5 AmVerbazingwekkende toepassingen van Deep Learning in cyberbeveiliging

Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in bijna elke branche. Deep Learning (DL), een AI-methodologie, stuwt de hightechindustrie naar de toekomst met een schijnbaar eindeloze lijst toepassingen, variërend van objectherkenning voor systemen in autonome voertuigen tot het mogelijk redden van levens door artsen te helpen kanker nauwkeuriger op te sporen en te diagnosticeren.

In dit artikel schetsen we enkele interessante toepassingen van deep learning in cyberbeveiliging en hoe u deep learning kunt gebruiken om de beveiligingsmaatregelen binnen uw organisatie te verbeteren.

Wat is diep leren?

Diep leren is een subtype van Machine Learning (ML) en behoort tot de bredere categorie van kunstmatige intelligentie. Diep leren maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken (ANN's), die zijn ontworpen om de functionaliteit en connectiviteit van neuronen in het menselijk brein na te bootsen.

Diep leren dankt zijn naam aan het feit dat het diepere netwerken gebruikt in vergelijking met andere AI-methoden zoals ML. Het aantal lagen binnen een ANN bepaalt de diepte van het netwerk. Een van de meest voorkomende soorten ANN's is bijvoorbeeld Convolutional Neural Network (CNN), dat wordt gebruikt voor veel computer vision taken.

In een DL-netwerkarchitectuur wordt de eerste laag gevoed met een input, die door de verschillende lagen van het netwerk gaat. Lagen hebben verschillende functies en schalen die de input veranderen terwijl deze in een bepaalde volgorde door de lagen gaat en uiteindelijk produceert het netwerk een output, een voorspelling.

Met veel deep learning-frameworks, zoals PyTorch en TensorFlow, kun je je eigen deep learning-modellen maken en deep learning-experimenten uitvoeren. Als je aan de slag wilt gaan met een deep learning-framework, bieden zowelTensorFlow als PyTorch tal van handleidingen voor beginners en liefhebbers die net beginnen. Deze gids kan je helpen bij het kiezen van het juiste framework.

Voordat u echter begint met het bouwen van uw modellen, moet u zich ervan bewust zijn dat het trainen van een deep learning-model zeer intensieve taken met zich meebrengt. In feite zijn de hardwareafhankelijkheden meestal gerelateerd aan grafische verwerkingseenheden (GPU's). De kosten van GPU's is wat de technologie tot voor kort tegenhield. Toen deze chips sterker en goedkoper werden, steeg de populariteit van deep learning enorm.

Als u het meeste wilt halen uit uw deep learning-experimenten, kunt u een deep learning-platform, zoals MissingLink, gebruiken om u te helpen bij het beheren en automatiseren van experimenten. Met een platform kunt u hyperparameters over meerdere experimenten volgen, experimenten automatisch starten en de kosten van dure on-premise GPU-clusters of cloud-gebaseerde GPU-diensten verlagen, terwijl u ook tijd bespaart.

Een van de meest voorkomende en cruciale toepassingen voor deep learning-algoritmen is het verbeteren van cyberbeveiligingsoplossingen.

Veelvoorkomende cyberbeveiligingsbedreigingen en aanvallen

Voordat we bespreken hoe deep learning kan helpen bij het bestrijden van cyberbeveiligingsbedreigingen en het belang en potentieel van deep learning voor cyberbeveiliging, moeten we eerst een paar voorbeelden bespreken. Hier is een lijst met veelvoorkomende bedreigingen waarmee cyberbeveiligingsteams tegenwoordig worden geconfronteerd:

• Malware (kwaadaardige software) — algemene term voor alle soorten software die door kwaadwillenden is ontwikkeld om apparaten, systemen en netwerken schade toe te brengen.
• Datalek: dit is het geval wanneer een onbevoegde gebruiker toegang krijgt tot waardevolle en vertrouwelijke gegevens, zoals gebruikers- en creditcardgegevens.
• Social engineering– aanvallers gebruiken deze techniek om gebruikers te manipuleren, zodat ze toegang krijgen tot kritieke gegevens. Aanvallers kunnen deze techniek ook combineren met andere cyberaanvallen om gebruikers bijvoorbeeld te misleiden en hen ertoe te brengen malware te downloaden.
• Phishing– een vorm van social engineering en de meest voorkomende cyberdreiging. Phishing is het versturen van geïnfecteerde e-mails of berichten die zich voordoen als legitiem, met als doel slachtoffers ertoe te verleiden persoonlijke en waardevolle gegevens vrij te geven of malware te downloaden.
• Structured Query Language (SQL)-injectie— een techniek die door aanvallers wordt gebruikt om misbruik te maken van kwetsbaarheden in SQL-servers om toegang te krijgen tot de database en kwaadaardige code uit te voeren. Het idee achter SQL-i is om de server te dwingen code uit te voeren en bepaalde acties te ondernemen, zoals het vrijgeven van kritieke en anderszins vertrouwelijke informatie.
• Denial-of-Service (DOS)-aanval— aanvallers gebruiken deze techniek om netwerken en servers te overspoelen met verkeer, waardoor hun bronnen worden uitgeput en ze onbereikbaar worden.
• Bedreigingen van binnenuit: een aanval die wordt gepleegd door werknemers of door het bedrijf ingehuurde contractanten. Er zijn vele vormen van bedreigingen van binnenuit. In de meeste gevallen zijn deze gericht op waardevolle bedrijfsgegevens.
• Advanced Persistent Threats(APT’s) — aanvallen die door hun heimelijke karakter traditionele verdedigings- en perimeterbeveiligingsmiddelen kunnen omzeilen. APT’s maken gebruik van mechanismen om hun aanwezigheid binnen een netwerk te bestendigen, waarbij ze informatie over uw IT-omgeving verzamelen voordat ze een geactiveerde of getimede cyberaanval uitvoeren.

