Wat is machine learning (ML)?

Machine learning (ML) verbetert de detectie van bedreigingen. Ontdek hoe ML-algoritmen de cyberbeveiliging verbeteren en reacties automatiseren.

Machine learning (ML) is een onderdeel van kunstmatige intelligentie waarmee systemen kunnen leren van gegevens en zich in de loop van de tijd kunnen verbeteren. In deze gids worden de basisprincipes van ML, de toepassingen ervan in verschillende sectoren en de rol ervan bij het verbeteren van cyberbeveiliging besproken.

Lees meer over verschillende ML-algoritmen, hun sterke punten en hoe ze kunnen worden gebruikt om afwijkingen te detecteren en bedreigingen te voorspellen. Inzicht in machine learning is cruciaal voor organisaties die datagestuurde inzichten willen gebruiken voor betere besluitvorming en beveiliging.

Een kort overzicht en geschiedenis van machine learning (ML)

ML richt zich op de ontwikkeling van algoritmen en modellen die in staat zijn om te leren van gegevens en op basis daarvan voorspellingen of beslissingen te doen. Deze technologie vindt zijn oorsprong in het midden van de 20e eeuw en is uitgegroeid tot een cruciaal onderdeel van verschillende sectoren, waaronder de financiële sector, de gezondheidszorg en, niet onbelangrijk, cyberbeveiliging.

Het concept van ML begon vorm te krijgen in de jaren 50 en 60 met de opkomst van het vroege AI-onderzoek. De eerste ontwikkelingen waren gericht op symbolische AI, waarbij systemen werkten op basis van vooraf gedefinieerde regels en logische redeneringen. De vooruitgang was echter beperkt omdat dergelijke systemen niet in staat waren om complexe, ongestructureerde gegevens te verwerken. Een belangrijk keerpunt vond plaats in de jaren 80, toen machine learning verschoof naar een datacentrische benadering. De ontwikkeling van neurale netwerken, die de structuur van het menselijk brein nabootsen, betekende een belangrijke doorbraak. Hierdoor konden systemen patronen en representaties uit gegevens leren, wat de weg vrijmaakte voor praktische toepassingen.

Tegenwoordig is ML een alomtegenwoordige technologie geworden, die de veiligheid in meerdere sectoren bevordert. In de gezondheidszorg helpt het bij het diagnosticeren van ziekten, het voorspellen van de uitkomst voor patiënten en het ontdekken van geneesmiddelen. In de financiële sector wordt het gebruikt voor fraudedetectie, algoritmische handel en risicobeoordeling. In de marketing wordt het gebruikt voor aanbevelingsengines, gepersonaliseerde contentlevering en klantsegmentatie.

Op het gebied van cyberbeveiliging helpt ML verdedigers bij het analyseren van enorme datasets, het identificeren van afwijkingen en het nemen van snelle beslissingen, waardoor dreigingsdetectie en -respons opnieuw zijn gedefinieerd. ML-modellen kunnen bekende malwarepatronen herkennen en nieuwe bedreigingen identificeren door te leren van historische gegevens, netwerkverkeer en gebruikersgedrag. Ze maken de automatisering van beveiligingsactiviteiten mogelijk, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd en de responstijden worden verkort in een tijdperk van steeds geavanceerdere cyberdreigingen.

Naarmate ML zich verder ontwikkelt, nemen organisaties het steeds vaker op in hun cyberbeveiligingsstrategieën om hun verdediging te versterken in het licht van een steeds veranderend dreigingslandschap. Inzicht in het potentieel van machine learning is cruciaal om cyberdreigingen voor te blijven en de kracht van datagestuurde besluitvorming in het digitale tijdperk te benutten.

Begrijpen hoe machine learning (ML) werkt

ML is een complex en krachtig vakgebied dat computers in staat stelt om te leren van data en voorspellingen of beslissingen te doen. In de kern is het gebaseerd op wiskundige en statistische technieken om patronen en inzichten uit data te halen.

1 – Gegevensverzameling

ML begint met het verzamelen van gegevens. Deze gegevens kunnen vele vormen aannemen, zoals tekst, afbeeldingen, getallen of zelfs een combinatie daarvan. In de context van cyberbeveiliging kunnen deze gegevens onder meer netwerklogboeken, systeemgebeurtenissen en gebruikersgedrag omvatten. De kwaliteit en kwantiteit van de gegevens zijn van cruciaal belang, aangezien ML-algoritmen afhankelijk zijn van gegevens om te leren en weloverwogen beslissingen te nemen.

