AI in cyberbeveiliging

Het aanvalsoppervlak van ondernemingen is enorm en wordt alleen maar groter. Om risico's te kwantificeren, moeten effectief tot honderden miljarden tijdsvariërende signalen worden verwerkt. De hoeveelheid signalen hangt af van de grootte van het bedrijf. Als gevolg hiervan is het niet langer een taak op menselijke schaal om cyberbeveiliging te analyseren en te verbeteren. Cyberbeveiliging is een gebied dat voortdurend in ontwikkeling is en de nieuwste technologie wordt voortdurend opgenomen in de strijd om uw gegevens veilig te houden. Daarom hebben we AI nodig in cyberbeveiliging.

Om deze ongekende uitdaging aan te gaan, maakt PowerDMARC gebruik van op AI gebaseerde e-mailbeveiliging en DMARC oplossingen om informatiebeveiligingsteams te helpen. We verminderen het risico op inbreuken en verbeteren de beveiligingsstatus van e-mails efficiënter en effectiever.

In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie (AI) een cruciaal hulpmiddel geworden om het werk van menselijke informatiebeveiligingsteams te versterken. AI zorgt voor de broodnodige analyse en identificatie van bedreigingen die cyberbeveiligingsprofessionals kunnen gebruiken om het risico op inbreuken te verkleinen en de beveiliging te verbeteren, omdat mensen het dynamische aanvalsoppervlak van bedrijven niet langer adequaat kunnen beschermen. Op het gebied van beveiliging kan AI risico's identificeren en prioriteren, malware op een netwerk snel detecteren, de respons op incidenten leiden en inbraken detecteren voordat ze plaatsvinden. Aanvallers maken echter ook gebruik van technologieën zoals machine learning; bij e-mailfraude op basis van machine learning worden bijvoorbeeld algoritmen gebruikt die zijn getraind op grote datasets om overtuigende phishing-e-mails te genereren die legitieme communicatiestijlen nabootsen, met als doel ontvangers te verleiden tot het verstrekken van gevoelige informatie. Om dit voor te blijven, is een verdediging op meerdere niveaus nodig.

De rol van AI in cyberbeveiliging

Kunstmatige intelligentie (AI)-systemen, zoals AI-stemgeneratoren en tekst-naar-spraak, stellen machines in staat om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals visuele waarneming, spraakherkenning, besluitvorming en vertaling tussen talen. Machine learning, een onderdeel van AI, stelt computers in staat om te leren van voorbeelden en voorspellingen te doen; cybercriminelen maken hier misbruik van door bots te programmeren die legitieme e-mails analyseren en leren om handtekeningen, onderwerpregels en antwoordstijlen na te bootsen om frauduleuze berichten authentiek te laten lijken.

De toepassingen van AI in cyberbeveiliging zijn onder andere:

• Inbraakdetectie: AI kan netwerkaanvallen, malware-infecties en andere cyberbedreigingen detecteren.
• Cyberanalyse: AI wordt ook gebruikt voor het analyseren van big data om patronen en anomalieën in de cyberbeveiligingshouding van een organisatie op te sporen.
• Veilige softwareontwikkeling: AI-beveiligingstools kunnen code analyseren op kwetsbaarheden die via e-mailaanvallen kunnen worden uitgebuit.

Volgens softwareontwikkelingsbedrijf Simpalm"kan AI helpen bij het maken van veiligere software door ontwikkelaars real-time feedback te geven of hun code gesloten is of niet."

Cyberbeveiligingsprofessionals maken al enige tijd gebruik van AI-gebaseerde oplossingen. Door het groeiende aantal cyberaanvallen zien ze echter de noodzaak in van geavanceerdere AI-tools en -technologieën om de aanvallen bij te kunnen houden. De beste manier om evoluerende bedreigingen voor te blijven, zoals e-mailfraude op basis van machine learning, is door bovenop de opkomende trends in cyberbeveiliging te blijven zitten en een meerlagige verdedigingsstrategie te gebruiken.

Cyberbeveiliging vereenvoudigen met PowerDMARC!

De toekomst van AI in cyberbeveiliging

Kunstmatige intelligentie kan alles veranderen aan de manier waarop we leven en werken, inclusief de manier waarop we onszelf beschermen tegen cyberbedreigingen. Het zal ons in staat stellen om risico's nauwkeuriger dan ooit te begrijpen en snel beslissingen te nemen zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid. Het zal ons in staat stellen nieuwe aanvallen sneller dan ooit op te sporen. Het bepaalt ook hoe we ons er het beste tegen kunnen beschermen zonder te wachten tot mensen ingrijpen. In sommige andere gevallen, zoals het schrijven en genereren van content (bijvoorbeeld een technische whitepaper of een Juno filmanalyse-essay), kun je ook een AI-detector gebruiken om te zien of de content volledig automatisch is gegenereerd of niet. Het integreren van AI-detectors in contentbeoordelingsprocessen kan ook de algemene kwaliteitscontrolemaatregelen verbeteren en ervoor zorgen dat de content voldoet aan de normen voor originaliteit en relevantie.

