jeudi, 28 mars 2024

Voici comment les cybermenaces sont détectées à l’aide de l’apprentissage en profondeur

  • L’apprentissage en profondeur pourrait changer la donne dans l’application de stratégies d’intelligence artificielle pour résoudre les problèmes de sécurité des systèmes informatiques
  • Parce que la connaissance approfondie révèle un potentiel formidable dans la construction applications de sécurité, il a été largement utilisé pour détecter les logiciels malveillants, les invasions, le phishing, la détection des spams et l’analyse du trafic
Quoi de neuf : Intelligence artificielle, intelligence artificielle et deep learning

Les attaques de sécurité finissent par se généraliser, car les cyber-assaillants utilisent les vulnérabilités du système à des fins financières. Certaines méthodes de défense déçoivent même en détectant des attaques complexes ou sophistiquées. Les méthodes connaissant les fabricants pour résoudre les problèmes de sécurité informatique ne sont pas une idée nouvelle, l’innovation d’apprentissage en profondeur qui émerge rapidement a récemment suscité un grand intérêt dans la communauté de la sécurité informatique.

Malgré la nécessité d’utiliser de nombreux types de méthodes d’intelligence artificielle pour classer les attaques de réseau au cours des dernières années, les techniques standard d’apprentissage des appareils n’ont en fait pas été en mesure de fournir des descripteurs caractéristiques distinctifs pour expliquer le problème de la détection des attaques, en raison de leurs contraintes de complexité de conception.

Heureusement, l’intelligence artificielle à l’heure actuelle a fait un grand développement en imitant le cerveau humain avec la structure des réseaux de neurones, qui sont appelés techniques d’apprentissage en profondeur pour leur architecture générale de couches profondes pour résoudre des problèmes complexes.

Essentiellement, l’apprentissage en profondeur est le sous-ensemble le plus innovant de l’intelligence artificielle, tirant parti des réseaux de neurones profonds qui tirent la motivation du fonctionnement du cerveau humain. Au fur et à mesure que davantage d’informations sont introduites dans le réseau de neurones, il progresse dans la compréhension intuitive de la signification de toutes nouvelles données, ce qui lui permet d’anticiper et de prévenir des dangers de plus en plus innovants.

Il n’a pas besoin d’un spécialiste humain pour l’aider à comprendre l’importance des toutes nouvelles fonctionnalités. L’amélioration des services de cybersécurité est l’une des applications les plus courantes et les plus importantes des algorithmes de connaissance approfondie. Nous avons rassemblé ici à quel point la connaissance approfondie des applications peut contribuer à la sécurité.

La connaissance approfondie avec les logiciels malveillants

Dans un article publié en 2019, les expériences de scientifiques de l’Université de Plymouth et de l’Université du Péloponnèse a montré que le modèle de connaissance approfondie était particulièrement efficace pour détecter les logiciels malveillants dans les fichiers .doc et.pdf, qui sont le support privilégié pour les attaques de ransomware.

Généralement, les services anti-logiciels malveillants conventionnels tels que les logiciels de pare-feu de routine trouvent les logiciels malveillants à l’aide d’un système de détection basé sur les signatures. Une base de données des menaces reconnues est gérée par l’entreprise qui met souvent à jour le journal pour inclure les nouveaux risques qui ont été introduits tout récemment. Bien que cette stratégie soit efficace par rapport à ces risques, elle a du mal à faire face à des dangers plus avancés.

C’est là que les algorithmes d’apprentissage en profondeur peuvent détecter les dangers avancés et ne dépendent pas du fait de garder à l’esprit les signatures reconnues et typiques. modèles d’attaque. Au lieu de cela, ils apprennent le système et peuvent reconnaître les activités suspectes qui pourraient suggérer l’existence de mauvaises étoiles ou de logiciels malveillants.

Détection de spam et d’ingénierie sociale

Traitement du langage naturel (NLP), un stratégie d’apprentissage, peut aider à découvrir et à traiter facilement le spam et d’autres types d’ingénierie sociale. La PNL découvre les types réguliers de communication et les modèles de langage, et utilise différents modèles analytiques pour découvrir et bloquer le spam.

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Un bon cas d’utilisation serait la façon dont a utilisé TensorFlow pour améliorer les capacités de détection de spam de Gmail. Selon la société basée à Mountain View, les défenses capturent 100 millions de messages indésirables supplémentaires chaque jour. Cela inclut les e-mails basés sur des images, les e-mails avec un contenu enraciné caché et les messages de domaines nouvellement créés qui tentent de dissimuler un faible volume de messages de spam dans le trafic légitime.

Analyse des habitudes des utilisateurs

L’une des pratiques de sécurité les plus importantes pour toute entreprise consiste à suivre et à examiner les activités et les habitudes des utilisateurs. Contrairement à la croyance populaire, c’est beaucoup plus difficile que de reconnaître les activités destructrices standard contre les réseaux, car cela contourne les mesures de sécurité et ne soulève souvent aucun signalement.

Lorsque des risques internes surviennent et que les employés utilisent leur véritable accès avec une intention nuisible, ils ne pénètrent pas dans le système de l’extérieur, ce qui rend de nombreux outils de cyberdéfense sans valeur contre de telles attaques. Les professionnels estiment que l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) peut être un outil formidable contre de telles attaques. Après une durée déterminée, il peut détecter les schémas comportementaux typiques des membres du personnel et reconnaître les activités suspectes, telles que l’accès au système à des heures inhabituelles, qui pourraient éventuellement suggérer une attaque d’initié et déclencher des notifications.

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