2 – Voorbewerking van gegevens

Zodra de gegevens zijn verzameld, moeten ze vaak worden voorbewerkt. Dit omvat het opschonen van de gegevens, het verwerken van ontbrekende waarden en het omzetten ervan in een formaat dat geschikt is voor ML-algoritmen. In cyberbeveiliging kan voorbewerking feature engineering omvatten, het proces waarbij relevante kenmerken uit de gegevens worden geselecteerd en getransformeerd, zoals IP-adressen, tijdstempels of netwerkverkeerpatronen.

3 – Gegevenssplitsing

De verzamelde gegevens worden doorgaans verdeeld in twee of meer sets: een trainingsset en een testset. De trainingsset wordt gebruikt om het ML-model te trainen, terwijl de testset wordt gereserveerd voor het evalueren van de prestaties ervan. Er kunnen ook kruisvalidatietechnieken worden toegepast om de robuustheid van het model te waarborgen.

4 – Modelkeuze

ML-modellen zijn er in verschillende vormen, zoals beslissingsbomen, support vector machines, neurale netwerken en meer. De keuze van het model hangt af van de aard van het probleem en de kenmerken van de gegevens. In cyberbeveiliging worden modellen vaak geselecteerd op basis van hun vermogen om specifieke bedreigingen of afwijkingen te detecteren, zoals inbraakdetectie.

5 – Selectie van kenmerken

De selectie van kenmerken is een cruciale stap waarbij relevante gegevensattributen worden gekozen om in het model te worden ingevoerd. In cyberbeveiliging kan dit betekenen dat moet worden vastgesteld welke aspecten van netwerkverkeer of systeemlogboeken het meest indicatief zijn voor een beveiligingsdreiging. Effectieve kenmerkselectie kan een aanzienlijke invloed hebben op de prestaties van het model.

6 – Modeltraining

De trainingsfase omvat het invoeren van de trainingsgegevens in het model, zodat het kan leren van de patronen in de gegevens. Dit gebeurt door de parameters van het model aan te passen om het verschil tussen de voorspellingen en de werkelijke resultaten te minimaliseren. In cyberbeveiliging leert het model onderscheid te maken tussen normale en kwaadaardige activiteiten.

7 – Modelevaluatie

Na de training wordt het model getest op de gereserveerde testgegevens om de prestaties ervan te beoordelen. Metrics zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score worden vaak gebruikt om het vermogen van het model om bedreigingen correct te classificeren en te detecteren te evalueren.

8 – Hyperparameter-afstemming

ML-modellen hebben vaak hyperparameters die moeten worden afgestemd om de prestaties van het model te optimaliseren. Dit proces omvat het aanpassen van parameters zoals leersnelheden, de diepte van beslissingsbomen of het aantal verborgen lagen in neurale netwerken.

9 – Implementatie en monitoring

Zodra het ML-model is getraind en naar tevredenheid presteert, kan het worden geïmplementeerd in een echte cyberbeveiligingsomgeving. Continue monitoring en updates zijn essentieel om zich aan te passen aan veranderende bedreigingen en ervoor te zorgen dat het model effectief blijft.

10 – Detectie van afwijkingen

In cybersecurity is een veelvoorkomende toepassing van machine learning het detecteren van afwijkingen. Wanneer het model wordt ingezet, evalueert het continu binnenkomende gegevens en geeft het waarschuwingen als het gedrag detecteert dat aanzienlijk afwijkt van wat het als normaal heeft geleerd. Dit is bijzonder effectief voor het identificeren van nieuwe en geavanceerde bedreigingen.

De voordelen en gebruiksscenario's van machine learning (ML) verkennen

ML is een transformatieve kracht geworden in verschillende sectoren en de toepassingen ervan in bedrijven zijn de afgelopen jaren toegenomen. Het is cruciaal om te begrijpen hoe machine learning wordt gebruikt, wat de voordelen ervan zijn en wat de belangrijkste overwegingen zijn voor veilig en ethisch gebruik. In moderne bedrijven wordt ML vaak gebruikt om de volgende gebieden te versterken:

