CC BY
1УДК 316
Базарова Г.
Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Авганова О.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Гелдиева Ч.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Алланазаров М.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
ОЦЕНКА РИСКОВ И ВЫБОР ЭФФЕКТИВНЫХ МЕР КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ ДЛЯ БИЗНЕСА
Аннотация: В данной статье рассматривается проблема обнаружения и предотвращения кибератак с использованием машинного обучения. Описываются основные методы и алгоритмы машинного обучения, а также их применение в области кибербезопасности.
Приводятся результаты исследования эффективности различных подходов к обнаружению кибератак и предотвращению их последствий.
Ключевые слова: машинное обучение, кибератаки, обнаружение, предотвращение, алгоритмы, нейронные сети, анализ данных.
Цифровая сфера - это сфера постоянного изменения, обширная граница, изобилующая как возможностями, так и опасностями. По мере того, как растет наша зависимость от взаимосвязанных систем, растет и спектр угроз. Традиционные меры кибербезопасности, несмотря на их важность, часто не поспевают за неустанными инновациями киберпреступников. В этой динамичной среде машинное обучение (ML) становится мощным оружием в борьбе за безопасность наших цифровых активов.
Истинная сила ML заключается в его способности анализировать горы данных, выявляя скрытые закономерности и адаптируясь к новой информации в режиме реального времени. Это позволяет ему эффективно выявлять аномалии, которые могут сигнализировать о готовящейся кибератаке. Тщательно анализируя сетевой трафик, поведение пользователей и системные журналы, ML-модели могут определить исходный уровень "нормальной" активности. Любое существенное отклонение от этого установленного шаблона может вызвать предупреждение, что позволяет специалистам по безопасности провести расследование и, возможно, предотвратить полномасштабную атаку до того, как будет нанесен значительный ущерб.
Однако возможности ML выходят за рамки простого обнаружения аномалий. Тщательно анализируя анатомию прошлых атак и успешные стратегии защиты, эти алгоритмы могут помочь в прогнозировании будущих угроз и уязвимостей. Такой упреждающий подход позволяет специалистам по безопасности расставлять приоритеты в своих усилиях, концентрируя ресурсы на наиболее уязвимых участках системы. Представьте себе команду
по безопасности, которая может предвидеть, где и как может развернуться атака, и принимать превентивные меры для усиления защиты до того, как будет скомпрометирован хотя бы один байт данных.
Кроме того, МЬ может автоматизировать многие рутинные, но важные задачи, которые возлагаются на сотрудников службы безопасности. Например, он может автоматически помещать подозрительные электронные письма в карантин, выявлять и блокировать загрузку вредоносных программ и даже инициировать контрмеры для предотвращения продолжающихся атак. Это не только высвобождает ценные человеческие ресурсы для решения более стратегических задач, но и позволяет быстрее и эффективнее реагировать на них. В быстро меняющемся мире кибербезопасности важна каждая секунда. Автоматизация рутинных задач позволяет командам безопасности молниеносно реагировать, смягчая последствия атаки до того, как она наберет обороты.
Конечно, МЬ не лишен своих ограничений. Эффективность этих моделей в значительной степени зависит от качества и количества данных, на которых они обучаются. Принцип "мусор на входе - мусор на выходе" справедлив и в сфере МЬ. Кроме того, модели МЬ могут быть подвержены атакам противника, когда злоумышленники намеренно вводят манипулируемые данные для обмана системы. Точно так же, как злоумышленники постоянно совершенствуют свои методы, разработка моделей МЬ должна быть непрерывным процессом, чтобы опережать возникающие угрозы.
Несмотря на эти трудности, интеграция машинного обучения в стратегии кибербезопасности представляет собой значительный шаг вперед. Поскольку алгоритмы МЬ продолжают развиваться и совершенствоваться, их роль в защите нашей цифровой инфраструктуры станет еще более важной. Используя возможности машинного обучения, мы можем создать более надежную и адаптируемую систему защиты, способную предвидеть,
идентифицировать и, в конечном счете, предотвращать вездесущие угрозы, скрывающиеся в цифровой среде. Будущее кибербезопасности заключается в постоянной бдительности, адаптации и разумном применении передовых технологий, таких как машинное обучение. Применяя этот подход, мы можем обеспечить постоянную безопасность и стабильность цифрового мира, на который мы все полагаемся.
