10 cose da sapere sull'apprendimento automatico
Gli strumenti di apprendimento automatico (ML) possono essere un elemento essenziale di una piattaforma di sicurezza dinamica e potente. Il ML può essere utilizzato per una miriade di compiti nell'ambito della cybersecurity, tra cui il rilevamento di malware, il rilevamento di anomalie della rete, la categorizzazione del comportamento degli utenti, la prioritizzazione delle vulnerabilità e altro ancora. In definitiva, il nostro obiettivo di utilizzare il ML è quello di migliorare il rischio del modello, semplificare la classificazione delle minacce e prevedere con precisione gli attacchi immediati e futuri. Di seguito sono riportate le 10 cose principali da tenere a mente quando si considera l'implementazione del ML nel suo cyberspazio.
- Il crimine informatico si sta evolvendo, e noi dobbiamo rimanere un passo avanti
Con il rapido sviluppo della tecnologia, gli aggressori stanno avanzando le loro tecniche di phishing, attacchi ransomware, campagne malignee altro. È fondamentale che la cybersecurity utilizzi una tecnologia all'avanguardia che può essere potenziata utilizzando il ML. - L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono i due componenti principali del ML
L'apprendimento supervisionato prevede l'utilizzo di dati passati per aiutare l'algoritmo a identificare i dati buoni da quelli fraudolenti. Utilizza i comportamenti appresi in passato per prevedere i risultati che seguono la stessa serie di linee guida.
L'apprendimento non supervisionato utilizza il clustering, che consiste nel raggruppare gli esempi non etichettati identificando le somiglianze tra i dati. Nell'ambito della cybersecurity, l'apprendimento non supervisionato può associare dati fraudolenti o anomali.
L'apprendimento supervisionato è utile per la classificazione. Quando riceve informazioni sull'aspetto delle potenziali minacce, una macchina può rilevare ed estrarre le minacce dai dati. L'apprendimento non supervisionato, invece, riceve i dati senza una serie di istruzioni specifiche e inizia a mettere insieme pezzi di dati simili. Ciò significa che raggruppa e organizza i dati - come le minacce - in gruppi in base alle loro qualità simili. - I dati sono fondamentali
Per far sì che gli algoritmi di ML funzionino correttamente e producano il risultato desiderato, è necessario imputare un volume elevato di dati di qualità. Quando si inseriscono set di dati di grandi dimensioni, è importante tenere presente che i dati devono rappresentare le minacce che si prevede attaccheranno, affinché lo strumento di ML possa svolgere correttamente il suo lavoro. Deve anche assicurarsi che i dati siano aggiornati. - I dati devono parlare la stessa lingua per poter lavorare efficacemente con il ML
Se i dati provengono da fonti diverse che non interagiscono bene tra loro a causa di differenze nel tipo di dati o nella categorizzazione, può essere difficile per una macchina vagliare e determinare ciò che è rilevante. I dati dovrebbero provenire da un'unica fonte coesiva per consentire all'algoritmo di lavorare al meglio delle sue capacità. - LM è predittivo, non deterministico
LM si occupa di probabilità e probabilità di risultati. Ciò significa che prenderà i dati che gli vengono forniti e utilizzerà i risultati precedenti per prevedere i potenziali risultati futuri. Anche se non sono deterministici, in genere sono molto accurati e possono essere eseguiti a velocità molto più elevate di quelle che potrebbe raggiungere un essere umano. - IlML può fornire tecniche specifiche per la sicurezza per superare problemi inefficienti o impossibili che i metodi tradizionali non possono risolvere
IlML può aiutare a trovare nuove intuizioni che sfuggono all'uomo. Può anche ridurre l'onere per i lavoratori, mantenendo facilmente le regole di rilevamento. Invece di assicurarsi manualmente che i dati seguano le linee guida specifiche stabilite da un'azienda, il ML può mantenere automaticamente le regole di sicurezza a velocità più elevate. Può essere scalato, il che gli consente di aumentare i dati che è in grado di eseguire, con conseguente miglioramento dell'efficienza. - L'apprendimento di regole per la regressione, la classificazione, il clustering e l'associazione è un compito importante e comune
La regressione è simile all'apprendimento supervisionato, in quanto prevede l'uscita successiva in base ai risultati precedenti. Nella cybersecurity, questo può essere utilizzato nel rilevamento delle frodi.
La classificazione e il clustering separano i dati in raggruppamenti o categorie, mentre il clustering raggruppa specificamente i gruppi in base alle somiglianze presentate nei dati. Attraverso il ML, la classificazione può creare delle categorie per distinguere lo spam dai dati consentiti e veri.
L'apprendimento delle regole di associazione utilizza le esperienze passate con i dati per raccomandare un risultato specifico a una velocità molto superiore a quella che potrebbe avere un essere umano. Se si verifica un incidente in un sito, si può implementare l'apprendimento di regole di associazione per raccomandare soluzioni agli utenti in modo automatico. - Mentre il ML è diventato integrato in quasi tutti gli aspetti della cybersecurity, è importante riconoscere i suoi limiti
Gli algoritmi ML sono estremamente efficienti nel riconoscere i modelli e nel fare previsioni. Tuttavia, il ML richiede molte risorse e ha ancora una suscettibilità all'errore relativamente alta, perché tutti i set di dati sono limitati. La ML può anche essere soggetta a esagerazioni da parte dei media, che sostengono che sia più potente di quanto non sia in realtà. - Le persone che implementano la cybersicurezza sono importanti quanto l'algoritmo
Massimizzare il risultato degli algoritmi di cybersicurezza basati su ML richiede uno sforzo coesivo tra la persona e la macchina. Mentre gli algoritmi di ML possono eseguire l'analisi bruta dei dati, è fondamentale che il team si aggiorni sulle ultime scoperte tecnologiche e sulle possibili minacce. - Il ML per la cybersicurezza deve integrarsi facilmente con il software e l'architettura esistenti
Quando implementa nuove tecniche di ML nella sua azienda, ricordi che deve semplificare la sua esperienza e non causare tensioni. È utile scegliere una soluzione di ML che si integri bene con il suo software e la sua programmazione attuale, per ottenere il massimo dall'implementazione.
In sintesi, il ML per la cybersecurity dovrebbe:- Essere mirati a obiettivi e scopi specifici
- Ridurre al minimo le false previsioni
- Avere un metodo per valutare la sua efficacia
- Avere un team forte che lavora al suo fianco
In che modo Palo Alto Networks sta sfruttando il ML per proteggere le aziende dalle minacce di domani? I nostri NGFW alimentati daML utilizzano l'apprendimento automatico per prevenire le minacce comuni di file e web con un tasso di successo del 95%. I nostri firewall rilevano un numero tre volte superiore di Dispositivi IoT e utilizzano il ML per creare una consegna della firma in meno di dieci secondi, con una riduzione del 99,5% dei sistemi infettati. ML ci sta aiutando a creare un ambiente più sicuro e protetto per i nostri partner e clienti.
Scopra di più sul ML qui a Palo Alto Networks in questo articolo di Cyberpedia: Che cos'è l'apprendimento automatico?
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