Key Takeaways
- Obrada prirodnog jezika (NLP), tehnologija koja se koristi za predviđanje riječi koje želite sljedeće upisati u tekstualnoj poruci, koristi se za odbijanje hakera.
- Softver može razumjeti internu strukturu same e-pošte kako bi identificirao obrasce pošiljatelja neželjene pošte i vrste poruka koje šalju.
-
Ali neki stručnjaci kažu da je NLP suviše spor i skup da bi pobijedio sajber napade.
Softver koji razumije ljudski govor i pisanje se sve više koristi za odbijanje hakera, ali stručnjaci se ne slažu oko vrijednosti ovog pristupa.
Novi esej tvrdi da se programi mogu koristiti za razumijevanje ponašanja bota ili neželjene pošte u tekstu e-pošte koju šalje mašina koja se predstavlja kao čovjek. Softver može razumjeti internu strukturu same e-pošte kako bi identificirao obrasce pošiljatelja neželjene pošte i vrste poruka koje šalju.
"Kako se mašinsko učenje poboljšava, a posebno kako se poboljšava njegovo razumijevanje jezika, phishing e-poruke će postati stvar prošlosti, " rekao je analitičar kibernetičke sigurnosti Eric Florence u intervjuu za Lifewire.
Upoznavanje vašeg govora
Obrada prirodnog jezika je tehnologija koja se koristi za predviđanje koje riječi želite sljedeće upisati u tekstualnoj poruci, rekao je Paul Bischoff, zagovornik privatnosti u Comparitech-u u intervjuu e-poštom.
"NLP se može koristiti za poboljšanje i pojednostavljenje zaštite od kršenja od pokušaja krađe identiteta", napisao je Bartley Richardson, viši inženjerski menadžer, NVIDIA Morpheus, u eseju. „U ovom kontekstu, NLP se može iskoristiti za razumijevanje ponašanja 'bota' ili 'spam' u tekstu e-pošte koji šalje mašina koja se predstavlja kao čovjek, i može se koristiti za razumijevanje interne strukture same e-pošte kako bi se identificirali obrasci pošiljatelja neželjene pošte. i vrste poruka koje šalju."
Nažalost, NLP neće pomoći u odbrani od sajber napada koji iskorištavaju nedostatak u komadu softvera, rekao je Chase Cotton, profesor elektrotehnike i računarstva na Univerzitetu Delaware, u e-poruci za Lifewire. Ali napadi usmjereni protiv ljudi u obliku neželjene pošte i phishinga mogu se zaštititi putem NLP-a.
Tara Lemieux, viša saradnica u Schellmanu, kompaniji koja se bavi poštivanjem sigurnosti i privatnosti, rekla je za Lifewire putem e-pošte da NLP čak može pružiti uvid u kontekst i porijeklo sajber napada.
"Slično kao otisak prsta, može se koristiti za informiranje o našoj trenutnoj forenzičkoj analizi i - uz podršku umjetne inteligencije (AI) - može pomoći u izolaciji obrazaca i ponašanja kako bi se potencijalno spriječili budući napadi ", dodao je Lemieux.
Dok NLP softver koristi jezik, drugi tipovi softvera za sajber sigurnost oponašaju ljudski mozak. Na primjer, Intercept X je jedan od mnogih proizvoda koji koriste neuronske mreže dubokog učenja koje djeluju slično ljudskom umu.
"Presretanje X može učiniti za milisekunde ono što može potrajati mnogo duže čak i najvještijim IT profesionalcima - otkrivanje poznatih i nepoznatih malvera bez oslanjanja na potpise", rekao je Lemieux. "S vremenom bismo trebali očekivati da će ovi alati postati sofisticiraniji u svojoj sposobnosti predviđanja, izolacije i odbrane naših informacionih sistema i podataka."
Bez panacee
Ali nemojte očekivati da će NLP jednom zauvijek riješiti problem hakera.
"Ovi ML i AI sistemi će nastaviti da se poboljšavaju", rekao je Cotton. "Ali koliko god da su dobri, ljudi često mogu iskoristiti nedostatke u ovim sistemima."
Kako se strojno učenje poboljšava, a posebno kako se poboljšava razumijevanje jezika, phishing e-poruke će postati stvar prošlosti.
Stručnjak za kibernetičku sigurnost Dave Blakey, u intervjuu putem e-pošte za Lifewire, istakao je da je NLP relativno spor, tako da ne može brzo odgovoriti na prijetnje - gdje je često potrebno vrijeme odgovora u milisekundi.
Jezički metod se takođe može lako zaobići, objasnio je Blakey. Koliko god se NLP razvijao kako bi otkrio poruke napisane botovima, on će također unaprijediti sposobnost botova da pišu te poruke, što će rezultirati zastojem.
"Jednu rečenicu koju je napisao čovjek može koristiti spam bot da zaobiđe detekciju botova zasnovanog na NLP-u, " dodao je.
"NLP je efikasan u otkrivanju očiglednijeg i uobičajenog jezika koji koriste botovi, ali još uvijek nije dorastao ljudima kada je u pitanju nijansiraniji jezik ili nepoznate prijetnje s kojima se ranije nije susreo", rekao je Bischoff. "NLP je još uvijek, i nastavit će biti, neophodan za rješavanje značajnog obima aktivnosti robota koji ne zahtijevaju ljudski nadzor."
