ディープラーニングがサイバーセキュリティにどのように役立つことが証明されるか

サイバー攻撃の脅威は最近劇的に増加しており、従来の対策では効果が不十分であるように思えます。

このため、サイバーセキュリティにおけるディープラーニングは急速に進歩しており、サイバーセキュリティのすべての問題を解決する鍵を握る可能性があります。

テクノロジーの出現に伴い、データ セキュリティに対する脅威が増大し、組織の業務を保護するためにサイバーセキュリティ ツールの使用が必要になります。しかし、企業はほとんどのサイバーセキュリティ ツールに依存しているため、苦戦しています。企業は、ビジネスを保護するために使用するテクノロジーの脅威検出機能を検出するために、署名または侵害の証拠に依存しています。これらの手法は認識されたリスクを特定する場合にのみ役立つため、未知の攻撃に対しては役に立ちません。ここで、サイバーセキュリティにおけるディープラーニングが事態の流れを変える可能性があります。ディープラーニングは、データ分析を使用して問題を解決することを得意とする機械学習の分野です。世界中の他の機械学習が処理、消化、処理できない大量のデータをディープ ニューラル ネットワークに処理させることで、私たちは脳とその仕組みを模倣しています。

ネットワーク セキュリティにおけるディープ ラーニングの応用

ネットワーク セキュリティ業界は多くの課題に直面しており、ディープ ラーニング テクノロジはその救世主となる可能性があります。

行動分析

あらゆる企業にとって、ディープ ラーニング ベースのセキュリティ戦略は、ユーザーのアクティビティと習慣を追跡し、調査することを目的としています。これはセキュリティ メカニズムを無効にし、シグナルやアラートをトリガーしない場合があるため、ネットワークをターゲットとする従来の悪意のある動作よりも検出が困難です。たとえば、内部関係者攻撃は、従業員が外部からシステムに侵入するのではなく、正当なアクセスを悪意のある目的に使用する場合に発生し、そのような攻撃に直面すると多くのネットワーク保護システムが無効になります。

これらの攻撃に対する効果的な防御手段の 1 つは、ユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA) です。一定期間の調整後、従業員の典型的な行動パターンを学習し、異常時のシステムへのアクセスや警告音など、内部関係者攻撃の可能性がある不審なアクティビティを特定できるようになります。

侵入検知

侵入検知および防御システム (IDS/IPS) は、疑わしいネットワーク アクティビティを特定し、ハッカーによるアクセスを阻止し、ユーザーに通知します。多くの場合、それらはよく知られたシグネチャと一般的な攻撃形式を持っています。これは、データ侵害などのリスクから保護するのに役立ちます。

以前は、ML アルゴリズムがこの操作を処理していました。ただし、これらのアルゴリズムにより、システムはいくつかの誤検知を生成し、セキュリティ チームの仕事を骨の折れるものにし、すでに過度の疲労を増大させます。深層学習、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を使用すると、トラフィックをより正確に分析し、誤った警告の数を減らし、セキュリティ チームが悪意のあるネットワーク アクティビティと正規のネットワーク アクティビティを区別できるように支援することで、よりスマートな ID/IP システムを開発できます。

マルウェアへの対処

一般的なファイアウォールなどの従来のマルウェア ソリューションは、シグネチャ ベースの検出テクノロジを使用してマルウェアを検出します。この企業は既知のリスクのデータベースを維持しており、最近出現した新しい危険を含めて定期的に更新されます。このアプローチは基本的な脅威に対しては効果的ですが、より複雑な脅威に対しては効果的ではありません。深層学習アルゴリズムは、既知のシグネチャや典型的な攻撃手法の記憶に依存しないため、より複雑な脅威を識別できます。代わりに、システムに慣れ、マルウェアまたは悪意のある活動の兆候である可能性のある奇妙な動作が見られます。

電子メールの監視

あらゆる形態のサイバー犯罪を阻止するには、従業員の公式電子メール アカウントを監視することが重要です。たとえば、フィッシング攻撃は、従業員に電子メールを送信して機密情報を要求することによって行われることがよくあります。ディープラーニングとサイバーセキュリティ ソフトウェアを使用すると、この種の攻撃を防ぐことができます。自然言語処理を使用して、電子メールに不審なアクティビティがないかチェックできます。

概要

企業が対処しなければならない多数のリスクに対処するには自動化が不可欠ですが、従来の機械学習では限界があり、望ましい結果を得るには依然として多くの調整と人間の関与が必要です。結果。サイバーセキュリティにおけるディープラーニングは、継続的な改善と学習を超えて、危険を予測し、発生する前に阻止することができます。

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