Table of Contents

De technologie blijft zich ontwikkelen, net als de methoden die cybercriminelen gebruiken om beveiligde systemen binnen te dringen. Bedreigers innoveren voortdurend om nieuwe manieren te vinden om systemen binnen te dringen, gegevens te stelen en organisaties schade toe te brengen. In reactie hierop moeten beveiligingsteams zich ook ontwikkelen en nieuwe technologieën invoeren om deze bedreigingen bij te houden. Eén zo’n technologie die van onschatbare waarde is gebleken in de strijd tegen cybercriminaliteit is kunstmatige intelligentie (AI)**. In dit artikel gaan we in op de rol van AI bij het opsporen van en reageren op bedreigingen.

Bedreigingsdetectie begrijpen

Voordat we ingaan op de rol van AI, is het belangrijk het proces van detectie van bedreigingen te begrijpen. **Bedreigingsdetectie houdt in dat potentiële bedreigingen voor de systemen of gegevens van een organisatie worden geïdentificeerd. Hierbij worden doorgaans netwerkverkeer, logbestanden en systeemgebeurtenissen gecontroleerd om anomalieën te identificeren die op een bedreiging kunnen duiden. Zodra een bedreiging is gedetecteerd, kan het beveiligingsteam stappen ondernemen om deze te onderzoeken en erop te reageren.

Traditionele benaderingen van bedreigingsdetectie

Het opsporen van bedreigingen is van oudsher een arbeidsintensief proces waarbij netwerklogs en andere gegevensbronnen handmatig worden gecontroleerd en geanalyseerd. Deze aanpak kan tijdrovend en foutgevoelig zijn, omdat het identificeren van potentiële bedreigingen afhankelijk is van menselijke analisten. Het vergt ook een aanzienlijke hoeveelheid middelen, aangezien organisaties grote teams van analisten in dienst moeten nemen om hun netwerken 24/7 te bewaken.

Een andere benadering van bedreigingsdetectie is het gebruik van regelgebaseerde systemen. Deze systemen gebruiken een reeks vooraf gedefinieerde regels om potentiële bedreigingen te identificeren. Hoewel regelgebaseerde systemen sneller zijn dan handmatige bewaking, worden zij beperkt door het feit dat zij alleen bedreigingen kunnen identificeren die binnen hun vooraf gedefinieerde regels vallen. Zij zijn niet in staat nieuwe of onbekende bedreigingen te identificeren die niet binnen de vastgestelde regels passen.

De rol van AI in bedreigingsdetectie

AI is uitgegroeid tot een krachtig instrument voor het opsporen van bedreigingen. In tegenstelling tot traditionele benaderingen, die afhankelijk zijn van menselijke analisten of vooraf gedefinieerde regels, maakt AI gebruik van algoritmen voor machinaal leren om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren en patronen te identificeren die kunnen wijzen op een potentiële bedreiging. Deze algoritmen kunnen nieuwe en onbekende bedreigingen opsporen die mogelijk niet kunnen worden gedetecteerd door traditionele, op regels gebaseerde systemen.

Een van de belangrijkste voordelen van AI is het vermogen om te leren en zich aan te passen. Naarmate het meer gegevens analyseert, wordt het beter in het identificeren van potentiële bedreigingen en kan het zijn algoritmen dienovereenkomstig aanpassen. Dit maakt AI tot een hulpmiddel van onschatbare waarde voor het opsporen van bedreigingen in het huidige snelle cyberbeveiligingslandschap.

Soorten AI die worden gebruikt bij het opsporen van bedreigingen

Er zijn verschillende soorten AI die vaak worden gebruikt bij het opsporen van bedreigingen, waaronder machine learning, deep learning en natural language processing (NLP). Machine learning-algoritmen gebruiken statistische modellen om patronen in gegevens te identificeren, terwijl deep learning-algoritmen neurale netwerken gebruiken om grote hoeveelheden gegevens te analyseren. NLP wordt gebruikt om ongestructureerde gegevens te analyseren, zoals tekst uit berichten op sociale media of nieuwsartikelen.

Gebruiksgevallen voor AI in bedreigingsdetectie

AI wordt op verschillende manieren gebruikt om de detectie van bedreigingen te verbeteren. Een veel voorkomende use case is het gebruik van AI om netwerkverkeer te monitoren en potentiële bedreigingen in real-time te identificeren. Hierdoor kunnen beveiligingsteams snel reageren op bedreigingen, voordat deze aanzienlijke schade aan de organisatie kunnen toebrengen.

AI wordt ook gebruikt om bedreigingen van binnenuit te identificeren. Door patronen in gebruikersgedrag te analyseren, kan AI gebruikers identificeren die mogelijk schadelijke activiteiten ontplooien, zoals het stelen van gegevens of toegang tot gevoelige informatie.

Naast het opsporen van bedreigingen wordt AI ook gebruikt om de respons op incidenten te verbeteren. Door gegevens van eerdere incidenten te analyseren, kan AI beveiligingsteams helpen effectievere responsplannen te ontwikkelen en mogelijke zwakke plekken in hun systemen op te sporen.

Uitdagingen en beperkingen van AI bij het opsporen van bedreigingen

Hoewel AI heeft bewezen een waardevol hulpmiddel te zijn bij het opsporen van bedreigingen, zijn er nog enkele uitdagingen en beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden. Eén uitdaging is de noodzaak van grote hoeveelheden hoogwaardige gegevens om AI-algoritmen effectief te trainen. Organisaties moeten ervoor zorgen dat de gegevens die zij gebruiken om hun AI-systemen te trainen divers, representatief en accuraat zijn.

Een andere uitdaging is de mogelijkheid dat AI-systemen fout-positieve of fout-negatieve gegevens produceren. Valse meldingen doen zich voor wanneer een AI-systeem een onschuldige activiteit als een potentiële bedreiging identificeert en valse meldingen wanneer een AI-systeem een echte bedreiging niet identificeert. Om dit risico te beperken, moeten organisaties ervoor zorgen dat hun AI-systemen regelmatig worden bijgewerkt en verfijnd om het risico van fout-positieven of -negatieven te minimaliseren.

Tot slot is er de kwestie van de kosten. De implementatie van een op AI gebaseerd systeem voor het opsporen van bedreigingen kan duur zijn en vergt aanzienlijke investeringen in hardware, software en personeel. Organisaties moeten de voordelen van AI zorgvuldig afwegen tegen de implementatiekosten.

Conclusie

Nu het cyberbeveiligingslandschap zich blijft ontwikkelen, is het duidelijk dat traditionele benaderingen voor het opsporen van bedreigingen niet langer volstaan. AI is uitgegroeid tot een krachtig hulpmiddel om nieuwe en onbekende bedreigingen op te sporen en beveiligingsteams te helpen cybercriminelen een stap voor te blijven. Hoewel er rekening moet worden gehouden met uitdagingen en beperkingen, zijn de voordelen van AI bij het opsporen en bestrijden van bedreigingen duidelijk. Met een op AI gebaseerde aanpak kunnen organisaties hun cyberdefensie verbeteren, hun gegevens beschermen en cybercriminelen een stap voor blijven.

Referenties

- AI and machine learning for cybersecurity . IBM. (2022)

- Benefits and limitations of artificial intelligence in cybersecurity . European Union Agency for Cybersecurity. (2019, November)

  • Kunstmatige intelligentie, een nieuw hoofdstuk voor cyberbeveiliging? (2022, 10 november). The State of Security Tripwire.