Машинное обучение искусственного интеллекта используется ведущими компаниями в области кибербезопасности для создания более эффективных и действенных инструментов и услуг для бизнеса. Преимущества этой технологии положительны: у предприятий больше шансов обнаружить вредоносные действия и защитить свои данные.

Машинное обучение искусственного интеллекта (AI ML) представило современные технологии кибербезопасности, которые теперь используются многими крупными организациями. Есть много причин, по которым AI ML полезен в области кибербезопасности.

Роль ИИ в кибербезопасности и то, как он меняет как кибербезопасность, так и киберпреступность

Существует много ролей для ИИ в кибербезопасности, и это технология машинного обучения, которая используется для создания алгоритмов. Эти алгоритмы могут быть созданы на основе человеческого интеллекта или их комбинации.

В настоящее время ИИ используется многими компаниями для помощи в анализе кибератак и позволяет организациям быстро обнаруживать атаки. Это связано с тем, что ИИ можно развернуть на всех типах устройств и платформ для анализа данных, которые он получает от всех них. Это позволяет ИИ учиться на своих предыдущих ошибках.

ИИ может использоваться не только компаниями, занимающимися кибербезопасностью, но и другими организациями, такими как банки и предприятиями. Они используют ИИ для преобразования этих технологий в решения, которые могут помочь им во многих отношениях. Например, ИИ использовался страховыми компаниями для создания алгоритмов, которые могут помочь компании в обнаружении мошенничества.

Как меры кибербезопасности искусственного интеллекта улучшают цифровую безопасность

Один из лучших способов обеспечить цифровую безопасность — использовать алгоритмы, помогающие предотвратить взлом. ИИ использовался многими компаниями, занимающимися кибербезопасностью, для создания алгоритмов, помогающих обнаруживать попытки взлома таких устройств, как смартфоны и ноутбуки.

Машины ИИ используют методы машинного обучения, чтобы извлекать выгоду из данных и учиться на них, получая информацию через датчики. Это делает машину ИИ более эффективной при реагировании на атаки и защите своих источников данных.

Искусственный интеллект в кибербезопасности: как вы можете добавить ИИ к своей защите

Когда вы думаете о том, как машина ИИ может быть полезна вам в области кибербезопасности, вот несколько моментов, которые следует учитывать.

• Создайте упреждающую, а не реактивную систему

Это самое большое преимущество использования ИИ в кибербезопасности. Это сделает вашу систему более проактивной, чем реактивной. Это означает, что ИТ-система вашей организации может обнаруживать атаки до того, как они произойдут, и блокировать их до того, как они произойдут. Когда вы получаете сообщение о взломе, ваша система уже готова к этому. Это то, что обеспечивают системы искусственного интеллекта, и именно поэтому они считаются лучшим способом повышения кибербезопасности.

• Используйте предиктивную аналитику

Еще одна вещь, которую вы можете сделать, — это использовать предиктивную аналитику, основанную на машинном обучении. Это поможет вам обнаруживать угрозы раньше и блокировать их до того, как они возникнут.

• Автоматизируйте свои ответы

Одним из основных преимуществ использования ИИ в кибербезопасности является то, что он помогает компаниям автоматизировать свои реакции на атаки. Это означает, что ваша система может обнаружить атаку, а затем вывести ее на новый уровень. Это позволяет автоматизировать и быстро реагировать.

• Сделайте свои системы более гибкими

Машины с искусственным интеллектом также могут обрабатывать данные в режиме реального времени. Это означает, что они могут изменить свою реакцию, когда получат информацию о возможной атаке. Это поможет вашим системам стать гораздо более гибкими, чем они есть сейчас. Не будет проблем с внесением новых изменений, которые помогут им лучше защитить данные вашей организации от любых внешних угроз.

• Сделайте свои системы более полезными

Еще одна польза ИИ в кибербезопасности заключается в том, что он может сделать вашу систему более полезной. Это означает, что вы сможете превратить такие системы, как брандмауэр, в полезный инструмент, защищающий ваши данные от любых внешних угроз. Он может обнаруживать атаки, а затем останавливать опасность до того, как она атакует данные.

