อธิบายบทบาทของ AI ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

มีความคาดหวังและความคาดหวังมากมายในธุรกิจเกี่ยวกับบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และประโยชน์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เราคาดหวังได้จากการรวมระบบที่หลากหลายของเรา

ตั้งแต่แชทบอทของเว็บไซต์ที่ให้บริการลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง ไปจนถึงการระบุไบโอเมตริกและการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่ล้ำสมัย AI และ Edge AI ถูกตั้งค่าให้เปลี่ยนโลกตามที่เรารู้จัก หัวข้อมีการถกเถียงกันอย่างถึงพริกถึงขิงราวกับถูกปกคลุมไปด้วยความลึกลับราวกับความฝัน ของ AI ที่นำไปสู่อนาคตใหม่ที่กล้าหาญปะทะกับจินตนาการในนิยายวิทยาศาสตร์ dystopian ยอดนิยมที่แสดงภาพมนุษย์ที่ถูกครอบงำด้วยเครื่องจักรที่ชาญฉลาด

อาจถึงเวลาสำหรับปริมาณความเป็นจริงที่จำเป็นมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องที่เกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อความปลอดภัยของข้อมูลในอนาคตของเราและบทบาทที่ส่งผลต่ออุตสาหกรรมหลัก

ความฝันที่ดุร้ายและฝันร้ายที่สุดไม่น่าจะเป็นจริงในเร็ว ๆ นี้ แต่ AI ได้นำประโยชน์ที่สำคัญมาสู่แอปพลิเคชันแล้วและมีศักยภาพในการปรับปรุงการป้องกันทางไซเบอร์อย่างทวีคูณ และในขณะที่ AI ยังก่อให้เกิดภัยคุกคามต่อข้อมูลและสารสนเทศบางอย่าง ส่วนใหญ่จะนำไปใช้เพื่อประโยชน์ของเราและควรกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของคลังแสงการป้องกันขององค์กรใดๆ

ปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยทางไซเบอร์ทำงานร่วมกันอย่างไร

แม้ว่าความสะดวกสบายและประโยชน์ของสิ่งมีชีวิตในยุคดิจิทัลนี้มีมากมาย แต่ก็มีข้อเสียมากมายเช่นกัน ภัยคุกคามที่สังเกตได้และสร้างความเสียหายมากที่สุดอย่างหนึ่งคือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและข้อมูลส่วนบุคคลของเราตกอยู่ในความเสี่ยงอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

ทศวรรษที่ผ่านมาได้เห็นเหตุการณ์การฉ้อโกงข้อมูลประจำตัวหลายร้อยครั้ง เหตุการณ์ที่สูญเสียทางการเงินครั้งใหญ่ และแน่นอนว่ามีการละเมิดข้อมูลจำนวนมาก โดยธรรมชาติแล้ว การโจมตีทางไซเบอร์นั้นแพร่หลาย ส่งผลกระทบต่อทุกคน องค์กร และรัฐบาล เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่อาชญากรไซเบอร์สามารถบรรลุเป้าหมายได้ทุกที่ในโลกทุกเวลา ด้วยเหตุนี้ ความต้องการความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพและก้าวหน้าของเราจึงไม่เคยมีความสำคัญมากไปกว่าตอนนี้

การโจมตีทางไซเบอร์โดยทั่วไปคือความพยายามของศัตรูหรืออาชญากรไซเบอร์ในการเข้าถึงและแก้ไขหรือทำให้ระบบคอมพิวเตอร์หรือเครือข่ายของเป้าหมายเสียหาย พวกมันเป็นระบบ วางแผน และใช้เทคโนโลยีที่คำนวณมาอย่างดีเพื่อขัดขวางองค์กรและธุรกิจที่เกี่ยวข้อง (มักมีความสำคัญ) การดำเนินงาน

แม้ว่าอนาคตจะดูมืดมน แต่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีกับแอพพลิเคชั่นความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สำคัญก็เกิดขึ้นเช่นกัน หนึ่งในตัวเปลี่ยนเกมที่สำคัญเหล่านี้คือเทคโนโลยีและเทคนิคที่พัฒนาและช่วยเหลือโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของมัน

