AI และ Machine Learning:โล่ป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลออนไลน์เป็นทุกสิ่งทุกอย่าง และข้อมูลมีค่าส่วนใหญ่ถูกเก็บไว้บนคอมพิวเตอร์ การโจมตีของมัลแวร์เพียงครั้งเดียวก็สามารถทำลายข้อมูลทั้งหมดได้ ในสถานการณ์เช่นนี้ เรามีตัวเลือกที่น่าเชื่อถือในการปกป้องเมนเฟรมจากการโจมตีของแรนซัมแวร์และบอทเน็ตอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่? คำตอบน่าจะเป็น "ใช่" เพราะเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังขยายอิทธิพลไปทั่วโลกและสัญญาว่าจะนำไปสู่อนาคตที่ปราศจากมัลแวร์

อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดของ Machine Learning ในด้านไซเบอร์เซคьюริティคือ ต้องการข้อมูลจำนวนมาก หมายความว่า AI จะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนคอมพิวเตอร์ที่มีข้อมูลโอเพนซอร์สที่ใหญ่โตและซับซ้อน พร้อมโหลดแล้ว Machine Learning จะใช้อัลกอริทึมในการแก้ไขความซับซ้อนของข้อมูลขนาดใหญ่นั้น

ทำงานอย่างไร?

เมื่อพูดถึง AI และ Machine Learning ด้านไซเบอร์เซคьюริटी สามารถจัดการปัญหาด้านความปลอดภัยไซเบอร์และตรวจจับมัลแวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เราสามารถเปลี่ยนจากโซลูชันแอนติไวรัสดั้งเดิมไปสู่ตัวเลือกที่น่าเชื่อถือมากขึ้น ร่วมกันแล้วสร้างระบบที่ทนทานต่อการโจมตีมากกว่าระบบปัจจุบัน ซึ่งสร้างโล่ป้องกันการโจมตีและคอยค้นหาไวรัสตลอดเวลา

AI ไซเบอร์เซคьюริติทำงานโดยไม่ต้องอัปเดตที่ไม่มีที่สิ้นสุด และตรวจจับไฟล์อันตรายทันที กระบวนการเริ่มจากการเก็บไฟล์ทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นไฟล์อันตรายหรือไฟล์แท้ จากนั้นด้วยเทคโนโลยี AI และ Machine Learning ไฟล์อันตรายจะถูกแยกออกจากไฟล์แท้ ต่อมาจะสร้างอัลกอริทึมเพื่อจัดประเภทไฟล์อย่างแม่นยำสำหรับการดำเนินการต่อไป

ลองดูพัฒนาการล่าสุดด้านไซเบอร์เซคьюริติในอุปกรณ์และโมเดลที่พัฒนาจาก AI และ Machine Learning

อ่านเพิ่มเติม: เครื่องมือ AI 5 ตัวที่ช่วยทำให้ชีวิตง่ายขึ้น

EMBER

EMBER หรือ Endgame Malware Benchmark for Research ถูกปล่อยออกมาล่าสุดโดยบริษัทไซเบอร์เซคьюริติชื่อ Endgame เป็นการรวมกลุ่มของไฟล์ executable พกพา Windows จำนวนล้านไฟล์ ทั้งมัลแวร์และไฟล์ที่ไม่เป็นภัยคุกคาม ซึ่งมีรูปแบบที่ทำให้มัลแวร์ซ่อนตัวได้ง่าย บริษัทอ้างว่าพวกเขายังผลิตซอฟต์แวร์ AI ที่ทำงานกับชุดข้อมูลจำกัดในคอมพิวเตอร์ได้

โดยพื้นฐาน EMBER ช่วยโปรแกรมไซเบอร์เซคьюริติอัตโนมัติ โดยทั่วไปเมื่อไฟล์ถูกเก็บรวมกันในรูปแบบต้นฉบับ จะมีความเสี่ยงติดไวรัส EMBER จะเก็บตัวแทนดิจิทัลของแต่ละไฟล์และตรวจจับลักษณะเฉพาะของแต่ละไฟล์ตามอัลกอริทึม ช่วยให้ระบบตรวจจับไฟล์อันตรายได้ หากตรวจพบอัลกอริทึมที่แปลกประหลาดสำหรับไฟล์ใดไฟล์หนึ่ง แพลตฟอร์มนี้จะช่วยชุมชนไซเบอร์เซคьюริติฝึกอัลกอริทึมให้สมบูรณ์แบบและพัฒนา AI ล่ามัลแวร์ที่ยืดหยุ่นมากขึ้น

โมเดล敵対 (Adversarial Models)

โมเดล Adversarial รู้จักกันในการเอาชนะ AI ที่อยู่เบื้องหลังตัวจำแนกเสียงและภาพของคอมพิวเตอร์ และยังสามารถจัดการกับการตรวจจับมัลแวร์ได้อีกด้วย

AI สามารถลดความเสี่ยงจากการโจมตีมัลแวร์ในองค์กรได้อย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการควบรวมและซื้อขายธุรกิจ กระบวนการเหล่านี้ไม่เพียงแต่ต้องการความระมัดระวังทางการเงิน แต่ยังต้องการความใส่ใจด้านเทคนิคและความปลอดภัย ซึ่งสามารถบรรลุได้โดยการตรวจสอบรายการระบบอย่างละเอียดเพื่อระบุการปนเปื้อนของมัลแวร์ ระดับการปนเปื้อน และจำนวนความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง

สิ่งนี้สำคัญต่อธุรกิจ เพราะการปนเปื้อนใดๆ ก็ทำให้บริษัทสามารถเจรจาส่วนข้อกำหนดใหม่ระหว่างการควบรวมหรือข้อตกลงทางธุรกิจ หากตรวจพบความเสี่ยงมัลแวร์ พวกเขาสามารถลดราคาขายและแก้ไขปัญหาได้ทันทีด้วยอุปกรณ์ที่พัฒนาจาก AI

แนวคิดพื้นฐานของทุกการพัฒนาคือ หากเราพิจารณา AI เป็นอาวุธที่ทiềm năngต่อมัลแวร์ เราต้องกำหนดชัดเจนว่าเรากำลังมองหาอะไรพอดี เรื่องนี้จำเป็นเพราะแฮกเกอร์เปลี่ยนโค้ดตลอดเวลาเพื่อหลบซ่อนและหลีกเลี่ยงการตรวจจับ ดังนั้น การพัฒนาระบบที่ล้าสมัยจะทำให้ความพยายามทั้งหมดเป็นโฆษณา