'Bedrijven moeten vertrouwen op het juiste AI-model om cyberaanvallen tegen te houden'

Cyberaanvallen hebben in 2023 twee keer zo veel financiële schade veroorzaakt als het jaar daarvoor. Cyberaanvallen worden steeds geavanceerder en moeilijker te verdedigen, zeker wanneer bedrijven alleen vertrouwen op traditionele beveiligingstools. Als bedrijven hun kritieke data veel beter willen beschermen, moeten ze inzetten op self-learning kunstmatige intelligentie (AI). 

In het verleden richtten cybercriminelen zich meestal met één cyberaanval op verschillende slachtoffers. Nieuwe technieken en ontwikkelingen in offensieve kunstmatige intelligentie maken het eenvoudiger voor deze criminelen om op grote schaal aanvallen te creëren die zich richten op één slachtoffer; uniek en volledig op maat gemaakt. 

Veel traditionele beveiligingstools werken op basis van supervised machine learning-modellen die zijn getraind op gegevens die bekend zijn over cyberaanvallen die eerder hebben plaatsgevonden. Deze modellen kunnen echter tekortschieten wanneer ze iets tegenkomen dat ze nog niet eerder hebben gezien. Als het model niet getraind is op een specifiek patroon, kan het dit gemakkelijk missen. 

Self-learning AI is een andere benadering voor het bouwen van AI-tools: self-learning AI wordt ingezet om te begrijpen wat normaal gedrag is van een organisatie in zijn geheel. En dus ook wat afwijkend gedrag is. Denk aan mensen die normaal nooit met elkaar mailen, maar dat nu opeens wel doen. Of aan mensen die voor het eerst proberen in te loggen op een bepaald account. Eventueel met een onbekend apparaat, of vanuit een onbekende locatie. Self-learning AI kan deze mogelijke dreigingen onmiddellijk detecteren en hierop reageren, en zo potentiële cyberaanvallen tegenhouden voordat het te laat is. 

Nu niet alleen het aantal cyberaanvallen toeneemt, maar deze aanvallen ook steeds unieker en complexer worden, moeten bedrijven vertrouwen op tools die werken op basis van self-learning AI. Alleen zo kunnen ze in de toekomst hun kritieke data beschermen en financiële schade voorkomen.