Key Takeaways
- Natural Language Processing (NLP), die Technologie, die verwendet wird, um vorherzusagen, welche Wörter Sie als nächstes in eine Textnachricht eingeben möchten, wird verwendet, um Hacker abzuwehren.
- Die Software kann die interne Struktur der E-Mail selbst verstehen, um Muster von Spammern und die Art der von ihnen gesendeten Nachrichten zu identifizieren.
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Aber einige Experten sagen, dass NLP zu langsam und zu teuer ist, um Cyberangriffe abzuwehren.
Software, die menschliche Sprache und Schrift versteht, wird zunehmend zur Abwehr von Hackern eingesetzt, aber Experten sind sich über den Wert dieses Ansatzes uneinig.
Ein neuer Aufsatz argumentiert, dass Programme verwendet werden können, um das Bot- oder Spam-Verh alten in E-Mail-Texten zu verstehen, die von einer Maschine gesendet werden, die sich als Mensch ausgibt. Die Software kann die interne Struktur der E-Mail selbst verstehen, um Muster von Spammern und die von ihnen gesendeten Nachrichtentypen zu identifizieren.
"Mit der Verbesserung des maschinellen Lernens und insbesondere mit der Verbesserung des Sprachverständnisses werden Phishing-E-Mails der Vergangenheit angehören", sagte Cybersecurity-Analyst Eric Florence in einem E-Mail-Interview mit Lifewire.
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Natural Language Processing ist die Technologie, die verwendet wird, um vorherzusagen, welche Wörter Sie als Nächstes in eine Textnachricht eingeben möchten, sagte Paul Bischoff, Datenschutzbeauftragter bei Comparitech, in einem E-Mail-Interview.
"NLP kann verwendet werden, um den Schutz vor Angriffen durch Phishing-Versuche zu verbessern und zu vereinfachen", schrieb Bartley Richardson, Senior Engineering Manager, NVIDIA Morpheus, in dem Essay. „In diesem Zusammenhang kann NLP genutzt werden, um das ‚Bot‘- oder ‚Spam‘-Verh alten in E-Mail-Text zu verstehen, der von einer Maschine gesendet wird, die sich als Mensch ausgibt, und es kann verwendet werden, um die interne Struktur der E-Mail selbst zu verstehen, um Muster von Spammern zu identifizieren und die Arten von Nachrichten, die sie senden."
Leider hilft NLP nicht bei der Abwehr von Cyberangriffen, die einen Fehler in einer Software ausnutzen, sagte Chase Cotton, Professor für Elektrotechnik und Computertechnik an der University of Delaware, in einer E-Mail gegenüber Lifewire. Aber gegen Menschen gerichtete Angriffe in Form von Spam und Phishing können durch NLP geschützt werden.
Tara Lemieux, Senior Associate bei Schellman, einem Unternehmen für Sicherheit und Datenschutz, teilte Lifewire per E-Mail mit, dass NLP sogar Einblick in den Kontext und Ursprung eines Cyberangriffs geben kann.
"Ähnlich wie ein Fingerabdruck kann er verwendet werden, um unsere aktuelle forensische Analyse zu informieren, und - mit Unterstützung der künstlichen Intelligenz (KI) - kann er helfen, Muster und Verh altensweisen zu isolieren, um zukünftige Angriffe möglicherweise zu vereiteln", fügte Lemieux hinzu.
Während NLP-Software Sprache verwendet, ahmen andere Arten von Cybersicherheitssoftware das menschliche Gehirn nach. Beispielsweise ist Intercept X eines von vielen Produkten, die neuronale Deep-Learning-Netzwerke verwenden, die ähnlich wie der menschliche Verstand funktionieren.
"Intercept X kann in Millisekunden erledigen, was selbst die erfahrensten IT-Profis viel länger dauern können - sowohl bekannte als auch unbekannte Malware erkennen, ohne sich auf Signaturen zu verlassen", sagte Lemieux. "Im Laufe der Zeit sollten wir damit rechnen, dass diese Tools in ihrer Fähigkeit, unsere Informationssysteme und Daten vorherzusagen, zu isolieren und zu verteidigen, immer ausgefeilter werden."
Kein Allheilmittel
Aber erwarten Sie nicht, dass NLP das Problem der Hacker ein für alle Mal löst.
"Diese ML- und KI-Systeme werden immer besser", sagte Cotton. "Aber so gut sie auch werden, Menschen können oft Fehler in diesen Systemen ausnutzen."
Im Zuge der Verbesserung des maschinellen Lernens und insbesondere der Verbesserung des Sprachverständnisses werden Phishing-E-Mails der Vergangenheit angehören.
Cybersicherheitsexperte Dave Blakey wies in einem E-Mail-Interview mit Lifewire darauf hin, dass NLP relativ langsam ist und daher nicht schnell auf Bedrohungen reagieren kann – wo oft Reaktionszeiten im Millisekundenbereich erforderlich sind.
Die Sprachmethode kann auch leicht umgangen werden, erklärte Blakey. So schnell sich NLP entwickelt, um von Bots geschriebene Nachrichten zu erkennen, wird es auch die Fähigkeit der Bots verbessern, diese Nachrichten zu schreiben, was zu einer Pattsituation führt.
"Ein von einem Menschen geschriebener Satz kann von einem Spam-Bot verwendet werden, um die NLP-basierte Bot-Erkennung zu umgehen", fügte er hinzu.
"NLP ist effektiv bei der Erkennung von offensichtlicher und gebräuchlicher Sprache, die von Bots verwendet wird, aber es ist immer noch kein Match für Menschen, wenn es um nuanciertere Sprache oder unbekannte Bedrohungen geht, denen es noch nie begegnet ist", sagte Bischoff. „NLP ist und bleibt jedoch notwendig, um ein erhebliches Volumen an Bot-Aktivitäten zu bewältigen, die keine menschliche Aufsicht erfordern.“
