صنایع در کانون: یادگیری ماشینی برای تشخیص تهدیدات امنیت سایبری

صنایع در کانون: یادگیری ماشینی برای تشخیص تهدیدات امنیت سایبری
تصویر توسط ویرایشگر | کانوا
(پس زمینه طراحی شده توسط فری پیک)

تهدیدات امنیت سایبری به طور فزاینده ای پیچیده و متعدد می شوند. برای مقابله با این چالش ها، صنعت به یادگیری ماشین (ML) به عنوان ابزاری برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری روی آورده است. این مقاله به بررسی پنج مدل کلیدی ML می‌پردازد که در تشخیص تهدید امنیت سایبری تأثیر می‌گذارند، برنامه‌های کاربردی و اثربخشی آنها در حفاظت از دارایی‌های دیجیتال را بررسی می‌کند.

کاربردهای یادگیری ماشینی در امنیت سایبری

قبل از بررسی مدل‌های خاص، مهم است که کاربردهای گسترده ML در امنیت سایبری را درک کنید:

1. تشخیص نفوذ شبکه: الگوریتم‌های ML الگوهای ترافیک شبکه را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا فعالیت‌های مشکوکی را که ممکن است نشان‌دهنده حمله یا تلاش برای نقض مداوم باشد، شناسایی کنند. این رویکرد با شناسایی تهدیدهای جدید و در حال تحول فراتر از سیستم های مبتنی بر قوانین سنتی است.
2. تشخیص و طبقه بندی بدافزار: مدل های ML می توانند نرم افزارهای مخرب را با تجزیه و تحلیل ساختارهای کد، الگوهای رفتاری و ویژگی های فایل شناسایی کنند. این رویکرد به ویژه در برابر بدافزار چند شکلی که کد خود را برای فرار از تشخیص تغییر می دهد، مؤثر است.
3. فیشینگ و تشخیص هرزنامه: تکنیک های ML محتوای ایمیل، اطلاعات فرستنده و لینک های تعبیه شده را برای شناسایی تلاش های احتمالی فیشینگ و هرزنامه ها تجزیه و تحلیل می کنند و از کاربران در برابر حملات مهندسی اجتماعی محافظت می کنند.
4. تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA): الگوریتم‌های ML خطوط پایه رفتار کاربر عادی را ایجاد می‌کنند و ناهنجاری‌هایی را شناسایی می‌کنند که ممکن است نشان‌دهنده تهدیدات داخلی یا حساب‌های در معرض خطر باشد.
5. هوش تهدید و پیش بینی: با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها از منابع مختلف، ML می تواند به پیش بینی تهدیدات احتمالی آینده و بردارهای حمله کمک کند و به سازمان ها اجازه می دهد تا به طور فعال دفاع خود را تقویت کنند.
6. پاسخ خودکار حوادث: سیستم های مجهز به ML می توانند اقدامات پاسخ اولیه را به تهدیدهای شناسایی شده خودکار کنند، زمان پاسخ را کاهش دهند و آسیب احتمالی را به حداقل برسانند.

اکنون، بیایید پنج مدل ML را که در خط مقدم این برنامه های کاربردی امنیت سایبری قرار دارند، بررسی کنیم.

1. جنگل های تصادفی

جنگل‌های تصادفی یک روش یادگیری مجموعه‌ای هستند که درخت‌های تصمیم‌گیری متعددی را می‌سازد و کلاسی را که حالت کلاس‌ها (طبقه‌بندی) یا پیش‌بینی میانگین (رگرسیون) درخت‌های منفرد است، خروجی می‌دهد.

در امنیت سایبری، جنگل‌های تصادفی برای تشخیص نفوذ شبکه و طبقه‌بندی بدافزارها موثر هستند. توانایی آنها در مدیریت داده های با ابعاد بالا آنها را برای تجزیه و تحلیل ویژگی های متعدد موجود در نمونه های ترافیک شبکه یا بدافزار مفید می کند. به عنوان مثال، آنها می توانند به طور موثر بین رفتار عادی و غیرعادی شبکه با در نظر گرفتن ویژگی های مختلف ترافیک به طور همزمان تمایز قائل شوند.

