Hur används AI-algoritmer inom cybersäkerhet?
AI har använts inom cybersäkerhet i flera år och med många fördelar. Några av de mest använda AI-algoritmerna inom cybersäkerhet är algoritmer för maskininlärning (ML). Maskininlärning hänvisar till en gren av AI och datavetenskap som fokuserar på att använda data för att imitera hur människor lär sig, och gradvis förbättra dess noggrannhet.
Exempel:
- Klassificerare: dessa används för att filtrera e-postmeddelanden, identifiera skadlig programvara och upptäcka annan misstänkt aktivitet. En klassificerare kan till exempel tränas i att identifiera nätfiske-e-postmeddelanden genom att leta efter vanliga mönster i e-postmeddelandena, såsom avsändarens e-postadress, ämnesraden och e-postmeddelandets brödtext.
- Regressionsmodeller: används för att förutsäga risken för en cyberattack. Till exempel skulle en regressionsmodell kunna tränas för att förutsäga risken för ett dataintrång baserat på organisationens bransch, storlek och säkerhetspraxis.
- Klusteranalys: används för att identifiera grupper av datapunkter som liknar varandra. Detta kan vara användbart för att identifiera grupper av komprometterade värdar eller grupper av skadliga IP-adresser.
- Konvolutionella neurala nätverk (CNN): används för att identifiera objekt och mönster i bilder. Detta kan vara användbart för att identifiera skadlig programvara i bilder och upptäcka ansiktsdrag i övervakningsfilmer.
- Återkommande neurala nätverk (RNN): används för att bearbeta sekventiell data, såsom text och nätverkstrafik. Detta kan vara användbart för att upptäcka nätfiske-e-postmeddelanden och analysera skadlig kod.
- Algoritmer för objektdetektering: används för att identifiera och lokalisera objekt i bilder och videor. Detta är användbart för att upptäcka skadlig programvara i bilder och identifiera ansiktsdrag i övervakningsfilmer.
- Algoritmer för upptäckt av avvikelser: används för att identifiera ovanlig eller misstänkt aktivitet i bilder och videor. Detta kan vara användbart för att upptäcka pågående cyberattacker.
Man har även började använda NLP-algoritmer (Natural Language Processing) i språkmoduler inom generativ AI.
Exempel:
- Algoritmer för textklassificering: används för att klassificera text i olika kategorier. Detta kan vara användbart för att upptäcka nätfiske-e-postmeddelanden, identifiera spam och analysera inlägg på sociala medier för hot.
Maskininlärning
Maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens (AI). Det är inriktat på att träna datorer, att lära sig av data och att förbättra med erfarenhet – istället för att vara uttryckligen programmerad för att göra det.
Generativ AI
Begrepp som beskriver tekniken bakom bland annat dagens chattbotar. En generativ AI har lärt sig genom maskininlärning och skapar nytt innehåll på beställning, utifrån inlärd data och dess samband. Detta till skillnad från enklare algoritmer som bara kan kopiera och upprepa information.