De toekomst van Antivirus: Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie
De toekomst van antivirussoftware gaat hand in hand met de aanzienlijke groei van het aantal soorten online bedreigingen. De online gevaren nemen met de dag toe en fabrikanten van antivirussoftware en andere cyberbeveiligingsoplossingen werken non-stop om deze groei tegen te gaan en te voorkomen. Sinds de digitalisering van de wereld is dit een kat en muis spel waarbij zowel malafide als cybersecurity partijen elkaar voor proberen te blijven. De ‘oude’ antivirusoplossingen vertrouwden op het herkennen van bestaande bedreigingen, om deze vervolgens via scans op uw apparaat te identificeren en te verwijderen. Het resultaat: een overlappende periode van soms maanden waarin het gevaar eerst door de fabrikant moest worden herkend, vervolgens aan een oplossing moest worden gesleuteld, de eindgebruiker de antivirussoftware moest updaten en vervolgens een scan de geïnfecteerde bestanden zou herkennen en verwijderen. Met als conclusie dat de zaken achter de feiten aanliepen. Gelukkig zijn we tegenwoordig een stuk verder in het actief herkennen en oplossen van online dreigingen en actieve hackpogingen, maar waar de malafide partijen zich blijven ontwikkelen, moet de cybersecurity-kant ook mee evolueren. In dit artikel bekijken we waar we als mensheid nu staan op het gebied van antivirussoftware en cyberbeveiliging, en de toekomst daarvan. We behandelen ook wat u als eindgebruiker of kleine onderneming kunt doen om uw apparaten kosteneffectief en efficiënt te beveiligen tegen de meest voorkomende online bedreigingen.
Hoe wordt machine learning gebruikt in cyberbeveiliging?
Machine learning kan worden toegepast in cybersecurity om processen voor het detecteren en oplossen van allerlei soorten aanvallen te verbeteren. Het belangrijkste verschil tussen Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie is dat AI menselijke intelligentie en gedrag in systemen/machines integreert. Machine Learning daarentegen gebruikt gegevens uit het verleden en ervaring om de analytische opbouw van modellen te automatiseren.
Een van de grootste voordelen van het gebruik van machine learning in cyberbeveiliging is de mogelijkheid om tijdrovende en repetitieve taken te automatiseren. Dit kunnen bijvoorbeeld malware-analyses, kwetsbaarheidsbeoordelingen of netwerklogboekanalyses zijn. Veel cybersecurity-apps gebruiken machine learning om te identificeren en te handelen wanneer er sprake is van een aanval. Als soortgelijke “gebeurtenissen” worden gedetecteerd, zal het machine learning-model deze automatisch afhandelen. Machine learning wordt ook vaak gebruikt bij spamdetectie en phishingpreventie. Het algoritme kan niet alleen phishing-technieken identificeren, maar ook potentieel schadelijke URL’s, e-mailheaders enz. voorspellen. Machine learning kan ook gedragsanalyse toepassen die wordt gebruikt om aanvalspatronen te voorspellen op basis van een analyse van het gedrag van de tegenstander.
Hoe wordt kunstmatige intelligentie gebruikt in cyberbeveiliging?
Het is geen geheim dat het gebruik en de ontwikkeling van Kunstmatige Intelligentie een bizar hoge vlucht neemt, en dat is goed nieuws voor cybersecurity. Zoals gezegd duiken er elk moment slimmere en gevaarlijkere online dreigingen op, en het kat-en-muisspel tussen cybersecurity en malafide dreigingen wordt steeds oneerlijker als cybersecuritypartijen de gevaren op menselijke wijze moeten bijhouden en tegengaan. Kunstmatige intelligentie helpt daarbij en wordt al gebruikt door de meeste antivirusoplossingen. En dat is maar goed ook, want met de oude manier van Antivirus software is het een oneerlijke strijd tegen de zich snel ontwikkelende online gevaren. Via AI kan antivirussoftware enorme hoeveelheden gegevens verwerken en beheren en zichzelf classificeren als gevaarlijk, of potentieel gevaarlijk. Op basis van deze analyses kan Artificial Intelligence zijn eigen gevarenmodellen creëren en potentiële aanvallen voorspellen en voorkomen. Dit helpt natuurlijk enorm in de 24/7 oorlog tussen malafide partijen en anti-virussoftware. Vooral voor eindgebruikers en kleine bedrijven volstaat een op AI gebaseerd antivirusprogramma om de meest voor de hand liggende gevaren tegen te gaan en veilig te opereren. Hieronder bespreken we enkele top-of-the-line AI-gebaseerde antivirusprogramma’s.
