Sztuczna inteligencja i blockchain to technologie XXI wieku, które napędzają innowacje na całej linii. W miarę jak świat zmierza w kierunku decentralizacji, coraz więcej aplikacji i rozwiązań będzie coraz bardziej polegać na technologii blockchain. Współczesna epoka informacyjna skoncentrowana na danych wymaga również nieskazitelnej zdolności analitycznej AI. Obie technologie są wykorzystywane do zwiększania bezpieczeństwa, prywatności, personalizacji, audytów i podejmowania decyzji. Oto, w jaki sposób AI i blockchain łączą się, aby wzmocnić bezpieczeństwo przed cyberatakami:
Zabezpieczanie transakcji za pomocą kryptowalut
Kryptowaluty oparte na blockchainie stały się popularnym wyborem dla osób poszukujących anonimowości w sieci. Kryptowaluty zostały po raz pierwszy przyjęte przez branżę gier, gdzie kasyna akceptowały depozyty i wypłaty w Bitcoinach. Z czasem kryptowaluty stały się synonimem gier online do tego stopnia, że prawie wszystkie najlepsze kasyna w USA i Najlepsze kasyna online w Wielkiej Brytanii akceptują wiele kryptowalut jako formę płatności. Niektóre mają nawet ekskluzywne bonusy, takie jak darmowe spiny na automatach lub zakłady na pokazy krupiera na żywo za depozyty kryptowalutowe. Inne branże, takie jak finanse, bankowość, handel detaliczny, opieka zdrowotna, łańcuch dostaw i cyberbezpieczeństwo, od tego czasu przyjęły i w pełni przyjęły Bitcoin, Ethereum i inne cyfrowe monety.
Kryptowaluty opierają się na blockchain, który jest niezmiennym rejestrem zbudowanym na zaawansowanej kryptografii. Transakcje zarejestrowane na blockchain nie mogą zostać zmienione ani cofnięte. Ekosystem jest regulowany przez wszystkie istniejące węzły, bez żadnego konkretnego centralnego organu, co zmniejsza ryzyko ukierunkowanych ataków. Sklepy internetowe, takie jak Amazon, Shopify i Microsoft, już akceptują płatności kryptowalutowe, a sprzedawcy e-commerce mogą łatwo zintegrować takie opcje dla swoich użytkowników. Kupujący mogą wysyłać środki bezpośrednio ze strony giełdy na adres kryptowalutowy sprzedawcy.
Mapowanie zachowań użytkowników za pomocą uczenia maszynowego
Sztuczna inteligencja oferuje możliwość analizowania zachowań użytkowników pod kątem wzorców. Na przykład dostawcy kasyn mogą zbierać dane o rozegranych grach, odebranych bonusach, kwotach zakładów i spędzonym czasie. Pracodawcy mogą również analizować czasy logowania, dostęp do plików i wszelkie edycje wprowadzane do istniejących baz danych. Dzięki uczenie maszynowe, Systemy AI analizują wszystkie zebrane metryki, aby zidentyfikować wzorce, które podsumowują zachowanie użytkownika. Wzorce są przechowywane i porównywane z nowymi danymi, aby kontynuować tworzenie solidnego profilu.
Jeśli inny użytkownik uzyska dostęp do konta lub sieci, AI może wykryć rozbieżności w sposobie nawigacji i eksploracji istniejących zasobów. Na przykład AI może zauważyć podejrzane czasy logowania, żądania wypłaty do nowych systemów płatności lub danych bankowych oraz wzorce nawigacji, które nie są zgodne ze zwykłym zachowaniem. Podejrzana aktywność jest natychmiast oznaczana, a powiadomienie jest wysyłane do zespołu ds. cyberbezpieczeństwa lub użytkownika. Systemy AI mogą również ograniczyć dostęp do wrażliwych części lub zablokować użytkownikowi dostęp do konta, wymagając dodatkowego uwierzytelnienia. Mapowanie zachowań użytkowników umożliwia autonomiczne monitorowanie w celu wykrycia i zablokowania nieautoryzowanego dostępu tak wcześnie, jak to możliwe.
Łączenie AI i Blockchain w celu monitorowania sieci
Zespoły ds. cyberbezpieczeństwa już korzystają ze sztucznej inteligencji i systemów blockchain, aby wzmocnić bezpieczeństwo przed atakami. Rejestry blockchain umożliwiają tworzenie niezmiennych rekordów. Firmy mogą wykonywać migawki swoich sieci i zasobów i zapisywać je na blockchainie. Migawki są wykonywane co kilka sekund lub minut i oznaczane znacznikiem czasu. Następnie rekordy blockchain są analizowane autonomicznie przez zaawansowane algorytmy AI, które mogą oznaczać podejrzaną aktywność, taką jak Ataki DDoS które obciążają zasoby sieciowe.
Ponieważ zapisy blockchain są trwałe, hakerzy nie mogą ukryć ani usunąć swojego śladu po uzyskaniu dostępu do sieci. AI wcześnie sygnalizuje podejrzaną aktywność, aktywując określone protokoły bezpieczeństwa w celu wyrzucenia hakerów. Wczesne wykrywanie chroni również sieć przed dalszą infiltracją, a systemy AI mogą następnie analizować atak i aktualizować poprawki bezpieczeństwa, aby zapobiec podobnym naruszeniom. Istnieje wiele innych sposobów, w jakie AI i blockchain łączą się w celu zwiększenia cyberbezpieczeństwa. Firmy mogą używać blockchain do rejestrowania różnych zestawów danych, a AI do ich analizowania w celu uzyskania dokładnych śladów.
Przyszłość cyberbezpieczeństwa
AI i blockchain zapewniają zwiększone bezpieczeństwo i obronę przed obecnymi i pojawiającymi się zagrożeniami. Jednak hakerzy mają dostęp do tych samych technologii i mogą analizować swoje kroki, aby określić przyczynę niepowodzenia i tworzyć bardziej wyrafinowane ataki. Powstaje niekończący się wyścig szczurów między zespołami ds. cyberbezpieczeństwa a hakerami, w którym każda ze stron zyskuje przewagę na chwilę, tylko po to, aby nowe rozwiązanie zmusiło ich do powrotu do deski kreślarskiej. Przyszłość cyberbezpieczeństwa obiecuje zaawansowane obrony oparte na AI i zintegrowane technologie wykorzystywane do identyfikowania i neutralizowania wyrafinowanego złośliwego oprogramowania i ataków.
