Пересечение кибербезопасности и искусственного интеллекта

ИИ зарекомендовал себя как ценный актив в арсенале кибербезопасности, но это не серебряная пуля.

Кибербезопасность и искусственный интеллект (ИИ) становятся все более взаимосвязанными, при этом ИИ играет значительную роль в усилении мер кибербезопасности. Эта интеграция не нова, но со временем она развивалась по мере развития технологий и усложнения киберугроз.

На заре кибербезопасности преобладали традиционные методы, такие как брандмауэры и антивирусное программное обеспечение. Концепции искусственного интеллекта присутствовали, но практическое применение было ограничено из-за вычислительной мощности и сложности алгоритмов искусственного интеллекта.

В конце 1990-х – начале 2000-х годов искусственный интеллект начал играть важную роль в системах обнаружения вторжений (IDS), используя методы анализа структуры сетевого трафика и обнаружения аномалий, которые могут указывать на нарушение безопасности. В 2000-х годах также расширилось использование методов машинного обучения в сфере кибербезопасности, где применялись алгоритмы для анализа шаблонов данных и выявления потенциальных угроз. Поведенческий анализ, форма искусственного интеллекта, приобрел известность в обнаружении вредоносных программ и других киберугроз благодаря пониманию нормального поведения и выявлению отклонений от нормы.

Текущие тенденции включают использование ИИ для автоматизации операций по обеспечению кибербезопасности и устранения угроз нулевого дня, когда злоумышленники используют уязвимости, неизвестные поставщикам программного обеспечения. Модели машинного обучения могут выявлять подозрительные действия и реагировать на них, которые могут указывать на атаку нулевого дня.

ИИ зарекомендовал себя как ценный актив в арсенале кибербезопасности, но это не серебряная пуля. Ландшафт кибербезопасности динамичен, и противники постоянно разрабатывают новые тактики и приемы для обхода существующих средств защиты. IBM сообщает, что 90% организаций в той или иной форме используют искусственный интеллект для обеспечения кибербезопасности. Любые новые возможности, предоставляемые искусственным интеллектом, срочно необходимы, поскольку 59% руководителей в области кибербезопасности говорят, что их команды недоукомплектованы, и менее половины организаций (42%) имеют высокую степень уверенности в способности своих команд по кибербезопасности обнаруживать угрозы и реагировать на них, согласно исследованию ISACA “Состояние кибербезопасности в 2023 году”.

Одной из возможностей для команд по кибербезопасности является разработка новых и новаторских способов обнаружения угроз и реагирования на них. Они могут использовать ИИ для автоматизации задач безопасности и создания адаптивных решений безопасности для бизнеса и конкретных отраслей. Чтобы сделать это, мы должны подумать о команде по кибербезопасности будущего.

Создавая среду, способствующую обучению, сотрудничеству и практическому применению, лидеры в области кибербезопасности могут дать возможность своим командам использовать искусственный интеллект в контексте кибербезопасности. Важно понимать, что интеграция искусственного интеллекта – это путешествие, и предоставление необходимой поддержки и ресурсов будет способствовать успеху команды в адаптации к этому меняющемуся ландшафту. Лидеры в области кибербезопасности могут предпринять несколько шагов, чтобы помочь своим командам освоиться с искусственным интеллектом и стать более осведомленными в нем.

Важно понимать, что интеграция искусственного интеллекта – это путешествие, и предоставление необходимой поддержки и ресурсов будет способствовать успеху команды в адаптации к этому меняющемуся ландшафту ”.

Поощряйте культуру непрерывного обучения и профессионального развития. Поощряйте членов команды проходить сертификацию, посещать соответствующие учебные программы и участвовать в конференциях или семинарах, посвященных искусственному интеллекту в кибербезопасности.

Создайте “песочницу”. Поощряйте членов команды участвовать в практических проектах, связанных с внедрением искусственного интеллекта в сценарии кибербезопасности. Практический опыт – мощный способ углубить понимание и укрепить доверие.

Расширяйте возможности перекрестного обучения. Поощряйте специалистов по кибербезопасности учиться у коллег, обладающих опытом в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Признайте важность выделения времени для обучения и экспериментов. Разрешите членам команды выделять часть своего рабочего времени для изучения технологий искусственного интеллекта, работы над проектами и повышения своей квалификации.

Отмечайте достижения в обучении. Признавайте и отмечайте достижения членов команды в обучении. Это могут быть сертификаты, аттестации, завершенные программы обучения или успешное внедрение решений искусственного интеллекта в процессы кибербезопасности.

В обязанности специалистов по кибербезопасности также входит следить за интеграцией безопасности и искусственного интеллекта. Они должны сосредоточиться на развитии разнообразных навыков и быть в курсе последних достижений в обеих областях.:

Поддерживайте прочную основу на традиционных принципах кибербезопасности. Это включает сетевую безопасность, криптографию, контроль доступа и политики безопасности. Понимание этих основ необходимо для построения эффективных мер безопасности вокруг систем искусственного интеллекта.

Получите базовое представление о машинном обучении (ML) и концепциях искусственного интеллекта. Это включает обучение под присмотром и без присмотра, обучение с подкреплением, нейронные сети и распространенные алгоритмы ML. Эти знания имеют решающее значение для понимания возможностей и ограничений искусственного интеллекта в области кибербезопасности.

Развивайте навыки в области науки о данных и анализа. Искусственный интеллект в кибербезопасности часто включает обработку и интерпретацию больших наборов данных. Научитесь использовать такие инструменты, как Python, R и инструменты визуализации данных для эффективного анализа.

Получите представление о состязательном машинном обучении. Это включает в себя понимание того, как моделями ИИ могут манипулировать или использовать злоумышленники. Изучите методы защиты моделей ИИ от состязательных атак.

Этичный взлом и тестирование на проникновение. Будьте в курсе методов этичного взлома и тестирования на проникновение. Поймите, как искусственный интеллект может использоваться для выявления уязвимостей и имитации кибератак. Ознакомьтесь с инструментами и методологиями, используемыми при тестировании на проникновение.

Хотя ИИ является мощным инструментом в арсенале кибербезопасности, важно использовать его в сочетании с человеческим опытом и постоянными исследованиями и разработками. Синергия между ИИ и человеческим интеллектом имеет решающее значение для того, чтобы оставаться на шаг впереди киберпреступников.

Оригинал статьи