Выявление информационных атак с использованием технологий ИИ

Постоянно растущий процент кибератак явно нацелен на конкретную организацию с целью кражи данных, промышленного шпионажа или осуществления саботажа или отказа в обслуживании.

К наиболее опасным кибератакам относятся атаки нулевого дня и комплексные атаки. Хотя сообщество начинает лучше понимать их, их по-прежнему трудно отследить и идентифицировать в огромном количестве системных журналов и предупреждений. Таким образом, инструменты искусственного интеллекта необходимы для обнаружения как неизвестных, так и сложных атак. Неизвестные атаки известны как атаки нулевого дня. Они используют ранее неизвестные системные потоки.

Сложные атаки известны как многоэтапные атаки. Опасность, которую они представляют, часто возникает из-за последовательного выполнения шагов, которые по отдельности либо безвредны, либо недостаточны для того, чтобы быть охарактеризованными как агрессия.

Искусственный интеллект широко используется для усиления и оптимизации систем безопасности. Например, системы на основе ИИ могут обнаруживать уязвимости приложений, отслеживать программное обеспечение для выявления продвинутых киберугроз, защищать базы данных и предотвращать атаки на конечные точки. Прочитайте эту статью, чтобы узнать больше о безопасности искусственного интеллекта.

Как ИИ используется в кибербезопасности?

Процесс защиты киберпространства от атак стал известен как кибербезопасность. Кибербезопасность - это защита, предотвращение и восстановление всех ресурсов, использующих Интернет, от кибератак.

Сложность в области кибербезопасности возрастает с каждым днем, что затрудняет идентификацию, анализ и контроль соответствующих событий риска. Кибератаки - это цифровые злонамеренные попытки украсть, повредить или вторгнуться в личные или организационные конфиденциальные данные.

Фишинговая атака использует поддельные веб-сайты для получения конфиденциальных данных клиента, например, учетных данных для входа в учетную запись, номеров кредитных карт и т.д.

Поскольку ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, автоматически обнаруживать ошибки и уязвимости системы, это становится необходимым и для специалистов по кибербезопасности. Только вдумайтесь: даже большой команде ведущих экспертов по безопасности приходится тратить дни, даже недели, на ручное выполнение операций, с которыми программное обеспечение на основе искусственного интеллекта справляется за считанные минуты.

Однако это не означает, что кибербезопасность ИИ может полностью заменить человеческие усилия. Кибербезопасность - довольно сложная и чувствительная область, требующая пристального контроля и экспертного обслуживания. Вот почему стоит использовать лучшее из обоих миров и объединить искусственный и человеческий интеллект для предотвращения любых потенциальных угроз.

Кроме того, имеют место и определенные недостатки. Некоторые хакеры даже применяют вредоносное ПО на основе искусственного интеллекта, чтобы сделать свои атаки более совершенными и сложными в обращении. Итак, когда мы говорим об онлайн-безопасности, к лучшему ИИ или к худшему? Чтобы прояснить ситуацию, давайте поговорим о вариантах использования и потенциальных рисках кибербезопасности в искусственном интеллекте более подробно.

Как ИИ может помочь защитить от кибератак?

ИИ не может заменить людей, но ему предстоит сыграть определенную роль в борьбе с кибератаками. Вот как ИИ помогает защититься от следующей кибератаки:

Первый способ, которым ИИ может помочь защитить от кибератак, - это автоматизировать обнаружение угроз. Алгоритмы машинного обучения обнаруживают аномалии поведения пользователя или производительности системы, которые могут указывать на нарушение безопасности.

Он использует алгоритмы для анализа больших объемов данных и составления прогнозов на основе найденных в них закономерностей. Это используется для обучения систем ИИ распознавать ранее неизвестные или неожиданные атаки.

Вы можете прогнозировать будущие угрозы с помощью прогнозной аналитики, например, какие учетные записи сотрудников с наибольшей вероятностью будут скомпрометированы или какие типы атак, вероятно, произойдут в определенный день. Этот тип анализа помогает организациям определить, где кроются пробелы в их безопасности, чтобы устранить их до того, как будет нанесен какой-либо реальный ущерб.

Системы ИИ также могут обнаруживать аномалии в сетевом трафике или других потоках данных, анализируя шаблоны на предмет сходства или различий между тем, что ожидается, и тем, что происходит. Этот тип мониторинга может помочь выявить ненормальное поведение до того, как оно перерастет в вредоносную активность — например, кто-то пытается получить доступ к конфиденциальной информации, к которой не должен.

Еще одним способом, которым ИИ может помочь защитить предприятия от кибератак, является автоматизация и внедрение новых политик и протоколов безопасности. Он защищает от крупных кибератак, таких как угрозы подделки, фишинг и другие. Автоматизация внедрения вашей кибербезопасности может помочь вам:

• Экономьте время и усилия
• Уменьшите количество человеческих ошибок
• Предоставляйте экономически эффективные решения со 100% точностью
• Обеспечивают немедленные заметные результаты

ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, которые сегодня отнимают время и ресурсы, такие как обнаружение ненормального поведения или идентификация подозрительных пользователей в вашей сети.

