Hướng dẫn về Học máy cho bảo mật ứng dụng

Hướng dẫn về Học máy cho bảo mật ứng dụng

Học máy chắc chắn không phải là viên đạn ma thuật mà đôi khi nó được tạo ra, nhưng nó là khu vực hứa hẹn nhất trong an ninh mạng.

Nếu áp dụng học máy đúng cách, nó sẽ mở khóa một loạt các khả năng mới, đặc biệt là khi đối phó với sự phức tạp ngày càng tăng trong bối cảnh AppSec. Chúng tôi sẽ xem xét cách bạn có thể tận dụng các thuật toán ML khác nhau để tăng tư thế bảo mật ứng dụng của bạn và tăng cường khả năng phòng thủ của công ty bạn.

Học máy mới nhất

Nhưng trước tiên, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn lý do tại sao các ứng dụng web và lỗ hổng của chúng đã tăng tầm quan trọng.

Bảo mật ứng dụng ngày càng trở nên phức tạp và khó bảo trì – Học máy

Ứng dụng web, API, microservices, serverless. Danh mục đầu tư hiện đại của tài sản phần mềm tại một công ty đang gia tăng trên tất cả các ngành dọc, vì ngày càng nhiều cuộc sống của chúng tôi trở thành kỹ thuật số. Việc thiết lập và duy trì tính bảo mật cho tất cả các ứng dụng phần mềm này đã trở nên nổi tiếng khó khăn do sự gia tăng về mã và độ phức tạp của kiến ​​trúc. Do đó, chúng tôi thấy sự gia tăng lớn về số lượng lỗ hổng và vi phạm có nguồn gốc trong lớp ứng dụng. Phần mềm chạy công khai có sẵn thông qua internet bây giờ rất hấp dẫn của một mục tiêu, rằng 75% các cuộc tấn công xảy ra ở cấp ứng dụng .

Theo danh sách Open Web Application Security Project ( OWASP Top 10 – 2017 ), các rủi ro phổ biến nhất bao gồm Expitive Data Exposure, Misconfiguration Security và Cross-Site Scripting. Bằng cách lợi dụng chúng, tin tặc có thể xâm phạm dữ liệu nhạy cảm, nhận quyền truy cập trái phép vào dữ liệu hoặc chức năng hệ thống, lấy cắp thông tin đăng nhập, phân phối phần mềm độc hại cho nạn nhân và hơn thế nữa.

Công nghệ học máy
An ninh mạng trong kỹ nguyên số

Ví dụ cho các cuộc tấn công như vậy có thể được quan sát gần như hàng tuần, chẳng hạn như rò rỉ dữ liệu cá nhân phi y tế của 1,5 triệu bệnh nhân của nhóm lớn nhất Singapore của các tổ chức chăm sóc sức khỏe vào ngày viết bài viết này. Theo một nghiên cứu bảo mật gần đây của IBM, chi phí trung bình của một vụ vi phạm dữ liệu lên đến khoảng 8 triệu USD ở Mỹ, không kể đến các chi phí lớn hơn nhiều phát sinh từ sự mất niềm tin của khách hàng. Điều này cho thấy hiệu quả các công ty phải chiến đấu với ba mặt trận: bảo vệ dữ liệu, tính toàn vẹn và tính khả dụng của các ứng dụng của họ.

Trong khi đó, hầu hết các giải pháp bảo mật truyền thống vẫn chủ yếu cung cấp sự bảo vệ ở tầng mạng tập trung vào việc ngăn chặn và phát hiện xâm nhập dựa trên chữ ký có ít hoặc không ảnh hưởng đến các cuộc tấn công xảy ra ở lớp ứng dụng. Khoảng cách này đòi hỏi một sự nâng cao nhận thức đối với an ninh ứng dụng phần mềm và việc sử dụng các công nghệ mới như Học máy để bổ sung những thiếu sót của các giải pháp kế thừa.

Học máy và Trí tuệ nhân tạo cung cấp một giải pháp tuyệt vời cho một số thách thức lớn nhất về chứng khoán mạng: phân tích dữ liệu và tìm ra dấu hiệu vi phạm càng sớm càng tốt.

Leave a Comment