Hoe AI kan helpen beschermen tegen cyberaanvallen?

AI kan mensen niet vervangen, maar kan wel een rol spelen in de strijd tegen cyberaanvallen. Een gelaagde aanpak die AI combineert met menselijke expertise en gebruikerseducatie is essentieel. Dit is hoe AI helpt bij de bescherming tegen de volgende cyberaanval:

1. Geautomatiseerde detectie van bedreigingen

De eerste manier waarop AI kan helpen bij de bescherming tegen cyberaanvallen is door de detectie van bedreigingen te automatiseren. Algoritmen voor machine learning detecteren gebruikersgedrag of anomalieën in de systeemprestaties die kunnen duiden op een inbreuk op de beveiliging. Geavanceerde oplossingen voor e-mailbeveiliging maken ook gebruik van machine learning om e-mailgegevens te analyseren en anomalieën te detecteren die duiden op frauduleuze activiteiten, als aanvulling op standaardprotocollen zoals SPF, DKIM en DMARC waarmee afzenders worden geverifieerd en de integriteit van berichten wordt geverifieerd.

2. Machinaal leren

Het gebruikt algoritmes om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en voorspellingen te doen op basis van patronen die het in de gegevens vindt. Dit wordt gebruikt om AI-systemen te trainen om voorheen onbekende of onverwachte aanvallen te herkennen. Het kan ook gedragsanalyse gebruiken om ongebruikelijke activiteitspatronen te identificeren die kunnen wijzen op een phishingaanval.

3. Voorspellende analyses

U kunt toekomstige bedreigingen voorspellen met behulp van voorspellende analyses, zoals welke accounts van medewerkers het meest waarschijnlijk gecompromitteerd zullen worden of welke soorten aanvallen waarschijnlijk op een bepaalde dag zullen plaatsvinden. Dit type analyse helpt organisaties te bepalen waar hun beveiligingsgaten zitten om ze te dichten voordat er echte schade wordt aangericht.

4. Detectie van anomalieën

AI-systemen kunnen ook anomalieën detecteren in netwerkverkeer of andere gegevensstromen door patronen te analyseren op overeenkomsten of verschillen tussen wat wordt verwacht en wat er gebeurt. Dit soort monitoring kan helpen abnormaal gedrag op te sporen voordat het kwaadaardige activiteiten worden - zoals iemand die probeert toegang te krijgen tot vertrouwelijke informatie die dat niet zou moeten. Het is ook belangrijk om systeemlogs en gebruikersactiviteiten te controleren op verdacht gedrag dat kan duiden op een cyberbeveiligingsbedreiging.

5. Beveiligingsautomatisering

AI in bedrijven kan de cyberbeveiliging verbeteren door nieuw beveiligingsbeleid en protocollen te automatiseren en af te dwingen om bescherming te bieden tegen cyberaanvallen. Het beschermt tegen grote cyberaanvallen zoals Spoofing-bedreigingen, phishing en andere. Het automatiseren van uw cyberbeveiligingsimplementatie kan u helpen:

• Bespaar tijd en moeite
• Menselijke fouten verminderen
• Kosteneffectieve oplossingen bieden met 100% nauwkeurigheid
• Direct merkbare resultaten

6. Beveiligingsorganisatie

AI kan veel routinetaken automatiseren die vandaag de dag tijd en middelen kosten, zoals het detecteren van abnormaal gedrag of het identificeren van verdachte gebruikers op je netwerk.

7. Menselijke capaciteiten verbeteren

Terwijl AI zorgt voor grootschalige gegevensanalyse en automatisering, blijft menselijke expertise cruciaal. Gebruikerseducatie is een cruciaal onderdeel; werknemers moeten worden getraind om phishing-pogingen te herkennen, te voorkomen dat ze op verdachte links klikken of bijlagen van onbekende bronnen downloaden en potentiële bedreigingen te melden. Daarnaast voegt het implementeren van multi-factor authenticatie (MFA) een belangrijke beveiligingslaag toe, waarbij meerdere vormen van verificatie (zoals wachtwoorden, beveiligingstokens of biometrie) nodig zijn voordat toegang wordt verleend tot gevoelige systemen of gegevens. Het is ook essentieel om op de hoogte te blijven van de nieuwste trends op het gebied van cyberbeveiliging door middel van publicaties in de branche en rapporten over bedreigingen.

