Học máy phát triển

Học máy và bảo mật ứng dụng trong thời đại kỷ nguyên số

Điều gì làm cho việc áp dụng Học máy để bảo mật ứng dụng rất quan trọng? Trong khi ML đã được áp dụng cho các khu vực khác của an ninh mạng, bảo mật ứng dụng đã được tương đối bị ảnh hưởng bởi nó.

Học máy quan trọng không? Về mặt tấn công của mọi thứ tuy nhiên có rất nhiều chuyển động: Theo một nghiên cứu chung gần đây dẫn đầu bởi Đại học Oxford, việc sử dụng ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo của tin tặc sẽ dẫn đến việc mở rộng các mối đe dọa hiện tại bằng cách thay thế lao động của con người cũng như giới thiệu các kịch bản đe dọa hoàn toàn mới.

Công nghệ học máy ngày càng tiến bộ

Điều này làm tăng đáng kể hiệu quả và hiệu quả của các cuộc tấn công. Ít mục tiêu thú vị bây giờ có thể được đặt vào phạm vi của một kẻ tấn công và phân bổ có thể trở nên ngày càng khó khăn. Một kẻ xấu bây giờ có các công cụ để gây sát thương nhiều hơn.

Điều này đưa ra một nhu cầu mạnh mẽ liên quan đến việc áp dụng Học máy để bảo mật ứng dụng, nhưng cũng có một cảnh báo trước: AI sử dụng cho các cuộc tấn công là khai thác lỗ hổng trong hệ thống phòng thủ AI tốt hơn con người, có nghĩa là cần chú ý – với Trí tuệ nhân tạo.

Một ứng dụng mạnh mẽ khác cho Học máy trong AppSec là phòng thủ chống lại việc khai thác zero-day. Bảo vệ chống lại các cuộc tấn công như vậy là rất quan trọng vì chúng hiếm khi được chú ý ngay lập tức.

Nó thường mất nhiều tháng để khám phá và giải quyết những vi phạm này, và trong khi đó một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm được phơi bày. Học máy có thể cung cấp một cách để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công như vậy bằng cách xác định hành vi nguy hiểm không chỉ dựa trên các quy tắc mà còn bằng cách xác định chuyển động dữ liệu bất thường và giúp phát hiện các ngoại lệ.

Trong bảo mật ứng dụng, một lượng lớn dữ liệu được tạo ra có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML một cách hiệu quả. Thách thức, tuy nhiên, nằm trong tiền xử lý dữ liệu và các yêu cầu ghi nhãn chính xác là sạch hoặc độc hại.

Độ phức tạp bổ sung được giới thiệu bởi thực tế là các cuộc tấn công thường được biểu thị bằng một chuỗi các yêu cầu. Nhìn vào các yêu cầu riêng lẻ trong chuỗi đó có thể không đặt bất kỳ báo thức nào, nhưng nhìn vào toàn bộ chuỗi sẽ khám phá những gì đang diễn ra.

Triển vọng tới tương lai

Học máy phát triển

Như chúng ta đã chứng minh, Học máy cung cấp một số ứng dụng thực tế cho an ninh mạng, nhưng vẫn còn một chặng đường dài để đi. Quan trọng hơn, rất khó có khả năng các thuật toán ML sẽ loại bỏ sự cần thiết cho trí thông minh của con người trong bảo mật ứng dụng ít nhất là trong ngắn hạn.

Thay vào đó, mối quan hệ giữa trí thông minh nhân tạo và trí tuệ nhân tạo có thể được mô tả như cộng sinh: Trong bước đầu tiên, chuyên môn an ninh mạng là cần thiết để chuẩn bị và phân loại dữ liệu đào tạo, chọn thuật toán thích hợp và trong nhiều trường hợp. Sau đó, dựa trên kết quả của thuật toán, chuyên môn của con người là cần thiết một lần nữa để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu được phân loại hoặc trực quan hóa bởi máy.

Xem thêm: Cách tăng cường bảo mật.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *