I de två föregående bloggarna visade vi hur Artificiell intelligens och maskininlärning är användbara verktyg endast när de används med goda avsikter, och cyberkriminella använder aktivt den nuvarande tekniken till sin egen fördel.
Vi avslutade med att säga att AI- och ML-teknik inte bara bör användas för att skapa bättre, snabbare och mer avancerade datorer, utan också för att skapa bättre människor.
Men vad betyder det egentligen? Hur kan vi använda maskinens inlärningsförmåga för att lära oss själva?
För att ta reda på vad vi behöver lära oss av maskininlärning, låt oss se på förhållandet mellan oss och datorer. Det handlar faktiskt om följande: Maskiner gör misstag som människor inte gör och vice versa.
En dator är till exempel perfekt för att beräkna kvadratroten av 4871, medan vi människor har den fantastiska förmågan att fråga varför broccoli är grön.
Någonstans i mitten finns det område där en dators fantasilösa kraft upphäver våra egna fantastiska brister. Att veta hur man använder maskininlärning för att motarbeta cyberbrottslighet är bara att veta var bristerna hos människor och maskiner möts.
Använda avancerad maskininlärning för att hantera
mänskliga misstag
När det gäller cybersäkerhet är den främsta orsaken till dataintrång mänskliga misstag. Att av misstag skicka ett e-postmeddelande till fel person, förväxla cc-fältet med bcc-fältet eller bifoga fel fil av misstag är de främsta orsakerna till att känsliga uppgifter hamnar i fel händer.
Ofta inser vi inte att vi gör ett misstag när vi skickar ett e-postmeddelande. Lyckligtvis kan maskininlärning upptäcka eventuella misstag och varna för dem innan det är för sent.
Här är hur något så komplext och avancerat som maskininlärning används för att göra oss till bättre människor, genom att möta oss på det perfekta stället där människor och datorer kompletterar varandra perfekt:
Tänk dig att du skriver ett e-postmeddelande en mycket hektisk dag. Du kan inte riktigt bry dig om att kontrollera vad du gör, men som tur är kontrollerar din dator ständigt ditt innehåll och avgör vilken typ av säkerhet som behövs för att skicka det på ett säkert sätt.
Resultatet av denna typ av maskininlärning är att du som användare inte behöver oroa dig för e-postsäkerheten. Varje gång datorn känner av minsta lilla antydan till en säkerhetsrisk får du helt enkelt ett meddelande om att ditt e-postmeddelande kommer att skickas på ett säkert sätt.
Ännu bättre, ju mer du har stöd av en dator som hindrar dig från att göra misstag, desto mer medveten blir du om de grundläggande bästa metoderna för att förhindra dataintrång. Med andra ord, använd tekniken för maskininlärning tillräckligt länge och den kommer att göra dig till en slags cybersäkerhetsexpert.
Förhindra dataintrång med Smartlockr
Om du är bekant med att använda Smartlockr vet du redan att du kan skicka e-post som vanligt. Det är bara när vår teknik för maskininlärning upptäcker innehåll som kan vara känsligt, eller när du är på väg att skicka ett e-postmeddelande till en okänd adress, som Smartlockr-omkopplaren aktiveras:
Med tanke på att ett genomsnittligt dataintrång kostar 4,2 miljoner euro är det svårt att överskatta betydelsen av en växel som förhindrar detta.
En extra fördel är att ju mer människor använder maskininlärning för att förebygga mänskliga misstag, desto bättre blir algoritmerna på att upptäcka dem. Vi använder teknik för maskininlärning för att hjälpa oss att bli bättre människor, men på samma sätt förbättrar vi effektiviteten hos tekniken för maskininlärning, helt enkelt genom att använda den.
Och det bästa: det finns inget som cyberbrottslingar kan göra åt det!