ML คือการป้องกันที่สำคัญต่อการขัดขวางการโจมตีทางดิจิทัลพื้นผิว

เผยแพร่แล้ว: 2022-09-19

เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นสิ่งล้ำค่าในหลายแง่มุมของภาคไอที การศึกษาโดย Markets and Markets แสดงให้เห็นว่าตลาดเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงเติบโตมากกว่า 44% ต่อปี

ปัจจัยที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งที่ผลักดันความต้องการเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องคือความต้องการโซลูชันการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น การโจมตีทางไซเบอร์กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นทุกปี โชคดีที่ความก้าวหน้าของแมชชีนเลิร์นนิงทำให้หยุดพวกเขาได้ง่ายขึ้น

แอพพลิเคชันที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คือการหยุดการโจมตีทางดิจิทัล เพื่อชื่นชมประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงในแอปพลิเคชันนี้ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจธรรมชาติของการโจมตีทางไซเบอร์เหล่านี้และวิธีที่ดีที่สุดในการป้องกัน

เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจะหยุดการโจมตีทางดิจิทัลได้อย่างไร

เมื่อองค์กรขยายรอยเท้าดิจิทัลเพื่อเข้าถึงลูกค้ามากขึ้นบนอุปกรณ์ต่างๆ ในหลายประเทศ การเปิดเผย (พื้นผิวการโจมตี) ของพวกเขาต่อผู้คุกคามทั้งภายในและภายนอกเพิ่มขึ้น ที่เลวร้ายไปกว่านั้น อาชญากรไซเบอร์จำนวนหนึ่งกำลังใช้เทคโนโลยี AI เพื่อทำการโจมตีทางไซเบอร์ที่สร้างความเสียหายมากกว่าที่เคยเป็นมา

ข่าวดีก็คือผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ก็ใช้การเรียนรู้ของเครื่องด้วยเช่นกัน มีหลายวิธีที่พวกเขาสามารถเสริมการป้องกันด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อหยุดการโจมตีทางดิจิทัล

แต่พื้นผิวการโจมตีแบบดิจิทัลคืออะไรและการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อหยุดพวกเขา

ภาพรวมของพื้นผิวการโจมตีแบบดิจิทัล

อาจดูเหมือนว่าพื้นผิวการโจมตีที่เพิ่มขึ้นเป็นเพียงสูตรสำหรับภัยพิบัติที่การละเมิดความปลอดภัยหลีกเลี่ยงไม่ได้ โชคดีที่ไม่เป็นเช่นนั้น หลายองค์กรร่วมมือกับการทำแผนที่พื้นผิวการโจมตีและการตรวจสอบผู้เชี่ยวชาญเพื่อประเมินความเสี่ยงและแนะนำขั้นตอนการแก้ไขเพื่อป้องกันการละเมิด

คำว่าพื้นผิวการโจมตีแบบดิจิทัลหมายถึงผลรวมของเวกเตอร์การโจมตีที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่องค์กรของคุณเผชิญกับผู้คุกคาม ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อเริ่มการโจมตีที่มุ่งร้ายต่อองค์กรของคุณ พูดง่ายๆ คือ เทคโนโลยีใดบ้างที่ผู้คุกคามสามารถใช้เพื่อเข้าถึงองค์กรของคุณ

เมื่อมองแวบแรก อาจเป็นการยืนยันง่ายๆ ในการแสดงรายการโหนดเครือข่ายทั้งหมด ทันทีที่มีการตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน ในไม่ช้าคุณจะพบเวกเตอร์ที่เป็นไปได้มากมายที่คุณไม่เคยมองว่าเป็นช่องโหว่

เวกเตอร์พื้นผิวการโจมตีที่พบบ่อยที่สุดคือโหนดที่เรารู้จัก ซึ่งจะรวมถึงเทคโนโลยีที่มีการจัดการทั้งหมดขององค์กร ตั้งแต่เวิร์กสเตชันและเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงเว็บไซต์ภายนอกและบริการเว็บที่โฮสต์ API สาธารณะ