สิ่งที่เราเห็นในวันนี้คือการเข้าสู่ระบบไบโอเมตริกซ์มีการใช้มากขึ้นโดยการสแกนลายนิ้วมือ เรตินา หรือการพิมพ์ฝ่ามือเพื่อสร้างการเข้าสู่ระบบที่ปลอดภัย สามารถใช้เป็นมาตรการด้านความปลอดภัยแบบสแตนด์อโลนหรือใช้ร่วมกับรหัสผ่านได้ และมักพบในเทคโนโลยีสมาร์ทโฟน

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ารหัสผ่านมีความเสี่ยงสูงต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ ข้อมูลส่วนตัว ข้อมูลบัตรเครดิต และแม้แต่หมายเลขประกันสังคม ทั้งหมดนี้เป็นสาเหตุที่การเข้าสู่ระบบไบโอเมตริกซ์มีส่วนทำให้เกิดความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

AI สามารถใช้เพื่อระบุช่องโหว่ของระบบหรืออุปกรณ์และการกระทำที่อาจเป็นอันตรายอื่นๆ เป็นความจริงที่ว่าระบบดั้งเดิมไม่สามารถติดตามจำนวนมัลแวร์ที่สร้างขึ้นในแต่ละเดือนได้ ดังนั้นมันจึงกลายเป็นหนึ่งในหลาย ๆ ด้านที่ AI จะเข้ามาและแก้ไขปัญหา

ในขณะนี้ บริษัทด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์กำลังสอนระบบ AI เพื่อตรวจจับมัลแวร์และการเข้าสู่ระบบโดยไม่ได้รับอนุญาตโดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อน ด้วยวิธีนี้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับ cryptocurrencies ที่ใช้บล็อคเชน ธนาคารออนไลน์ บันทึกของบริษัทที่มีความละเอียดอ่อน ข้อมูลลูกค้า และอื่นๆ

ระบบเหล่านี้มีความสามารถในการแยกความแตกต่างแม้กระทั่งรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการโจมตีของแรนซัมแวร์และมัลแวร์ ป้องกันไม่ให้เข้าสู่เครือข่ายหรือแต่ละระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขายังใช้ฟังก์ชันการทำนายที่เหนือกว่าความเร็วของวิธีการแบบเดิม ด้วยเหตุนี้เอง

ระบบที่ทำงานบน AI จะปลดล็อกความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่รวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติผ่านโพสต์ ข่าวสาร และการศึกษาภัยคุกคามทางไซเบอร์ ความรู้นี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้ม การโจมตีทางไซเบอร์ และวิธีการป้องกัน นอกจากนี้ยังช่วยบริษัทรักษาความปลอดภัยข้อมูลในการติดตามภัยคุกคามและกรอบเวลาปัจจุบัน และสร้างกลยุทธ์เชิงรุกเพื่อปกป้ององค์กร

6 วิธีที่ AI จะปรับปรุงความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

เราทุกคนทราบดีว่ามีหลายวิธีที่ AI และ ML หรือแมชชีนเลิร์นนิงจะมีอิทธิพลต่ออนาคตของเรา เราได้เน้นย้ำถึงวิธีการบางอย่างที่เทคโนโลยีเหล่านี้จะสร้างความแตกต่างโดยเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่จำเป็นอย่างมาก

1. การเรียนรู้ของเครื่องในการตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์

องค์กรต้องสามารถตรวจจับการโจมตีทางไซเบอร์ล่วงหน้าเพื่อให้สามารถตอบโต้กับศัตรูที่พยายามจะบรรลุได้ แมชชีนเลิร์นนิงดูเหมือนจะเป็นแง่มุมของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์จากการวิเคราะห์ข้อมูลและการค้นหาภัยคุกคามก่อนที่จะใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่องในระบบข้อมูล

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์ใช้และปรับอัลกอริทึมตามข้อมูลที่ได้รับ เรียนรู้จากมัน และเข้าใจการปรับปรุงที่จำเป็น ในแง่ความปลอดภัยทางไซเบอร์ นี่หมายถึงการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตรวจจับภัยคุกคามและระบุความผิดปกติได้แม่นยำกว่าที่มนุษย์จะทำได้