Til uw e-mailverificatie naar een hoger niveau met AI-gestuurde DMARC-oplossingen

Je netwerk wordt eenvoudiger te beheren met echte AI. Terwijl fouten tot een minimum worden beperkt, kunt u uw netwerk snel configureren, problemen oplossen en verdedigen. En je biedt een ervaring van een hoger niveau wanneer je problemen kunt oplossen voordat mensen er last van hebben.

DMARC informatie over bedreigingen

De DMARC Threat Intelligence (TI) engine van PowerDMARC helpt je om je protocollen snel in te stellen en tegelijkertijd potentiële risico's te identificeren. Door schadelijke activiteiten in elke stap van het e-mailtraject te bewaken, te identificeren en te analyseren. De DMARC Threat Intelligence (TI) engine biedt ondernemingen tijdig bruikbare en relevante inzichten.

AI-gestuurde recordgenerator en opzoektools

PowerToolbox bevat AI-gestuurde DNS record generator en lookup tools die direct resultaat geven. Als je wilt beginnen met authenticatie maar niet weet waar je moet beginnen, gebruiken deze beginnersvriendelijke tools kunstmatige intelligentie om je te helpen SPF-, DKIM- en DMARC-records te maken met één klik op de knop! Als je al protocollen hebt ingesteld, kun je de geldigheid van je records controleren met behulp van opzoektools.

Een geautomatiseerd platform aangedreven door AI

Het PowerDMARC-platform (DMARC rapport analyser dashboard) is volledig geautomatiseerd, met de capaciteit om IP-geolocaties, organisaties en e-mailverzendbronnen te volgen via één enkele AI-gestuurde interface, DMARC-rapporten in realtime te parseren en gegevens te ordenen in een georganiseerde indeling.

Om organisaties te beschermen tegen mogelijke spoofingaanvallen, phishingaanvallen en andere vormen van e-mailfraude, helpt dit platform je bij het bekijken van je DMARC-gegevens om verdachte IP's op te sporen en er actie tegen te ondernemen.

Conclusie

Cyberbeveiliging is een complex onderwerp, maar AI kan een krachtig hulpmiddel zijn bij de bescherming tegen aanvallen, met name geavanceerde bedreigingen zoals e-mailfraude op basis van machine learning. AI stelt cyberbeveiligingsteams in staat om krachtige samenwerkingsverbanden tussen mens en machine op te zetten die onze kennis vergroten, ons leven verrijken en cyberbeveiliging stimuleren op manieren die groter lijken dan de som der delen. Technologie alleen is echter niet voldoende. Om voorop te blijven lopen, is een gelaagde aanpak nodig die geavanceerde AI-oplossingen combineert met menselijke expertise, robuuste beveiligingspraktijken zoals MFA, voortdurende bewaking en, heel belangrijk, gebruikerseducatie om bedreigingen te herkennen en erop te reageren.

Met betrouwbare partners kun je bedreigingen voorblijven en realtime informatie en beveiliging verkrijgen.

De gepatenteerde DMARC Threat Intelligence (TI)-engine van PowerDMARC houdt 24 uur per dag de wacht. Hun op AI gebaseerde oplossing voor detectie van bedreigingen maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om snel de wereldwijde blokkadelijsten te identificeren waarop elk IP staat vermeld en de e-mailreputatie van de hostnaam van de afzender. Dit alles gebeurt op een nauwkeurigheidsniveau dat een mens nooit zou kunnen bereiken.

Ontvang uw gratis DMARC proefversie nu!

• Over
• Laatste berichten

Ahona Rudra

Expert domein- en e-mailbeveiliging bij PowerDMARC

Ahona is de Marketing Manager bij PowerDMARC, met 5+ jaar ervaring in het schrijven over cybersecurity onderwerpen, gespecialiseerd in domein- en e-mailbeveiliging. Ahona heeft een postdoctorale graad in Journalistiek en Communicatie, en heeft haar carrière in de beveiligingssector sinds 2019 verstevigd.

Laatste berichten van Ahona Rudra (Bekijk alle berichten)

• Praktijkstudie DMARC MSP: Hoe S-IT het beheer van e-mailauthenticatie automatiseerde met PowerDMARC - 29 juni 2025
• PowerDMARC domineert G2 Summer Reports 2025 in de categorie DMARC-software - 29 juni 2025
• Is koude e-mail nog steeds effectief in 2025? Beste praktijken voor bereik en veiligheid - 20 juni 2025