Artificial Intelligence is een tak van de informatica, dat de uitvinding van slimme computers die fungeren en werken als mensen belicht. De potentie van de machines aan te passen aan nieuwe gegevens, leren van gebeurtenissen in het verleden en taken als mensen uit te voeren wordt mogelijk gemaakt door Artificial Intelligence. Er zijn maar weinig toepassingen van AI omvatten stemherkenningssystemen, Robotachtige procesautomatisering, virtuele agenten en nog veel meer.
AI heeft al eindeloze mogelijkheden gedemonstreerd in meerdere vormen in diverse sectoren, zoals de gezondheidszorg, onderwijs, fabricage, en cybersecurity. Bovendien, met behulp van kunstmatige intelligentie voor cybersecurity zal helpen veilig te stellen bedrijven uit bestaande bedreigingen en tevens nieuwe malware-aanvallen te herkennen. Bovendien, AI-aangedreven cyberveiligheid systemen kunnen efficiënte veiligheidsmaatregelen en steun te verzekeren in het ontwerp van betrouwbare preventie en herstelprocedures. Het stelt u ook de detectie van dreiging en strijd te regelen, zonder de betrokkenheid van mensen.
Hier zijn een paar real-life voorbeelden waarin AI een belangrijke rol heeft gespeeld bij het opsporen en bestrijden van cybercriminaliteit.
Verwant: Comcast lanceert AI-Powered dienst om aangesloten apparaten te beschermen
1. De WannaCry Ransomware
De wereldwijde cyber aanval waarbij een worm snel werd verspreid via tal van computernetwerken mei 2017. Dit maakte gebruikers onmogelijk om toegang tot de bestanden op hun computers als de worm de bestanden versleuteld op de harde schijf. Ransom in de vorm van Bitcoin cryptogeld werd geëist om de bestanden te decoderen.
De WannaCry malware-aanval is uitzonderlijk in maat en heeft meer dan raken 200,000 computers in 150 landen. De National Health Service (NHS) vertrouwen is zo'n bedrijf dat werd aangevallen door deze worm. De aanval leidde tot de annulering van meer dan 19,000 benoemingen, kost de NHS een verlies van 20 miljoen pond tussen 12 en 19 mei 2017. En 72 miljoen pond in de daaropvolgende upgrade en opruimen om zijn Information Technology systemen. Op het moment van de aanslagen, NHS werd bekritiseerd voor het gebruik van oude IT-systemen, die onder Windows XP, een 17-jaar-oude besturingssysteem dat zwak aan dergelijke cyberaanvallen zou kunnen zijn.
Echter, NHS, waarbij een klant van Darktrace succes geïdentificeerd en ingetogen de WannaCry ransomware aanval op hun systemen. Het bedrijf, waarvan de AI-technologie, die is geïntegreerd in cyber afweertactieken meerdere organisatie ontdekt de dreiging binnen momenten en inhoudende. Darktrace's Enterprise Immune System is voorzien van een machine learning technologie die in staat is op te sporen en te bestrijden tegen stiekeme virussen zoals WannaCry.
Verwant: WannaCry Outbreak zou kunnen kosten TSMC $170 Miljoen
2. AI pesten op te sporen
Social media is een van de gemeenschappelijke platforms waar de cybercrime is het meest populair. Deze misdaden omvatten profiel hacken, foto morphing, diefstal van informatie, cyberpesten en nog veel meer soorten van pesten, de meest voorkomende bedreiging van dit alles. Sociale platforms zoals Twitter, Facebook, en Instagram zijn een paar sites waar dergelijke aanvallen vaak voorkomen.
Instagram, één van de meest voorkomende sociale mediasites heeft een aantal preventieve maatregelen genomen om cyberpesten te stoppen op haar site. “Verbeterde reactie filter” werd geïntroduceerd in Instagram om aanvallende zinnen en woorden in foto's en opmerkingen te identificeren.
Eerder, de app gebruikt commentaar filter die opmerkingen die beledigend zinnen en woorden die specifiek werden geïdentificeerd had verwijderd. Nu, Het is met behulp van machine learning voor opmerkingen die beledigend lijkt misschien herkennen, het verstrekken van het systeem van een gevoel voor de context van het antwoord te overwegen. Dit leidt tot het kappen van valse of slecht commentaar. Dit filter wordt toegepast op elke Instagram account automatisch.
3. AI bug reports beheren
Mozilla's Firefox zal een hefboomeffect Machine Learning capaciteiten bug rapporten te genereren. Hij bedacht een machine leermiddel genoemd BugBug. Deze tool automatisch die automatisch bugs per product classificeert (bijvoorbeeld Thunderbird, Firefox, etc.) en onderdelen d.w.z.. subsets van deze producten, zoals PDF-viewer voor Firefox.
Eerder, het sorteren van bug reports was een taak om vrijwilligers en een paar ontwikkelaars toegewezen. Maar, aangezien het aantal bugs is toegenomen, de handmatige inspanning werd minder gemakkelijk. Het trainen van deze tool vereist veertig minuten op een zes-core processor met 32GB RAM voor twee jaar waarde van gegevens. Maar de tijd BugBug neemt om deze gegevens te evalueren, is een paar milliseconden.
Momenteel, BugBug alleen bugs voor producten met betrekking tot Firefox classificeert. Maar Mozilla is van plan op het uit te breiden om extra projecten en.
Tenslotte, Kunstmatige Intelligentie is het verbeteren van de technologische vooruitgang exponentieel met zijn continu onderzoek en groei. Daarom, applicaties met behulp van AI voor cybersecurity zal ook populair geworden. Bovendien, AI zal worden gecombineerd met geavanceerde technologieën, zoals Blockchain voor een betere veiligheid protocollen.
Verwant: Intel en Facebook Werken aan AI Inference Chip Called Nervana
Over de auteur: Jane Thomson
Jane Thomson is een Content Marketing Manager bij GreyCampus met vijf jaar rijke ervaring op het ontwikkelen van content voor professionele certificering cursussen zoals PMP- Professioneel projectmanager, PMI-ACP, Six Sigma, Prince2, AIML en ITIL (informatie Technologie infrastructuur bibliotheek).