เทคโนโลยีแบบดั้งเดิมอาศัยผลลัพธ์ในอดีตเป็นอย่างมาก และไม่สามารถด้นสดได้เหมือนที่ AI ทำได้ เทคโนโลยีแบบคลาสสิกไม่สามารถจัดการกับเทคนิคและลูกเล่นล่าสุดของแฮ็กเกอร์ได้เท่าที่ AI ทำได้ นอกจากนี้ จำนวนภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ผู้คนเผชิญทุกวันมีมากเกินไปสำหรับมนุษย์และ AI จัดการได้ดีขึ้น

2. การป้องกันและการตรวจสอบรหัสผ่านที่ขับเคลื่อนด้วย AI

รหัสผ่านเป็นการควบคุมความปลอดภัยที่อ่อนแอมาโดยตลอด และส่วนใหญ่มักจะเป็นตัวเชื่อมระหว่างอาชญากรไซเบอร์กับตัวตนของเรา การตรวจสอบความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์กำลังถูกประเมินเป็นทางเลือกแทนรหัสผ่าน แต่ไม่สะดวกนัก และผู้โจมตียังสามารถข้ามการควบคุมเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ในปัจจุบัน และขจัดความไม่สมบูรณ์ใดๆ เพื่อทำให้เป็นแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างหนึ่งคือเทคโนโลยีจดจำใบหน้าของ Apple ที่ใช้กับสมาร์ทโฟน iPhone X ในปัจจุบัน เรียกว่า Face ID อุปกรณ์จะตรวจจับลักษณะใบหน้าของผู้ใช้ด้วยเซ็นเซอร์อินฟราเรดและเอ็นจิ้นประสาทในตัว ซอฟต์แวร์ AI สร้างรูปแบบใบหน้าที่ซับซ้อนโดยจดจำความคล้ายคลึงและรูปแบบที่สำคัญ

Apple เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้มีความเป็นไปได้หนึ่งในล้านที่จะหลอก AI และเปิดแอปด้วยใบหน้าอื่น สถาปัตยกรรมอุปกรณ์ AI ยังสามารถทำงานภายใต้สภาพแสงต่างๆ ชดเชยการเปลี่ยนแปลง เช่น การทำทรงผมใหม่ การเพิ่มขนบนใบหน้า การสวมเสื้อฮู้ด เป็นต้น

3. AI และ ML ในการตรวจจับและควบคุมการป้องกันฟิชชิ่ง

ฟิชชิ่งเป็นหนึ่งในวิธีการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้กันมากที่สุดซึ่งแฮ็กเกอร์พยายามส่งข้อมูลโดยใช้การโจมตีแบบฟิชชิ่ง อีเมลฟิชชิ่งเป็นเรื่องธรรมดามาก อันที่จริงแล้ว หนึ่งในทุก 99 อีเมลเป็นการพยายามโจมตี เมื่อเปิดแล้ว อีเมลจะมีลิงก์ที่ล่อเหยื่อให้ติดตั้งมัลแวร์หรือแรนซัมแวร์ตัวโปรดของแฮ็กเกอร์บนอุปกรณ์ของพวกเขา โชคดีที่ AI และ ML จะมีบทบาทสำคัญในการบรรเทาและป้องกันการโจมตีแบบฟิชชิ่ง

AI และ ML สามารถระบุและติดตามแหล่งที่มาฟิชชิ่งที่ใช้งานอยู่กว่า 10,000 รายการ และตอบสนองได้เร็วกว่าที่มนุษย์จะทำได้มาก AI และ ML ยังทำงานเพื่อตรวจสอบภัยคุกคามฟิชชิ่งจากทั่วโลก และความรู้เกี่ยวกับแคมเปญฟิชชิ่งไม่ได้จำกัดอยู่เพียงภูมิภาคเดียว AI ยังช่วยให้แยกแยะได้อย่างรวดเร็วระหว่างเว็บไซต์ปลอมและเว็บไซต์ที่ถูกต้อง

4. การใช้ AI และ ML ในการจัดการช่องโหว่

เกือบทุกกระบวนการทางธุรกิจรวมถึงเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) ช่องโหว่ที่ไม่ซ้ำกันกว่า 2,000 รายการได้รับการบันทึกเป็นปัจจุบันในปีนี้เพียงอย่างเดียว การจัดการสิ่งเหล่านี้ด้วยเทคโนโลยีของมนุษย์หรือแบบทั่วไปนั้นยากอย่างเหลือเชื่อ แต่ AI จะเข้าหาสิ่งนี้ได้ง่ายขึ้นมาก

