Tahmine Dayalı Analitik Siber Suçlarla Nasıl Mücadele Edebilir?

Siber suçlara karşı savunmak zorlu bir iştir. Siber suçlular her zaman yeni saldırı yöntemleri keşfediyor, bu nedenle güvenlik uzmanlarının sürekli olarak uyum sağlamaları ve tetikte olmaları gerekiyor. Tahmine dayalı analitik bunu çok daha kolaylaştırabilir.

Siber güvenlikte tahmine dayalı analitik, sınırlı güvenlik personeli olan şirketlerin karmaşık saldırılardan korunmasına yardımcı olabilir. İşte nasıl çalıştığına ve siber suçlulara karşı savunmaya nasıl yardımcı olabileceğine daha yakından bir bakış.

Öngörülü Modelleme Nedir?

İlk olarak, tahmine dayalı modelleme nedir? Gelecekte neler olabileceğini belirlemeye yardımcı olmak için istatistikleri kullanan bir veri analitiği alt kümesidir. Analistler, bir değerlendirme yapmak için geçmiş ve güncel verileri alır. işlerin nasıl gidebileceğinin modeli gelecekte, yeni veriler ortaya çıktıkça uyarlamak.

Çoğu durumda, insanlar aynı anda birkaç modeli çalıştırır ve en olası sonucu bulmak için sonuçları birleştirir. Bir hava durumu uygulaması kullandıysanız, bu tür tahmine dayalı modellemeyi ilk elden deneyimlemişsinizdir. Sürecin, yağmur yağıp yağmayacağını tahmin etmenin çok ötesinde bir potansiyeli var.

Tahmine dayalı analitik, bankacılık ve pazarlama gibi sektörlerde standart uygulama haline geldi. Siber suç büyüdükçe, güvenlik uzmanları da onun potansiyelinden yararlanmaya başladı.

Güvenlik Açığı Belirleme

Tahmine dayalı analitiklerin siber güvenliği iyileştirmesinin ilk yolu, kuruluşların risklerini anlamalarına yardımcı olmaktır. Siber suç herhangi bir işletme için bir tehdittir, ancak farklı şirketler farklı türde saldırılarla karşılaşacaktır. İyi güvenlik, bu saldırılardan hangisinin en tehdit edici olduğunu bilmekle başlar.

Tahmine dayalı analitik modelleri, bir işletmenin güvenlik önlemlerini ve benzer şirketler arasındaki siber suç eğilimlerini karşılaştırabilir. Ardından siber suçluların kendilerine nasıl saldırabileceğini ve savunmalarındaki açıkların nerede olduğunu gösterebilirler.

İnsan analistleri de benzer işler yapabilir, ancak yapay zeka (AI) bu karmaşık hesaplamalarda genellikle çok daha iyidir. QuadMetrics gibi bazı sistemler—burada şu şekilde açıklanmıştır: Michigan üniversitesi— yüzde 90'a varan doğruluk ve yüzde 10'un altında yanlış pozitif oranlar göstererek etkinliklerini vurgulamıştır.

Kullanıcıları Davranışlarına Göre Tanımlama

Siber güvenlikte tahmine dayalı analitik, kullanıcıları tanımlamanın yenilikçi bir yolunu da sağlar. Bir parolayı çalmak oldukça kolaydır, ancak bir bilgisayar korsanının bir bilgisayarı yetkili bir kullanıcının yaptığı gibi kullanması pek olası değildir. Herkesin yapay zekanın öğrenebileceği ve olası ihlalleri keşfetmesine yardımcı olacak farklı kullanım alışkanlıkları vardır.

Siber suç güvenlik yazılımı gibi analiz programları, aşağıdaki gibi şirketler tarafından Kaseware, hileli kalıpları belirlemek için verileri gözden geçirebilir ve kullanıcılar bu kalıpları kırdığında kırmızı bir bayrak ortaya çıkarabilir. Bu yaklaşım, dolandırıcılık izleme ile aynı şekilde çalışır. Alışılmadık bir satın alma işleminden sonra bir bankanın kredi kartınızı devre dışı bırakması gibi, bu sistemler de alışılmadık davranışlardan sonra bir hesabı kısıtlayabilir.