Welke antivirussoftware maakt gebruik van kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie in cyberbeveiliging en antivirusdetectie is geen futuristisch idee meer. Steeds meer bedrijven passen moderne technologieën toe op hun reeds gevestigde methoden. In deze paragraaf leest u meer over de top AI-aangedreven antivirussoftware.
Avast Antivirus
Een van de bekendste merken op het gebied van cyberbeveiliging is Avast. Het heeft het bekendste antivirusprogramma op de markt, en het wordt al jaren steeds beter. Avast maakt gebruik van zowel AI als machine learning technologieën. Een product van het bedrijf dat AI en machine learning inzet om klanten te beschermen tegen de huidige cyberdreigingen is Avast Antivirus. Hun geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) systeem verzamelt en extraheert automatisch gegevens van elke gebruiker in het gebruikersbestand. Vervolgens worden de producten onmiddellijk bijgewerkt met nieuwe versies na het ontdekken van een nieuw malwaremonster. Een andere functie is Avast’s CyberCapture die vertrouwt op machine learning-technologieën. Dit kan elk verdacht bestand dat u wilt openen identificeren en naar de cloud sturen waar het wordt geanalyseerd. Op deze manier kan Avast essentiële en real-time beveiliging voor uw apparaten bieden.
Bitdefender
Een van de beste antivirusoplossingen op de markt is tegenwoordig Bitdefender. Deze AI-aangedreven antivirussoftware is zowel effectief als eenvoudig te gebruiken. Met de geïntegreerde AI kan Bitdefender ruimte op uw systeem vrijmaken en de prestaties van uw apparaat verbeteren. Bovendien kunt u profiteren van ouderlijk toezicht en een uitstekende VPN. De AI van Bitdefender verbetert de bescherming tegen ransomware, systeemoptimalisatie en de detectie van schadelijke websites.
Windows Defender
De feilloze integratie van Windows Defender met OneDrive, is wat deze software onderscheidt van de rest van de antivirusprogramma’s. Gebruikers kunnen dit gebruiken om ervoor te zorgen dat ze nog steeds toegang hebben tot persoonlijke bestanden, zelfs als een virus ze vergrendelt, door ze via Windows Defender naar OneDrive te kopiëren. Het Windows Defender Security Center is slechts een van de beveiligingsoplossingen die Microsoft met AI verbetert. Windows Defender biedt fundamentele verdediging tegen een reeks cybergevaren, waaronder virussen, ransomware, Trojaanse paarden en meer. Bovendien kan het automatisch alle andere antivirusprogramma’s detecteren die mogelijk zijn geïnstalleerd, waardoor eerdere scanners eenvoudig kunnen worden verwijderd.
Welke antivirussoftware maakt gebruik van machine learning?
Machine Learning is een deelgebied van AI dat algoritmen gebruikt die gericht zijn op gegevens om aanpasbare modellen te genereren die een verscheidenheid aan complexe taken kunnen oplossen. Naast AI-technologieën integreren steeds meer bedrijven Machine Learning om intelligentere systemen te creëren. Hieronder leest u meer over de toonaangevende antivirusprogramma’s met Machine Learning-functies.
ESET Smart Security
Eset’s Smart Security antivirusprogramma maakt gebruik van twee soorten Advanced Machine Learning-technieken. Binnen de cloud is er een krachtige detectie-engine en een lichtgewicht versie op het eindpunt. Het programma detecteert en elimineert alle soorten digitale bedreigingen, waaronder virussen, ransomware, rootkits, wormen en spyware. Op basis van de diagnostische tools krijgt u een breed overzicht van het complete systeem. Door de all-round analyse kan de Advanced Machine Learning uitstekende virusdetectiepercentages bieden.
Norton 360
Norton 360 is aantoonbaar het meest functierijke antivirusprogramma, heeft geweldige malwaredetectiepercentages en biedt effectieve realtime bescherming. Zowel machine learning als AI liggen ten grondslag aan Norton’s beveiliging, die uitstekende virusdetectiepercentages heeft. Het helpt uw apparaten te beschermen tegen virussen, malware, ransomware en spyware. Daarnaast heeft Norton geweldige extra functies, waaronder een VPN, wachtwoordmanager en tools om identiteitsdiefstal te voorkomen.