Недостатки искусственного интеллекта в кибербезопасности: стоимость, ресурсы и обучение

Хотя ИИ хорошо помогает вашим системам обнаруживать и останавливать атаки, у него есть и некоторые недостатки. Самым большим недостатком является то, что он потребляет много денег и ресурсов. Это означает, что вам нужна определенная сумма денег, чтобы иметь возможность владеть машиной ИИ или нанять эксперта, чтобы построить ее для вас. Кроме того, когда у вас есть машины с искусственным интеллектом, создающие для вас алгоритмы, ваша машина может делать только то, чему ее научил первоначальный программист. Это означает, что если у вас недостаточно денег, есть вероятность, что ваша система не сможет предоставить услугу, которую вы хотите.

Есть и другие причины, по которым люди не используют ИИ в кибербезопасности. Это потому, что они думают, что это слишком дорого в эксплуатации, и у них проблемы с обучением. Обучение этих машин может занять очень много времени, и некоторые люди чувствуют себя некомфортно.

Работа с уязвимостями, которые создают инструменты кибербезопасности искусственного интеллекта

Кибербезопасность — это область, которая сильно развилась благодаря использованию машин с искусственным интеллектом. Эти инструменты оказались полезными, помогая организациям защитить свои цифровые данные от множества атак, с которыми они сталкиваются.

Однако эти машины ИИ также создают уязвимости в системах. Это в основном потому, что они также используются для создания и атаки организаций, а также для обнаружения любых признаков этого. Многие хакеры уже начали использовать искусственный интеллект для создания ботов для онлайн-игр. Есть и другие типы машин, которые помогают хакерам проникать в компьютерные системы и сети. Эти машины можно комбинировать с ИИ для создания очень мощных атак.

Вот некоторые из недавних примеров уязвимостей кибербезопасности искусственного интеллекта:

• Итальянский исследовательский центр использовал машину с искусственным интеллектом под названием Evolution Machine для взлома компьютерных систем. Машина могла учиться на видео и смогла улучшить свои возможности. В то же время ему также удалось обнаружить любые попытки хакеров атаковать эти системы. Проблема в том, что машина была обучена ее создателем кибератаке. Это означает, что некоторые из этих атак могут быть использованы хакером и в реальной жизни.

• Есть и другие примеры того, как машины с искусственным интеллектом могут создавать уязвимости в компьютерных системах. Самая большая из них заключается в том, что эта технология может создавать утечки больших данных в компаниях и организациях, а также в личных устройствах, таких как телефоны и ноутбуки. Это связано с тем, что машины могут собирать тонны информации в режиме реального времени и использовать ее, чтобы еще больше узнать о методах взлома. Это означает, что в вашей системе могут быть уязвимости, о которых вы даже не знали.

Скрытая опасность искусственного интеллекта в кибербезопасности

Хотя вы можете использовать машины с искусственным интеллектом для защиты своих систем, их использование все же сопряжено с некоторыми опасностями. Одним из них является то, что он может иметь ограничения. Это означает, что вы не сможете использовать машины с настроенными системами безопасности. Есть и другие проблемы, такие как обучение. Вам понадобится очень большой бюджет и много ресурсов, чтобы обучить эти машины и подготовить их к кибератакам.

Враждебный ИИ: как хакеры используют ваш ИИ против вас

Еще одна проблема, с которой сталкивается ИИ в мире кибербезопасности, — это растущее число атак, исходящих от враждебных машин. Это алгоритмы искусственного интеллекта, которые используются для обнаружения любой вредоносной активности и ее блокировки или предотвращения.

Одним из примеров того, как хакеры используют враждебные системы, является создание инструментов, которые могут имитировать человеческий интеллект, включая эмоции и мысли. Например, они могут создавать программы, которые выглядят как люди и могут действовать как они. Это позволяет им заставить пользователей поверить, что их система безопасности была взломана, хотя на самом деле это не так.