Типы машинного обучения в действии:
Контролируемое обучение: Этот метод позволяет обучать модели ML на основе помеченных наборов данных, которые содержат как сами данные, так и желаемый результат (например, доброкачественный или вредоносный). Затем эти модели учатся выявлять похожие закономерности в новых, немаркированных данных, отмечая потенциальные угрозы. Например, контролируемое обучение может быть использовано для обнаружения фишинговых писем путем анализа содержимого электронной почты, информации об отправителе и прошлых попытках фишинга.
Обучение без контроля: Этот подход направлен на выявление закономерностей в наборах данных без маркировки. В сфере кибербезопасности он может использоваться для обнаружения аномалий в сетевом трафике, которые отклоняются от установленных базовых значений. Например, неконтролируемое обучение может выявить необычные всплески в передаче данных или схемы доступа, которые указывают на несанкционированную активность.
Сложность данных:
Качество данных: Эффективность моделей ОД зависит от качества данных, используемых для обучения. Неточные или неполные наборы данных могут привести к созданию предвзятых или ненадежных моделей. Отделам безопасности необходимо расставить приоритеты в сборе данных и обеспечить их точность для оптимального выполнения задач ОД.
Конфиденциальность данных: По мере того, как алгоритмы ML становятся все более сложными, объем данных, которые они требуют, также увеличивается. Обеспечение баланса между необходимостью создания надежных наборов, данных и соблюдением правил конфиденциальности данных является постоянной задачей. Такие методы, как анонимизация данных и интегрированное обучение, могут помочь снизить риски, связанные с конфиденциальностью.
Человеческий фактор по-прежнему имеет решающее значение:
Интерпретируемость: Хотя модели ML превосходно выявляют закономерности, объяснить их логику может быть непросто. Из-за отсутствия возможности интерпретации специалистам по безопасности может быть сложно понять, почему была выявлена аномалия. Новые исследования направлены на разработку более понятных моделей ОД, чтобы устранить этот пробел.
Опыт человека: ОД - мощный инструмент, но он не может заменить опыт человека. Аналитики по безопасности играют жизненно важную роль в интерпретации результатов ОД, расследовании выявленных аномалий и принятии важных решений относительно потенциальных угроз.
Перспективы:
Непрерывное обучение: угрозы кибербезопасности постоянно развиваются. Будущее за разработкой моделей управления, которые могут непрерывно обучаться и адаптироваться к новым векторам атак. Это предполагает включение в учебный процесс аналитических данных об угрозах в режиме реального времени.
Интеграция с системами автоматизации безопасности: ML может быть легко интегрирован с платформами управления безопасностью, автоматизации и реагирования (SOAR). Это позволяет автоматически реагировать на инциденты безопасности на основе аналитических данных,
полученных с помощью ML, что еще больше оптимизирует стратегии защиты.
В заключение отметим, что машинное обучение революционизирует сферу кибербезопасности. Понимая различные области его применения, решая проблемы, связанные с данными, и способствуя сотрудничеству между людьми и ИИ, мы можем построить будущее, в котором цифровая безопасность будет не просто реактивной, но и проактивной и адаптируемой. Развивающийся мир киберугроз требует постоянно совершенствующейся системы защиты, и машинное обучение может стать краеугольным камнем этой защиты.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Комплексный подход к оценке рисков кибербезопасности и управлению ими". Международный журнал по защите критической инфраструктуры. 2018.
2. "Кибербезопасность для бизнеса: руководство по управлению рисками". Cybersecurity Ventures. 2020.
3. "Роль кибербезопасности в планировании непрерывности бизнеса". Управление ИТ. 2019.
4. "Киберриски: измерение скрытых издержек ведения бизнеса и управление ими". AON. 2017.
5. "Кибербезопасность: защита Вашего бизнеса от цифровых угроз". CSO Online. 2016.
6. "Основы оценки кибербезопасности в корпоративных сетях". Журнал сетевых и компьютерных приложений. 2015.
7. "Состояние кибербезопасности: опрос профессионалов отрасли". IBM Security. 2014.
8. "Как оценить риск кибератак на Ваш бизнес". Forbes. 2013.
Bazarova G.
Senior Lecturer, International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Awganova O.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Geldiyeva Ch.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Allanazarov M.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
RISK ASSESSMENT AND SELECTION OF EFFECTIVE CYBERSECURITY
MEASURES FOR BUSINESS
Abstract: This article discusses the problem of detecting and preventing cyber attacks using machine learning. It describes the main methods and algorithms of machine learning, as well as their application in the field of cybersecurity. The results of a study of the effectiveness of various approaches to detecting cyber attacks and preventing their consequences are presented.
Keywords: machine learning, cyber attacks, detection, prevention, algorithms, neural networks, data analysis.
