Como você pode usar uma plataforma de aprendizado de máquina autônoma de segurança cibernética?

Como você pode usar uma plataforma de aprendizado de máquina autônoma de segurança cibernética?

Novas tecnologias, dependendo de ferramentas inteligentes baseadas na IoT (Internet Of Things) e Inteligência Artificial (AI), trouxeram mais ameaças e riscos à segurança na computação. O uso extensivo de serviços em nuvem e algoritmos de aprendizado de máquina também representa uma ameaça mais alta à segurança dos dados e pode-se prever riscos de perda de dados. Uma das ameaças mais significativas e destrutivas que ela representa é que nossas informações privadas estão em risco como nunca antes e, desde a última década, ocorreram centenas de casos de roubo de identidade, perda de dinheiro e violações de dados.

Os ataques cibernéticos na natureza são muito difundidos e afetam todos os indivíduos, empresas e órgãos governamentais. Essas ameaças de alto nível deram lugar à interseção de aprendizado de máquina e segurança cibernética para induzir uma melhor automação da segurança cibernética.

Devido ao BigData ser coletado de diferentes fontes, o desenvolvimento de uma ferramenta que pode efetivamente detectar anomalias no sistema e classificá-las automaticamente se torna extremamente difícil. A cibersegurança como prática para defender as redes organizacionais de tais anomalias ganhou impulso ao longo dos anos. O tamanho do mercado global de cibersegurança tem aumentado e, segundo Statista, está previsto um aumento de US $ 248,26 bilhões até 2023.

Uma prática comum na área de segurança cibernética é determinar se um usuário tem acesso não seguro à rede ou não. Isso é feito através da detecção de anomalias na rede, que são detectadas através do processo de dados através de vários algoritmos que ajudam os sistemas a detectar um erro externo. Um discrepante em um conjunto de dados é definido como uma observação única, em comparação com os outros remanescentes. A mineração de outliers é uma prática importante de mineração de dados para aplicativos da vida real, como fraudes em cartão de crédito, fraudes de comércio eletrônico e segmentação de clientes.

Organizações e empresas precisam de uma plataforma para detectar essas anomalias no estado atual e compará-las com dados históricos para determinar a gravidade e a ameaça da anomalia para alertar o sistema.

Plataforma de aprendizado de máquina autônomo do CyberSecurity (CAMLPAD):

Os sistemas CAMLPAD são plataformas que recuperam diferentes tipos de dados de segurança cibernética em tempo real, usando técnicas como pesquisa elástica e, em seguida, usam dados de Yet Another Flowmeter (YAF) para processar dados de PCAP e exportar os fluxos de dados para o IPFIX (um processo de coleta de dados). Além disso, esses dados são executados em vários algoritmos diferentes de aprendizado de máquina, como Floresta de Isolamento, pontuação outlier baseada em Histograma, fator outlier local baseado em cluster e detecção de outlier baseada em Angular para processar esses dados. As anomalias são visualizadas no Kabana e recebem uma pontuação externa.

Essa pontuação externa indica os algoritmos de que um alerta deve ou não ser gerado ao administrador do sistema em relação a uma anomalia na rede. O CAMPLAD também usa estruturas como BRO e SNORT, que são anomalias e estruturas de detecção de ameaças que são usadas para encontrar riscos e ameaças na rede. Todo o sistema é mantido e facilitado no Meraki, que é um serviço de gerenciamento centralizado baseado em nuvem, com uma rede e estrutura organizada.

Ele fornece uma abordagem precisa e simplificada para a detecção em tempo real de anomalias e ameaças à segurança cibernética para desenvolvedores e profissionais de segurança cibernética que podem dar acesso restrito a um usuário, que pode não ter a autorização necessária para o mesmo.

Algoritmos de aprendizado de máquina para segurança cibernética:

1. Floresta de isolamento:

É um algoritmo que identifica explicitamente anomalias em vez de apenas criar um perfil de pontos de dados normais. É um método baseado em árvore de decisão, no qual várias partições são usadas entre os recursos selecionados aleatoriamente de um sistema. Em seguida, uma divisão aleatória entre o valor máximo e mínimo das partições.