Также было отмечено, что хакеры также могут использовать враждебные машины для создания поддельных данных и выдачи их за настоящие. Вот как они могут поставить под угрозу безопасность организации. Они делают это, используя ИИ для изучения закономерностей и прогнозирования того, как будут выглядеть будущие данные. Это означает, что машина ИИ может затем генерировать эти поддельные данные, что, в свою очередь, может поставить под угрозу безопасность компьютерной системы или системы.

Они также могут использовать искусственный интеллект для создания новых вирусов и вредоносных программ, которые будут эффективны против ваших систем. Они делают это, создавая новые вирусы для определенных целей и обучая их находить и атаковать определенную систему или группу людей.

Враждебный ИИ: как ему дать отпор

Самая большая проблема, с которой сталкивается большинство организаций с враждебными машинами, заключается в том, что они не знают, когда эти системы работают против них. Враждебные системы может быть трудно обнаружить, особенно потому, что они используют такие передовые методы для сокрытия своих атак. Их также может быть трудно заблокировать или остановить, потому что они сливаются с другими данными внутри системы.

Есть несколько способов дать отпор этим враждебным системам ИИ. Одним из них является создание системы, которая может выявлять и блокировать эти атаки. Однако это непросто, поскольку для создания такой системы безопасности может потребоваться много времени и ресурсов. Хорошо, что все больше и больше компаний делают эту часть своих систем безопасности, чтобы быть готовыми к атакам.

Еще одна умная вещь, которую вы можете сделать, — это постоянно обновлять свои системы безопасности, используя новейшие технологии в этой области. Это очень важно, поскольку использование систем кибербезопасности с искусственным интеллектом не прекратится и в будущем. Он просто станет более популярным и распространенным. Это означает только то, что вы должны быть готовы, когда на вас обрушатся эти атаки.

MDR на основе ИИ

Сегодня предприятия придумывают новые способы повышения общей безопасности в Интернете. Здесь на помощь приходит машинное обнаружение и реагирование (MDR).

MDR на основе ИИ — это система безопасности, использующая технологии машинного обучения для обнаружения существующих уязвимостей и реагирования на них. Он также создает постоянные обновления безопасности и исправления для известных угроз, которые могут поставить под угрозу сеть любой компании или организации. Для этого он постоянно отслеживает сети на наличие угроз и атак и внедряет эти обновления в режиме реального времени.

Это отличается от традиционных решений, потому что это самообновляющаяся система. Это означает, что машина может обнаруживать появление угрозы безопасности и немедленно обновлять программу или систему. Он делает это, не дожидаясь какого-либо вмешательства человека, что значительно ускоряет процесс.

Проблема MDR на основе ИИ также заключается в том, что не всем компаниям это понадобится. Например, у небольших предприятий не будет такой потребности в полной автоматизации машин, как у крупных компаний. Это связано с тем, что они не могут позволить себе покупать высокопроизводительные машины и многие другие ресурсы, которые потребуются для этих программ.

Как ИИ может помочь остановить кибератаки

Существует несколько различных типов технологий искусственного интеллекта, которые можно использовать для повышения безопасности любой организации или компании. Один тип — это технология прогнозирования, в которой используются такие системы, как искусственные нейронные сети, для быстрого выявления уязвимостей системы и блокирования атак до того, как они произойдут. Другой тип ИИ можно использовать для обнаружения аномалий в сети и использования их для выявления атак в режиме реального времени. Это также известно как система обнаружения аномалий, которая отслеживает признаки атаки и отправляет уведомление о том, что происходит что-то плохое.

Однако это не означает, что вам нужно использовать дорогие машины и технологии искусственного интеллекта для защиты вашей системы. Есть несколько более традиционных решений, которые также хорошо работают и, возможно, более доступны для небольших компаний и организаций. Одним из них является создание программы безопасности, которая работает проактивно, а не просто реактивно. Однако также важно иметь новейшие технологии безопасности, помогающие защитить вашу систему от атак хакеров и вредоносных программ.

