontrollieren können. Gleichzeitig können Unternehmensverteidigungsmaßnahmen auch von böswilligen Angreifern ausgenutzt und manipuliert werden

Die Folgen unkontrollierter künstlicher Intelligenztechnologie könnten in der Zukunft weltweit verheerend sein. Wenn unsere Technologie außer Kontrolle gerät und es keine Gesetzgebung zur Aufrechterhaltung von Ordnung, Menschenrechten und internationaler Sicherheit gibt, könnte dies zu einem eskalierenden Schlachtfeld zwischen Gut und Böse werden.

Das ultimative Ziel der Cybersicherheit besteht darin, über die passive Erkennung und Reaktion hinaus proaktiven Schutz und die Beseitigung von Bedrohungen zu bieten. Automatisierung und mehrstufiges Deep Learning sind wichtige Schritte in diese Richtung. Unsere Herausforderung besteht darin, eine angemessene Kontrolle zu behalten und unseren Cyber-Feinden immer einen Schritt voraus zu sein

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