Antivirus heuristiek vs machine learning
Antivirus Heuristiek en Machine Learning zijn beide methoden die op het gebied van cyberbeveiliging worden gebruikt om bedreigingen zoals virussen, malware en andere schadelijke software te identificeren en te beperken. Zij gebruiken echter verschillende benaderingen om deze taak te volbrengen.
Antivirus Heuristiek is een methode voor het detecteren van mogelijke bedreigingen die gebruik maakt van vooraf gedefinieerde regels en handtekeningen. De regels zijn ingebouwd in de antivirussoftware en zijn gebaseerd op herkende patronen van kwaadaardig gedrag. Wanneer een bestand of programma wordt gescand, controleert de antivirus op deze herkende gedragspatronen en markeert het bestand als potentieel gevaarlijk als het overeenkomt. Hoewel heuristiek effectief kan zijn bij het detecteren van herkende bedreigingen, kan het ook nieuwe en zich ontwikkelende bedreigingen over het hoofd zien die niet overeenkomen met de vooraf gedefinieerde patronen.
Machine Learning daarentegen is een kunstmatige intelligentiemethode waarmee computers kunnen leren van gegevens en hun prestaties na verloop van tijd kunnen verbeteren. In de context van cyberbeveiliging kunnen machine learning-algoritmen enorme hoeveelheden gegevens analyseren om gedragspatronen te identificeren die verband houden met kwaadaardige software. In tegenstelling tot antivirusheuristieken vertrouwt Machine Learning niet op vooraf gedefinieerde regels, en kan het zich aanpassen aan nieuwe en opkomende bedreigingen.
Samengevat: Antivirus Heuristiek detecteert mogelijke bedreigingen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en handtekeningen, terwijl Machine Learning algoritmen gebruikt die enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren om patronen van kwaadaardig gedrag te ontdekken. Hoewel beide methoden hun sterke en zwakke punten hebben, wordt machinaal leren als effectiever beschouwd voor het detecteren van nieuwe en opkomende bedreigingen.
Kunstmatige intelligentie versus machinaal leren
Kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) zijn nauw verwante gebieden, maar ze zijn niet hetzelfde. Hier volgen enkele van de belangrijkste verschillen:
• Toepassingsgebied: Kunstmatige intelligentie (AI) is een breed gebied dat alle benaderingen omvat om machines te ontwikkelen die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is, zoals het interpreteren van natuurlijke taal, het herkennen van beelden en het nemen van beslissingen. Machine Learning (ML) daarentegen is een onderdeel van AI dat zich richt op het trainen van algoritmen om te leren van gegevens en hun prestaties in de loop der tijd te verbeteren.
• Aanpak: Kunstmatige intelligentie (AI) benadert problemen door regels en algoritmen te ontwikkelen waarmee machines specifieke taken kunnen uitvoeren. Machine Learning (ML) daarentegen benadert problemen door algoritmen te trainen om patronen in gegevens te herkennen en op basis daarvan voorspellingen of oordelen te doen.
• Leren: Bij Ai zijn machines voorgeprogrammeerd met regels en algoritmen die hen in staat stellen specifieke taken uit te voeren. Bij ML daarentegen leren machines van gegevens zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
• Flexibiliteit: AI-systemen zijn vaak zeer gespecialiseerd en ontworpen voor specifieke taken, terwijl ML-algoritmen flexibeler zijn en voor uiteenlopende taken kunnen worden gebruikt.
• Menselijke tussenkomst: AI-systemen vereisen vaak aanzienlijke menselijke tussenkomst bij hun ontwerp en uitvoering, terwijl ML-algoritmen kunnen leren en verbeteren met minimale menselijke tussenkomst zodra ze zijn getraind.
Samengevat is Kunstmatige Intelligentie (AI) een breed gebied dat vele verschillende benaderingen omvat, waaronder Machine Learning (ML). Machine Learning is een specifieke subset van Kunstmatige Intelligentie die zich richt op het trainen van algoritmen om voorspellingen of oordelen te doen op basis van gegevens. Hoewel er een aanzienlijke overlapping is tussen de twee gebieden, hebben ze verschillende benaderingen en toepassingen.
Wat is detectie op basis van handtekeningen?
