Hoe kan AI zorgen voor een betere cyberveiligheid?

image source : SImplilearn.com

Hoe kan AI zorgen voor een betere cyberveiligheid?

Het doel van kunstmatige intelligentie is om computers net zo intelligent te maken als mensen. Het zou zeer nuttig kunnen zijn op het gebied van defensie. AI-systemen kunnen worden geleerd gevaren te herkennen, nieuwe soorten malware te vinden en privégegevens veilig te houden, wat allemaal erg handig kan zijn als het op de juiste manier wordt gebruikt. U kunt een virtueel particulier netwerk gebruiken om uzelf te beschermen tijdens het surfen op internet. Gebruik bijvoorbeeld GRATIS Japan VPN om uw cyberbeveiliging te versterken. Maar kan AI de toekomst van gegevensbeveiliging zijn? In dit artikel zullen we zien hoe AI voor een betere cyberbeveiliging kan zorgen.

8 Rol van AI om betere beveiliging te garanderen

1. Vind onbekende bedreigingen

Hackers veranderen voortdurend hun methoden; Het kan moeilijk zijn om alle mogelijke bedreigingen voor een bedrijf te identificeren.

2. AI kan een grote hoeveelheid informatie verwerken

Het netwerk van een bedrijf genereert een grote hoeveelheid gegevens, waardoor het voor beveiligingspersoneel moeilijk wordt om al die gegevens handmatig te controleren op mogelijke bedreigingen. AI zoekt en vindt automatisch verkapte bedreigingen, waardoor het detectieproces wordt versneld en de beveiliging wordt verbeterd.

3. AI wordt in de loop van de tijd slimmer

AI maakt gebruik van machine learning en deep learning om netwerkgedrag te bestuderen en beveiligingsproblemen of abnormaal gedrag op te sporen. Hierdoor kan iemand onmiddellijk reageren en de toekomstige beveiliging verbeteren door mogelijke bedreigingen met vergelijkbare kenmerken te stoppen. Omdat AI voortdurend leert, is het voor hackers moeilijk om de intelligentie ervan te verslaan.

4. Beter kwetsbaarheidsbeheer

AI is nodig om netwerkkwetsbaarheden te monitoren, aangezien bedrijven elke dag met bedreigingen worden geconfronteerd. Er wordt onderzocht welke veiligheidsmaatregelen er al zijn getroffen om zwakke punten te vinden. Hierdoor kunnen bedrijven zich concentreren op belangrijkere beveiligingstaken. Het maakt het gemakkelijker om problemen op te lossen en bedrijfssystemen sneller te beschermen dan het inhuren van cyberbeveiligingspersoneel.

5. Meer veiligheid op alle niveaus

Het is moeilijk om prioriteit te geven aan beveiligingstaken omdat hackers hun methoden voortdurend veranderen. AI kan helpen bij het detecteren van allerlei soorten aanvallen en beslissen welke als eerste moeten worden gestopt, zelfs als er meerdere risico’s tegelijk zijn. Beveiligingsproblemen kunnen ook voortkomen uit onzorgvuldig of foutief handelen van mensen, maar het vermogen van AI om op zichzelf te leren kan ervoor zorgen dat AI goed toegerust is om met deze problemen om te gaan.

6. Dubbele processen verminderen

Kunstmatige intelligentie wordt vaak gebruikt op het gebied van cyberbeveiliging om saaie en repetitieve beveiligingstaken uit te voeren die mensen die op dit gebied werken lui kunnen maken. Het detecteert en stopt regelmatig basisveiligheidsbedreigingen en voert een uitgebreid onderzoek uit om mogelijke beveiligingskwetsbaarheden te vinden. Bedrijven kunnen AI gebruiken om ervoor te zorgen dat hun best practices op het gebied van netwerkbeveiliging altijd worden gevolgd, zonder zich zorgen te hoeven maken over fouten of verveling van werknemers.

7. Versnelt detectie- en responstijden

Wanneer u AI combineert met cyberbeveiliging, kunt u snel risico’s detecteren en stoppen, waardoor uw bedrijf wordt beschermd tegen onherstelbare schade. AI scant het hele systeem, detecteert bedreigingen in een vroeg stadium en maakt beveiligingstaken eenvoudiger dan voor een mens.

8. Veilige authenticatie

Websites met gebruikersaccounts of contactformulieren die privégegevens verzamelen, hebben een extra beveiligingslaag nodig om hun bescherming te garanderen. AI voegt deze beveiligingslaag toe met behulp van tools als vingerafdrukscanners, gezichtsherkenning en willekeurige platte tekst om ervoor te zorgen dat mensen die proberen in te loggen, zijn wie ze zeggen dat ze zijn. Dit helpt frauduleuze inlogpogingen te detecteren en brute force- en flooding-aanvallen te voorkomen, waardoor iemand zonder toestemming in uw netwerk zou kunnen inbreken.

Wat zijn de nadelen van het gebruik van AI voor cyberbeveiliging?

Overafhankelijkheid

Te zwaar vertrouwen op AI kan riskant zijn omdat het een vals gevoel van veiligheid kan creëren. Hoewel AI veel bedreigingen kan identificeren, is het niet onfeilbaar. Menselijk toezicht is essentieel voor het evalueren en valideren van door AI gegenereerde waarschuwingen. Organisaties moeten niet vergeten dat AI een hulpmiddel is dat bedoeld is om menselijke experts te helpen en niet om ze te vervangen.

Kwetsbaarheid voor aanvallen van tegenstanders

AI-systemen, en met name machine learning-modellen, kunnen kwetsbaar zijn voor vijandige aanvallen. Aanvallers kunnen gegevens manipuleren of invoeren op een manier die AI-algoritmen misleidt en hen helpt detectie te omzeilen. AI-systemen voor cyberbeveiliging moeten worden ontworpen met tegenmaatregelen om dergelijke aanvallen te detecteren en te voorkomen.

De complexiteit

Het implementeren en onderhouden van AI-systemen kan complex en duur zijn. Ze vereisen specialistische kennis en gekwalificeerd personeel. Regelmatige updates en aanpassingen zijn nodig om de effectiviteit van AI te behouden, wat veel middelen kan vergen. Kleinere organisaties kunnen het moeilijk vinden om de middelen toe te wijzen die nodig zijn voor AI-cyberbeveiliging.

Gebrek aan begrip

AI-systemen zijn weliswaar krachtig, maar missen soms het vermogen om de volledige context van een dreiging te begrijpen. Ze kunnen afwijkingen detecteren zonder alle redenen te begrijpen. Dit kan leiden tot verkeerde interpretaties en valse waarschuwingen, wat vervelend kan zijn en het vertrouwen in de waarschuwingen van het AI-systeem kan verminderen.

Het laatste woord

Om de IT-beveiliging op ondernemingsniveau te verbeteren, is het belangrijk om AI voor cyberbeveiliging te gebruiken. Het helpt beveiligingsprofessionals de risico's van inbreuken te verminderen, risico's te prioriteren, de respons op incidenten te plannen en malware-aanvallen op te sporen voordat ze plaatsvinden door bedreigingen te analyseren en te identificeren.