Kunnen we de komende jaren afscheid nemen van antimalware-oplossingen dankzij AI?
De afgelopen jaren heeft kunstmatige intelligentie (AI) een groeiende rol gespeeld in diverse industrieën, waaronder cybersecurity. Bedrijven zijn voortdurend op zoek naar effectievere manieren om hun IT-infrastructuur te beveiligen en de mogelijkheden van AI om cybersecurity naar een hoger niveau te tillen, trekt veel aandacht. Een vraag die dan ook steeds vaker naar voren komt, is of AI de rol van traditionele antimalware-oplossingen zal overnemen. Kunnen bedrijven in de toekomst volledig vertrouwen op AI-gebaseerde systemen en het klassieke antiviruspakket achter zich laten?
AI versus traditionele antimalware: verschillende benaderingen
Traditionele antimalware-oplossingen werken doorgaans met een signatuur-gebaseerde aanpak. Dit betekent dat ze malware herkennen op basis van een database van bekende bedreigingen. Wanneer een nieuwe malware-variant opduikt, moet er een update plaatsvinden om deze in de database op te nemen. Of er zijn andere technieken die in plaats van of als toevoeging op signature databases werken. Maar ook deze zullen bij moeten blijven met kennis over nieuwe malware en aanvallen. Dit kan tot vertraging leiden bij het tijdig detecteren van nieuwe bedreigingen. AI biedt echter een andere benadering door efficiënt gebruik te maken van heel veel meer data, gedragsanalyse op verschillende niveaus, patroonherkenning en machine learning om onbekende bedreigingen te identificeren, zelfs als deze nog nooit eerder zijn gezien.
Dit klinkt veelbelovend, maar het betekent niet dat AI direct alle problemen oplost. AI-systemen hebben nog steeds training en data nodig, en hoewel ze in staat zijn om te leren van nieuwe aanvallen, zijn ze niet onfeilbaar. Er bestaat ook het risico dat kwaadwillenden zelf AI-technieken gebruiken om geavanceerdere malware te ontwikkelen, die AI-systemen kan omzeilen of zelfs manipuleren.
Een realistisch voorbeeld uit de praktijk
In 2020 ontdekte de Microsoft Security Intelligence Unit een geavanceerde aanval waarbij AI werd ingezet door aanvallers. Deze aanval maakte gebruik van een techniek die bekend staat als "evasion malware." De malware werd speciaal getraind om antimalware-programma's te omzeilen door zich anders te gedragen wanneer het in een sandbox-omgeving werd uitgevoerd – een gangbare methode van veel antimalware-software om bedreigingen te analyseren. Hieruit blijkt dat aanvallers niet stilzitten en AI gebruiken om hun methoden te verbeteren, wat bedrijven dwingt om hun verdedigingsmechanismen continu te ontwikkelen en aan te passen.
Deze realiteit laat zien dat hoewel AI-gedreven oplossingen vooruitstrevend en effectief kunnen zijn, ze ook nieuwe uitdagingen introduceren. Het volledig verlaten van traditionele antimalware-oplossingen kan bedrijven blootstellen aan nieuwe, nog niet volledig begrepen bedreigingen.
De hybride benadering: AI als aanvulling op bestaande oplossingen
In plaats van volledig afscheid te nemen van traditionele antimalware-oplossingen, zien we in de praktijk steeds vaker dat AI en traditionele beveiligingsoplossingen elkaar aanvullen. Dit wordt vaak een 'defense in depth' benadering genoemd. Terwijl AI helpt bij het detecteren van nieuwe en onbekende bedreigingen, blijft traditionele antimalware waardevol voor het identificeren van bekende bedreigingen en het bieden van een extra beschermingslaag.
Een goed voorbeeld hiervan is de implementatie van AI-gedreven EDR (Endpoint Detection and Response) of XDR systemen. Deze tools monitoren onder andere de activiteit op endpoints, gebruiken machine learning om afwijkend gedrag te detecteren en bieden een real-time respons op bedreigingen. Dit sluit de mogelijkheid niet uit dat traditionele antivirus-software ook aanwezig blijft op hetzelfde systeem voor het opsporen van de basis signatures van reeds bekende malware.
Wat betekent dit voor de toekomst?
Het is onwaarschijnlijk dat bedrijven op korte termijn volledig afscheid zullen nemen van hun traditionele antimalware-oplossingen. AI zal naar verwachting een steeds grotere rol spelen in de detectie en preventie van cyberaanvallen, maar de complexiteit van het dreigingslandschap vereist een gelaagde aanpak. Dit betekent dat zowel AI-gebaseerde als traditionele oplossingen voorlopig nog naast elkaar zullen bestaan. Het vervangt niet maar komt er dus bij.
De toekomst van cybersecurity zal dus waarschijnlijk een balans vinden tussen geavanceerde AI-oplossingen en bewezen traditionele methoden. Bedrijven doen er goed aan om beide technologieën te omarmen en te blijven investeren in het updaten en verbeteren van hun verdedigingsstrategie. AI biedt veel potentieel, maar de voortdurende evolutie van cyberbedreigingen maakt het noodzakelijk om voorzichtig te blijven en niet te vertrouwen op slechts één enkel verdedigingsmechanisme.
🔐 Het behouden van een multi-layered defense-strategie is daarom essentieel om weerbaar te blijven tegen zowel bekende als onbekende bedreigingen.