10 coisas para saber sobre aprendizado de máquina
As ferramentas de aprendizado de máquina (ML) podem ser um elemento essencial de uma plataforma de segurança dinâmica e avançada. O ML pode ser usado para uma infinidade de tarefas no espaço da segurança cibernética, incluindo detecção de malware, detecção de anomalias na rede, categorização do comportamento do usuário, priorização de vulnerabilidades e muito mais. Em última análise, nosso objetivo ao usar o ML é melhorar o risco do modelo, simplificar a classificação das ameaças e prever com precisão ataques imediatos e futuros. Abaixo estão as 10 principais coisas que o senhor deve ter em mente ao considerar a implementação do ML em seu ciberespaço.
- O cibercrime está evoluindo, e devemos permanecer um passo à frente
À medida que a tecnologia se desenvolve continuamente, os atacantes estão avançando em suas técnicas de phishing, ataques de ransomware, campanhas maliciosase mais. É imperativo que a segurança cibernética utilize tecnologia de ponta que pode ser reforçada com o uso de ML. - A aprendizagem supervisionada e não supervisionada são os dois principais componentes do ML
A aprendizagem supervisionada envolve o uso de dados anteriores para ajudar o algoritmo a identificar dados bons de dados fraudulentos. Ele usa comportamentos aprendidos no passado para prever os resultados que seguem o mesmo conjunto de diretrizes.
O aprendizado não supervisionado usa clustering, que é o agrupamento de exemplos não rotulados por meio da identificação de semelhanças entre os dados. No âmbito da segurança cibernética, o aprendizado não supervisionado pode combinar dados fraudulentos ou anômalos.
O aprendizado supervisionado é benéfico para a classificação. Quando recebe informações sobre como são as possíveis ameaças, uma máquina pode detectar e extrair ameaças dos dados. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, recebe dados sem um conjunto específico de instruções e começa a juntar partes semelhantes de dados. Isso significa que ele agrupa e organiza os dados - como ameaças - em grupos devido às suas qualidades semelhantes. - Os dados são fundamentais
Para que os algoritmos de ML sejam executados adequadamente e produzam o resultado desejado, um grande volume de dados de qualidade deve ser imputado. Ao inserir grandes conjuntos de dados, é importante ter em mente que seus dados precisam representar as ameaças que se espera que ataquem para que a ferramenta de ML faça seu trabalho adequadamente. O senhor também deve garantir que os dados estejam atualizados. - Os dados devem falar a mesma língua para trabalhar efetivamente com o ML
Se os dados vierem de fontes diferentes que não interagem bem entre si devido a diferenças no tipo ou na categorização dos dados, pode ser difícil para uma máquina filtrar e determinar o que é relevante. Os dados devem vir de uma fonte coesa para permitir que o algoritmo funcione em sua melhor capacidade. - O LM é preditivo, não determinístico
O LM lida com probabilidades e probabilidade de resultados. Isso significa que ele pegará os dados fornecidos e usará os resultados anteriores para prever possíveis resultados no futuro. Embora não sejam determinísticos, eles normalmente são muito precisos e podem ser feitos em velocidades muito mais altas do que as de um ser humano. - OML pode fornecer técnicas específicas de segurança para superar problemas ineficientes ou impossíveis que os métodos tradicionais não conseguem resolver
OML pode ajudar a encontrar novas percepções que passam despercebidas pelos seres humanos. Ele também pode reduzir a carga sobre os funcionários ao manter facilmente as regras de detecção. Em vez de garantir manualmente que os dados sigam as diretrizes específicas definidas por uma empresa, o ML pode manter automaticamente as regras de segurança em velocidades mais rápidas. Ele pode ser em escala, o que permite aumentar os dados que pode executar, resultando em maior eficiência. - A aprendizagem de regras para regressão, classificação, agrupamento e associação é uma tarefa importante e comum
A regressão é semelhante à aprendizagem supervisionada, pois prevê o próximo resultado com base nos resultados anteriores. Na segurança cibernética, isso pode ser usado na detecção de fraudes.
A classificação e o clustering separam os dados em agrupamentos ou categorias, e o clustering agrupa especificamente com base nas semelhanças apresentadas nos dados. Por meio do ML, a classificação pode criar categorias para distinguir spam de dados permitidos e verdadeiros.
O aprendizado de regras de associação usa experiências passadas com dados para recomendar um resultado específico em um ritmo muito mais rápido do que um ser humano poderia fazer. Se ocorrer um incidente em um site, o aprendizado de regras de associação pode ser implementado para recomendar soluções aos usuários automaticamente. - Embora o ML tenha se integrado a quase todos os aspectos da segurança cibernética, é importante reconhecer suas limitações
Os algoritmos de ML são extremamente eficientes para reconhecer padrões e fazer previsões. No entanto, o ML exige muitos recursos e ainda tem uma suscetibilidade relativamente alta a erros, porque todos os conjuntos de dados têm escopo limitado. O ML também pode estar sujeito a exageros da mídia, que afirma que ele é mais poderoso do que realmente é. - As pessoas que implementam a segurança cibernética são tão importantes quanto o algoritmo
Maximizar o resultado dos algoritmos de segurança cibernética baseados em ML exige um esforço coeso entre a pessoa e a máquina. Embora os algoritmos de ML possam realizar a análise de dados brutos, é fundamental que a equipe se mantenha atualizada com os últimos avanços em tecnologia e possíveis ameaças. - O ML para segurança cibernética deve se integrar facilmente ao software e à arquitetura existentes
Ao implementar novas técnicas de ML em sua empresa, lembre-se de que isso deve simplificar sua experiência e não causar tensão. É vantajoso escolher uma solução de AM que se integre bem ao seu software e programação atuais para obter o máximo da implementação.
Em resumo, o ML para a segurança cibernética deve:- Ser direcionado para metas e propósitos específicos
- Minimizar as previsões falsas
- Ter um método para avaliar sua eficácia
- Ter uma equipe forte trabalhando ao seu lado
Como a Palo Alto Networks está aproveitando o ML para proteger as empresas contra as ameaças do futuro? Nossos NGFWs alimentados porML usam o aprendizado de máquina para evitar ameaças comuns de arquivos e da Web com uma taxa de sucesso de 95%. Nossos firewalls detectam três vezes mais dispositivos IoT e utilizam ML para criar uma entrega de assinatura de menos de dez segundos, resultando em uma redução de 99,5% nos sistemas infectados. O ML está nos ajudando a criar um ambiente mais seguro e protegido para nossos parceiros e clientes.
Saiba mais sobre o ML aqui na Palo Alto Networks neste artigo da Cyberpedia: O que é aprendizado de máquina?
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