Op handtekening gebaseerde detectie is, zoals de naam al aangeeft, detectiesoftware die bedreigingen identificeert en vangt aan de hand van hun kwaadaardige code, ook wel “handtekening” genoemd. Een dergelijke code is uniek specifiek voor een bepaald virus waardoor die code aan de bedreiging kan worden gekoppeld. De officiële definitie van signature-based detection is: een methode om malware te identificeren waarbij een specifiek stuk malware wordt gekoppeld aan een unieke identificatiecode, doorgaans een unieke codestring of de hash van bekende gevaarlijke code.
Het stapsgewijze proces van een detectie op basis van handtekeningen in een antivirus is:
• Identificeer de malware
• Het malware patroon toevoegen aan de database
• Bijwerken van de antivirusscanner om het patroon op te nemen
• De volgende keer dat de antivirus dit patroon vindt in een stuk software, wordt het gedetecteerd als malware.
Op handtekening gebaseerde detectie moet niet worden verward met op anomalie gebaseerde detectie. Anomaliegebaseerde detectie zoekt en detecteert anomalieën in veranderingen in netwerkgedrag die vervolgens een waarschuwing veroorzaken. Het hoofddoel van detectie op basis van handtekeningen is zich te richten op de detectie van bedreigingen en niet op veranderingen.
Wat is de toekomst van antivirusbescherming en cyberbeveiliging?
De toekomst van antivirusbescherming en cyberbeveiliging zal waarschijnlijk worden bepaald door verschillende opkomende technologieën en trends. Hieronder staan de technologieën en trends die bijdragen tot de toekomst van antivirusbescherming en cyberbeveiliging.
• Kunstmatige intelligentie (AI): Het gebruik van AI in cyberbeveiliging wordt algemener, omdat het kan worden gebruikt om bedreigingen sneller en nauwkeuriger te identificeren en erop te reageren dan traditionele benaderingen.
• Machinaal leren (ML): Machine learning-algoritmen worden gebruikt om patronen in gegevens te identificeren die kunnen wijzen op cyberdreigingen en -zwakheden. Dit kan helpen bij het sneller en nauwkeuriger opsporen van en reageren op bedreigingen.
• Blockchain: Het gebruik van blockchaintechnologie in cyberbeveiliging kan steeds gebruikelijker worden, omdat het een veilige en gedecentraliseerde manier kan bieden om gegevens op te slaan en tegelijkertijd ongeoorloofde toegang te voorkomen.
• Cloud-gebaseerde beveiliging: Naarmate meer bedrijven hun gegevens en apps naar de cloud verplaatsen, worden cloudgebaseerde beveiligingsoplossingen steeds crucialer. Dit gaat meestal gepaard met tools voor het bewaken en beschermen van cloudgebaseerde systemen en gegevens.
• Beveiliging van het internet der dingen (IoT): Naarmate het aantal aangesloten apparaten en het IoT groeit, zijn nieuwe beveiligingsoplossingen nodig om deze apparaten te beschermen tegen cyberdreigingen.
Uiteindelijk zal de toekomst van antivirusbescherming en cyberbeveiliging waarschijnlijk bestaan uit een combinatie van technologieën en benaderingen die bescherming moeten bieden tegen een breed scala van bedreigingen, van de oude tot de nieuwe. Naarmate cyberaanvallen complexer worden, zal de vraag naar meer geavanceerde beveiligingsoplossingen alleen maar toenemen.
Welke groei in online bedreigingen kunnen we de komende jaren verwachten?
Op basis van de huidige trends en historische patronen lijkt het zeer waarschijnlijk dat het aantal online bedreigingen de komende jaren zal blijven toenemen. Een belangrijk punt van zorg is de toenemende expertise van cybercriminelen en hun vermogen om meer geavanceerde en gerichte aanvallen uit te voeren. Hieronder vallen ook ransomware-aanvallen, die een aanzienlijke impact kunnen hebben op bedrijven en particulieren doordat ze hun systemen en gegevens blokkeren totdat er losgeld is betaald. Een ander punt van zorg is het groeiende aantal op het internet aangesloten Internet of Things (IoT)-apparaten, waarvan vele ontoereikende beveiligingsmaatregelen hebben. Deze apparaten kunnen gemakkelijk worden gecompromitteerd en door aanvallers worden gebruikt als toegangspoort tot grotere netwerken.
