Введение
Искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой как благословение, так и проклятие как для бизнеса, клиентов, так и для киберпреступников.
Применение A-ML в кибербезопасности выгодно, поскольку помогает специалистам по безопасности лучше понимать, исследовать и оценивать преступления. Он совершенствует технологии кибербезопасности, которые предприятия используют для борьбы с мошенниками и защиты клиентов и заказчиков.
ИИ может управлять реагированием на инциденты, выявлять угрозы и приоритизировать их, а также предвидеть атаки вредоносных программ.
Обнаружение вредоносных программ, управление инцидентами и поведенческая аналитика — три ключевых приложения кибербезопасности для ИИ. Люди просто не в состоянии эффективно защищаться от такого объема и количества кибератак. ИИ — единственный метод эффективного противодействия киберугрозам в масштабе.
Искусственный интеллект (ИИ) работает аналогично компьютерной программе, ориентированной на достижение успеха. Напротив, машинное обучение (МО) — это самосовершенствующийся инструмент, который улучшается по мере использования. Точность и успех в секторе кибербезопасности могут быть обеспечены комбинацией этих двух факторов.
Основная проблема с традиционными мерами кибербезопасности заключается в том, что они не могут справиться с тем, насколько велика угроза сейчас. Перегрузка данными возникает в результате использования традиционных методов сбора и анализа информации. Это требует много труда и, следовательно, подвержено человеческим ошибкам. Также очень сложно подготовиться к потенциальной угрозе, потому что они не могут видеть сеть.
Напротив, искусственный интеллект в области кибербезопасности более эффективно выявляет потенциальные атаки и отражает их.
Выгодные варианты использования AI/ML в кибербезопасности
1. Выявление сетевых угроз
В настоящее время это наиболее фундаментальное применение ИИ в кибербезопасности. Современные предприятия полагаются на технологии сетевой безопасности с поддержкой ИИ более чем в 70% случаев. Решения с поддержкой ИИ лучше подходят для защиты передаваемых или хранимых данных, поскольку предприятия обмениваются конфиденциальными данными через сети.
2. Мониторинг электронной почты ИИ
Сегодня ИИ используется для отслеживания как входящих, так и исходящих электронных писем для защиты от киберрисков, таких как фишинг. Специалистов по безопасности информируют об угрозах, которые наиболее вероятны, чтобы можно было принять надлежащие меры. В финансовой сфере это критично. В этом случае обнаружение аномалий используется для выявления фишинговых атак, перенаправленных электронных писем, утечек данных и других проблем с безопасностью в Интернете.
3. Антивирусное приложение с искусственным интеллектом
Типичные антивирусные программы могут проверять файлы на наличие вирусов. Программное обеспечение не может защитить ваши данные без обновлений безопасности при новых заражениях. Однако программное обеспечение на основе ИИ может идентифицировать угрозу, поскольку оно может идентифицировать аномалии или неожиданную активность. В результате он может лучше предвидеть, выявлять и устранять угрозу кибербезопасности.
4. Моделирование поведения пользователей с помощью ИИ
При некоторых нарушениях кибербезопасности идентификатор входа в систему человека может быть полностью перехвачен и изменен без ведома этого человека. Это можно распознать и остановить только тогда, когда изменится поведенческий паттерн их деятельности. Такие изменения легко обнаруживаются с помощью технологических решений на основе искусственного интеллекта, после чего служба безопасности может быть предупреждена о необходимости дальнейшего изучения этого вопроса.
5. Машинное обучение для человеческого анализа: улучшение человеческого анализа и предотвращение человеческих ошибок
Без сомнения, машинное обучение и искусственный интеллект превосходят людей в поиске недостатков и совершении ошибок. Использование данных быстро росло, что привело к внедрению машинного обучения в кибербезопасность. Находить и оценивать любые опасности было для человека все равно, что искать иголку в стоге сена. В настоящее время аналитики часто используют инструменты оценки уязвимостей для выявления любых атак.
6. Мониторинг электронной почты с помощью машинного обучения
Многие фирмы осознают важность кибербезопасности электронной почты. Программное обеспечение для оценки и мониторинга уязвимостей, использующее машинное обучение, может ускорить обнаружение кибератак. и повышение точности обнаружения с течением времени.