Как искусственный интеллект повышает кибербезопасность

Когда дело доходит до кибербезопасности, существует множество способов внедрения искусственного интеллекта. Давайте подробнее рассмотрим наиболее распространенные примеры ИИ в кибербезопасности.

Обнаружение уязвимостей

Почти 5% уязвимостей веб-приложений считаются высоким или критическим риском. Вот почему многие организации изо всех сил пытаются найти ориентированные на результат решения для выявления и устранения этих недостатков. И вот тут на помощь приходит искусственный интеллект. ИИ помогает тестировать веб-приложения и базы данных на предмет любых неточностей или аномалий, чтобы устранить проблемы, прежде чем они перерастут в катастрофу.

Выявление киберугроз

Новые киберугрозы появляются молниеносно, от программ-вымогателей до методов социальной инженерии, и людям нужно научиться справляться с ними так же быстро. Инструменты на основе искусственного интеллекта позволяют осуществлять расширенное сканирование всей системы или базы данных, поэтому намного проще обнаружить любые вредоносные действия, даже те, с которыми вы никогда не сталкивались.

Улучшение защиты и обслуживания данных

Мониторинг, обслуживание и защита больших объемов данных может быть довольно сложной задачей, особенно для крупных организаций и предприятий. Однако это бремя может быть уменьшено с помощью систем кибербезопасности ИИ. В этом отношении искусственный интеллект может сделать множество вещей, от улучшения инфраструктуры центра обработки данных до минимизации рисков раскрытия конфиденциальных данных.

Предотвращение атак на конечные точки

Каждое отдельное устройство, от рабочего стола в офисе до смартфона или планшета, является потенциальной целью для хакеров. В результате конфиденциальная информация организации может быть скомпрометирована с помощью сотен персональных устройств сотрудников, подключенных к различным WIFI-сетям (часто включая общественные точки доступа). Вот почему необходим высокий уровень безопасности конечных точек. Технологии, основанные на ИИ, позволяют компаниям выявлять необычное или подозрительное поведение удаленных устройств, распознавая вредоносные шаблоны и обнаруживая угрозы социальной инженерии.

Преимущества использования ИИ в кибербезопасности

• Более быстрое обнаружение основных уязвимостей. Решения, основанные на ИИ, могут быстро выявлять слабые места в системах, сокращая возможности для киберпреступников использовать эти уязвимости. Исследования показывают, что ИИ может сократить среднее время обнаружения уязвимостей с недель до простых часов или даже минут.
• Лучшая идентификация рисков и обоснованные меры безопасности. Аналитика на базе искусственного интеллекта позволяет организациям глубже понять свое состояние безопасности и внедрять целевые меры безопасности, основанные на данных.
• Круглосуточный мониторинг и смягчение угроз.Инструменты кибербезопасности на основе искусственного интеллекта обеспечивают автоматический мониторинг в режиме 24/7 и могут значительно сократить среднее время реагирования на инциденты безопасности, позволяя организациям более эффективно предотвращать или ограничивать последствия взломов.
• Снижение нагрузки на специалистов по кибербезопасности.ИИ автоматизирует рутинные задачи, освобождая специалистов по безопасности для решения более сложных задач.
• Повышение эффективности и рентабельности. Решения кибербезопасности, основанные на ИИ, оптимизируют процессы, сводят к минимуму человеческие ошибки и уменьшают зависимость от ручного труда.
• Улучшенное реагирование на инциденты.Инструменты на базе искусственного интеллекта могут анализировать инциденты безопасности и определять их приоритетность, позволяя организациям быстрее и эффективнее реагировать на нарушения.
• Масштабируемость и адаптивность.Решения кибербезопасности на основе искусственного интеллекта могут адаптироваться и масштабироваться в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса, обеспечивая более устойчивую и гибкую инфраструктуру безопасности, которая может расти вместе с организацией.
• Упреждающий поиск угроз.Решения, основанные на ИИ, могут активно искать потенциальные угрозы в цифровой среде организации, выявляя и устраняя риски, прежде чем они перерастут в полномасштабные атаки.