Применение ИИ в кибербезопасности

Защита паролем и аутентификация

Даже если у вас самая лучшая система безопасности, она не будет работать, если люди, использующие ее, не смогут вспомнить свои пароли. Чтобы этого не произошло, сегодня существует несколько различных типов технологий защиты паролем и аутентификации искусственного интеллекта.

Обнаружение и предотвращение фишинга

Фишинг — это вид мошенничества с электронной почтой, который обманом заставляет людей разглашать их личную и личную информацию. Фишинговая атака обычно не похожа на настоящую электронную почту, но часто кажется, что она исходит от знакомого отправителя. В этом случае люди обычно сразу открывают сообщение, что дает хакерам полный доступ ко всему на их компьютере, смартфоне или других цифровых устройствах. Вот почему важно иметь систему безопасности, которая автоматически обнаруживает и блокирует фишинговые электронные письма и не дает людям попасться на уловки такого рода мошенничества.

Существует несколько различных способов защиты людей от фишинговых писем. Одна из них — это технология, использующая искусственный интеллект для определения намерений, стоящих за электронными письмами, и отправки их, если они кажутся подозрительными. Это та же технология, которая используется для обнаружения и предотвращения других типов вредоносных атак. Другие варианты включают отключение предварительного просмотра электронной почты в вашей системе электронной почты, чтобы люди не могли предварительно просматривать электронные письма перед их отправкой, и использование двухфакторной аутентификации во всех учетных записях, где она доступна.

Лучшая система безопасности также будет иметь функции сканирования безопасности, которые в первую очередь предотвращают проникновение хакеров в вашу систему. Большинство киберпреступников знают, что опасность быть пойманными высоки, поэтому они часто придумывают новые способы обхода этих систем. Основной способ остановить их — использовать продвинутый искусственный интеллект для выявления уязвимостей в вашей системе и блокировать атаки до того, как они произойдут.

Управление уязвимостями

Одним из наиболее важных применений ИИ в кибербезопасности является управление уязвимостями. Это процесс, при котором система безопасности постоянно сканирует системы на наличие уязвимостей в сети. Это делается с помощью автоматизированных инструментов, которые постоянно отслеживают любые изменения и отправляют оповещения, когда что-то идет не так.

Лучшее в этих системах то, что они могут помочь выявить новые типы уязвимостей, которые человек не смог бы обнаружить самостоятельно.

Сетевая безопасность

Сетевая безопасность является неотъемлемой частью любого плана кибербезопасности. Это потому, что любой хакер, который хочет проникнуть в сеть, должен будет найти способ сделать это. Вот почему важно иметь систему, которая защищает ваши системы от хакеров и хакерских атак, а также помогает вам оставаться защищенными от подобных угроз.

Поведенческая аналитика

Поведенческая аналитика — одно из важнейших приложений машинного обучения и искусственного интеллекта в кибербезопасности. Это связано с тем, что этот тип технологии также может использоваться для идентификации хакера до того, как он действительно взломает вашу систему, что значительно упрощает вам поиск их, если они все же проникнут.

Поведенческая аналитика использует такие системы, как искусственные нейронные сети и другие типы технологий искусственного интеллекта, чтобы идентифицировать хакера или хакерскую атаку еще до того, как она произошла. Тогда можно предотвратить их попадание в вашу систему и предотвратить их повреждение.

Резюме

В заключение, инструменты кибербезопасности искусственного интеллекта доказали свою эффективность в защите компьютерных систем от злонамеренных атак со стороны хакеров и других лиц. Эти мощные машины могут обеспечить столь необходимую защиту и наблюдение за вашей системой. В то же время они также могут создавать уязвимости, которые могут быть использованы против вас. Вот почему вы всегда должны следить за своей системой безопасности и регулярно обновлять ее, чтобы убедиться, что она защищена от атак.

Кроме того, один из лучших способов защитить себя от этих угроз — иметь хорошую страховку кибербезопасности для вашего бизнеса. Это даст вам душевное спокойствие в случае утечки данных и поможет вам встать на ноги после взлома.