Comprendre la cybersécurité à partir du machine learning POV

La cybersécurité a subi des changements massifs sur le plan technologique, menés par la science des données. L’extraction de modèles d’incidents de sécurité ou d’informations à partir de données de cybersécurité et la création de modèles basés sur les données sont la clé pour rendre un système de sécurité automatisé et intelligent.

La science des données de cybersécurité est un phénomène où les données et les analyses acquises à partir de sources de cybersécurité pertinentes correspondent aux modèles basés sur les données qui offrent des solutions de sécurité plus efficaces. Le concept de science des données de cybersécurité rend le processus informatique plus exploitable et intelligent par rapport aux processus traditionnels de cybersécurité. Par conséquent, un cadre multicouche basé sur ML pour la modélisation de la cybersécurité est recherché aujourd’hui.

Aujourd’hui, les entreprises dépendent davantage de la numérisation et de l’Internet des objets (IoT) après que divers problèmes de sécurité tels que l’accès non autorisé, l’attaque de logiciels malveillants, l’attaque zero-day, la violation de données, le déni de service (DoS), l’ingénierie sociale ou le phishing ont fait surface à un niveau significatif. taux. La cybercriminalité entraîne des pertes financières désastreuses et parfois irréversibles qui affectent à la fois les organisations et les individus. Une violation de données coûte 8,19 millions de dollars aux États-Unis et 3,9 millions de dollars en moyenne, selon un rapport d’IBM. Pendant ce temps, le coût annuel de la cybercriminalité pour l’économie mondiale est de 400 milliards de dollars.

Qu’est-ce que la science des données en cybersécurité ?

La science des données a entraîné un changement global dans diverses industries. Cependant, il est devenu un segment important pour l’avenir des systèmes et services de cybersécurité robustes. Cela vient après que la cybersécurité est devenue une question de données. Par exemple, tout en détectant les cybermenaces, il analyse les données de sécurité dans les fichiers, les journaux, les paquets réseau ou d’autres sources. Généralement, les professionnels de la sécurité n’utilisaient pas la science des données pour détecter les cybermenaces. Au lieu de cela, ils ont utilisé des hachages de fichiers, des règles écrites sur mesure et des heuristiques définies manuellement.

Bien qu’il ait ses propres mérites, il nécessite beaucoup de travail manuel pour suivre le paysage des menaces en constante évolution. D’autre part, la science des données peut changer l’industrie avec des algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour extraire des informations sur les modèles d’événements de sécurité à partir de données de formation pour la détection et la prévention. Il peut être utilisé pour détecter des logiciels malveillants ou des tendances suspectes et pour extraire des règles de politique.

L’industrie de la sécurité est passée à la science des données grâce à sa capacité à transformer les données brutes en prise de décision. Pour y parvenir, plusieurs tâches axées sur les données telles que l’ingénierie des données sur des applications pratiques, la réduction du volume de données, qui traite du filtrage des données pour une analyse plus approfondie, la découverte et la détection qui se concentre sur l’extraction d’informations à partir des données, des modèles automatisés qui se concentrent sur la construction de données Un modèle de sécurité intelligent et des alertes de sécurité ciblées axées sur les alertes de sécurité sont quelques-unes des ressources disponibles pour obtenir le système de sécurité idéal.

Par conséquent, la science des données de cybersécurité absorbe les méthodes et techniques de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’analyse comportementale. Il collecte d’énormes ensembles de données qui sont analysés avec des technologies d’apprentissage automatique pour détecter les risques de sécurité ou les attaques. Nous devons garder à l’esprit que la science des données de cybersécurité n’est pas seulement une collection d’algorithmes d’apprentissage automatique, mais un processus qui guide les professionnels de la sécurité pour faire évoluer et automatiser leurs activités de sécurité.

Comment le ML est-il utilisé dans la cybersécurité

Les modèles d’apprentissage automatique contiennent un ensemble de règles, de méthodes ou de fonctions de transfert complexes qui sont appliquées pour acquérir des modèles de données et pour identifier ou prédire un comportement. Il joue un rôle important dans le respect d’un protocole de cybersécurité strict.

Apprentissage profond et réseaux de neurones

L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble du ML et utilise un modèle informatique inspiré des réseaux de neurones biologiques du cerveau humain. Le réseau de neurones artificiels (ANN) est souvent utilisé dans l’apprentissage en profondeur, et l’un des algorithmes de réseau de neurones les plus populaires est appelé rétropropagation. Il fonctionne sur un réseau neuronal multicouche composé d’une couche d’entrée, d’une ou plusieurs couches cachées et d’une couche de sortie. Contrairement au deep learning et au machine learning classique, ses performances sur la quantité de données de sécurité augmentent. Idéalement, l’apprentissage en profondeur fonctionne bien avec de gros volumes de données, et les algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent comparativement mieux sur de petites quantités de données.

