ML 是抵禦數字攻擊面的重要防御手段

已發表: 2022-09-19

機器學習技術在 IT 領域的許多方面都變得非常寶貴。 Markets and Markets 的一項研究表明,機器學習技術市場每年增長超過 44%。

推動機器學習技術需求的最大因素之一是對網絡安全解決方案的需求不斷增長。 網絡攻擊每年都變得越來越普遍。 幸運的是,機器學習的進步使阻止它們變得更容易。

機器學習在網絡安全中的最大應用之一是阻止數字攻擊面。 為了了解機器學習在此應用程序中的好處,了解這些網絡攻擊的性質以及預防它們的最佳方法非常重要。

機器學習技術如何阻止數字攻擊面?

隨著組織擴大其數字足跡以在更多國家/地區通過更多設備覆蓋更多客戶,他們對內部和外部威脅參與者的暴露(攻擊面)增加。 更糟糕的是,許多網絡犯罪分子正在使用人工智能技術進行比以往更具破壞性的網絡攻擊。

好消息是網絡安全專業人員也使用機器學習。 越來越多的方法可以讓他們通過機器學習來加強防禦。 這包括使用機器學習來阻止數字攻擊面。

但是什麼是數字攻擊面,機器學習真的可以做些什麼來阻止它們呢?

數字攻擊面概述

似乎不斷增加的攻擊面只是導致不可避免的安全漏洞的災難的根源。 幸運的是,情況並非如此。 許多組織與攻擊面映射和監控專家攜手量化他們的風險並引入補​​救措施以防止違規。

術語數字攻擊面是指您的組織暴露給威脅參與者的所有可能攻擊向量的總和,這些攻擊向量可用於對您的組織發起惡意攻擊。 簡而言之,威脅參與者可以利用哪些技術來訪問您的組織?

乍一看,簡單地列出所有聯網節點似乎是一個簡單的斷言。 一旦進行了仔細檢查,您很快就會發現許多您以前不認為是漏洞的可能向量。

最常見的攻擊面向量是我們所知道的那些節點。 這將包括組織的所有託管技術。 從工作站和服務器到面向外部的網站和託管公共 API 的 Web 服務。

第二種攻擊面向量是所有超出組織直接影響範圍的託管技術。 是否在 IT 團隊不知情的情況下引入了風險,例如影子 IT,或者是否存在被遺忘的在線資源。

第三,如果上述領域還不夠,組織仍然需要與可以創建自己資源的威脅行為者打交道。 從惡意軟件和社會工程到專門為偽裝成您的組織以獲取憑據和其他敏感信息而創建的資源。

機器學習如何阻止攻擊向量?

使用機器學習技術來阻止網絡攻擊有很多好處。 下面列出了其中一些:

  • 機器學習可幫助網絡安全專業人員自動執行某些原本非常重複的任務。 這讓他們有時間專注於更重要的威脅分析任務。
  • 可以訓練機器學習技術來識別原本難以檢測的威脅。 例如,它可以對可能用於網絡釣魚的電子郵件進行風險評分分析。
  • 機器學習有助於識別網絡安全基礎設施中的弱點,例如過時的防火牆。 它可以 ping 網絡安全團隊以進行適當的修改。

因此,機器學習在阻止所有類型的攻擊向量方面是無價的。

機器學習必須學會對抗的五種常見攻擊向量

網絡犯罪分子使用許多不同的攻擊媒介。 必須訓練機器學習技術來解決這些問題。 下面列出了最大的。

用戶和雲憑據

帳戶限制和密碼策略是最被忽視的安全機制之一,對全球組織構成巨大風險。 用戶養成了在其社交媒體資料中重複使用其組織憑據的習慣,並在數據洩漏期間無意中提供了他們的憑據。 另一個維度是管理員不應用最小權限原則。 這些向量的組合可能導致毀滅性的數據洩露。

第三方 API 和 Web 應用程序

API 對黑客來說是一個有吸引力的目標,因為它們允許攻擊者訪問其他安全系統並利用弱點。 由於用戶的自動化特性,API 經常容易受到與 Web 應用程序類似的漏洞的影響,例如訪問控制失敗、注入和安全錯誤配置。 更新的機器學習驅動的網絡安全工具經過培訓可以識別這些威脅。

電子郵件安全

電子郵件安全經常被忽視。 如果您意識到每 99 封電子郵件中就有一封是網絡釣魚嘗試,您可能會更加感激培訓您的機器學習工具以阻止網絡釣魚攻擊的必要性。

需要製定安全策略框架和類似的電子郵件身份驗證措施,以防止來自威脅參與者的電子郵件欺騙。 電子郵件帶來的第二個主要風險是惡意軟件。 未配置為掃描消除高風險附件的服務器為外部威脅參與者通過社會工程和惡意附件獲取訪問權限打開了大門。

影子 IT

在沒有明確 IT 部門授權的情況下使用計算機系統、硬件、應用程序和資源被稱為影子 IT。 近年來,隨著基於雲的應用程序和服務的普及,它以指數級的速度增長。 雖然影子 IT 可能會提高員工的工作效率並促進創新,但它也可能會洩露數據並可能違反法規遵從性標準,從而給您的組織帶來重大的安全問題。 您需要確保機器學習工具經過培訓,能夠識別影子 IT 系統中的弱點。

非託管技術資產

隨著雲技術的進步,組織可能仍然與遺留系統有連接,反之亦然。 這些也可能是從企業應用程序到退役第三方供應商的批准連接。 它們也可能是與固定 IP 地址或過期存儲域的內部鏈接。 這些不受管理的資產幾乎總是運行帶有已知漏洞且從未修復過的過時軟件,這使得熟練的威脅參與者很容易利用。

機器學習對於阻止數字表面攻擊至關重要

要收回對數字攻擊面的控制權,必須獲得整體的攻擊面可見性。 機器學習技術使這項任務變得更加容易。 這將使您能夠有效地識別和管理它們帶來的風險。 通過與行業安全專家合作,可以快速獲得網絡安全可見性,該專家可以提供實時監控工具,在違規發生之前補救風險。