5 udowodnionych powodów, dla których sztuczna inteligencja wystarcza do ochrony danych

Dowiedz się wszystkiego o tym, jak sztuczna inteligencja pomaga organizacjom i osobom prywatnym chronić ich dane w dzisiejszych czasach!

Wraz z postępem nowoczesnych technologii ochrona danych stała się problemem zarówno dla osób prywatnych, jak i organizacji. Wraz ze wzrostem ilości i złożoności danych tradycyjne metody ochrony danych straciły swój urok.

Jednak sytuacja w branży cyberbezpieczeństwa wygląda dobrze, odkąd sztuczna inteligencja (AI) pojawiła się na scenie!

W 2023 roku globalna sztuczna inteligencja na rynku cyberbezpieczeństwa jest wyceniana na 22,4 miliarda dolarów, a do 2028 roku ma wzrosnąć do 60,6 miliarda dolarów. Statystyki te wskazują, że sztuczna inteligencja jest niezawodnym rozwiązaniem do ochrony organizacji przed atakami cybernetycznymi.

Aby zbadać to twierdzenie, przeanalizujemy pięć powodów, dla których sztuczna inteligencja jest kluczem do solidnej ochrony danych w dzisiejszych czasach! Zacznijmy od zasadniczej kwestii:

Ochrona danych i współczesne problemy: co nowego?

Ilość danych jest dużym czynnikiem, który komplikuje przetwarzanie danych i zmienia wszystko, co wiemy o ochronie danych. Nowoczesne dane doprowadziły do ​​pewnych współczesnych problemów, narażając organizacje i osoby prywatne na ataki cybernetyczne.

Zagrożenia te zagrażają bezpieczeństwu organizacji i prowadzą do ukierunkowanych nadużyć przy użyciu różnych ataków ransomware, ataków złośliwego oprogramowania, ataków typu phishing itp. Koszty, zarówno pod względem szkód wizerunkowych, jak i finansowych, stale rosną.

źródło: statystyka

Przy samej ilości danych ryzyko wycieku danych wzrasta, ponieważ ręczne monitorowanie luk w zabezpieczeniach i przestrzeganie przepisów dotyczących ochrony danych, takich jak RODO, staje się trudne.

Ograniczone zasoby, problemy z bezpieczeństwem w chmurze, zawiłe przepisy dotyczące prywatności i inne problemy pojawiają się codziennie bez jakiegoś innowacyjnego rozwiązania, które mogłoby uratować dzień.

Sztuczna inteligencja i bezpieczeństwo danych: nowe zagrożenie?

Według badania 71% ludzi wierzy, że AI (sztuczna inteligencja) zostanie wykorzystana do cyberataków w ciągu najbliższych trzech lat. Statystyki te podkreślają fakt, że ludzie nadal są sceptycznie nastawieni do tej technologii.

Wiadomość ta nie jest jednak szokiem, ponieważ modele sztucznej inteligencji wykorzystują do trenowania nadmierne ilości danych, a tam, gdzie są dane, zawsze istnieje ryzyko ich wycieku.

źródło: Gitnux

Chociaż prawdą jest, że cyberprzestępcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do planowania cyberataków, musimy nauczyć się ograniczać i eliminować problemy z bezpieczeństwem za pomocą tych właśnie modeli, aby zautomatyzować zasady ochrony danych.

5 powodów, dla których sztuczna inteligencja wystarcza do ochrony danych

Oto zestawienie tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wdrażać lepsze i solidniejsze strategie ochrony danych w celu zapewnienia lepszego bezpieczeństwa i zarządzania danymi.

Ulepszone wykrywanie zagrożeń

Dzięki szeroko zakrojonym badaniom w tej dziedzinie sztuczna inteligencja (AI) znacznie ułatwia ekspertom ds. bezpieczeństwa wykrywanie i łagodzenie zagrożeń. W niedawnym badaniu „Systematyczny przegląd wykrywania anomalii przy użyciu technik uczenia maszynowego i głębokiego” autor stwierdza:

„Techniki uczenia maszynowego, w szczególności uczenie głębokie, umożliwiły ogromny postęp w dziedzinie wykrywania anomalii”.

Prawdziwym przykładem może być wykorzystanie modeli AI w instytucjach finansowych do wykrywania oszustw i oszustw. Dzięki sztucznej inteligencji i jej potężnym algorytmom branże mogą szybciej analizować dane transakcyjne, wykrywać wzorce, przewidywać trendy i oznaczać oszukańcze działania, aby organizacja mogła zapobiec stratom finansowym.

Źródło: Forbes

Zaawansowane szyfrowanie danych

Lepsze mechanizmy szyfrowania są kluczowe dla ochrony danych w dzisiejszych czasach. Chociaż mamy ogólne techniki szyfrowania, takie jak protokoły PPTP i L2TP, sztuczna inteligencja umożliwiła naukowcom opracowanie zaawansowanych technik szyfrowania danych.

Badania doprowadziły do ​​stworzenia różnych metod szyfrowania opartych na sztucznej inteligencji, w tym szyfrowania sieci neuronowych, szyfrowania algorytmem genetycznym, a nawet szyfrowania kwantowego. Te techniki oparte na sztucznej inteligencji optymalizują algorytmy szyfrowania i generują znacznie silniejsze klucze.

Dzięki dużej mocy obliczeniowej sztucznej inteligencji algorytmy szyfrowania mogą wykrywać wzorce i luki w zabezpieczeniach w sposób bardziej adaptacyjny i dynamiczny.

Przykłady:

• