5 ứng dụng tuyệt vời của Deep learning trong an ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa hầu hết mọi ngành công nghiệp. Deep Learning (DL), một phương pháp luận của AI, đang thúc đẩy ngành công nghệ cao phát triển trong tương lai với danh sách các ứng dụng dường như vô tận. Từ nhận dạng đối tượng cho các hệ thống trên xe tự hành đến khả năng cứu sống con người - giúp các bác sĩ phát hiện và chẩn đoán ung thư với độ chính xác cao hơn .
Trong bài viết này, Bizfly Cloud sẽ tổng hợp một số ứng dụng thú vị của Deep learning trong an ninh mạng và cách bạn có thể sử dụng Deep learning để cải thiện các biện pháp bảo mật trong tổ chức của mình.
Deep learning là gì?
Deep learning là một nhóm phụ của Học máy (Machine Learning) và thuộc về danh mục rộng hơn của Trí tuệ nhân tạo (AI). Deep learning sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN), được thiết kế để “bắt chước” chức năng và khả năng kết nối của các tế bào thần kinh trong não người.
Deep learning được đặt tên như vậy vì nó sử dụng các mạng sâu hơn so với các phương pháp AI khác như ML. Số lớp trong ANN xác định độ sâu của mạng. Ví dụ, một trong những loại ANN phổ biến nhất là Mạng nơ-ron liên kết (Convolutional Neural Network - CNN), được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính.
Trong kiến trúc mạng DL, lớp đầu tiên được cung cấp input, dữ liệu này sẽ đi xuyên suốt các lớp khác nhau của mạng. Các lớp có các chức năng và quy mô khác nhau thay đổi đầu vào khi nó đi qua các lớp theo một thứ tự nhất định và cuối cùng mạng tạo ra output.
Một trong những ứng dụng quan trọng và phổ biến nhất cho các thuật toán Deep learning là cải thiện các giải pháp an ninh mạng.
Các mối đe dọa và tấn công an ninh mạng phổ biến
Trước khi thảo luận về cách Deep learning có thể giúp chống lại các mối đe dọa an ninh mạng cũng như tầm quan trọng và tiềm năng của Deep learning đối với an ninh mạng, chúng ta sẽ tìm hiểu các mối đe dọa phổ biến mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt ngày nay:
- Malware (Phần mềm độc hại) — thuật ngữ chung để mô tả tất cả các loại phần mềm do những kẻ xấu tạo ra để làm hỏng thiết bị, hệ thống và mạng.
- Data breach (Vi phạm dữ liệu) — đây là khi người dùng trái phép có quyền truy cập vào dữ liệu có giá trị và bí mật như thông tin người dùng và thẻ tín dụng.
- Social engineering — những kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để thao túng người dùng cấp cho họ quyền truy cập hoặc dữ liệu quan trọng. Những kẻ tấn công cũng có thể kết hợp kỹ thuật này với các cuộc tấn công mạng khác để lừa người dùng tải xuống phần mềm độc hại chẳng hạn.
- Phishing — một dạng kỹ thuật xã hội và là mối đe dọa mạng phổ biến nhất. Lừa đảo là hành vi gửi các email hoặc tin nhắn bị nhiễm bệnh được che giấu là hợp pháp để lừa nạn nhân cung cấp dữ liệu cá nhân và có giá trị hoặc tải xuống phần mềm độc hại.
- Structured Query Language (SQL) —một kỹ thuật được những kẻ tấn công sử dụng để tận dụng các lỗ hổng trong máy chủ SQL để truy cập cơ sở dữ liệu và chạy mã độc hại. Ý tưởng đằng sau SQL-i là buộc máy chủ thực thi mã và thực hiện các hành động nhất định như tiết lộ thông tin quan trọng và thông tin bí mật.
- Denial-of-Service - DOS (Tấn công từ chối dịch vụ) —các kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để làm ngập mạng và máy chủ với lưu lượng truy cập, gây tiêu hao tài nguyên và khiến chúng không khả dụng.
- Insider threats — cuộc tấn công do nhân viên hoặc nhà thầu do công ty tuyển dụng gây ra. Có nhiều hình thức đe dọa nội gián. Trong hầu hết các trường hợp, họ nhắm mục tiêu vào dữ liệu kinh doanh có giá trị.
- Advanced Persistent Threats — các công cụ tấn công có khả năng trốn tránh các công cụ phòng thủ và bảo mật vành đai truyền thống. APT tận dụng các cơ chế bền bỉ để duy trì chỗ đứng trong mạng, thu thập thông tin về môi trường CNTT của bạn trước khi thực hiện một cuộc tấn công mạng được kích hoạt hoặc định thời.