Enseignement supervisé

L’apprentissage supervisé est utilisé lorsque les objectifs sont définis à l’aide d’entrées, une approche axée sur les tâches. En ML, les techniques les plus connues sont appelées méthodes de classification et de régression. Il doit sa popularité à sa capacité à classer ou à prédire l’avenir d’un problème de sécurité spécifique, par exemple, à prévoir les attaques par déni de service ou à identifier différents niveaux d’attaques réseau comme le balayage et le spoofing. Pendant ce temps, pour prédire des valeurs continues ou numériques (total des attaques de phishing sur une certaine période ou prédire les paramètres des paquets réseau), les techniques de régression sont essentielles. L’analyse de régression est également utilisée pour identifier les causes profondes de la cybercriminalité et de la fraude. La classification et la régression peuvent être différenciées par sa variable de sortie, la sortie est continue en régression et la sortie prévue pour la classification est discrète.

Apprentissage non supervisé

Le devoir principal des apprentissages non supervisés est de trouver des modèles, des structures ou des connaissances dans des données non étiquetées. Dans la plupart des cas de cyberattaques, le logiciel malveillant reste caché de plusieurs manières, par exemple en modifiant son comportement de manière dynamique et autonome pour éviter d’être détecté. Les techniques de clustering relèvent d’un apprentissage non supervisé et découvrent les modèles et structures cachés des ensembles de données, ce qui les guide pour identifier les attaques sophistiquées. Pendant ce temps, les techniques de clustering peuvent être utiles pour identifier les anomalies et les violations de politique, en détectant et en éliminant les instances bruyantes dans les données.

Comment le ML peut-il fournir un cadre de sécurité efficace ?

ML peut évaluer les cyber-risques et promouvoir des techniques inférentielles pour analyser les modèles de comportement afin de générer des alertes de réponse de sécurité et d’optimiser les opérations de cybersécurité. De la manière suivante, nous pouvons comprendre comment un cadre de traitement de données multicouche peut construire un système de cybersécurité sécurisé en utilisant des données brutes.

Apprentissage progressif et dynamisme

Il aide à finaliser le modèle de sécurité en ajoutant des informations supplémentaires selon les besoins et peut être traité plus avant dans plusieurs modules. La classification des attaques et les modèles de prédiction qui utilisent ML dépendent fortement des données d’entraînement. Il est difficile de généraliser à d’autres jeux de données, qui peuvent être significatifs dans certains cas. Pour répondre à ces limitations, ceci est utilisé pour utiliser la connaissance du domaine sous forme de taxonomie ou d’ontologie pour affiner la corrélation des attaques dans les applications de cybersécurité. Un autre aspect important consiste à extraire les derniers modèles de sécurité basés sur les données.

Sécurité basée sur l’apprentissage automatique

C’est l’une des étapes les plus importantes où les informations sont extraites des données en utilisant la science des données de cybersécurité. La modélisation basée sur ML peut changer radicalement le paysage de la cybersécurité avec ses fonctionnalités de sécurité. Une meilleure compréhension des données et des modèles analytiques basés sur l’apprentissage automatique utilisant un grand nombre de données de cybersécurité peut être efficace. Par conséquent, diverses tâches peuvent être utilisées dans ce modèle pour créer des solutions de couches. Il transforme les données de sécurité brutes en fonctionnalités informatives qui représentent le problème de sécurité sous-jacent en modèles basés sur les données.

Collecte de données de sécurité

Afin d’utiliser efficacement les solutions de cybersécurité basées sur ML, il est impératif de collecter des blocs de données, qui forment ensuite des liens entre les problèmes de sécurité dans la cyberinfrastructure. Les cyberdonnées servent de source pour établir la vérité d’un modèle de sécurité, ce qui affecte les performances du modèle. La qualité et la quantité des cyberdonnées peuvent rendre la solution plus efficace et efficiente. La seule préoccupation est de savoir comment collecter ces précieuses données pour construire ces modèles. Il peut être facilement collecté et géré à partir des problèmes de sécurité spécifiques et des projets d’une entreprise. De plus, ces sources de données sont classées en réseau, hôte et hybride.

Préparation des données de sécurité

Après avoir accumulé les données de sécurité brutes, la préparation des données de sécurité ouvre la voie à la construction de modèles basés sur ces données. Cependant, toutes les données collectées ne sont pas utilisées pour construire les modèles de cybersécurité, car les données inutiles sont supprimées à l’aide de renifleurs de réseau. De plus, les données collectées peuvent parfois être bruyantes, corrompues ou avoir des fichiers manquants. Des données de haute qualité sont indispensables pour obtenir un modèle précis basé sur les données qui mappe de l’entrée à la sortie. Par conséquent, il peut subir un nettoyage des données pour prendre soin des données corrompues et des fichiers manquants. Les caractéristiques des données de sécurité peuvent être continues, discrètes ou symboliques.