Появление искусственного интеллекта меняет ИТ и будет продолжать меняться в будущем. Основные принципы программ с искусственным интеллектом заключаются в том, что они могут собирать данные, анализировать их, принимать решения с пониманием результатов и учиться на их основе. Именно поэтому применение ИИ в кибербезопасности несет в себе новые оборонительные обещания и наступательные вызовы для кибербезопасности. Кибербезопасность выходит на первый план, поскольку экспоненциальный рост объема данных (потребительских и деловых) привел к тому, что утечки данных стали происходить все чаще. К наиболее распространенным причинам утечки данных относятся;
- Слабые или украденные учетные данные, например, пароли
- Вредоносное ПО в виде вирусов, программ-вымогателей, фишинговых афер.
- Социальная инженерия
- Инсайдерские угрозы
- Неправильная конфигурация ИТ-системы и ошибки пользователей
- Черные ходы через уязвимые приложения и
- Недобросовестное управление разрешениями
Рост числа атак стимулирует внедрение искусственного интеллекта в кибербезопасность для повышения эффективности и точности защиты данных. Ожидается, что ИИ также предоставил новые возможности злоумышленникам. ИИ упрощает создание интеллектуальных систем защиты и угроз.
В прошлом хакеры были высококвалифицированными программистами, которые могли создавать свои вредоносные программы и обходить сложные протоколы безопасности. Теперь это уже не так: вредоносное ПО продается как интеллектуальное решение, которое нужно только подключить и играть. В результате в борьбу вступают хакеры, не обладающие компьютерными навыками, что в конечном итоге приводит к увеличению числа хакеров. Для защиты от таких простых в использовании интеллектуальных угроз необходимо интеллектуальное решение. Например, с помощью инструмента мониторинга сети на основе искусственного интеллекта можно быстро выявлять уязвимости в системе безопасности, анализируя поведение пользователей, распознавая закономерности и выявляя нарушения в сети, а также реагируя соответствующим образом. Он может обнаруживать, отслеживать и закрывать больше векторов кибератак, чем это возможно с помощью человека. Вот как это работает: Модели искусственного интеллекта получают большой объем данных о каждом приложении в организации на всех конечных точках, чтобы создать профиль. Это помогает установить базовый уровень поведения, и если обнаружится статистически значимое отклонение от нормы, алгоритм отметит его для дальнейшего изучения. ИИ также может повысить эффективность биометрической аутентификации.
Одной из проблем для пользователей цифровых технологий является придумывание, запоминание и регулярная смена надежных паролей. Эта проблема используется хакерами для проникновения в защищенные данные и их компрометации. Эту лазейку можно закрыть с помощью биометрических логинов, которые используют сканирование отпечатков пальцев, сетчатки глаза или ладони. Биометрические логины могут использоваться отдельно или вместе с паролем для контроля и мониторинга доступа. Автоматизация теперь применяется и к вредоносным программам. Вместо прямой атаки хакеров на человека теперь можно использовать автоматизированные вредоносные программы, работающие при минимальном участии человека. Автоматизация вредоносных программ делает их более частыми, изощренными и неумолимыми. Автоматическое вредоносное ПО представляет угрозу для IoT-устройств, и ожидается, что число нарушений безопасности будет расти в геометрической прогрессии по мере расширения их использования. IoT-устройства вызывают особую озабоченность, поскольку производители не уделяют приоритетного внимания безопасности при создании продукта, а потребители редко задумываются о безопасности при подключении устройств. Это сделало IoT-устройства главной мишенью для интернет-атаки. Автоматизация позволяет командам кибербезопасности экономить время и деньги. Команды кибербезопасности выполняют множество рутинных задач, которые необходимо автоматизировать. ИТ-администраторы постоянно загружены повторяющимися инцидентами, инсайдерскими угрозами и обязанностями по управлению устройствами, которые отнимают время от более важных задач. Автоматизация этих рутинных задач не только высвободит ресурсы человеческого капитала, но и позволит добиться результатов за меньшее время и с большей точностью.
Машинное обучение позволит адаптировать поиск угроз к эволюции вредоносных программ.
Вредоносное ПО обычно представляет собой программу с жесткой целью или протоколом. Хакеры могут применить ИИ к своим программам, чтобы адаптироваться и учиться на каждой атаке. Вредоносное ПО с поддержкой ИИ также может имитировать человека или доверенные элементы ИТ-системы, чтобы получить доступ к ним. Это облегчает создание полиморфных вредоносных программ с функциями обфускации. Ключевым активом в обнаружении вредоносных программ являются определения вирусов или базы данных, содержащие идентификаторы и шаблоны, которые помогают распознавать угрозы. Машинное обучение может использоваться злоумышленниками для уклонения от обнаружения, но оно также может быть использовано ИТ-отделом для быстрого выявления рисков. Киберпреступники обычно подстраивают код своих вредоносных программ, чтобы обойти защитное ПО. Выявить все вариации намеренно замаскированных вредоносных программ очень сложно. База данных вредоносных программ с машинным обучением может обнаружить вредоносную программу, будь то существующая или модифицированная, и система может заблокировать ее на основе предыдущих событий, признанных вредоносными. Выявлять постоянно развивающиеся угрозы стало проще с помощью ИИ. Системы искусственного интеллекта можно обучить обнаруживать атаки вымогателей и вредоносных программ еще до того, как они проникнут в систему. После обнаружения они могут быть изолированы от системы. Прогностические функции ИИ превосходят по скорости традиционные подходы. Использование машинного обучения в сфере кибербезопасности может принести такие преимущества, как:
- Мониторинг и анализ нескольких конечных точек на предмет киберугроз
- Обнаружение вредоносных действий до того, как они перерастут в полноценную атаку
- Автоматизация рутинных задач по обеспечению безопасности
- Устранение уязвимостей нулевого дня
Кибербезопасность с использованием искусственного интеллекта имеет огромное значение. Исследовательский институт Capgemini Research Institute обнаружил, что две трети (69 %) организаций признают, что не смогут реагировать на критические угрозы без искусственного интеллекта. Более половины руководителей (56 %) утверждают, что их аналитики по кибербезопасности перегружены огромным количеством данных, которые им необходимо отслеживать для обнаружения и предотвращения вторжений. Кроме того, заметно увеличилось число кибератак, требующих немедленного вмешательства или не поддающихся достаточно быстрому устранению кибераналитиками, в том числе:
- Кибератаки затрагивают приложения, чувствительные к времени (42 % заявили о росте их числа, в среднем на 16 %).
- Автоматизированные атаки с машинной скоростью, которые мутируют с такой скоростью, что их невозможно нейтрализовать с помощью традиционных систем реагирования (43% сообщили об увеличении, в среднем на 15%).
ИИ уже применяется в сфере кибербезопасности. Некоторые из используемых в настоящее время приложений ИИ для кибербезопасности включают;
- Приложения для фильтрации спама
- Обнаружение и предотвращение сетевых вторжений
- Обнаружение мошенничества
- Обнаружение ботнетов
- Безопасная аутентификация пользователей
- Прогнозирование инцидентов, связанных со взломом
Хотя система безопасности организации может быть надежной, поскольку она взаимодействует с третьими сторонами (клиентами, регулирующими органами, поставщиками и т. д.), она уязвима через эти пути. По данным Accenture, 40 % случаев нарушения безопасности являются косвенными, поскольку угрозы направлены на слабые звенья в цепочке поставок или бизнес-экосистеме. Именно поэтому организациям необходимо автоматизированное интеллектуальное решение, способное прогнозировать атаки и быстро реагировать на них.