Random Forests همچنین رتبه‌بندی اهمیت ویژگی‌ها را ارائه می‌کند، که می‌تواند به تحلیلگران امنیتی کمک کند تا بفهمند کدام عوامل در شناسایی تهدیدها مهم‌تر هستند. این تفسیرپذیری در زمینه‌ای ارزشمند است که درک استدلال پشت تشخیص اغلب به اندازه خود تشخیص مهم است.

شرکت‌هایی مانند Exabeam از جنگل‌های تصادفی در راه‌حل‌های تحلیل رفتار کاربر و نهاد (UEBA) خود استفاده کرده‌اند و زمان تشخیص تهدید و نرخ‌های مثبت کاذب را در مقایسه با سیستم‌های مبتنی بر قوانین سنتی کاهش می‌دهند.

2. شبکه های عصبی عمیق (DNN)

شبکه های عصبی عمیق شبکه های عصبی پیچیده ای هستند که دارای چندین لایه پنهان بین لایه های ورودی و خروجی هستند. آنها در یادگیری نمایش سلسله مراتبی داده ها عالی هستند و آنها را به ابزارهای مفیدی در امنیت سایبری تبدیل می کنند.

در تشخیص بدافزار، DNN ها می توانند توالی بایت های خام یا کدهای جدا شده را برای شناسایی نرم افزارهای مخرب تجزیه و تحلیل کنند، حتی اگر یک نوع قبلا دیده نشده باشد. این قابلیت در مبارزه با ماهیت در حال تکامل تهدیدات بدافزار مهم است. DNN ها همچنین می توانند برای تشخیص ناهنجاری شبکه اعمال شوند، جایی که می توانند الگوهای ظریف در ترافیک شبکه را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده یک حمله مداوم باشد.

اثربخشی DNN ها در امنیت سایبری با استفاده مایکروسافت از این مدل ها در محافظت از تهدید پیشرفته Windows Defender نشان داده شده است. این ادغام منجر به تشخیص بهتر تهدیدات جدید و نوظهور، از جمله حملات بدافزار بدون فایل شده است که روش‌های سنتی مبتنی بر امضا اغلب از قلم می‌افتند.

3. شبکه های عصبی مکرر (RNN)

شبکه‌های عصبی مکرر برای کار با داده‌های دنباله‌ای طراحی شده‌اند و به ویژه در امنیت سایبری برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی مانند ترافیک شبکه یا دنباله‌ای از اقدامات کاربر مفید هستند.

RNN ها در تشخیص الگوها در ترافیک شبکه در طول زمان موثر هستند، که برای شناسایی ارتباطات فرمان و کنترل (C&C) در بدافزار یا شناسایی تهدیدهای پایدار پیشرفته (APT) که در مدت زمان طولانی آشکار می شوند، مفید است. آنها همچنین می توانند برای تجزیه و تحلیل دنباله ای از اقدامات کاربر مورد استفاده قرار گیرند و به شناسایی رفتار غیرعادی که ممکن است نشان دهنده یک تهدید داخلی یا یک حساب کاربری در معرض خطر باشد کمک کنند.

شرکت‌های امنیت سایبری مانند Darktrace، RNN‌ها را در سیستم‌های تشخیص تهدید خود گنجانده‌اند و آنها را قادر می‌سازد تا تهدیدات جدید را بدون تکیه بر قوانین یا امضاهای از پیش تعریف‌شده شناسایی کنند. این رویکرد در شناسایی تهدیدهایی که ابزارهای امنیتی سنتی را دور می‌زنند، مؤثر بوده است.

4. ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)

ماشین‌های بردار پشتیبان مدل‌های یادگیری تحت نظارت هستند که در وظایف طبقه‌بندی باینری برتری دارند و آنها را به ابزارهای ارزشمندی در امنیت سایبری برای تمایز بین فعالیت‌های بدخیم و مخرب تبدیل می‌کنند.

