Cybercriminelen gaan steeds slimmer en geraffineerder te werk, waardoor cybersecurity voor veel gebruikers en bedrijven als een verloren strijd aanvoelt. Maar kunstmatige intelligentie biedt uitkomst! Deze techniek maakt gebruik van slimme algoritmen om de beveiliging van systemen te versterken. In dit artikel leggen we uit wat kunstmatige intelligentie precies is en hoe het je tegen cyberdreigingen kan beveiligen.
Inhoud
Kunstmatige of artificiële intelligentie (AI) is de wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van systemen die menselijke cognitieve functies nabootsen. Deze systemen kunnen zichzelf trainen en verbeteren. Ze bootsen menselijke intelligentie na om taken uit te voeren zoals redeneren, leren, plannen en meer. Dat is de betekenis van kunstmatige intelligentie in een nutshell. Dit type intelligentie kan op veel gebieden worden toegepast, van robotica en economie tot cyberbeveiliging.
Hoe werkt kunstmatige intelligentie? Kunstmatige intelligentie kan in verschillende subvelden onderverdeeld worden, die allemaal op een andere manier werken. Dit zijn de belangrijkste:
Machine learning of machinaal leren is het vermogen van een computer om patronen in gegevens te herkennen en die patronen te gebruiken om taken uit te voeren en problemen op te lossen. Een machinaal leersysteem leert van zijn algoritmen en ontwikkelt het vermogen om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen die niet zijn geprogrammeerd.
Dankzij de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens snel te verwerken, kunnen cybersecuritysystemen die gebruikmaken van machinaal leren helpen om aanvallen nauwkeuriger te voorspellen en te voorkomen.
Expertsystemen zijn programma’s die specifieke kennis van menselijke deskundigen representeren om een bepaald probleem op te lossen. Een expertsysteem bestaat gewoonlijk uit twee subsystemen – een knowledge base, waar alle kennis wordt opgeslagen, en een interference engine, die deze kennis gebruikt om taken uit te voeren en oplossingen te vinden.
Kunstmatige neurale netwerken maken gebruik van paradigma’s waardoor een computer kan leren van waargenomen gegevens. Een paradigma is een systeem van modellen en theorieën waarin de werkelijkheid beschreven wordt – het bootst de biologische processen van het menselijk brein na. Neurale netwerken bestaan uit kunstmatige neuronen die signalen uitzenden. De neuronen hebben parameters (‘gewichten’ genoemd) die worden aangepast naarmate het leren vordert. De parameters bevatten informatie (‘input’) die een signaal kunnen versterken of verzwakken.
Kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt voor systeemidentificatie, kwantumchemie, gezichts- en beeldherkenning, sequentieherkenning, datamining en meer.
Deep learning of diep leren is een subveld van machine learning op basis van kunstmatige neurale netwerken. Het stelt systemen in staat nieuwe dingen te leren van grote hoeveelheden data. Deep learning wordt toegepast in verschillende domeinen zoals spraakherkenning, beeldherkenning en machinevertalingen.
Kunstmatige intelligentie kan in drie soorten (of drie stadia van ontwikkeling) worden onderscheiden:
Assisted Intelligence is het meest basale niveau van kunstmatige intelligentie. Het primaire doel ervan is processen te automatiseren en te helpen bij de besluitvorming door gebruik te maken van de kracht van grote hoeveelheden data en analyserend vermogen.
Assisted Intelligence is niet zelfvoorzienend, omdat het ook mensenlijke input vereist. Wel stelt het mensen in staat productiever en efficiënter te zijn.
Navigatiesystemen zoals Waze maken bijvoorbeeld gebruik van crowdsourced data en cognitief leren om de beste route te vinden op basis van de huidige omstandigheden en individuele rijvoorkeuren.
Het volgende stadium is Augmented intelligence, waarin machinaal leren aan bestaande systemen wordt toegevoegd. Je kunt het zien als een samenwerkingsverband tussen machines en mensen. Augmented intelligence-systemen kunnen grote hoeveelheden complexe gegevens verwerken om deskundigen van veelzijdige informatie en een uitgebreide probleemanalyse te voorzien. Het maakt gebruik van machine learning en voorspellende analyses – niet om menselijke intelligentie te vervangen, maar om deze te versterken.
Augmented intelligence kan bijvoorbeeld in de medische sector worden gebruikt om de kans op menselijke fouten te verkleinen, of in de financiële dienstverlening om de behoeften en risico’s van klanten te berekenen.
Autonomous intelligence gaat nog een stapje verder en kan zonder menselijke tussenkomst werken. Het is de meest geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie. Omdat dit type kunstmatige intelligentie nog zo’n nieuw en baanbrekend concept is, wordt het nog niet door iedereen vertrouwd.
Voorbeelden van kunstmatige intelligentie in het dagelijkse leven zijn bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s, productierobots, zorgrobots en persoonlijke assistenten zoals Siri of Cortana. Dergelijke systemen moeten in staat zijn om in onvoorziene omstandigheden veilige en rationele beslissingen te nemen die met menselijke waarden verenigbaar zijn.
Op welke manieren wordt kunstmatige intelligentie in cybersecurity toegepast en welke risico’s zijn ermee verbonden?
Dit zijn de belangrijkste nadelen van kunstmatige intelligentie:
Een ander risico of gevaar van kunstmatige intelligentie dat niet direct van invloed op cybersecurity is – maar wel belangrijk – is dat we ons leven misschien wel te veel aan machines uit handen geven. Hoe slim en cognitief vaardig een machine ook is, het ‘begrijpt’ de wereld op basis van droge data. Het heeft bijvoorbeeld geen inherent empathisch vermogen. Hoe meer we kunstmatige intelligentie voor ons laten beslissen en doen, hoe meer we in een puur data-georiënteerde wereld leven.
Om jezelf tegen een aantal van de bovengenoemde risico’s te beschermen, bevelen we de Threat Protection-functie van NordVPN aan. Threat Protection is een krachtige anti-malwaretool die de bestanden die je downloadt op malware scant en ze blokkeert voordat ze je apparaat infecteren. Daarnaast helpt de functie je privacy en veiligheid te verbeteren door schadelijke websites, advertenties en trackers te blokkeren.