ระบบที่ใช้ AI และ ML ไม่อนุญาตให้ภัยคุกคามออนไลน์ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ แต่ระบบที่ใช้ AI เหล่านี้ค้นหาข้อบกพร่องที่เป็นไปได้ในระบบข้อมูลขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล และทำได้โดยการรวมตัวแปรต่างๆ เช่น ฟอรัมแฮ็กเกอร์เว็บมืด ความน่าเชื่อถือของแฮ็กเกอร์ แนวโน้มที่ใช้ และอื่นๆ ได้สำเร็จ ระบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ตัวแปรดังกล่าวและใช้ความรู้เพื่อตัดสินใจว่าจะโจมตีเป้าหมายที่อ่อนแอเมื่อใดและอย่างไร

5. ความปลอดภัยเครือข่ายและ AI

AI จะทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้นมาก แต่ยังนำไปสู่การล้าสมัยของเทคโนโลยีมากมายที่เราใช้อยู่ในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังอาจทำให้บางตำแหน่งหรืองานล้าสมัย ประเด็นสำคัญสองประการของการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายคือการพัฒนานโยบายความปลอดภัยและภูมิประเทศเครือข่ายขององค์กร

โดยปกติ งานทั้งสองจะใช้เวลานานมาก และต้องใช้ความพยายามและเวลาอย่างมากของมนุษย์ ตอนนี้เราสามารถใช้ AI เพื่อทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์และศึกษาพลวัตของการรับส่งข้อมูลเครือข่าย และแนะนำนโยบายและขั้นตอนต่างๆ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังรวมถึงพลังงานและเงินจำนวนมากที่เราสามารถทุ่มเทให้กับการเติบโตด้านเทคนิคและการเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่างๆ

6. การวิเคราะห์พฤติกรรมด้วย AI

ความสามารถในการวิเคราะห์พฤติกรรมของ AI เป็นอีกหนึ่งการปรับปรุงที่น่าตื่นเต้นในการปรับปรุงความปลอดภัยของเรา สิ่งที่ทำให้แย่ลงคืออัลกอริธึม ML สามารถเรียนรู้และสร้างรูปแบบพฤติกรรมโดยศึกษาวิธีใช้คอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์อัจฉริยะอื่น ๆ และแพลตฟอร์มออนไลน์ที่คุณชื่นชอบ รายละเอียดสามารถรวมทุกอย่างตั้งแต่เวลาเข้าสู่ระบบตามปกติไปจนถึงรูปแบบการส่งข้อความและการเรียกดูของคุณ

หากอัลกอริธึม AI พบพฤติกรรมหรือการกระทำที่ผิดปกตินอกรูปแบบปกติของคุณได้ทุกเมื่อ ก็สามารถระบุได้ว่ากำลังดำเนินการโดยผู้ใช้ที่น่าสงสัยหรือบล็อกบุคคลนั้น พฤติกรรมที่ติ๊กออกจากอัลกอริธึม AI อาจเป็นอะไรก็ได้จากการซื้อของออนไลน์จำนวนมาก สินค้าที่จัดส่งไปยังที่อยู่อื่นที่ไม่ใช่ของคุณ การอัปโหลด ดาวน์โหลด หรือการโอนเอกสารทั่วไปจากไฟล์ที่เก็บถาวรของคุณเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน หรือ กะทันหันในการพิมพ์ของคุณ

AI จะลดต้นทุนของการละเมิดข้อมูลได้อย่างไร?

