El qué, el por qué y el cómo de la IA y la detección de amenazas


población de internet en Canadá es el más alto que ha sido, encabezando las listas con 33 millones. Solo se espera que ese número aumente en los próximos años. Sin embargo, este número creciente y la adopción continua de servicios en línea plantean riesgos de seguridad cibernética cada vez mayores a medida que los ciberdelincuentes se aprovechan de más usuarios en línea y aprovechar las vulnerabilidades en la infraestructura en línea. Esta es la razón por nosotros necesitamos Respaldado por IA software para proporcionar protección avanzada para usuarios en línea.

TLa naturaleza de estas amenazas en línea cambia constantemente, lo que dificulta legado sistemas de detección de amenazas para monitorear el comportamiento de las amenazas y detectar nuevos códigos maliciosos. Afortunadamente, los sistemas de detección de amenazas como como Defensa de detección de amenazas y antivirus de McAfee adaptarse para incorporar lo último en inteligencia de amenazas e inteligencia artificial (IA) análisis de comportamiento impulsado. Así es como la IA impacta la ciberseguridad para ir más allá de los métodos tradicionales y proteger a los usuarios en línea.

¿Qué es la IA?

La mayor parte del software de detección de amenazas y antivirus actual aprovecha la detección basada en heurística de comportamiento basada en modelos de aprendizaje automático para detectar malware conocido. comportamiento. Los métodos tradicionales se basan en el análisis de datos para detectar amenazas conocidas firmas o huellas con una precisión increíble. Sin embargo, estos métodos convencionales no tienen en cuenta el nuevo código malicioso, también conocido como malware de día cero, para el que no hay información conocida disponible. La IA es fundamental para la ciberseguridad, ya que permite que el software de seguridad y los proveedores adopten un enfoque más inteligente para virus y malware detección. Uno me gusta Software respaldado por IA, Los métodos tradicionales se basan únicamente en software basado en firmas y análisis de datos.

Similar a Razonamiento similar al humano, los modelos de aprendizaje automático siguen un proceso de tres etapas para recopilar información, procesarla y generar una salida en forma de pistas de amenazas. El software de detección de amenazas puede recopilar información de la inteligencia de amenazas para comprender malware utilizando estos modelos. Luego procesa estos datos, los almacena y los usa para hacer inferencias y tomar decisiones y predicciones. La detección basada en heurística del comportamiento aprovecha múltiples facetas del aprendizaje automático, una de las cuales es aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo emplea redes neuronales para emular la función de las neuronas en el cerebro humano. Esta arquitectura utiliza algoritmos de validación para la verificación cruzada de datos y ecuaciones matemáticas complejas, que aplica un enfoque de razonamiento de «si esto, entonces aquello». Observa lo que ocurrió en el pasado y analiza datos actuales y predictivos para llegar a una conclusión. A medida que las numerosas capas de este marco procesan más datos, más precisa se vuelve la predicción.

Muchos sistemas antivirus y de detección también utilizan el aprendizaje por conjuntos. Este proceso adopta un enfoque en capas aplicando múltiple modelos de aprendizaje para crear uno que sea más robusto y completo. El aprendizaje conjunto puede impulsar rendimiento de detección con menos errors para una conclusión más precisa.

Además, el software de detección actual apalanca técnicas de aprendizaje supervisado tomando un «aprender con el ejemplo» Acercarse. Este proceso se esfuerza por desarrollar un algoritmo por comprenderEn g La relación entre una entrada dada y la salida deseada.

El aprendizaje automático es solo una parte de una antivirus y marco de detección de amenazas. Una adecuada framework combina nuevos tipos de datos con aprendizaje automático y razonamiento cognitivo desarrollar un marco analítico muy avanzado. Este marco permitirá la detección, prevención y corrección de amenazas avanzadas.

¿Cómo puede la IA ayudar a la ciberseguridad?

Las amenazas en línea están aumentando a un ritmo asombroso. Laboratorios McAfee observado un promedio de 588 amenazas de malware por minuto. Estos riesgos existen y a menudo se agravan por varias razones, una de las cuales es la complejidad y la conectividad del mundo actual. Los analistas de detección de amenazas no pueden detectar nuevo malware manualmente debido a su alto volumen. Sin embargo, AI pueden identificar y categorizar nuevo malware basado en comportamientos maliciosos antes de que tengan la oportunidad de afectar Usuarios en línea. AIactivado software puede también detectar mutado malware ese intentos para evitar la detección por legado antivirus sistemas.