• Voorspellende analyses – ML wordt veel gebruikt voor voorspellende modellen. Bedrijven gebruiken het om prognoses te maken voor de verkoop, de vraag van klanten en zelfs de onderhoudsbehoeften van apparatuur. Retailers gebruiken ML bijvoorbeeld om te voorspellen welke producten klanten waarschijnlijk zullen kopen, wat helpt bij voorraadbeheer en verkoopstrategieën.
• Customer Relationship Management (CRM) – ML verbetert de interactie met klanten door gepersonaliseerde aanbevelingen en gerichte marketing te bieden. Klantgegevens worden geanalyseerd om voorkeuren te identificeren, waardoor bedrijven hun producten of diensten kunnen afstemmen op de klant en de klanttevredenheid kunnen verbeteren.
• Fraudedetectie – Financiële instellingen gebruiken ML om frauduleuze transacties in realtime op te sporen. Door transactiegegevens te analyseren, kunnen machine learning-modellen ongebruikelijke patronen identificeren en waarschuwingen voor mogelijke fraude activeren, waardoor de veiligheid wordt verbeterd en financiële verliezen tot een minimum worden beperkt.
• Optimalisatie van de toeleveringsketen – ML helpt bedrijven bij het optimaliseren van de toeleveringsketen door voorraadbehoeften te voorspellen, logistiek te beheren en processen te stroomlijnen. Dit leidt tot kostenbesparingen en een verbeterde operationele efficiëntie.
• Natural Language Processing (NLP) – ML wordt gebruikt voor sentimentanalyse, chatbots en taalvertaling. NLP-modellen worden gebruikt voor geautomatiseerde klantenondersteuning, inhoudsanalyse en meertalige communicatie.
• Gezondheidszorgdiagnostiek – In de gezondheidszorg wordt ML gebruikt om medische aandoeningen te diagnosticeren, medische beelden te analyseren en behandelplannen te personaliseren. Beeldherkenningsalgoritmen helpen radiologen bijvoorbeeld bij het identificeren van afwijkingen op röntgenfoto's of MRI-scans.

Het is belangrijk om het potentieel van ML te erkennen om bedrijfsactiviteiten te transformeren en besluitvorming te verbeteren. Hoewel de voordelen aanzienlijk zijn, moet veilig en ethisch gebruik het belangrijkste doel zijn. Naarmate ML zich verder ontwikkelt, is het van cruciaal belang om op de hoogte te blijven en u aan te passen aan best practices om ML succesvol in uw bedrijf te implementeren.

• Gegevensprivacy – De bescherming van klant- en gebruikersgegevens is van het grootste belang. Leef de voorschriften inzake gegevensbescherming na, maak gevoelige informatie anoniem en implementeer robuuste beveiligingsmaatregelen om gegevens te beschermen.
• Vooringenomenheid en eerlijkheid – Wees u bewust van vooringenomenheid in gegevens en algoritmen. Streef ernaar om ervoor te zorgen dat machine learning-modellen worden getraind en getest op diverse, representatieve datasets om discriminerende resultaten te voorkomen.
• Transparantie – Machine learning-modellen kunnen complex en moeilijk te interpreteren zijn. Er moet worden gestreefd naar transparantie van modellen, waarbij wordt uitgelegd hoe beslissingen tot stand komen.
• Beveiliging – De kracht van automatisering brengt ook het risico van misbruik met zich mee. Pas beveiligingsmaatregelen toe om kwaadwillige aanvallen op machine learning-systemen te voorkomen en deze te beschermen tegen vijandige invoer.
• Continue monitoring – Machine learning-modellen moeten continu worden gemonitord om afwijkingen in datapatronen te detecteren, die na verloop van tijd kunnen leiden tot een verminderde nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.
• Naleving van regelgeving – Voldoe aan branchespecifieke regelgeving en ethische richtlijnen. Blijf op de hoogte van veranderende wettelijke vereisten om ervoor te zorgen dat machine learning-toepassingen in overeenstemming zijn met de wet.

Conclusie

Door gebruik te maken van de kracht van data-analyse, patroonherkenning en voorspellende mogelijkheden, biedt ML organisaties de middelen om cyberdreigingen met ongekende snelheid en nauwkeurigheid te detecteren en erop te reageren.

ML verbetert ons vermogen om bekende en opkomende dreigingen te identificeren, afwijkingen in enorme datasets op te sporen en responsmaatregelen in realtime te automatiseren. Het stelt cybersecurityprofessionals in staat om cybercriminelen een stap voor te blijven, zelfs in een landschap waar aanvallen steeds complexer en talrijker worden. Door deze technologie te omarmen, kunnen bedrijven hun verdediging versterken en de weg vrijmaken voor een veiligere en veerkrachtigere digitale toekomst.

