ML este o apărare vitală împotriva suprafețelor de atac digitale care împiedică

Publicat: 2022-09-19

Tehnologia învățării automate a devenit neprețuită în multe aspecte ale sectorului IT. Un studiu realizat de Markets and Markets arată că piața tehnologiei de învățare automată crește cu peste 44% pe an.

Unul dintre cei mai mari factori care determină cererea de tehnologie de învățare automată este nevoia tot mai mare de soluții de securitate cibernetică. Atacurile cibernetice devin din ce în ce mai frecvente în fiecare an. Din fericire, progresele învățării automate au făcut mai ușor să-i oprească pe drum.

Una dintre cele mai mari aplicații ale învățării automate în securitatea cibernetică este oprirea suprafețelor de atac digitale. Pentru a aprecia beneficiile învățării automate în această aplicație, este important să înțelegem natura acestor atacuri cibernetice și cele mai bune modalități de a le preveni.

Cum poate tehnologia de învățare automată să oprească o suprafață de atac digital?

Pe măsură ce organizațiile își extind amprenta digitală pentru a ajunge la mai mulți clienți pe mai multe dispozitive din mai multe țări, expunerea lor (suprafața de atac) la actorii amenințărilor interni și externi crește. Pentru a înrăutăți lucrurile, un număr de infractori cibernetici folosesc tehnologia AI pentru a desfășura atacuri cibernetice mai devastatoare decât oricând.

Vestea bună este că profesioniștii în securitate cibernetică folosesc și învățarea automată. Există un număr tot mai mare de moduri prin care își pot întări apărarea cu învățarea automată. Aceasta include utilizarea machine learning pentru a opri suprafețele de atac digitale.

Dar ce sunt suprafețele de atac digitale și ce poate face cu adevărat învățarea automată pentru a le opri?

Prezentare generală a suprafețelor de atac digitale

S-ar putea părea că o suprafață de atac în creștere este pur și simplu o rețetă pentru dezastru în care breșele de securitate sunt inevitabile. Din fericire, nu este cazul. Multe organizații se unesc cu specialiștii în cartografierea și monitorizarea suprafețelor de atac pentru a-și cuantifica riscul și pentru a introduce pași de remediere pentru a proteja împotriva încălcării.

Termenul suprafață de atac digital se referă la suma tuturor vectorilor de atac posibili pe care organizația dvs. i-a expus unor actori de amenințări, care ar putea fi utilizați pentru a lansa un atac rău intenționat împotriva organizației dvs. Mai simplu spus, ce tehnologii pot utiliza actorii amenințărilor pentru a obține acces la organizația dvs.?

La prima vedere, ar putea părea o afirmație ușoară să enumerați pur și simplu toate nodurile din rețea. De îndată ce se face o inspecție mai atentă, veți găsi în curând mulți vectori posibili pe care nu i-ați considerat anterior drept vulnerabilități.

Cel mai obișnuit tip de vector de suprafață de atac sunt acele noduri despre care știm. Aceasta ar include toate tehnologiile gestionate de organizație. De la stații de lucru și servere la site-uri web orientate spre exterior și servicii web care găzduiesc API-uri publice.

Al doilea tip de vector de suprafață de atac sunt toate tehnologiile gestionate care au căzut în afara sferei directe de influență a organizației. Dacă riscurile au fost introduse fără știrea echipei IT, cum ar fi shadow IT, de exemplu, sau dacă există resurse online de care au fost uitate.

Și în al treilea rând, dacă domeniile menționate mai sus nu sunt suficiente, organizațiile trebuie totuși să se ocupe de actori amenințări care își pot crea propriile resurse. De la programe malware și inginerie socială până la resurse create special pentru a se preface ca organizația dvs. pentru a colecta acreditări și alte informații sensibile.

Cum poate învățarea automată să oprească vectorii de atac?

Există o mulțime de beneficii ale utilizării tehnologiei de învățare automată pentru a opri atacurile cibernetice. Unele dintre ele sunt enumerate mai jos:

  • Învățarea automată îi ajută pe profesioniștii în securitate cibernetică să automatizeze anumite sarcini care altfel ar fi foarte repetitive. Acest lucru le eliberează timp pentru a se concentra pe sarcini mai esențiale de analiză a amenințărilor.
  • Tehnologia de învățare automată poate fi instruită pentru a recunoaște amenințările care altfel ar fi greu de detectat. De exemplu, poate efectua analize de evaluare a riscurilor pe e-mailurile care ar putea fi folosite pentru phishing.
  • Învățarea automată ajută la identificarea punctelor slabe ale infrastructurii de securitate cibernetică, cum ar fi firewall-urile învechite. Poate ping echipa de securitate cibernetică pentru a face modificările corespunzătoare.

