Использование искусственного интеллекта (ИИ) в кибербезопасности

Искусственный интеллект (ИИ) за последние годы добился заметного прогресса и доказал свою ценность в различных областях, включая кибербезопасность. С ростом киберугроз и усложнением кибератак ИИ стал центральным инструментом защиты от киберпреступности.

Интегрированные системы искусственного интеллекта потенциально могут быть обучены автоматической идентификации киберугроз, оповещению пользователей и защите конфиденциальной информации предприятий. Поэтому в этой статье рассматривается ИИ в кибербезопасности, его преимущества, варианты использования и решения, а также рассматриваются некоторые часто задаваемые вопросы.

Как ИИ используется в кибербезопасности?

Искусственный интеллект объединяет большие наборы данных и использует их с помощью интуитивно понятных алгоритмов обработки. По мере расширения масштабов сетей и систем ИИ в кибербезопасности помогает автоматизировать операции, обрабатывая большие объемы данных намного быстрее, чем когда-либо мог бы человек. По этой причине большинство инструментов кибербезопасности интегрируют глубокое обучение и другие возможности, предназначенные для работы с большими данными. Вот основные способы использования ИИ в кибербезопасности:

Обнаружение угроз. ИИ может выступать в качестве фильтра для анализа файлов и программного кода для выявления потенциальных вредоносных угроз, избегая при этом ложных срабатываний. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены обнаружению угроз распознавать шаблоны и характеристики известных вредоносных программ и помечать любой новый код, соответствующий этим шаблонам.
Сетевая безопасность. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные сетевого трафика для обнаружения закономерностей и аномалий, указывающих на попытку вторжения или атаки. ИИ может помечать любые отклонения от этого базового уровня как потенциальные угрозы, изучая, как выглядят обычные схемы сетевого трафика.
Поведенческий анализ. ИИ может использоваться для анализа поведения пользователей и обнаружения аномалий, которые могут указывать на несанкционированный доступ или вредоносную активность с использованием машинного обучения. Это позволяет более эффективно отслеживать активность пользователей и обнаруживать потенциальные угрозы, ограничивая количество ложных срабатываний.
Автоматическое реагирование на инциденты. Системы на основе ИИ могут использоваться для автоматического реагирования на обнаруженные угрозы, такие как отключение подключений, помещение зараженных компьютеров в карантин и отключение учетных записей пользователей. Усовершенствованные модели машинного обучения помогают сдерживать попытки взлома и минимизировать потенциальный ущерб.
Оценка уязвимостей. ИИ может выявлять потенциальные уязвимости в системах и сетях. Это позволяет принимать упреждающие меры для смягчения потенциальных угроз до того, как они могут быть использованы.

ИИ может быть мощным инструментом, который может вносить свой вклад в режиме реального времени, что может быть важно в сегодняшнем быстро меняющемся ландшафте киберугроз и снижает вероятность того, что организация пострадает от утечки данных.

Преимущества ИИ в кибербезопасности

Решения ИИ универсальны и могут применяться в различных сценариях. Однако для этого требуется подготовка и наполнение моделей глубокого обучения большим количеством данных, которые можно использовать в качестве эталона при выявлении шаблонов. ИИ для кибербезопасности действительно приносит преимущества, создавая более безопасную среду. Вот некоторые из них, которые заслуживают внимания в условиях бизнеса.

1. Улучшенное управление уязвимостями

Учитывая масштабы угроз, с которыми организации сталкиваются ежедневно, сетевым администраторам необходима вся возможная помощь в обеспечении защиты конечных точек. ИИ может анализировать существующие меры безопасности для выявления потенциальных пробелов, позволяя предприятиям сосредоточиться на наиболее важных областях. Это повышает эффективность устранения неполадок и обеспечивает всесторонний контроль за уровнем безопасности быстрее, чем когда-либо мог любой человек.

2. Самокорректирующиеся модели

Модели ИИ могут использовать методы глубокого и машинного обучения для анализа поведения сети и выявления отклонений от нормы. Это допускает дальнейшие корректировки, позволяя им запускать различные ответные действия при обнаружении чего-то странного. Эта система со временем корректирует свою модель, делая ее более точной.

3. Ограничивает дублирование процессов

Некоторые задачи по кибербезопасности являются повторяющимися и монотонными, что усугубляет разочарование персонала и увеличивает шансы на то, что некоторые угрозы пройдут мимо. Инструменты, управляемые ИИ, могут выполнять все эти повторяющиеся задачи автоматически и требуют подтверждения только перед внесением окончательных изменений. Это обеспечивает защиту от потенциальных пробелов за счет последовательного внедрения лучших методов сетевой безопасности.

4. Безопасная аутентификация

Индустрия отходит от паролей и ищет способы повысить безопасность. ИИ может быть полезным дополнением к внедрению нескольких уровней аутентификации для проверки личности пользователя. Использование таких инструментов, как сканеры отпечатков пальцев, распознавание лиц и другие решения искусственного интеллекта, помогает выявлять мошеннические попытки входа в систему. Это создает гораздо более жесткий механизм безопасности при допуске пользователей.

