Alexey Kuzovkin ist ehemaliger Vorstandsvorsitzender der Armada Group, CEO von Infosoft, Mitglied der russischen Assoziation für Kryptoökonomie, künstliche Intelligenz und Blockchain, Innovator und Investor der Arbeitsgruppe für die Entwicklung von Sicherheitstechnologien.
Viele Menschen glauben, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit eine Art Revolution ist, die sehr bald stattfinden wird. In Wirklichkeit werden jedoch alle Änderungen, die eingeführt werden, schrittweise erfolgen, aber selbst diese sind jenseits der Vorstellungskraft der normalen Menschen.
Bei der Auswahl neuer Wege zur Nutzung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit gibt es in diesem Bereich eine Reihe von Herausforderungen zu beachten:
1. von Menschen verursachte Konfigurationsfehler. Es gibt eine große Anzahl von Schwachstellen in der Cybersicherheit, die mit diesem Problem verbunden sind. Die korrekte Systemkonfiguration ist selbst für ein großes Team von Fachleuten eine schwierige Aufgabe.
2. die Effizienz der manuellen Arbeit bei der Ausführung sich wiederholender Tätigkeiten. Wie die Praxis zeigt, lassen sich manuelle Prozesse gerade im Bereich der Cybersecurity nicht in gleicher Weise durchführen. Das liegt nicht nur an der Schwierigkeit, mehrere Geräte anzupassen, sondern auch an der sich ändernden Art der eingehenden Bedrohungen. Wenn die Arbeit von Menschen ausgeführt wird, kann die Geschwindigkeit im Notfall nicht schnell genug sein. Wenn es sich um ein System handelt, das auf maschineller Lerntechnologie basiert, werden die Verzögerungen minimal sein.
3. Regelmäßige Bedrohungswarnungen, deren Ermüdung ein Problem für jede Organisation darstellt. Die Angriffsfläche ist direkt davon abhängig, wie ausgeklügelt das verwendete Sicherheitssystem ist. Um das Problem zu identifizieren und eine Lösung zu finden, müssen Experten jeden einzelnen von ihnen analysieren. Die Anwendung von maschinellem Lernen in einer solchen Situation hilft bei der Bewältigung mehrerer Bedrohungen in kurzer Zeit.
4. Reaktionszeit. Dies ist ein wichtiger Indikator, der die Effektivität von Cybersicherheitsdienstleistungen bestimmt. Technologische Neuerungen im Bereich der Cyber-Attacken verkürzen die Zeit des böswilligen Eindringens erheblich: Oft reicht schon eine halbe Stunde aus. Maschinelles Lernen kann Informationen über Angriffe liefern, Daten aggregieren und analysieren, Berichte erstellen und einen Aktionsplan erstellen, der zur Verhinderung von Angriffen erforderlich ist.
5. Personalkapazitäten sind ein systematisches Problem, mit dem jede Cybersicherheitsabteilung konfrontiert ist. Typischerweise ist das Problem ein Mangel an angemessener Finanzierung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen bei der Arbeit wird die Anzahl der Mitarbeiter im Unternehmen deutlich reduziert, sowie Zeit und Geld gespart.
6. Anpassungsfähigkeit. Dieser Aspekt kann sich negativ auf die Leistung des Sicherheitsdienstes auswirken: Wenn ein Mitarbeiter bestimmte Arbeitsmethoden nicht beherrscht, leidet die Effizienz des gesamten Teams. Ein solches Problem kann durch die Verwendung der richtigen Datensätze gelöst werden: gut trainierte Algorithmen werden zu Lösungen, die vollständig konform sind.
Die Rolle des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit
Die Technologie des maschinellen Lernens wird durch die Nutzung von Datenmustern viele Probleme der Cybersicherheit lösen.
Das Hauptaugenmerk beim maschinellen Lernen liegt auf der Genauigkeit: Der beim Training entsprechend dem Datensatz ausgewählte Algorithmus ist aufgabenorientiert. Seine Arbeit ist ganz darauf ausgerichtet, die optimale Lösung für die gestellte Aufgabe zu finden: Es wird die einzig richtige Lösung auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen gewählt, auch wenn sie nicht ideal ist.
Die Technologie des maschinellen Lernens führt erfolgreich monotone Aufgaben aus, wie z. B. das Erkennen von Datenmustern und das Überprüfen auf Konsistenz mit Mustern. Die Produktivität von Unternehmensmitarbeitern sinkt bei monotoner Arbeit, so dass maschinelles Lernen eine gute Möglichkeit ist, Daten in eine leicht lesbare und analysierbare Form zu bringen.