ด้วยความเฉลียวฉลาดสุดขั้วของปัญญาประดิษฐ์ การระบุการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถช่วยให้ผู้บริโภคปกป้องข้อมูลส่วนตัวของตนได้

เนื่องจากเว็บไซต์ส่วนใหญ่มีช่องโหว่ที่ทราบจำนวนหนึ่ง แฮ็กเกอร์จึงมักกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ที่มีข้อมูลส่วนบุคคลในปริมาณสูงสุด ในกรณีส่วนใหญ่ สามารถทำได้โดยง่าย โดยไม่ต้องมีส่วนร่วมและรับรู้ถึงผู้ใช้ มาสำรวจกันว่า AI ถูกใช้เพื่อตอบโต้ภัยคุกคามต่อข้อมูลส่วนบุคคลในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไร

การธนาคาร

การตรวจจับความผิดปกติเป็นเทคนิคที่ใช้ AI เพื่อระบุกิจกรรมที่ผิดปกติในโลกที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าทำการถอนเงินจำนวนมากที่น่าสงสัยออกจากบัญชีธนาคารโดยไม่คาดคิด กิจกรรมนี้จะอยู่นอกเหนือขอบเขต "พฤติกรรมตามธรรมชาติ" ของลูกค้ารายนี้ และทั้งลูกค้าและธนาคารจะได้รับแจ้งถึงกิจกรรมที่ผิดปกตินี้

การฉ้อโกงบัตรเครดิตและการใช้ในทางที่ผิดเป็นหนึ่งในปัญหาหลักของภาคการธนาคาร AI ช่วยลดภัยคุกคามเหล่านี้โดยใช้เทคนิคการระบุตัวตนในทางที่ผิด คอมพิวเตอร์ที่นี่ระบุการฉ้อโกงบัตรเครดิตหรือการใช้ในทางที่ผิดตามกฎที่มีอยู่เดิมในระบบ การบุกรุกที่บันทึกไว้ทุกครั้งมีลายเซ็นที่เป็นเอกลักษณ์ ลายเซ็นที่คล้ายกันอธิบายลักษณะการบุกรุก บ่อยครั้งที่ลายเซ็นจะมีข้อบกพร่องที่คล้ายกัน เมื่ออุปกรณ์ตรวจพบหนึ่งในลายเซ็นเหล่านี้ ธนาคารจะได้รับการแจ้งเตือน

ปัญหาอีกประการหนึ่งสำหรับธนาคารคือการฉ้อโกงการขอสินเชื่อ AI ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับความถูกต้องของผู้สมัครอย่างรวดเร็ว และตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติหรือความผิดปกติในข้อมูลที่ให้ไว้ เช่น ที่อยู่อาศัยหรือที่อยู่ธุรกิจที่น่าสงสัย การลบใบสมัครสินเชื่อที่เป็นการฉ้อโกงเร็วกว่าปกติในกระบวนการสมัคร การฉ้อโกงสามารถถูกจำกัดหรือกำจัดให้หมดสิ้น และสามารถใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบใบสมัครที่ถูกกฎหมาย

ประกันภัย

บริษัทประกันภัยได้กลายเป็นเป้าหมายที่มีค่าสำหรับแฮ็กเกอร์ เนื่องจากมีผู้ประกันข้อมูลจำนวนมากที่เก็บรวบรวมเกี่ยวกับบุคคลและธุรกิจ เป็นที่เข้าใจกันดีว่าความต้องการในการแข่งขันในขณะที่ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยได้กระตุ้นให้บริษัทต่างๆ แปลงผลิตภัณฑ์ของตนให้เป็นดิจิทัลและลงทุนในแพลตฟอร์มอิเล็กทรอนิกส์ใหม่ อย่างไรก็ตาม การลงทุนนี้ทำให้เกิดภัยคุกคามด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อื่นๆ

เมื่อลูกค้าส่งใบสมัครประกัน มีข้อสันนิษฐานว่าผู้เอาประกันภัยจะให้รายละเอียดที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม ผู้สมัครจำนวนน้อยยังประดิษฐ์ข้อมูลเพื่อควบคุมอัตราที่พวกเขาได้รับจากบริษัทประกันภัย

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ บริษัทประกันใช้ AI ในการวิเคราะห์โปรไฟล์เครือข่ายออนไลน์ของผู้สมัครเพื่ออ้างว่าข้อมูลที่ให้มานั้นไม่ใช่การฉ้อโกง ตัวอย่างเช่น AI จะตรวจสอบรูปภาพ โพสต์ และข้อมูลของผู้ที่อาจถือกรมธรรม์เพื่อตรวจสอบรายละเอียดที่ส่งมา เทคนิคนี้ประสบความสำเร็จในการตรวจจับการส่งที่เป็นการฉ้อโกง

