Как машинное обучение предотвращает кражу личных данных

Личная информация

Когда большие данные собирают ценную информацию, а мы оставляем свои цифровые следы по всему Интернету, кажется, что хакеры заняты. Только в 2018 году в США было зарегистрировано более 3 миллионов случаев кражи личных данных . В 25% из них сумма денег была потеряна.
Машинное обучение и ИИ во многом помогли нашему стилю жизни. Предотвращение кражи личных данных - это еще один способ улучшить нашу жизнь. Давайте рассмотрим несколько примеров того, как машинное обучение способствует кибербезопасности и предотвращает утечку данных.

Защита физических документов

Прежде чем мы углубимся в мир цифровых технологий, мы разберемся с более осязаемыми вопросами. Водительские права, паспорта и удостоверения личности по-прежнему являются объектами мошеннических действий.
Хотя неподготовленный глаз может не заметить разницу, тесты аутентификации могут сразу же обнаружить мошенничество. Например, тесты на микропечати, распознавание лиц, перекрестная проверка с помощью оптического распознавания штрих-кодов и штрих-кодов и проверка на бумаге и чернилах повышают уровень безопасности. Анализируя эти данные и сравнивая их с неизвестной базой данных, можно своевременно обнаружить мошенника.

Специализированное программное обеспечение для аналитики

Помимо обучения команды современным мерам кибербезопасности, необходимо оснастить ее подходящим программным обеспечением безопасности. Они могут быть дорогостоящими, но поскольку хакеры каждый день поднимают свою игру, крайне важно установить максимальную защиту. Кроме того, в долгосрочной перспективе инвестировать в новое программное обеспечение дешевле, чем нанимать дополнительного ИТ-специалиста.
Программное обеспечение помогает обнаруживать и отклонять потенциальные угрозы, защищает данные компании и клиентов, а также систему приложений. По данным статистики, в 2018 году было украдено полмиллиарда личных записей . К счастью, хорошая современная служба защиты личных данных - это гораздо больше, чем антивирус .

Простое определение привычного поведения

Пока мы используем наши компьютеры или мобильные телефоны, мы, как правило, выполняем много подобных задач день за днем.
Благодаря машинному обучению эти алгоритмы распознаются по множеству входных и выходных данных . Следовательно, возможно включить тревогу, если замечено поведение, которое не следует привычному шаблону.

Защита заранее

Что удивительного в машинном обучении, так это то, что оно используется не только для отражения угроз, но и, так сказать, на территорию противника. Машинное обучение используется экспертами для сбора информации о потенциальных нарушениях заранее.
Отслеживая каналы в темной сети, можно обнаружить обмен информацией между хакерами, точно так же, как они пытаются контролировать обмен данными их потенциальными жертвами. Благодаря машинному обучению можно перейти от защиты к профилактике.

Резюме

Наконец, что не менее важно, одна из лучших особенностей машинного обучения и информационных технологий заключается в том, что они решают проблемы в режиме реального времени и доступны 24/7. Правильное программное обеспечение никогда не устает от анализа данных.
По общему признанию, для предотвращения кражи идентификационной информации обязательно быть в курсе и использовать преимущества последних решений, предоставляемых машинным обучением и ИИ. Только так мы можем быть на шаг впереди и избежать всех проблем, которые могут возникнуть при краже личных данных.
Автор биографии: Даниэль Уильям - директор по контенту и консультант по кибербезопасности в IDStrong. Его большая страсть - поддерживать безопасность онлайн-систем и сетей организации. Он знает, что как частные лица, так и компании сталкиваются с постоянной проблемой киберугроз. Выявление и предотвращение этих атак является приоритетом для Даниила.