7. Обнаружение сетевых угроз с помощью машинного обучения
Для любой организации сетевая безопасность имеет первостепенное значение. Может быть трудно понять множество топологий архитектуры сетевой безопасности. даже для многих экспертов по кибербезопасности. Усовершенствованная система сетевой безопасности на основе машинного обучения будет отслеживать все исходящие и входящие вызовы/данные, чтобы выявлять любые ошибочные информационные шаблоны в сети. Используя программное обеспечение для обнаружения аномалий, многочисленные программы могут контролировать сети. Он используется для уведомления органов власти об аномалиях данных, таких как прошлые киберугрозы.
Основные вызовы, с которыми сталкивается индустрия кибербезопасности
1. ИТ-системы, расположенные в удаленных и географически удаленных местах — удаленные местоположения затрудняют ручное отслеживание инцидентов. Экспертам по кибербезопасности необходимо успешно преодолевать инфраструктурные различия, чтобы отслеживать инциденты в разных регионах и географических регионах.
2. Ручной поиск угроз — это может быть дорого и занимать много времени, что повышает вероятность того, что атаки останутся незамеченными.
3. Реактивный характер кибербезопасности — это означает, что проблемы можно исправить только после того, как они уже произошли. Специалисты по безопасности сталкиваются с серьезной проблемой при прогнозировании опасностей до их появления.
4. Хакеры часто скрывают и меняют свои IP-адреса. Хакеры часто используют такие программы, как виртуальные частные сети, прокси-серверы, браузеры Tor и другие, для сокрытия и изменения своих IP-адресов. Эти инструменты помогают хакерам избежать захвата и оставаться анонимными.
Ограничения использования AI/ML для кибербезопасности
1. Ресурсы. Компании должны вкладывать много времени и денег в такие ресурсы, как вычислительная мощность, память и данные, чтобы создавать и запускать системы ИИ.
2. Данные. Алгоритмы ИИ обучаются с использованием обучающих наборов данных. Несколько наборов данных, содержащих вредоносные коды, вредоносные коды и аномалии, должны быть доступны группам безопасности. Проще говоря, у некоторых организаций нет времени или ресурсов для сбора всех этих подробных наборов данных. Необходимо собрать каждый из этих наборов данных, что требует времени и денег, которые большинство фирм не может себе позволить.
3. Нейронный фаззинг — фаззинг — это процесс воздействия на программное обеспечение огромного количества случайных входных данных с целью обнаружения его уязвимостей. ИИ используется в нейронном фаззинге для быстрой проверки множества случайных входных данных. Однако у фаззинга есть и положительная сторона. Собирая данные с помощью нейронных сетей, хакеры могут обнаружить недостатки в целевой системе. Microsoft создала механизм для реализации этой стратегии, чтобы улучшить свое программное обеспечение, создавая более безопасный код, который труднее взломать.
4. Хакеры также используют ИИ. Злоумышленники тестируют и совершенствуют свое вредоносное ПО, чтобы сделать его невосприимчивым к системам безопасности на основе ИИ. Вот как хакеры используют ИИ. Хакеры могут создавать более изощренные атаки и нацеливаться на обычные системы безопасности или даже на системы с искусственным интеллектом, изучая уже существующие инструменты искусственного интеллекта.
Заключение
Искусственный интеллект и машинное обучение могут повысить безопасность, а также облегчить хакерам бесконтрольный доступ к сетям. Любой бизнес потенциально может понести значительный ущерб от этого. Настоятельно рекомендуется получить какую-либо форму защиты от киберпреступников, если вы хотите уменьшить ущерб и сохранить свой бизнес.
ИИ быстро превращается в важнейший инструмент для повышения эффективности групп ИТ-безопасности. Люди больше не могут масштабироваться для эффективной защиты поверхности атаки на уровне предприятия, поэтому ИИ обеспечивает критически важный анализ и идентификацию угроз, которые необходимы специалистам по безопасности для снижения риска взлома и улучшения состояния безопасности. Таким образом, ИИ повысит кибербезопасность и поможет организациям разработать более надежные меры безопасности, несмотря на любые потенциальные недостатки.
Рекомендации
• https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/the-impact-of-ai-on-cybersecurity
• https://www.sailpoint.com/identity-library/how-ai-and-machine-learning-are-improving-cybersecurity/
• https://www.esecurityplanet.com/threats/ai-ml-cybersecurity/