นอกจากนี้ยังสามารถใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประเมินการเคลมประกันและการกรองตามแนวโน้มการฉ้อโกงที่ทราบ ขั้นตอนนี้ไม่เพียงแต่ตั้งค่าสถานะการอ้างสิทธิ์ที่อาจเป็นเท็จสำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติมเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์เพิ่มเติมในการตรวจจับการเรียกร้องที่ถูกต้องตามกฎหมายโดยอัตโนมัติ และทำให้การอนุมัติและการชำระเงินคล่องตัวขึ้น สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนของบริษัทประกันภัยและช่วยลดราคาของลูกค้า

ดูแลสุขภาพ

ความเป็นส่วนตัวและการปกป้องในการดูแลสุขภาพนั้นซับซ้อน เนื่องจากหลายพันคนสามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยได้ เป็นไปไม่ได้เลยที่จะประเมินปริมาณการโต้ตอบกับข้อมูลของผู้ป่วยทุกวันด้วยตนเอง ยิ่งกว่านั้น มีโอกาสมากขึ้นที่จะมีการละเมิดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเมื่อข้อมูลของผู้ป่วยเชื่อมโยงกับอินเทอร์เน็ต

AI มีความสามารถในการสแกนข้อมูลผู้ป่วยต่อวินาทีในแต่ละธุรกรรม และประเมินปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละธุรกรรม เช่น พื้นที่ในการเข้าถึง จำนวนการเข้าสู่ระบบ และระยะเวลาสำหรับความพยายามในการเข้าสู่ระบบแต่ละครั้ง หากบัญชีของพนักงานเข้าถึงไฟล์ของผู้ป่วย 10,000 รายในทันทีพร้อมกัน AI จะตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกตินี้และออกการแจ้งเตือน

อุปกรณ์ทางการแพทย์รวมทั้งเครื่องกระตุ้นหัวใจและเครื่องปั๊มอินซูลินมักใช้ทั่วโลกและให้ประโยชน์แก่ผู้ป่วยอย่างมาก อุปกรณ์ดังกล่าวมีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตี เนื่องจากอุปกรณ์จำนวนมากไม่มีเวอร์ชันของระบบปฏิบัติการที่จำเป็นในการใช้ประโยชน์จากการปกป้องและความเป็นส่วนตัวของอุปกรณ์อย่างเต็มที่ นักวิจัยด้านความปลอดภัยได้ตรวจสอบจุดอ่อนของอุปกรณ์ทางการแพทย์ ซึ่งช่วยให้สามารถแพร่ไวรัสไปยังเครื่องกระตุ้นหัวใจของผู้ป่วยได้

เครื่องกระตุ้นหัวใจถูกสั่งให้ทำให้ผู้ป่วยตกใจ ในสถานการณ์เหล่านี้ โดยใช้การตรวจจับความผิดปกติ (ที่กล่าวถึงข้างต้น) AI จะถูกใช้งานเพื่อตรวจจับคำสั่งที่ผิดปกติที่ส่งไปยังคอมพิวเตอร์ AI จะติดตามระบบอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ผลิตเพื่อเตือนโรงพยาบาลและผู้ป่วยเกี่ยวกับช่องโหว่

บริษัทที่ใช้ AI ในโลกไซเบอร์ในปัจจุบัน

ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งรวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์ และอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องสำหรับงานเฉพาะ ช่วยให้ระบบเรียนรู้ผ่านประสบการณ์ สำหรับการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ชุดย่อยการเรียนรู้ของเครื่องของ AI มีการใช้งานมากที่สุด – อย่างน้อยก็ในขั้นตอนการพัฒนา AI ในปัจจุบันของเรา

แม้ว่าจะมีการใช้ AI ทางปัญญา 'ของจริง' เพียงเล็กน้อย แต่แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถเป็นก้าวสำคัญจากกลยุทธ์การป้องกันไวรัสและความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบธรรมดาที่ใช้ลายเซ็น ไปจนถึงวิธีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในวงกว้าง

