Hoe voorspellende analyses cybercriminaliteit kunnen bestrijden

Verdedigen tegen cybercriminaliteit is een uitdagende taak. Cybercriminelen ontdekken altijd nieuwe aanvalsmethoden, dus beveiligingsprofessionals moeten zich voortdurend aanpassen en waakzaam blijven. Voorspellende analyses kunnen dat een stuk eenvoudiger maken.

Voorspellende analyses op het gebied van cyberbeveiliging kunnen bedrijven met beperkt beveiligingspersoneel helpen te beschermen tegen geavanceerde aanvallen. Hier is een nadere blik op hoe het werkt en hoe het kan helpen beschermen tegen cybercriminelen.

Wat is voorspellend modelleren?

Ten eerste, wat is voorspellende modellering? Het is een subset van gegevensanalyse die statistieken gebruikt om te bepalen wat er in de toekomst kan gebeuren. Analisten gebruiken gegevens uit het verleden en de huidige tijd om een model van hoe het zou kunnen gaan in de toekomst, afstemmen op nieuwe gegevens.

In veel gevallen gebruiken mensen meerdere modellen tegelijk en combineren ze de resultaten om de meest waarschijnlijke uitkomst te vinden. Als je een weer-app hebt gebruikt, heb je dit soort voorspellende modellering uit de eerste hand ervaren. Het proces heeft echter veel meer potentie dan voorspellen of het gaat regenen.

Predictive analytics is een standaardpraktijk geworden in sectoren als het bankwezen en marketing. Naarmate cybercriminaliteit is toegenomen, zijn beveiligingsprofessionals ook begonnen met het benutten van het potentieel ervan.

Kwetsbaarheid bepalen

De eerste manier waarop voorspellende analyses de cyberbeveiliging kunnen verbeteren, is door organisaties te helpen hun risico's te begrijpen. Cybercriminaliteit is een bedreiging voor elk bedrijf, maar verschillende bedrijven zullen verschillende soorten aanvallen ervaren. Goede beveiliging begint met weten welke van die aanvallen het meest bedreigend zijn.

Voorspellende analysemodellen kunnen de beveiligingsmaatregelen van een bedrijf en trends op het gebied van cybercriminaliteit vergelijken tussen vergelijkbare bedrijven. Ze kunnen dan laten zien hoe cybercriminelen hen kunnen aanvallen en waar de gaten in hun verdediging zitten.

Menselijke analisten zouden vergelijkbaar werk kunnen doen, maar kunstmatige intelligentie (AI) is vaak veel beter in deze complexe berekeningen. Sommige systemen, zoals QuadMetrics—hier uitgelegd door de Universiteit van Michigan— hebben tot 90 procent nauwkeurigheid en fout-positieve percentages van minder dan 10 procent laten zien, wat hun effectiviteit benadrukt.

Gebruikers identificeren op basis van hun gedrag

Predictive analytics in cybersecurity biedt ook een innovatieve manier om gebruikers te identificeren. Het is vrij eenvoudig om een ​​wachtwoord te stelen, maar het is onwaarschijnlijk dat een hacker een computer op dezelfde manier zal gebruiken als een geautoriseerde gebruiker. Iedereen heeft verschillende gebruiksgewoonten die AI kan leren, waardoor het potentiële inbreuken kan ontdekken.

Analyseprogramma's zoals beveiligingssoftware voor cybercriminaliteit, door bedrijven als Kaseware, kan gegevens beoordelen om frauduleuze patronen te identificeren en een rode vlag te laten uitgaan wanneer gebruikers die patronen doorbreken. Deze aanpak werkt op dezelfde manier als het monitoren van fraude. Net zoals een bank uw creditcard kan deactiveren na een ongebruikelijke aankoop, kunnen deze systemen een account beperken na atypisch gedrag.