Veelgestelde vragen over machine learning

Hoe wordt machine learning gebruikt in cyberbeveiliging?

Machine learning analyseert grote hoeveelheden gegevens om ongebruikelijke patronen en gedragingen te detecteren die kunnen wijzen op cyberdreigingen. Het automatiseert de detectie van malware, phishing of verdachte netwerkactiviteiten door te leren van eerdere incidenten.

ML helpt bij het versnellen van het opsporen van bedreigingen en vermindert het aantal valse alarmen, waardoor beveiligingsteams aanvallen eerder kunnen opsporen dan met traditionele, op regels gebaseerde methoden.

Welke soorten cyberdreigingen kan machine learning detecteren of voorkomen?

ML kan malware, ransomware, phishingpogingen, bedreigingen van binnenuit en afwijkend netwerkverkeer detecteren. Het herkent subtiele afwijkingen van normale patronen die door op handtekeningen gebaseerde tools mogelijk over het hoofd worden gezien. ML is ook nuttig tegen bestandsloze aanvallen, diefstal van inloggegevens en verdacht gebruikersgedrag, en helpt aanvallen te voorkomen voordat ze schade aanrichten.

Maakt machine learning deel uit van EDR-, XDR- of SIEM-platforms?

Ja. Moderne EDR-, XDR- en SIEM-platforms bevatten ML-modellen om endpoint-, netwerk- en cloudgegevens in realtime te analyseren. Ze gebruiken ML om gebeurtenissen uit verschillende bronnen te correleren, waarschuwingen te prioriteren en geautomatiseerde reacties te ondersteunen. Dit maakt proactieve detectie mogelijk en zorgt voor een snellere reactie op incidenten.

Kunnen ML-modellen zero-day-aanvallen of nieuwe bedreigingen detecteren?

ML kan helpen bij het identificeren van zero-day- en nieuwe aanvallen door ongebruikelijk gedrag of codepatronen op te sporen, zelfs als er geen bekende handtekening bestaat. Het signaleert afwijkingen zoals het uitvoeren van nieuwe bestanden of onverwachte escalaties van privileges. Sommige geavanceerde aanvallen kunnen echter nog steeds aan ML ontsnappen, dus het is belangrijk om ML te combineren met andere beveiligingslagen.

Welke machine learning-technieken worden vaak gebruikt in cyberbeveiliging?

Begeleid leren wordt gebruikt om bekende bedreigingen te classificeren op basis van gelabelde gegevens. Ongebegeleid leren detecteert afwijkingen zonder voorafgaande labels, wat nuttig is voor het opsporen van onbekende bedreigingen. Clustering en patroonherkenning identificeren groepen van vergelijkbare activiteiten. Versterkend leren helpt systemen zich in de loop van de tijd aan te passen. Elke techniek vervult een andere rol bij het detecteren en voorkomen van bedreigingen.

Hoe wordt machine learning gebruikt in Endpoint Detection and Response (EDR)?

EDR gebruikt ML om endpoint-activiteiten te analyseren en verdachte processen, ongebruikelijke bestandswijzigingen of kwaadaardig gedrag te detecteren. ML-modellen kunnen ransomware automatisch blokkeren of terugdraaien en geïnfecteerde apparaten isoleren. Dit vermindert handmatig onderzoek en versnelt de beheersing voordat bedreigingen zich verspreiden.

Wat zijn de beperkingen van het gebruik van machine learning in cyberbeveiliging?

ML-modellen zijn afhankelijk van representatieve gegevens van goede kwaliteit. Als ze slecht zijn getraind, kunnen ze valse positieven produceren of aanvallen missen. Aanvallers kunnen proberen trainingsgegevens te vergiftigen of normaal gedrag na te bootsen. ML vereist ook voortdurende afstemming en kan menselijk inzicht niet vervangen. Het is één instrument in een bredere verdedigingsstrategie.

Hoe vaak moeten ML-modellen in cyberbeveiliging opnieuw worden getraind of bijgewerkt?

ML-modellen moeten regelmatig worden bijgewerkt om zich aan te passen aan de nieuwste bedreigingen, vaak maandelijks of driemaandelijks. Regelmatige hertraining met nieuwe gegevens helpt valse positieven te verminderen en verbetert de detectienauwkeurigheid. Elk groot incident of elke grote verandering in de omgeving moet aanleiding geven tot een herziening of vernieuwing van het model om de prestaties afgestemd te houden op de huidige risico's.