1. Phát hiện bất thường và phân tích dự đoán

Phát hiện bất thường hoạt động theo nguyên tắc phát hiện hành vi bất thường của người dùng, thiết bị hoặc sự kiện trong mạng network bằng cách tìm hiểu hành vi bình thường sẽ có đặc điểm như thế nào và sau đó báo động hành vi bất thường khi gặp phải. Từ đó tạo cơ sở để nhóm bảo mật thực hiện hành động liên quan. 

Cảnh báo bất thường được sử dụng để phát hiện một vấn đề không bình thường so với mô hình đã tìm hiểu từ trước. Một số ngành công nghiệp đang áp dụng các kỹ thuật phát hiện bất thường có thể đến y tế, gian lận tài chính và phát hiện lỗi trong các hệ thống, máy móc.

 

Để thực hiện kỹ thuật phát hiện bất thường trong bảo mật ứng dụng, các nhân tố cơ bản là các yêu cầu từ người dùng đến, data inputs hoặc lưu lượng truy cập đến sẽ được gửi với số lượng lớn để "dạy" cho thuật toán hiểu mẫu bình thường sẽ có đặc tính như thế nào. 

Sau đó, thuật toán được áp dụng trong ứng dụng web để xác định hành vi độc hại hoặc bất thường của dữ liệu đầu vào, phát hiện sự khác biệt so với dữ liệu thông thường, cách ly nó với phần còn lại của hệ thống và báo động cho tổ chức thực hiện các bước thích hợp tiếp theo, nếu cần.

2. Phát hiện lỗi sử dụng hoặc phát hiện vi phạm bảo mật ứng dụng

Phát hiện sử dụng sai là phương pháp xác định hành vi độc hại thông qua luyện tập trên dữ liệu được gán nhãn sẵn. Theo cách tiếp cận này, hành vi bất thường của người dùng, thiết bị, sự kiện sẽ được xác định trước và sau đó gán nhãn tất cả các hành vi khác là bình thường. Phát hiện sử dụng sai, đôi khi được gọi là phát hiện dựa trên đặc thù, có thể thực hiện cảnh báo khi khớp được các đặc thù tấn công cụ thể.

Phương pháp cố gắng mã hóa hiểu biết về các tấn công dựa trên các mẫu đã được xác định cụ thể và theo dõi sự xuất hiện của các mẫu này. Kỹ thuật này tương ứng với việc am hiểu các hành vi không được chấp nhận hoặc bị cho là trái phép, qua đó tìm cách xác định hoặc phát hiện sự xuất hiện các hành vi này. Mặc dù cách thức này là một cách tiếp cận hoàn toàn ngược lại với phát hiện bất thường, nhưng rất khó để gán nhãn dữ liệu tự động dựa trên các yêu cầu người dùng đến hoặc lưu lượng đến.

3. Nghiên cứu dữ liệu

 

Nghiên cứu dữ liệu liên quan đến việc xác định các đặc điểm của dữ liệu và đây có thể là nền tảng phục vụ cho kỹ thuật phát hiện bất thường và phát hiện sử dụng sai. 

Nghiên cứu dữ liệu chủ yếu được thực hiện bằng cách sử dụng quan sát trực quan. Khả năng đọc dễ dàng dễ dàng hơn các yêu cầu đến của người dùng sẽ hỗ trợ các chuyên gia bảo mật tốt hơn.

Nghiên cứu dữ liệu có thể được thực hiện thông qua sự kết hợp của các phương pháp tự động và phương pháp thủ công. Các công cụ tự động được sử dụng phổ biến nhất là phần mềm trực quan hóa dữ liệu như MapR, Microsoft Power BI, Qlik và Tableau vì các công cụ này hỗ trợ khả năng xem nhanh cũng như đơn giản hầu hết các thuộc tính có liên quan của bộ dữ liệu, giúp tổ chức xác định các biến có thể có những quan sát và tương quan thú vị.

4. Tính điểm rủi ro

Đánh giá rủi ro tương ứng với việc đánh giá xác suất hành vi của một người dùng cụ thể hoặc yêu cầu của người dùng nếu đó là độc hại. Ý tưởng cơ bản đằng sau mô hình này là phân tích hành vi của người dùng trong quá khứ để dự đoán xác suất trở thành một kẻ xâm nhập.

Bảo mật ứng dụng và Machine learning: Một tương lai an toàn hơn

Trong kỷ nguyên công nghệ đi đầu như hiện nay, Machine learning đã và vẫn đang tiếp tục phát triển rộng rãi. Các thuật toán học máy đã đạt đến độ gần hoàn hảo trong việc cung cấp kết quả chính xác trên một mẫu lớn các dữ liệu trong hệ thống và có khả năng xác định các mẫu độc hại. Điều kiện duy nhất cần đảm bảo là dữ liệu phải tuân theo tính nhất quán về định dạng để thuật toán học máy hoạt động chính xác.