Ten slotte kunnen we, naarmate meer mensen thuis werken en in hun dagelijks leven op digitale technologie vertrouwen, een toename verwachten van phishing-zwendel, social engineering-aanvallen en andere vormen van fraude die profiteren van de afhankelijkheid van mensen van digitale communicatie.
Om deze risico’s te beperken, is het belangrijk op de hoogte te blijven van de laatste bedreigingen en beste praktijken op het gebied van beveiliging, sterke wachtwoorden te gebruiken, software up-to-date te houden en gebruik te maken van beveiligingsmiddelen zoals antivirussoftware en firewalls. Bovendien moeten bedrijven investeren in cyberbeveiliging, in cyberbeveiligingsbewustzijnstrainingen voor werknemers en uitgebreide beveiligingsmaatregelen treffen om hun netwerken en gegevens te beschermen.
Welke antivirussoftware raden wij aan om toekomstbestendig te zijn?
Bitdefender
Bitdefender is een van de top AI-gestuurde antivirussoftware die een combinatie van eenvoud, functionaliteit, effectiviteit en kwaliteit biedt. Het systeem verbetert de prestaties van het apparaat van de gebruiker door ruimte vrij te maken via meerdere optimalisatietools. Het VPN dat Bitdefender aanbiedt is een geweldige oplossing in vergelijking met “standalones”. Enkele van de beste functies van Bitdefender zijn veilige betalingen online en surfen op het web, systeemoptimalisatie, geavanceerde bescherming tegen ransomware en bescherming van microfoon en webcam.
Lees meer over de top 7 functies van Bitdefender
Panda Dome
Panda Dome is een andere geweldige antivirussoftware die een cloudgebaseerde scanner gebruikt die de rol speelt van een afzonderlijke antivirusscanengine. Het voordeel hiervan is dat reguliere antivirussoftware meestal de meer geavanceerde bedreigingen mist die deze cloud-gebaseerde technologie scant en identificeert. Een voorbeeld van de geavanceerde technologie die Panda Dome gebruikt is de Rescue Kit. Met deze functie kunt u uw getroffen pc “redden”, bijvoorbeeld door een zogenaamde “rescue USB drive” te maken. Zo kun je je apparaten opstarten en opschonen via de cloudscanner. Panda Dome biedt een gamingmodus en ouderlijk toezicht, samen met tools die je apparaten opschonen.
Lees meer over de top 8 functies van Panda Dome.
Avast
De antivirussoftware van Avast is een van de meest prominente cyberbeveiligingsnamen die er zijn. De reden hiervoor zijn de constante verbeteringen door de jaren heen. Avast gebruikt zowel AI als machine learning om gebruikers veilig te houden van de steeds veranderende cyberdreigingen. Een van de belangrijkste functies van Avast is CyberCapture. Deze functie is gebaseerd op drie door machine learning aangedreven technologieën – Malware Similarity Search, MDE en Evo-Gen. De Malware Similarity Search vergemakkelijkt het categoriseren van massaal binnenkomende malware samples. MDE is een database die parallelle toegang mogelijk maakt bovenop geïndexeerde gegevens. Evo-Gen ten slotte is een algoritme dat de generieke beschrijving van malware zoekt en vindt in grote(re) datasets.
Lees hier meer over de verschillende Avast-pakketten
ESET Smart Security
ESET Smart Security is een geweldige AI-aangedreven antivirus die onder andere geavanceerde diagnostische tools, firewall, anti-phishing, wachtwoord- en ouderlijk toezicht biedt. De geavanceerde diagnostische tools bieden een goed afgerond overzicht van je hele systeem en kunnen bijvoorbeeld gebruikt worden voor het maken van beveiligingsrapporten. De virusscanner van ESET is een van de toppers op de markt. De software is compatibel met Windows, Android en macOS.
Norton 360
Als een van de bekendste namen op het gebied van cyberbeveiliging biedt Norton 360 uitstekende malwarebescherming en antivirussoftware die sterk gebaseerd is op machine learning. De software kan de nieuwste malware identificeren en detecteren en biedt tegelijkertijd een uitgebreide bescherming tegen alle soorten bedreigingen. U kunt profiteren van meerdere beveiligingsfuncties zoals webcambeveiliging en wachtwoordbeheer, VPN met onbeperkte gegevens, firewall en veilige cloudopslag. Afhankelijk van de gewenste functies kunt u kiezen uit meerdere pakketten en prijzen.
Vergelijk alle Norton 360-versies.