5. Помогает охватить больше областей

Инструменты ИИ могут выполнять несколько задач одновременно. В то же время ИИ может сканировать и идентифицировать замаскированные угрозы, уделяя приоритетное внимание предотвращению, даже когда речь идет о нескольких угрозах одновременно. Такая универсальность положительно сказывается на кибербезопасности. Внимание человека может быть ограничено одной задачей одновременно, в то время как ИИ может охватывать их во всех других областях, что помогает расширить видимость сети и обеспечить надлежащую безопасность.

6. Помогает сбалансировать рабочие нагрузки

Нанять или содержать персонал по кибербезопасности обходится недешево, поэтому в интересах бизнеса обеспечить использование их опыта при выполнении задач наивысшей сложности. В то время как ИИ может выполнять ручные задачи, человеческий персонал может подумать о других способах улучшения положения в области кибербезопасности в организации. В долгосрочной перспективе это создает большую ценность.

Ограничения традиционных методов

Основное различие между традиционными инструментами кибербезопасности и ИИ заключается в их гибкости. Обычные инструменты кибербезопасности, такие как антивирусы или брандмауэры, функционируют на основе строго заданных наборов правил. Инструмент поставляется со списком типов вредоносных программ или веб-сайтов, занесенных в черный список, который со временем необходимо обновлять вручную — это очень статичная система.

Между тем, ИИ может обнаруживать угрозы и реагировать на них в режиме реального времени. Его способность обрабатывать большие объемы данных при принятии решений не имеет аналогов и чрезвычайно ценна. Угрозы кибербезопасности становятся все более сложными, поэтому инструменты кибербезопасности должны быстро реагировать, если они хотят их остановить, вот почему статические модели слишком медлительны в современном киберпространстве.

Хакеры также следят за развитием искусственного интеллекта, который также оказывает большое давление на традиционные решения в области кибербезопасности. Это еще одна причина, по которой ИИ в сфере кибербезопасности может выровнять условия игры и обеспечить более комплексное решение для обеспечения безопасности.

Решения для кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта

Современный рынок кибербезопасности перенасыщен решениями, интегрирующими возможности ИИ. Их продвинутые модели позволяют им обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Вот широкий обзор технологий кибербезопасности, которые интегрируют ИИ для обеспечения кибербезопасности.

Безопасность конечных точек

Endpoint security использует ИИ, объединяющий безопасность сети и устройств, для обеспечения комплексной защиты от различных угроз. Отслеживание и анализ процессов на ноутбуках, настольных компьютерах и мобильных устройствах перед выполнением вредоносного кода позволяет решению отключать угрозы до того, как они нанесут ущерб. Кроме того, модели дополняются дополнительными данными о прошлых угрозах, поскольку они активно обновляются по мере их использования.

Системы обнаружения вторжений (IDS)

Системы IDS на базе ИИ способны автономно идентифицировать угрозы с использованием моделей машинного обучения. При наличии достаточного количества данных для работы и тщательного обучения (и достаточной вычислительной мощности) модель может быть очень точной при распознавании потенциальных угроз. Это может помочь идентифицировать признаки вторжения с момента его начала. В сочетании с оставшимся пакетом кибербезопасности решения также могут помочь автоматизировать определенные задачи, например, оповещать группы безопасности или отключать части сети.

Предотвращение потери данных (DLP)

Инструменты DLP автоматически шифруют данные перед их передачей или ограничивают доступ неавторизованных пользователей к конфиденциальной информации. Неудивительно, что современные инструменты DLP используют ИИ и машинное обучение для улучшения своей функциональности и производительности. ИИ может отслеживать и анализировать потоки данных организации для предотвращения несанкционированных или случайных утечек данных. Идентификация конфиденциальной информации, применение политик обработки данных и обнаружение потенциальных попыток утечки данных в мгновение ока.

Информация о безопасности и управление событиями (SIEM)

Инструменты SIEM на базе ИИ используют машинное обучение, анализ поведения пользователей и каналы сообщений об угрозах кибербезопасности для обнаружения аномальных действий. Этот вклад в поиск угроз может помочь автоматизировать многие трудоемкие ручные задачи, которые сетевые администраторы должны выполнять с помощью ИИ. Это позволяет сбалансировать автоматизацию с экономичностью и результативностью, улучшая общее состояние безопасности организации. Автоматическая корреляция событий, обнаружение подозрительной активности и анализ потенциальных угроз в режиме реального времени позволяют быстрее реагировать на инциденты и выявлять угрозы.

Вопросы и ответы

Каково будущее ИИ в кибербезопасности?

Последние события показали, что ИИ будет по-прежнему тесно интегрироваться в решения по кибербезопасности по мере того, как атаки становятся все более изощренными. Многие эксперты считают, что использование ИИ станет одним из основных направлений развития решений по кибербезопасности. Это позволит им выявлять угрозы и потенциальные уязвимости до того, как они нанесут ущерб.

Что такое киберугрозы, усиленные ИИ?

ИИ используется не только специалистами по кибербезопасности, но и хакерами. Это позволяет им избегать обнаружения и наносить больший ущерб. Весь процесс может быть автоматизирован — хакеры уже пишут убедительные электронные письма с фишинговыми атаками, используя ИИ и обработку естественного языка. Разработка вредоносных программ также может быть улучшена с помощью ИИ, что позволяет хакерам создавать сложные вредоносные программы, которые эффективно обходят меры безопасности. Различные свободно доступные чат-боты уже вносят свой вклад в и без того насыщенную разработку вредоносных программ.