Microsoft, Google, Amazon.com และสตาร์ทอัพอื่นๆ อีกจำนวนหนึ่งกำลังเปลี่ยนจากการใช้เทคโนโลยีตามกฎที่ออกแบบมาเพื่อปรับให้เข้ากับการบุกรุกประเภทต่างๆ เพื่อปรับใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเปิดใช้งานการรับรองความถูกต้องเพื่อหยุดแฮ็กเกอร์ การเข้าถึงบัญชีผู้ใช้

เห็นได้ชัดว่าแฮ็กเกอร์เองก็มีความยืดหยุ่นอย่างไม่น่าเชื่อ และพวกเขาเองก็อาจใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างการหยุดชะงักที่แตกต่างกันเพื่อครอบงำระบบความปลอดภัยใหม่

ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจค้นหาวิธีที่ธุรกิจฝึกอบรมระบบของตนและใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อหลีกเลี่ยงหรือโกงอัลกอริทึม ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ต่างตระหนักดีว่าศัตรูเป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหว แต่อ้างว่าเทคโนโลยีเว็บโฮสติ้งบนคลาวด์ใหม่น่าจะช่วยคนดีให้สมดุล

Google ยังค้นหาการละเมิดแม้ว่าผู้ใช้จะลงชื่อเข้าใช้เพื่อค้นหาแฮ็กเกอร์ก็ตาม ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันได้หลายชุด การตรวจจับการเข้าสู่ระบบโดยไม่ได้รับอนุญาตจึงไม่ใช่เรื่องง่ายอีกต่อไป Google ติดตามปัจจัยด้านพฤติกรรมต่างๆ ในระหว่างเซสชันของผู้ใช้ ใครบางคนที่ดูน่าเชื่อถือในตอนแรกแต่กลับแสดงสัญญาณว่าพวกเขาไม่ใช่คนที่พวกเขาบอกว่าเป็น จะถูกไล่ออกจากซอฟต์แวร์ของ Google ก่อนที่พวกเขาจะสร้างความเสียหายได้

นอกจากการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปกป้องโครงสร้างพื้นฐานและบริการเว็บของตนเองแล้ว Amazon และ Microsoft ยังมอบเทคโนโลยีเดียวกันให้กับลูกค้าอีกด้วย บริการ Macie ของ Amazon ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุข้อมูลที่เป็นความลับจากลูกค้า เช่น Netflix และข้อมูลองค์กร จากนั้นติดตามว่าใครกำลังเข้าถึงข้อมูลนี้และเมื่อใด โดยแจ้งเตือนองค์กรถึงพฤติกรรมที่น่าสงสัย GuardDuty ของ Amazon ติดตามเครือข่ายสำหรับพฤติกรรมก่อกวนหรือผิดกฎหมาย บริการนี้ยังเห็นคนงานทำในสิ่งที่ไม่ควรทำ เช่น การขุด bitcoin ในที่ทำงาน

บทสรุป

แม้ว่าแนวคิดในการอนุญาตให้ AI เข้ามาแทนที่ทั้งหมดนั้นน่าดึงดูดใจมาก แต่เราต้องจำไว้ว่า AI ประกอบด้วยหลายสิ่งหลายอย่างและดังนั้นจึงสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างมาก ในขณะที่ AI กำลังทำสิ่งมหัศจรรย์ด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ แต่ก็กำลังหาทางแฮ็กเกอร์เพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตราย ในมือที่ไม่ถูกต้อง มันสามารถทำให้เกิดอันตรายแบบทวีคูณและเป็นอันตรายที่ใหญ่กว่าต่อความปลอดภัยทางไซเบอร์

ในขณะที่เทคโนโลยีก้าวหน้า เพื่อนและพันธมิตรทั่วโลกของเรากำลังปรับปรุงกลยุทธ์ เครื่องมือ และเทคนิคการโจมตีของพวกเขา ไม่ต้องสงสัยเลยว่าปัญญาประดิษฐ์จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง แต่มันเป็นดาบสองคมเล็กน้อย สามารถใช้ AI และ ML เพื่อตรวจจับและป้องกันการโจมตีก่อนที่จะเกิดขึ้น เมื่อ AI เห็นความก้าวหน้ามากขึ้น เราจะเห็นได้ชัดเจนว่าเทคโนโลยีสามารถไปได้ไกลแค่ไหน และจะเป็นประโยชน์ต่อเราและคนรุ่นต่อไปในอนาคตอย่างไร