Изучение применения глубокого обучения в кибербезопасности

Хотя глубокое обучение уже утвердилось в сфере науки о данных, оно, возможно, наконец-то добится успеха в области кибербезопасности благодаря ряду технологических разработок, тенденций и достижений. Кибератаки и утечки данных постоянно растут. увеличится более чем на 15 процентов в 2021 году по сравнению с предыдущим годом. Эксперты видят рост таких атак, как программы-вымогатели и мошенничество в области социальной инженерии, в основном из-за недостатков ИТ, таких как неправильно настроенные сети, плохие привычки обслуживания, человеческие ошибки и ряд неизвестных ИТ-активов. Но благодаря достижениям в области глубокого обучения организации могут начать применять более активный подход к киберзащите.

Где глубокое обучение играет роль в кибербезопасности

Глубокое обучение (DL) — это разновидность машинного обучения (ML), которое способно обучаться и совершенствоваться самостоятельно, исследуя компьютерные алгоритмы. Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, которые предназначены для имитации того, как люди думают и учатся. До недавнего времени нейронные сети были ограничены по вычислительной мощности и, следовательно, по сложности. Но теперь достижения в области анализа больших данных позволили создать более крупные и сложные нейронные сети, позволяющие компьютерам наблюдать, учиться и реагировать на сложные ситуации быстрее, чем люди.

Существующие решения кибербезопасности не в состоянии обратиться растущая динамика современных кибератак, особенно при обнаружении новых угроз, анализе сложных векторов и событий, а также неспособность масштабироваться к огромному объему атак. Применение глубокого обучения в области кибербезопасности может устранить многие из этих проблем за счет новых подходов и методов, применяемых для обнаружения DDoS-атак, выявления поведенческих аномалий, обнаружения вредоносных программ и ботнетов, а также голосовой идентификации.

Глубокое обучение улучшает машинное обучение

Машинное обучение всегда рассматривалось как инновационное решение для защиты киберактивов. Но инструменты ML потенциально могут быть реконструированным создать предвзятость или уязвимость, которые снизят эффективность его защиты. Хакеры могут даже использовать свои собственные алгоритмы машинного обучения, например, чтобы заразить решение кибербезопасности ложными наборами данных.

С другой стороны, глубокое обучение избавляет специалистов по обработке данных от необходимости вручную вводить наборы данных. Модели DL способны обрабатывать огромные объемы необработанных данных, которые используются для автоматического обучения системы кибербезопасности. Нейронные сети DL обучены становиться автономными и не нуждаются в человеческом надзоре и вмешательстве. Со временем DL сможет более точно выявлять весьма сложные закономерности из больших наборов данных, чем ML, и делать это намного быстрее.

Глубокое обучение в области кибербезопасности становится более активным

Что еще более интересно в глубоком обучении в области кибербезопасности, так это его способность активно выявлять и пресекать атаки прежде чем они произойдут. Большинство киберинструментов являются реакционными и для обнаружения угрозы полагаются на конкретные индикаторы компрометации. Обычно они распознают только те угрозы, о которых им уже известно, но они не эффективны против неизвестных угроз или угроз нулевого дня.

Алгоритмы глубокого обучения используют глубокие нейронные сети, чтобы «думать» как человеческий мозг, и могут приспосабливаться к свойствам данных, на которых они обучены. Это облегчает автоматическую адаптацию к огромному количеству существующих угроз. В то время как ML требует слишком большого вмешательства человека и движется достаточно быстро, DL продолжает развиваться и со временем учиться превентивно распознавать угрозы, которых он раньше не видел, и предотвращать их вступление в силу.

DL может быть очень эффективным для обнаружение и предотвращение вторжений (ID/IP), где он обнаруживает вредоносную сетевую активность и предотвращает доступ злоумышленников к сети. Раньше для такого рода защиты использовалось машинное обучение, но алгоритмы машинного обучения имели тенденцию генерировать слишком много ложных срабатываний, что, в свою очередь, затрудняло специалистам по безопасности искоренение реальных проблем. Нейронные сети DL могут сделать системы ID/IP более интеллектуальными, более точно анализируя трафик и отличая хорошую активность от плохой.

Преимущества глубокого обучения в кибербезопасности

Применение DL предлагает три ключевых преимущества для команд кибербезопасности.

• Просто: в отличие от машинного обучения, DL значительно упрощает процесс создания функций, заменяя сложные, высокотехнологичные конвейеры данных более простыми и легко обучаемыми моделями. Это позволяет кибер-командам разгрузить большую часть своей работы, а DL можно обучить изучению конкретных функций, помогая обнаруживать неизвестные атаки, такие как вредоносное ПО нулевого дня.
• Масштабируемость: типичные алгоритмы машинного обучения требуют хранения всех точек данных в памяти, чего трудно достичь, когда используются большие наборы данных. Это делает ML менее способным повысить производительность при работе с большим количеством данных и, следовательно, не может масштабироваться. Глубокое обучение, наоборот, можно обучать на наборах данных разного размера и выполнять итерацию по меньшим пакетам данных. Модели лучше подходят для больших наборов данных и гораздо легче масштабируются.
• Многоразовое использование: модели DL можно повторно обучать при введении новых данных без необходимости начинать все сначала. Они лучше подходят для непрерывного онлайн-обучения, что жизненно важно для крупных серийных моделей. Модели DL также можно перепрофилировать, чтобы предыдущую работу можно было реинвестировать в более надежные и мощные модели.

Освойте концепции глубокого обучения и платформу с открытым исходным кодом TensorFlow с помощью учебного курса глубокого обучения. Получите навыки сегодня!

Изучаем глубокое обучение!

Есть чему поучиться в захватывающей области глубокого обучения и кибербезопасности. Курсы глубокого обучения с упором на Keras и TensorFlow — отличный первый шаг, а сертификационное обучение CISSP будет опираться на знания любого технического специалиста, чтобы стать ценным членом команды по кибербезопасности.