Ограничения использования ИИ в кибербезопасности

• ИИ не поможет с уникальными угрозами.ИИ обычно обучается на исторических данных и шаблонах. В результате ему может быть трудно обнаруживать совершенно новые или очень сложные виды угроз, которые никогда раньше не встречались, и реагировать на них.
• ИИ не поможет вам найти креативные способы атаки на систему. Хотя ИИ может выявлять известные уязвимости и схемы атак, он может оказаться неэффективным при обнаружении новых векторов атак, требующих нестандартного мышления или человеческой изобретательности.
• ИИ также является отличным новым инструментом для киберпреступников.По мере развития ИИ в области безопасности злоумышленники также могут использовать его для создания более мощных угроз, таких как разработка сложного вредоносного ПО или масштабная автоматизация атак. Это может привести к эскалации гонки вооружений между специалистами по кибербезопасности и киберпреступниками.
• Зависимость от качественных данных.Эффективность решений кибербезопасности на базе искусственного интеллекта в значительной степени зависит от качества и количества данных, используемых для обучения. Неточные или предвзятые данные могут привести к ложным срабатываниям или негативным результатам, потенциально подрывая надежность системы.
• Конфиденциальность и этические соображения. Обширный сбор и анализ данных, необходимый для кибербезопасности на базе искусственного интеллекта, может вызвать вопросы конфиденциальности и этики, особенно когда речь идет о конфиденциальной личной или организационной информации.
• Проблемы интеграции и совместимости.Внедрение решений на основе искусственного интеллекта в рамках существующих инфраструктур кибербезопасности может быть сложным, поскольку организациям необходимо обеспечить бесшовную интеграцию и совместимость со своими текущими системами и процессами.

Как искусственный интеллект ставит под угрозу кибербезопасность

Без сомнения, решения в области кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта могут принести десятки преимуществ как отдельным лицам, так и организациям. Но в чужих руках искусственный интеллект будет иметь противоположный эффект. Давайте рассмотрим наиболее значительные угрозы, на которые следует обратить внимание.

Хакерские атаки

К сожалению, хакеры также могут использовать методы искусственного интеллекта, хотя их намерения далеки от благих. Искусственный интеллект делает кибератаки более изощренными и их трудно обнаружить. Более того, злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для выявления системных уязвимостей, используя так называемую технику нейронного фаззинга, а затем использовать эту информацию для кражи данных или распространения вирусов.

Риски биометрического сканирования

Сканирование биометрической информации и другие методы идентификации на основе искусственного интеллекта являются не только ошеломляющим технологическим достижением, но и потенциальной угрозой вашей конфиденциальности в Интернете. Дело в том, что такие методы могут собирать и хранить тонны конфиденциальной информации о людях, которая впоследствии может быть продана третьим лицам или даже хуже.

Сторонние трекеры

Поскольку технология искусственного интеллекта позволяет обрабатывать большие объемы данных, она, к сожалению, обладает огромным потенциалом для кражи и сбора конфиденциальной информации. Более того, хакеры могут использовать передовые методы для проведения незаконных действий по наблюдению и шпионить за устройствами пользователей.

Вредоносное ПО на основе искусственного интеллекта

Вредоносный код и вирусы, разработанные на основе искусственного интеллекта, представляют серьезную угрозу кибербезопасности. Такие продвинутые вредоносные программы не поддаются отслеживанию антивирусным программным обеспечением и проскальзывают через мощные системы безопасности.

Хитрые аферы

Вам не обязательно заходить в темную Сеть, чтобы стать жертвой коварной аферы. Фактически, методы социальной инженерии, такие как фишинг, являются наиболее распространенной причиной раскрытия конфиденциальных данных. Какое это имеет отношение к ИИ? Злоумышленники могут использовать искусственный интеллект для проведения бот-атак или манипулирования пользователями путем создания поддельного или оскорбительного контента.

Решения для киберугроз с использованием искусственного интеллекта

Автоматизация и ложные срабатывания

Автоматизация безопасности, которая выявляет потенциальные инциденты кибербезопасности путем мониторинга нештатного использования данных, является ключевой в защите от киберугроз. Искусственный интеллект и машинное обучение являются мощными инструментами в области автоматизации безопасности и могут довести процессы мониторинга, расстановки приоритетов и оповещения до следующего поколения, чтобы сократить затраты на рабочую силу и ускорить цикл управления угрозами. Люди остаются в курсе событий только с целью выявления ложных срабатываний.

Прогнозная аналитика

Поскольку новые технологии все больше и больше вовлекаются в кибератаки, простого сбора данных или создания цифровых подписей уже недостаточно для быстрого обнаружения угроз. Внедрение решений с искусственным интеллектом позволяет системе отслеживать более широкое число факторов и лучше выявлять закономерности аномальной активности. Используя эти данные, искусственный интеллект и машинное обучение можно обучить отслеживать информацию и проводить прогнозный анализ.

В заключение

Внедрение нейронных сетей как неотъемлемой части кибербезопасности уже значительно улучшило различные системы и решения безопасности. Их активное внедрение сделало эти средства защиты более автоматизированными, эффективными и рентабельными.

Не следует опасаться ИИ как неоспоримого присутствия в этой области; скорее, его следует постоянно использовать и совершенствовать. Внедряя ИИ, мы позволяем экспертам-людям сосредоточиться на своих сильных сторонах, таких как решение сложных проблем и принятие важных решений. Адаптируясь к этому технологическому ландшафту, мы должны признать потенциал дальнейших инноваций в области кибербезопасности, его перспективность и его ограничения, разумно использовать его и активно развивать.