Fonte da imagem:

O uso desse particionamento aleatório pode ajudar a identificar anomalias mais próximas da raiz da árvore e o isolamento de pontos normais das anomalias se torna mais difícil devido à exigência de alta computação em um espectro mais amplo. Uma pontuação de anomalia mede o número de cenários que separam a anomalia do ponto normal. O algoritmo começa especificamente criando árvores de decisão aleatórias e, em seguida, a pontuação é calculada sendo igual ao comprimento do caminho para isolar a observação.

2. Detecção de outlier baseada em histograma:

É um algoritmo que obtém registros em tempo linear, assumindo que os recursos são independentes para torná-lo mais rápido que as abordagens multivariadas. Observa-se que a detecção de outlier baseada em histograma é eficiente em problemas globais de detecção de anomalias. Mas, não é eficiente o suficiente para detectar os valores extremos locais. Embora seja muito mais rápido que outros algoritmos padrão para grandes conjuntos de dados.

A rede de segurança cibernética precisa da detecção instantânea de outliers através dos algoritmos de aprendizado de máquina. Além disso, os conjuntos de dados a serem processados ​​são muito grandes devido ao BigData. Os histogramas são assim utilizados extensivamente como um estimador de densidade para detecção de anomalias semi-supervisionadas.

3. Detecção de outlier local baseada em cluster (CBLOF):

É um algoritmo intuitivo que fornece suporte ao comportamento local dos dados, bastante diferente dos histogramas. É uma medida para identificar o significado físico de um outlier. O CBLOF usa clusters para encontrar anomalias nos pontos de dados, medindo o desvio local de um determinado ponto em relação aos seus vizinhos.

Ele usa o conceito de densidade local de um objeto de k-vizinhos mais próximos, comparando densidades de vizinhos para identificar regiões de densidade semelhante. Em termos gerais, ele identifica a diferença nos clusters de dados comparando um cluster de dados com o cluster mais próximo possível e encontra regiões semelhantes para saber a diferença neles.

4. Detecção de outlier baseada em ângulo:

É uma abordagem baseada na distância para detecção de outlier. Nesse algoritmo, é necessário fornecer um produto escalar para comparação de objetos de dados, o que parece ser mais restritivo do que fornecer uma medida de distância. Introduz o conceito de comparação de ângulos entre pares de vetores de distância para outros pontos.

Isso ajuda a discernir pontos semelhantes a outros pontos e a diferenciar os outliers. Esse algoritmo ajuda a evitar a maldição da dimensionalidade, ou seja, que uma grande quantidade de dados precisa de algoritmos de grandes dimensões para processar e criou uma enorme complexidade computacional, que é resolvida pelo uso de uma abordagem angular para a detecção dimensional de um erro externo.

Algoritmos de aprendizado de máquina – Conclusão:

Existem várias violações de segurança e ameaças à segurança cibernética que pairam sobre os sistemas em todo o mundo. De acordo com Statista, dos ataques cibernéticos em todo o mundo 13,84% equivale a navegadores, onde os usuários compartilham seus dados por meio de serviços da Web e uma grande parte do risco de dados é de 69,36% no escritório. CAMLPAD é uma tentativa que pode efetivamente detectar anomalias em tempo real, resultando em maior segurança dos dados.

As estatísticas dos mercados de cibersegurança da Statista afirmam que os gastos no setor de cibersegurança atingiram cerca de 37 bilhões de dólares, com previsões sugerindo que o mercado eclipsará 42 bilhões em 2020. Esses dados mostram a sinceridade das empresas em todo o mundo ao criar sistemas robustos de segurança cibernética que podem detectar ameaças antes de resultados perigosos.


Sobre o autor

Manoj Rupareliya é consultor de marketing e blogueiro. quem tem escrito para vários blogs. Ele cobriu anteriormente uma extensa gama de tópicos em suas postagens, incluindo negócios, tecnologia, finanças, ganhar dinheiro, criptomoeda e start-ups.

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