Кои технологии са бъдещето на киберсигурността

Хакерите и експертите по киберзащита се борят за надмощие чрез използването на последните технологии. Кой ще надделее зависи от по-дълбокото разбиране на тези иновации и от успешното им интегриране в киберсигурността. "Капитал" подбра шест технологии, които са бъдещето на киберсигурността.

Изкуствен интелект и машинно самообучение

Изкуственият интелект е най-модерната фраза напоследък и има огромно приложение в сферата на киберсигурността. В известен смисъл донякъде работи и като двуфакторната автентикация. Тя действа, като потвърждава самоличността на потребителя на базата на различни параметри. АI е в помощ, ако добавим към тези параметри различни слоеве на информация и автентикация, които технологията да анализира. Отделно AI е в центъра на изграждането на автоматизирани системи за сигурност, езикова обработка, лицево разпознаване и автоматично спиране на кибератаки. В същото време изкуственият интелект е използван от хакерите за разработката на зловреден софтуер и автоматизирани пробиви. AI служи за изграждане от тях на фалшиви изображения, профили и видео, които показват неща, които никога не са се случили. Зловредните актьори могат да използват машинното самообучение за пробиви чрез предоставянето на некоректни данни, които объркват компютърните системи. В същото време от другата страна са специалистите по киберсигурност, които чрез машинното самообучение изследват информация като влизане в системата, транзакции и комуникации в реално време, за да се идентифицират потенциалните заплахи.

Поведенчески анализ

В ерата на споделяне на всичко в социалните мрежи анализът на потребителското поведение в интернет е използван за насочване на интернет реклами към правилната аудитория. Но поведенческият анализ е все по-широко приложим и за разработването на усъвършенствани технологии за киберсигурност. Чрез тази технология могат да се установят определени модели в системни и мрежови дейности, за да се предотвратят бъдещи заплахи. С помощта на огромни обеми от нефилтрирани данни специалистите могат да използват базирани на поведението инструменти, алгоритми и машинно самообучение, за да определят какво е нормалното поведение на ежедневните потребители и какво не е. Такова може да е нарасналият трансфер на данни от определено потребителско устройство, което сигнализира за възможен проблем с киберсигурността. Поведенческият анализ е използван най-вече в мрежовата активност, но все по-широко е приложението му и в потребителски устройства.

Вградена хардуерна автентикация

Наличието на ПИН и парола отдавна не са достатъчни, за да подсигурят надеждната защита на което и да е устройство. Все по-често срещани са технологии като вградени автентикатори за потвърждаване на самоличността на потребителя. Един от най-активните в тази област е Intel със своите vPro чипове, които са интегрирани в самия хардуер и използват няколко метода за удостоверяване. Този тип технологии е особено полезен в ерата на IoT устройствата, чийто брой постоянно расте и съответно и нуждата от хардуерна автентикация. Според прочуване на консултантската компания ABI Research до 2024 г. доставките на средства за хардуерна автентикация ще достигнат 5.3 млрд. бройки до 2024 г.