เวกเตอร์พื้นผิวการโจมตีประเภทที่สองคือเทคโนโลยีที่มีการจัดการทั้งหมดที่อยู่นอกเหนืออิทธิพลโดยตรงขององค์กร มีการแนะนำความเสี่ยงโดยปราศจากความรู้ของทีมงาน IT เช่น Shadow IT หรือมีแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่ถูกลืมหรือไม่

และประการที่สาม หากพื้นที่ดังกล่าวข้างต้นไม่เพียงพอ องค์กรยังคงต้องจัดการกับผู้คุกคามที่สามารถสร้างทรัพยากรของตนเองได้ ตั้งแต่มัลแวร์และวิศวกรรมสังคม ไปจนถึงทรัพยากรที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อปลอมแปลงเป็นองค์กรของคุณ ไปจนถึงเก็บเกี่ยวข้อมูลประจำตัวและข้อมูลสำคัญอื่นๆ

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถหยุดการโจมตีเวกเตอร์ได้อย่างไร

มีประโยชน์มากมายในการใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อหยุดการโจมตีทางไซเบอร์ บางส่วนของพวกเขามีการระบุไว้ด้านล่าง:

  • แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้มืออาชีพด้านการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ทำงานบางอย่างได้โดยอัตโนมัติ มิฉะนั้นแล้วจะเกิดความซ้ำซากจำเจ ซึ่งช่วยให้มีเวลามุ่งเน้นไปที่งานวิเคราะห์ภัยคุกคามที่สำคัญมากขึ้น
  • เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงสามารถฝึกให้รับรู้ภัยคุกคามที่อาจตรวจจับได้ยาก ตัวอย่างเช่น สามารถทำการวิเคราะห์การให้คะแนนความเสี่ยงในอีเมลที่อาจใช้สำหรับฟิชชิง
  • แมชชีนเลิร์นนิงช่วยระบุจุดอ่อนในโครงสร้างพื้นฐานความปลอดภัยทางไซเบอร์ เช่น ไฟร์วอลล์ที่ล้าสมัย มันสามารถปิงทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อทำการแก้ไขที่เหมาะสม

เป็นผลให้การเรียนรู้ของเครื่องมีค่ามากในการหยุดเวกเตอร์การโจมตีทุกประเภท

ห้าเวกเตอร์การโจมตีทั่วไปที่การเรียนรู้ด้วยเครื่องต้องได้รับการสอนเพื่อต่อสู้

มีเวกเตอร์การโจมตีหลายแบบที่อาชญากรไซเบอร์ใช้ เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงต้องได้รับการฝึกอบรมเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ที่ใหญ่ที่สุดมีการระบุไว้ด้านล่าง

ข้อมูลประจำตัวผู้ใช้และคลาวด์

การจำกัดบัญชีและนโยบายรหัสผ่านเป็นหนึ่งในกลไกความปลอดภัยที่ถูกละเลยมากที่สุด และก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างมากต่อองค์กรทั่วโลก ผู้ใช้มีนิสัยในการใช้ข้อมูลประจำตัวขององค์กรซ้ำในโปรไฟล์โซเชียลมีเดีย และให้ข้อมูลประจำตัวโดยไม่ได้ตั้งใจระหว่างการรั่วไหลของข้อมูล อีกมิติหนึ่งคือผู้ดูแลระบบไม่ใช้หลักการของสิทธิพิเศษน้อยที่สุด การรวมกันของเวกเตอร์เหล่านี้อาจส่งผลให้เกิดการละเมิดข้อมูลร้ายแรง