SVM ها به ویژه در شناسایی هرزنامه و ایمیل های فیشینگ موثر هستند، جایی که می توانند ایمیل ها را بر اساس ویژگی های متعدد از جمله محتوا، اطلاعات فرستنده و ویژگی های ساختاری طبقه بندی کنند. آنها همچنین در شناسایی URL های مخرب، یک بردار رایج برای حملات فیشینگ و توزیع بدافزار مفید هستند.

بسیاری از ارائه دهندگان ایمیل و شرکت های امنیت سایبری از SVM ها به عنوان بخشی از سیستم های تشخیص تهدید خود استفاده می کنند و توانایی آن ها را برای فیلتر کردن محتوای مخرب قبل از رسیدن به کاربران نهایی بهبود می بخشد.

5. الگوریتم های خوشه بندی (به عنوان مثال، K-means)

الگوریتم های خوشه بندی، مانند K-means، تکنیک های یادگیری بدون نظارت هستند که نقاط داده مشابه را با هم گروه بندی می کنند. در امنیت سایبری، این الگوریتم‌ها برای شناسایی ناهنجاری‌ها و گروه‌بندی انواع مشابه تهدیدات ارزشمند هستند.

خوشه‌بندی می‌تواند برای گروه‌بندی انواع مشابه بدافزارها استفاده شود، و به تحلیلگران کمک می‌کند تا روابط بین خانواده‌های مختلف بدافزار را درک کنند و به طور بالقوه انواع جدید را کشف کنند. همچنین در تجزیه و تحلیل رفتار شبکه موثر است، جایی که می‌تواند گروه‌هایی از دستگاه‌هایی را که رفتار غیرعادی مشابهی از خود نشان می‌دهند، شناسایی کند که به طور بالقوه نشان‌دهنده عفونت بات‌نت است.

محققان با موفقیت از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means برای شناسایی بات‌نت‌ها با گروه‌بندی جریان‌های شبکه با ویژگی‌های مشابه استفاده کرده‌اند که پتانسیل این تکنیک‌ها را در شناسایی فعالیت‌های مخرب شبکه ناشناخته قبلی نشان می‌دهد.

چالش ها و چشم انداز آینده

در حالی که این مدل‌های ML در امنیت سایبری امیدوارکننده هستند، چالش‌ها همچنان باقی است. اینها شامل نیاز به مقادیر زیادی از داده های آموزشی با کیفیت بالا، خطر حملات خصمانه به خود مدل های ML، و دشواری توضیح برخی تصمیمات مدل در زمینه های امنیتی پرمخاطره است.

با نگاهی به آینده، می‌توان انتظار داشت که شاهد پیشرفت‌هایی در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی قابل توضیح برای تفسیرپذیرتر کردن مدل‌های ML، سیستم‌های پاسخ خودکار که می‌توانند در زمان واقعی روی تهدیدات عمل کنند و تکنیک‌های بهبودیافته برای شناسایی حملات روز صفر را شاهد باشیم. ادغام ML با سایر فناوری‌ها مانند بلاک چین و محاسبات کوانتومی نیز ممکن است فرصت‌های جدیدی را در امنیت سایبری ایجاد کند.

نتیجه گیری

یادگیری ماشینی تشخیص تهدیدات امنیت سایبری را تغییر می‌دهد و دفاع پیشگیرانه‌تر و تطبیقی ​​در برابر تهدیدات سایبری در حال تکامل را ممکن می‌سازد. از جنگل‌های تصادفی گرفته تا شبکه‌های عصبی عمیق، این مدل‌های ML توانایی ما را برای محافظت از دارایی‌های دیجیتال در صنایع مختلف افزایش می‌دهند. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که ML یک راه حل کامل نیست، بلکه ابزاری است که زمانی که به عنوان بخشی از یک استراتژی امنیتی جامع استفاده می شود، موثرتر است. همانطور که این زمینه به تکامل خود ادامه می دهد، ترکیب یادگیری ماشین و امنیت سایبری نقش مهمی در شکل دادن به آینده امنیت دیجیتال خواهد داشت.