Drept urmare, învățarea automată este de neprețuit în oprirea vectorilor de atac de toate tipurile.

Cinci vectori de atac obișnuiți cu care învățarea automată trebuie învățată să lupte

Există o serie de vectori de atac diferiți pe care infractorii cibernetici îi folosesc. Tehnologia de învățare automată trebuie să fie instruită pentru a le aborda. Cele mai mari sunt enumerate mai jos.

Acreditările utilizatorului și cloud

Restricțiile de cont și politicile de parole sunt printre cele mai neglijate mecanisme de securitate și reprezintă un risc mare pentru organizații, la nivel global. Utilizatorii prind obiceiul de a-și reutiliza acreditările organizaționale pe profilurile lor de rețele sociale și de a furniza neintenționat acreditările în timpul unei scurgeri de date. Cealaltă dimensiune este cea în care administratorii nu aplică principiul privilegiului minim. Combinația acestor vectori poate duce la încălcări devastatoare de date.

API-uri și aplicații web terțe

API-urile sunt o țintă atractivă pentru hackeri, deoarece le permit atacatorilor să aibă acces la sisteme altfel sigure și să exploateze punctele slabe. API-urile sunt adesea vulnerabile la vulnerabilități similare cu aplicațiile web, cum ar fi controalele de acces eșuate, injecțiile și configurările greșite de securitate din cauza naturii automate a utilizatorilor lor. Instrumentele mai noi de securitate cibernetică bazate pe învățarea automată sunt instruite pentru a recunoaște aceste amenințări.

Securitate e-mail

Securitatea e-mailului este prea des trecută cu vederea. S-ar putea să apreciați mai mult necesitatea de a vă instrui instrumentele de învățare automată pentru a opri atacurile de phishing dacă vă dați seama că unul din 99 de e-mailuri este o încercare de phishing.

Cadrele de politici de securitate și măsuri similare de autentificare a e-mailului trebuie să fie în vigoare pentru a proteja împotriva falsificării e-mailurilor de la actorii amenințărilor. Al doilea risc major introdus de e-mail este malware. Serverele care nu sunt configurate să scaneze elimină atașamentele cu risc ridicat deschid ușa actorilor externi ai amenințărilor să obțină acces prin inginerie socială și atașamente rău intenționate.

Shadow IT

Utilizarea sistemelor informatice, a hardware-ului, a aplicațiilor și a resurselor fără autorizarea expresă a departamentului IT este cunoscută sub numele de shadow IT. Odată cu popularitatea aplicațiilor și serviciilor bazate pe cloud în ultimii ani, aceasta a crescut într-un ritm exponențial. În timp ce IT-ul umbră poate crește productivitatea angajaților și poate promova inovația, poate pune, de asemenea, preocupări majore de securitate pentru organizația dvs., prin scurgerea de date și potențial încălcarea standardelor de conformitate cu reglementările. Trebuie să vă asigurați că instrumentele de învățare automată sunt instruite pentru a recunoaște punctele slabe din sistemul dumneavoastră IT umbră.

Active tehnologice negestionate

Pe măsură ce tehnologiile cloud avansează, organizațiile pot avea în continuare conexiuni la sistemele vechi și invers. Acestea ar fi putut fi, de asemenea, conexiuni aprobate de la aplicații de întreprindere la furnizori terți dezafectați. Ele pot fi, de asemenea, legături interne către adrese IP ferme sau domenii de stocare expirate. Aceste active neadministrate rulează aproape întotdeauna software învechit cu vulnerabilități cunoscute care nu au fost niciodată remediate, ceea ce face mai ușor de exploatat de către actorii calificați ai amenințărilor.

Învățarea automată este esențială pentru stoparea atacurilor digitale la suprafață

Pentru a prelua controlul asupra suprafeței dvs. de atac digitale, trebuie să obțineți vizibilitatea holistică a suprafeței de atac. Tehnologia de învățare automată face această sarcină mult mai ușoară. Acest lucru vă va permite să identificați și să gestionați eficient riscurile pe care le prezintă. Vizibilitatea securității cibernetice poate fi obținută rapid prin parteneriatul cu un specialist în securitate din industrie care poate oferi instrumente de monitorizare în timp real pentru a remedia riscurile înainte de apariția unor încălcări.