Bir hesap yapay zekanın öngördüğünden farklı davrandığında, insan güvenliği uzmanları ona daha yakından bakabilir. Saldırgan ise onu durdurabilirler ve sadece sıradan bir kullanıcıysa izinlerini geri verebilirler.

Saldırıları Olmadan Önce Tahmin Etme

Bu tahmine dayalı analitik modeller geliştikçe daha da yararlı hale gelebilirler. Siber saldırıları gerçekleşmeden önce tahmin edebilirler ve güvenlik görevlilerinin gelen saldırıya hazırlanmasına izin verebilirler.

Bazı ağlar, bu tür yazılımların temel sürümlerini zaten kullanmaya başlamıştır. Makine öğrenimi modelleri saldırıları tahmin eder kötü amaçlı etkinliği belirleyerek diğer ağlarda. Daha sonra benzer saldırıların kendi ağlarında olası olup olmadığını belirlerler. Siber suçlular, tuzak saldırılar kullanarak bu sorunu çözebilir, ancak bunu diğer yöntemlerle birleştirmek daha etkili olabilir.

Diğer sistemler, belirli siber suçluların yeteneklerini, amaçlarını ve saldırı fırsatlarını analiz eder. Diğerleri, şüpheli etkinliğe bağlı IP adreslerini tarar. Bu faktörleri birleştirmek, modellerin daha doğru tahminler yapmasına yardımcı olabilir ve siber suçluları zarar vermeden önce yakalayabilir.

İnce Ayar Siber Sigorta

Siber güvenlikteki tüm tahmine dayalı analitik kullanım durumları, saldırganları durdurmaya yönelik değildir. Siber suçlar sürekli geliştiği için hiçbir sistem olası tüm saldırıları durduramaz. Tahmine dayalı modeller, bir ihlal olduğunda şirketlerin siber sigortasını iyileştirerek yine de yardımcı olabilir.

Veri ihlalleri pahalıdır, ortalama 4,24 milyon dolara mal olur ve bu maliyet artmaya devam eder. Siber sigorta endüstrisi buna yanıt olarak büyüdü ve işletmelerin her türlü durumu telafi etmesine yardımcı oldu. oluşabilecek masraflar bir ihlal sırasında. Tahmine dayalı analitik, çeşitli saldırıların ne kadar olası olduğunu tahmin ederek bir şirketin hangi düzeyde kapsama ihtiyacı olabileceğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Her tür sigorta, bir tarafın oranlarını ve ihtiyaç duydukları teminat türünü belirlemek için riski ölçer. Siber sigorta da farklı değil, ancak ilgili çeşitli risk faktörlerini anlamak karmaşık olabilir, bu nedenle işi yapay zekaya bırakmak en iyisidir. Tahmine dayalı modeller, bir işletmenin güçlü ve zayıf yönlerini güvenilir bir şekilde tahmin ederek her iki taraf için de en iyi sigorta anlaşmasını elde edebilir.

Tahmine Dayalı Analitik Siber Güvenlikte Büyük Bir Potansiyele Sahiptir

Siber güvenlikte tahmine dayalı analitik yeni bir kavramdır, ancak potansiyeli etkileyicidir. Bu yapay zeka modelleri, insan yeteneklerinin yetersiz kaldığı boşlukları doldurarak işletmelerin olabildiğince güvende kalmasına yardımcı olabilir. Hiçbir tahmine dayalı model mükemmel olmasa da, geleneksel çözümlere göre önemli iyileştirmeler sağlayabilirler.

Teknoloji geliştikçe, insanlar siber güvenlikte tahmine dayalı analitik için daha fazla kullanım bulacaktır. Siber suçlular uyum sağlayacak ve bu yapay zeka programları da aynı şekilde onları karşılayacak şekilde gelişecektir. Siber suçu ortadan kaldıramayabilirler, ancak ölçeği masum taraflar lehine çevirebilirler.

6 Siber Suçlu Türü ve Nasıl Çalıştıkları

Siber suçlular birkaç farklı şekilde çalışırlar; İşte en yaygın olanları.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında