Hur prediktiv analys kan bekämpa cyberbrottslighet

Att försvara sig mot cyberbrottslighet är en utmanande uppgift. Cyberbrottslingar upptäcker alltid nya attackmetoder, så säkerhetspersonal måste ständigt anpassa sig och vara vaksamma. Prediktiv analys kan göra det mycket enklare.

Prediktiv analys inom cybersäkerhet kan hjälpa företag med begränsad säkerhetspersonal att hålla sig säkra från sofistikerade attacker. Här är en närmare titt på hur det fungerar och hur det kan hjälpa till att försvara sig mot cyberbrottslingar.

Vad är prediktiv modellering?

För det första, vad är prediktiv modellering? Det är en delmängd av dataanalys som använder statistik för att avgöra vad som kan hända i framtiden. Analytiker tar tidigare och nuvarande data för att göra en modell för hur det kunde gå till i framtiden, skräddarsy den när ny data dyker upp.

I många fall kör människor flera modeller samtidigt och kombinerar resultaten för att hitta det mest sannolika resultatet. Om du har använt en väderapp har du upplevt den här typen av förutsägande modellering på egen hand. Processen har dock potential långt utöver att förutsäga om det kommer att regna.

Prediktiv analys har blivit standardpraxis i branscher som bank och marknadsföring. I takt med att cyberbrottslighet har vuxit har även säkerhetspersonal börjat utnyttja dess potential.

Fastställande av sårbarhet

Det första sättet att prediktiv analys kan förbättra cybersäkerheten är genom att hjälpa organisationer att förstå sina risker. Cyberbrottslighet är ett hot mot alla företag, men olika företag kommer att uppleva olika typer av attacker. Bra säkerhet börjar med att veta vilka av dessa attacker som är mest hotfulla.

Modeller för prediktiv analys kan jämföra ett företags säkerhetsåtgärder och trender för cyberbrott bland liknande företag. De kan sedan visa hur cyberkriminella kan attackera dem och var hålen i deras försvar finns.

Mänskliga analytiker skulle kunna utföra liknande arbete, men artificiell intelligens (AI) är ofta mycket bättre på dessa komplexa beräkningar. Vissa system, som QuadMetrics – förklaras här av Michigans universitet— har visat upp till 90 procents noggrannhet och falska positiva siffror under 10 procent, vilket framhäver deras effektivitet.

Identifiera användare genom deras beteende

Predictive analytics inom cybersäkerhet ger också ett innovativt sätt att identifiera användare. Det är ganska lätt att stjäla ett lösenord, men det är osannolikt att en hackare kommer att använda en dator på samma sätt som en auktoriserad användare gör. Alla har distinkta användningsvanor som AI kan lära sig, vilket hjälper den att upptäcka potentiella intrång.

Analysprogram såsom cyberbrottssäkerhetsprogram, av företag som Kaseware, kan granska data för att identifiera bedrägliga mönster, vilket höjer en röd flagga när användare bryter dessa mönster. Detta tillvägagångssätt fungerar på samma sätt som bedrägeriövervakning. Precis som en bank kan avaktivera ditt kreditkort efter ett ovanligt köp, kan dessa system begränsa ett konto efter atypiskt beteende.

När ett konto beter sig annorlunda än vad AI förutspått kan personal inom mänsklig säkerhet titta närmare på det. Om det är en angripare kan de stoppa det, och om det bara är den vanliga användaren kan de ge tillbaka sina behörigheter.

Förutsäga attacker innan de händer

När dessa prediktiva analysmodeller förbättras kan de bli ännu mer användbara. De kan förutsäga cyberattacker innan de inträffar, vilket låter säkerhetsarbetare förbereda sig för den inkommande attacken.

Vissa nätverk har redan börjat använda grundläggande versioner av denna typ av programvara. Maskininlärningsmodeller förutsäger attacker genom att identifiera skadlig aktivitet i andra nätverk. De avgör sedan om liknande attacker är troliga i deras eget nätverk. Cyberbrottslingar kan komma runt detta genom att använda lockbetattacker, men att kombinera det med andra metoder kan vara mer effektivt.

Andra system analyserar specifika cyberbrottslingars förmåga, motiv och möjlighet att attackera. Andra söker efter IP-adresser kopplade till misstänkt aktivitet. Att kombinera dessa faktorer kan hjälpa modeller att göra mer exakta förutsägelser och fånga cyberkriminella innan de kan orsaka skada.

Finjusterande cyberförsäkring

Inte alla användningsfall av prediktiv analys inom cybersäkerhet kretsar kring att stoppa angripare. Eftersom cyberbrottslighet alltid utvecklas kan inget system stoppa alla möjliga attacker. Prediktiva modeller kan fortfarande hjälpa till genom att förbättra företagens cyberförsäkring för när ett intrång inträffar.

Dataintrång är dyra och kostar i genomsnitt 4,24 miljoner dollar, och den kostnaden fortsätter att stiga. Cyberförsäkringsbranschen har vuxit som svar och hjälper företag att kompensera för alla utgifter som kan uppstå under ett brott. Prediktiv analys kan hjälpa till att ta reda på vilken täckningsnivå ett företag kan behöva genom att förutsäga hur troliga olika attacker är.

Alla typer av försäkringar mäter risk för att bestämma en parts priser och vilken typ av täckning de behöver. Cyberförsäkring är inte annorlunda, men att förstå de olika relevanta riskfaktorerna kan vara komplicerat, så det är bäst att överlåta det till AI. Förutsägande modeller kan på ett tillförlitligt sätt förutsäga ett företags styrkor och svagheter och få det bästa försäkringsavtalet för båda parter.

Predictive Analytics har stor potential inom cybersäkerhet

Predictive analytics inom cybersäkerhet är ett nytt koncept, men dess potential är imponerande. Dessa AI-modeller kan fylla de luckor där mänskliga förmågor brister och hjälpa företag att hålla sig så säkra som möjligt. Även om ingen prediktiv modell är perfekt, kan de ge betydande förbättringar jämfört med traditionella lösningar.

När tekniken förbättras kommer människor att hitta ännu fler användningsområden för prediktiv analys inom cybersäkerhet. Cyberkriminella kommer att anpassa sig och dessa AI-program kommer också att utvecklas för att möta dem. De kanske inte eliminerar cyberbrottslighet, men de kan tippa skalan till förmån för oskyldiga parter.

6 typer av cyberbrottslingar och hur de fungerar

Cyberkriminella verkar på flera olika sätt; här är de vanligaste.

Läs Nästa

Om författaren