5 toepassingen van diep leren in cyberbeveiliging

Nu we een aantal van de meest voorkomende bedreigingen en cyberaanvallen hebben besproken waar cyberbeveiligingsteams mee te maken hebben, is het tijd om uit te leggen hoe deep learning-toepassingen kunnen helpen.

1. Inbraakdetectie- en preventiesystemen (IDS/IPS)

Deze systemen detecteren kwaadaardige netwerkactiviteiten en voorkomen dat indringers toegang krijgen tot de systemen en waarschuwen de gebruiker. Meestal worden ze herkend aan de hand van bekende handtekeningen en generieke aanvalsvormen. Dit is nuttig tegen bedreigingen zoals datalekken.

Traditioneel werd deze taak uitgevoerd door ML-algoritmen. Deze algoritmen zorgden er echter voor dat het systeem veel vals-positieven genereerde, wat vervelend werk voor beveiligingsteams opleverde en onnodige vermoeidheid veroorzaakte.

Deep learning, convolutionele neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken (RNN's) kunnen worden toegepast om slimmere ID/IP-systemen te creëren door het verkeer nauwkeuriger te analyseren, het aantal valse waarschuwingen te verminderen en beveiligingsteams te helpen bij het onderscheiden van slechte en goede netwerkactiviteiten.

Opmerkelijke oplossingen zijn onder andere Next-Generation Firewall (NGFW), Web Application Firewall (WAF) en User Entity and Behavior Analytics (UEBA).

2. Omgaan met malware

Traditionele malwareoplossingen zoals gewone firewalls detecteren malware door gebruik te maken van een detectiesysteem op basis van handtekeningen. Het bedrijf beheert een database met bekende bedreigingen die regelmatig wordt bijgewerkt om nieuwe bedreigingen op te nemen die onlangs zijn geïntroduceerd. Hoewel deze techniek efficiënt is tegen deze bedreigingen, heeft het moeite om om te gaan met meer geavanceerde bedreigingen.

Deep learning-algoritmen zijn in staat om meer geavanceerde bedreigingen te detecteren en zijn niet afhankelijk van het onthouden van bekende handtekeningen en veelvoorkomende aanvalspatronen. In plaats daarvan leren ze het systeem en kunnen ze verdachte activiteiten herkennen die kunnen duiden op de aanwezigheid van slechte actoren of malware.

3. Detectie van spam en social engineering

Natural Language Processing (NLP), een deep learning techniek, kan u helpen om spam en andere vormen van social engineering eenvoudig te detecteren en aan te pakken. NLP leert normale vormen van communicatie en taalpatronen en gebruikt verschillende statistische modellen om spam te detecteren en te blokkeren.

In dit bericht kun je lezen hoe Google TensorFlow heeft gebruikt om de spamdetectie van Gmail te verbeteren.

4. Analyse van netwerkverkeer

Diep lerende ANN's laten veelbelovende resultaten zien bij het analyseren van HTTPS-netwerkverkeer om te zoeken naar kwaadaardige activiteiten. Dit is zeer nuttig om veel cyberbedreigingen aan te pakken, zoals SQL-injecties en DOS-aanvallen.

5. Analyse van gebruikersgedrag

Het volgen en analyseren van gebruikersactiviteiten en -gedrag is een belangrijke beveiligingspraktijk voor elke organisatie. Het is veel uitdagender dan het herkennen van traditionele kwaadaardige activiteiten tegen de netwerken, omdat het de beveiligingsmaatregelen omzeilt en vaak geen vlaggen en waarschuwingen oproept.

Wanneer er bijvoorbeeld sprake is van bedreigingen van binnenuit en werknemers hun legitieme toegang gebruiken met kwade bedoelingen, infiltreren ze het systeem niet van buitenaf, waardoor veel cyberverdedigingstools nutteloos zijn tegen dergelijke aanvallen.

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) is een geweldig hulpmiddel tegen dergelijke aanvallen. Na een leerperiode kan het normale gedragspatronen van werknemers oppikken en verdachte activiteiten herkennen, zoals toegang tot het systeem op ongebruikelijke uren, die mogelijk wijzen op een aanval van binnenuit en waarschuwingen genereren.

Inpakken

Nu u een aantal toepassingen van deep learning in cyberbeveiliging kent en hun potentieel begrijpt, is het tijd om ze te gaan oefenen binnen uw Security Operations Center (SOC).