5 Ứng dụng của Deep learning trong An ninh mạng
Sau khi đề cập đến một số mối đe dọa phổ biến nhất và các cuộc tấn công mạng mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt, đã đến lúc giải thích các ứng dụng Deep learning có thể giúp ích như thế nào.
1. Hệ thống phát hiện và ngăn chặn xâm nhập (IDS/IPS)
Các hệ thống này phát hiện các hoạt động mạng độc hại và ngăn chặn những kẻ xâm nhập truy cập vào hệ thống và cảnh báo cho người dùng. Thông thường, chúng được nhận dạng bởi các chữ ký đã biết và các hình thức tấn công chung. Điều này rất hữu ích để chống lại các mối đe dọa như vi phạm dữ liệu.
Theo truyền thống, nhiệm vụ này được thực hiện bởi các thuật toán ML. Tuy nhiên, các thuật toán này khiến hệ thống tạo ra nhiều kiểm thử giả, tạo ra công việc tẻ nhạt cho các nhóm bảo mật và gây ra sự mệt mỏi không cần thiết.
Deep learning, mạng nơ-ron phức hợp và Mạng nơ-ron lặp lại (RNN) có thể được áp dụng để tạo ra các hệ thống ID/IP thông minh hơn bằng cách phân tích lưu lượng truy cập với độ chính xác cao hơn, giảm số lượng cảnh báo sai và giúp các nhóm bảo mật phân biệt các hoạt động mạng xấu và tốt.
Các giải pháp đáng chú ý bao gồm Next-Generation Firewall (NGFW), Web Application Firewall (WAF), and User Entity and Behavior Analytics (UEBA).
2. Đối phó với phần mềm độc hại (Malware)
Các giải pháp Malware truyền thống như tường lửa thông thường phát hiện Malware bằng cách sử dụng hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký. Một cơ sở dữ liệu về các mối đe dọa đã biết được điều hành bởi công ty, công ty cập nhật nó thường xuyên để kết hợp các mối đe dọa mới. Mặc dù kỹ thuật này có hiệu quả trong việc chống lại những mối đe dọa này, nhưng nó phải vật lộn để đối phó với những mối đe dọa tiên tiến hơn.
Các thuật toán Deep learning có khả năng phát hiện các mối đe dọa nâng cao hơn và không phụ thuộc vào việc ghi nhớ các chữ ký đã biết và các mẫu tấn công phổ biến. Thay vào đó, chúng tìm hiểu hệ thống và có thể nhận ra các hoạt động đáng ngờ có thể cho thấy sự hiện diện của các tác nhân xấu hoặc phần mềm độc hại.
3. Phát hiện Spam và Social Engineering
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một kỹ thuật Deep learning có thể giúp bạn dễ dàng phát hiện và đối phó với thư rác và các hình thức social engineering khác. NLP học các hình thức giao tiếp và mẫu ngôn ngữ bình thường và sử dụng các mô hình thống kê khác nhau để phát hiện và chặn thư rác.
4. Phân tích lưu lượng mạng
Các Deep learning ANN đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn trong việc phân tích lưu lượng mạng HTTPS để tìm kiếm các hoạt động độc hại. Điều này rất hữu ích để đối phó với nhiều mối đe dọa mạng như SQL injections và các cuộc tấn công DOS.
5. Phân tích hành vi người dùng
Theo dõi và phân tích các hoạt động và hành vi của người dùng là một phương pháp bảo mật quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào. Nó có nhiều thách thức hơn cả so với việc nhận ra các hoạt động độc hại truyền thống chống lại các mạng vì nó bỏ qua các biện pháp bảo mật và thường không đưa ra bất kỳ cảnh báo nào.
Ví dụ: khi các mối đe dọa nội gián xảy ra và nhân viên sử dụng quyền truy cập hợp pháp của họ với mục đích xấu, họ sẽ không xâm nhập vào hệ thống từ bên ngoài, điều này khiến nhiều công cụ phòng thủ mạng trở nên vô dụng trước các cuộc tấn công như vậy.
Phân tích hành vi người dùng và thực thể (User and Entity Behavior Analytics - UEBA) là một công cụ tuyệt vời để chống lại các cuộc tấn công như vậy. Sau một thời gian học, nó có thể nhận ra các mẫu hành vi bình thường của nhân viên và nhận ra các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như truy cập hệ thống vào những giờ bất thường, có thể chỉ ra một cuộc tấn công nội gián và đưa ra cảnh báo.
An ninh mạng là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu của mỗi tổ chức, doanh nghiệp. Deep learning là một bước đột phá công nghệ mở ra một cánh cửa mới mẻ trong lĩnh vực an ninh mạng cũng như bảo mật thông tin. Hãy theo dõi những bài viết tiếp theo của Bizfly Cloud để cập nhật thêm nhiều kiến thức công nghệ hữu ích nhé!