Wanneer een account zich anders gedraagt ​​dan de AI voorspelde, kunnen professionals op het gebied van human security er beter naar kijken. Als het een aanvaller is, kunnen ze het stoppen, en als het gewoon de gewone gebruiker is, kunnen ze hen hun rechten teruggeven.

Aanvallen voorspellen voordat ze gebeuren

Naarmate deze voorspellende analysemodellen verbeteren, kunnen ze nog nuttiger worden. Ze kunnen cyberaanvallen voorspellen voordat ze plaatsvinden, zodat beveiligingsmedewerkers zich kunnen voorbereiden op de inkomende aanval.

Sommige netwerken zijn al begonnen met het gebruik van basisversies van dit soort software. Machine learning-modellen voorspellen aanvallen door kwaadaardige activiteiten te identificeren in andere netwerken. Vervolgens bepalen ze of soortgelijke aanvallen in hun eigen netwerk waarschijnlijk zijn. Cybercriminelen kunnen dit omzeilen door lokmiddelaanvallen te gebruiken, maar het zou effectiever kunnen zijn om dit te combineren met andere methoden.

Andere systemen analyseren het vermogen, het motief en de mogelijkheid van cybercriminelen om aan te vallen. Anderen scannen naar IP-adressen die verband houden met verdachte activiteiten. Door deze factoren te combineren, kunnen modellen nauwkeurigere voorspellingen doen en cybercriminelen vangen voordat ze schade kunnen aanrichten.

Cyberverzekering finetunen

Niet alle use-cases van voorspellende analyses in cyberbeveiliging draaien om het stoppen van aanvallers. Omdat cybercriminaliteit altijd in ontwikkeling is, kan geen enkel systeem alle mogelijke aanvallen stoppen. Voorspellende modellen kunnen nog steeds helpen door de cyberverzekering van bedrijven te verbeteren voor wanneer er een inbreuk plaatsvindt.

Datalekken zijn duur en kosten gemiddeld $ 4,24 miljoen, en die kosten blijven stijgen. De cyberverzekeringssector is als reactie daarop gegroeid en helpt bedrijven om het goed te maken kosten die kunnen optreden tijdens een overtreding. Voorspellende analyses kunnen helpen bepalen welk dekkingsniveau een bedrijf nodig heeft door te voorspellen hoe waarschijnlijk verschillende aanvallen zijn.

Alle soorten verzekeringen meten het risico om de tarieven van een partij en het soort dekking dat ze nodig hebben te bepalen. Cyberverzekeringen zijn niet anders, maar het begrijpen van de verschillende relevante risicofactoren kan ingewikkeld zijn, dus u kunt dit het beste aan AI overlaten. Voorspellende modellen kunnen op betrouwbare wijze de sterke en zwakke punten van een bedrijf voorspellen, waardoor de beste verzekeringsovereenkomst voor beide partijen wordt verkregen.

Predictive Analytics heeft enorm potentieel in cyberbeveiliging

Predictive analytics in cybersecurity is een nieuw concept, maar het potentieel ervan is indrukwekkend. Deze AI-modellen kunnen de hiaten opvullen waar menselijke vaardigheden tekortschieten, waardoor bedrijven zo veilig mogelijk blijven. Hoewel geen enkel voorspellend model perfect is, kunnen ze aanzienlijke verbeteringen opleveren ten opzichte van traditionele oplossingen.

Naarmate de technologie verbetert, zullen mensen nog meer toepassingen vinden voor voorspellende analyses in cyberbeveiliging. Cybercriminelen zullen zich aanpassen en deze AI-programma's zullen eveneens evolueren om hen het hoofd te bieden. Ze kunnen cybercriminaliteit misschien niet elimineren, maar ze kunnen de schaal doen doorslaan in het voordeel van onschuldige partijen.

6 soorten cybercriminelen en hoe ze werken

Cybercriminelen opereren op verschillende manieren; hier zijn de meest voorkomende.

Lees volgende

Over de auteur