Hoy en día la gente comenzó a pensar de esa manera un poco más seria que antes. Un buen ejemplo es la dinámica del teclado. Es un concepto que surgió y se estableció hace mucho tiempo, pero la cantidad de artículos que se publican sobre estos temas son más actuales cada día.
Puede ver un ejemplo de implementación de ML para seguridad en mi página de github hhsecond.github.io/typer-s
Esto es solo un ejemplo. En realidad, analiza el patrón de escritura de un usuario durante bastante tiempo y cada vez que ve una anomalía en este patrón, le notificará o apagará el sistema o borrará la máquina.
Puede analizar las actividades de un usuario, como temas de navegación web, tipos de películas, la mayoría de las cuales usan palabras, nunca usaron sinónimos, actividades que el usuario real nunca hizo (tal vez editar claves de registro) este tipo de cosas para autenticar en lugar de autenticar a un ladrón.
¿Cómo ha cambiado Machine Learning la seguridad informática?
Es probable que los piratas informáticos y aquellos que quieran comprometer la seguridad de las cuentas de usuario puedan utilizar los algoritmos ML. Algunos algoritmos de clasificación se prestan muy bien para el reconocimiento de patrones y podrían usarse para piratear sistemas que no tienen salvaguardas efectivas.
En el lado positivo, algunos algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales pueden ser útiles para ayudar a los usuarios a generar y mantener buenas contraseñas. Este es uno de los mayores problemas que los administradores parecen enfrentar: que una gran parte de los usuarios habituales no suelen usar contraseñas lo suficientemente difíciles y, como resultado, esto compromete la seguridad de toda la red en algún nivel.
El aprendizaje automático le ha dado a las personas una falsa sensación de seguridad, particularmente si confían en ML para la configuración o administración de seguridad.
La mayoría de los entornos HIPAA prohíben el LD o cualquier enfoque heurístico para cualquier cosa relacionada con la seguridad.
Los expertos coinciden en que el aprendizaje automático ha demostrado un enorme valor para mejorar las capacidades de los motores de búsqueda o para detectar patrones en todo, desde las finanzas hasta la medicina.
Implica el uso de potentes algoritmos que detectan patrones y relaciones a partir de datos históricos, y mejoran con el tiempo al hacer predicciones sobre conjuntos de datos nuevos basados en esta experiencia. Empresas como Amazon y Netflix utilizan el aprendizaje automático para ayudar a impulsar sus motores de recomendación, y los bancos y otras instituciones financieras lo han utilizado durante mucho tiempo para combatir el fraude con tarjetas de crédito.
Los modelos de aprendizaje automático funcionan mejor cuando pueden “entrenarse” en grandes volúmenes de datos. Gracias al aumento de los grandes datos y el almacenamiento extremadamente barato, ahora es posible alimentar grandes cantidades de información en los modelos, lo que mejora en gran medida su capacidad para detectar actividades sospechosas.
Por lo tanto, el aprendizaje automático se ha promocionado recientemente como el próximo gran paso adelante para la seguridad de la información; Sin embargo, las afirmaciones son demasiado optimistas, dice Simon Crosby
El aprendizaje automático se puede utilizar en ciberseguridad mediante algoritmos específicos, diseñados para detectar amenazas mediante la clasificación. Este proceso a menudo se llama Aprendizaje supervisado y utiliza redes neuronales. Si desea leer un poco más sobre esto, eche un vistazo a Cyberbit, uno de los principales nombres que utiliza esta tecnología.
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