Hoy en día, hay más dispositivos interconectados y uso en línea arraigado en la vida cotidiana de las personas. Sin embargo, el creciente número de dispositivos digitales crea una superficie de ataque más amplia. En otras palabras, los piratas informáticos tendrán una mayor probabilidad de infiltrarse en un dispositivo y aquellos conectados a él.

Además, el uso de dispositivos móviles pone a los usuarios en línea en un riesgo significativo. Sobre 85% de la población canadiense posee un teléfono inteligente. Los hackers son notando el creciente número de usuarios de dispositivos móviles y se están aprovechando rápidamente del hecho de dirigirse a los usuarios con malware específico para dispositivos móviles.

La mayor conectividad en línea a través de varios dispositivos también significa que se almacena y procesa más información en línea. Hoy en día, más personas están poniendo sus datos y privacidad en manos de corporaciones que tienen la responsabilidad fundamental de proteger los datos de sus usuarios.. El caso es que no todas las empresas pueden garantizar las salvaguardias requeridas para mantener esta promesa, lo que finalmente resultará en violaciones de datos y privacidad.

En respuesta a estos riesgos y a la creciente sofisticación del panorama en línea, las empresas de seguridad combinan IA, inteligencia de amenazas y ciencia de datos para analizar y resolver nuevos y complejos cibernético amenazas. La protección contra amenazas respaldada por IA identifica y aprende sobre nuevo malware que utiliza modelos de aprendizaje automático. Este enables Respaldado por IA software antivirus para proteger a los usuarios en línea de manera más eficiente y confiable que nunca.

Los 3 principales beneficios del software de detección de amenazas respaldado por IA

La IA aborda numerosos desafíos que plantea el aumento de la complejidad y el volumen del malware, lo que lo hace fundamental para la seguridad en línea y la protección de la privacidad. Aquí están las 3 principales formas en que la IA mejorars la seguridad cibernética para proteger mejor a los usuarios en línea.

1. Detección eficaz de amenazas

La diferencia más significativa entre los métodos tradicionales de detección de amenazas basados ​​en firmas y los métodos avanzados respaldados por IA es la capacidad detectar malware de día cero. Marcha exclusivamente de cualquiera de estos dos métodos no dará como resultado un nivel adecuado de protección. Sin embargo, combinando elmetro da como resultado una mayor probabilidad de detectar más amenazas con mayor precisión. En última instancia, cada método jugará con las fortalezas del otro para obtener un nivel máximo de protección.

2. Gestión mejorada de vulnerabilidades

La IA permite que el software de detección de amenazas piense como un pirata informático. Puede ayudar al software a identificar vulnerabilidades que los ciberdelincuentes normalmente explotarían y señalarlas al usuario. También permite que el software de detección de amenazas identifique mejor las debilidades en los dispositivos de los usuarios antes de que ocurra una amenaza, a diferencia de los métodos convencionales. La seguridad respaldada por inteligencia artificial avanza más allá de lo tradicional métodos para predecir mejor lo que un hacker consideraría una vulnerabilidad.

2. Mejores recomendaciones de seguridad

La IA puede ayudar a los usuarios a comprender los riesgos a los que se enfrentan a diario. Un software avanzado de detección de amenazas respaldado por IA puede proporcionar una solución más prescriptiva para identificar riesgos y cómo manejarlos. Una mejor explicación da como resultado una mejor comprensión del problema. Como resultado, los usuarios son más conscientes de cómo mitigar el incidente o la vulnerabilidad en el futuro.

Adopte un enfoque de seguridad más inteligente

IA y aprendizaje automático están sólo una parte de un marco de detección de amenazas eficaz. Un marco de detección de amenazas adecuado combina nuevos tipos de datos con las últimas capacidades de aprendizaje automático para desarrollar un marco analítico muy avanzado. Este marco permitirá mejor amenaza amenaza cibernética detección, prevención y remediación.





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