API ของบุคคลที่สามและเว็บแอปพลิเคชัน

API เป็นเป้าหมายที่น่าดึงดูดใจสำหรับแฮ็กเกอร์เพราะอนุญาตให้ผู้โจมตีเข้าถึงระบบที่ปลอดภัยอย่างอื่นและใช้ประโยชน์จากจุดอ่อน API มักเสี่ยงต่อช่องโหว่ที่คล้ายคลึงกันกับเว็บแอปพลิเคชัน เช่น การควบคุมการเข้าถึงที่ล้มเหลว การแทรก และการกำหนดค่าความปลอดภัยที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากลักษณะอัตโนมัติของผู้ใช้ เครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องรุ่นใหม่ได้รับการฝึกอบรมให้รับรู้ถึงภัยคุกคามเหล่านี้

ความปลอดภัยของอีเมล

ความปลอดภัยของอีเมลมักถูกมองข้ามไป คุณอาจซาบซึ้งในความจำเป็นในการฝึกอบรมเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อหยุดการโจมตีแบบฟิชชิ่ง หากคุณตระหนักว่าอีเมลหนึ่งใน 99 ฉบับเป็นการพยายามฟิชชิ่ง

จำเป็นต้องมีกรอบนโยบายความปลอดภัยและมาตรการตรวจสอบอีเมลที่คล้ายคลึงกันเพื่อป้องกันการปลอมแปลงอีเมลจากผู้คุกคาม ความเสี่ยงหลักประการที่สองของอีเมลคือมัลแวร์ เซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้กำหนดค่าให้สแกนช่วยขจัดสิ่งที่แนบมาที่มีความเสี่ยงสูงเปิดประตูให้ผู้คุกคามภายนอกเข้าถึงได้ผ่านวิศวกรรมสังคมและไฟล์แนบที่เป็นอันตราย

เงาไอที

การใช้ระบบคอมพิวเตอร์ ฮาร์ดแวร์ แอปพลิเคชัน และทรัพยากรโดยไม่ได้รับอำนาจจากแผนกไอทีด่วน เรียกว่า Shadow IT ด้วยความนิยมของแอพและบริการบนระบบคลาวด์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จึงมีอัตราการเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ ในขณะที่ Shadow IT สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและส่งเสริมนวัตกรรมได้ แต่ก็สามารถก่อให้เกิดปัญหาด้านความปลอดภัยที่สำคัญกับองค์กรของคุณโดยการรั่วไหลของข้อมูลและอาจละเมิดมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ คุณต้องแน่ใจว่าเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนให้รู้จักจุดอ่อนในระบบไอทีเงาของคุณ

สินทรัพย์เทคโนโลยีที่ไม่มีการจัดการ

เมื่อเทคโนโลยีคลาวด์ก้าวหน้า องค์กรอาจยังคงเชื่อมต่อกับระบบเดิมและในทางกลับกัน สิ่งเหล่านี้อาจได้รับการอนุมัติการเชื่อมต่อจากแอปพลิเคชันระดับองค์กรไปยังซัพพลายเออร์บุคคลที่สามที่เลิกใช้งานแล้ว นอกจากนี้ยังอาจเป็นการเชื่อมโยงภายในไปยังที่อยู่ IP ของบริษัทหรือโดเมนการจัดเก็บที่หมดอายุ สินทรัพย์ที่ไม่มีการจัดการเหล่านี้มักใช้งานซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัยและมีช่องโหว่ที่รู้จักซึ่งไม่เคยได้รับการแก้ไข ทำให้ง่ายสำหรับผู้โจมตีที่มีทักษะในการใช้ประโยชน์

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการหยุดการโจมตีบนพื้นผิวดิจิทัล

ในการควบคุมพื้นผิวการโจมตีแบบดิจิทัลของคุณกลับคืนมา จะต้องได้รับการมองเห็นพื้นผิวการโจมตีแบบองค์รวม เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องทำให้งานนี้ง่ายขึ้นมาก วิธีนี้จะช่วยให้คุณระบุและจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ การมองเห็นความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถบรรลุได้อย่างรวดเร็วโดยการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรมที่สามารถจัดหาเครื่องมือตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อแก้ไขความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดการละเมิด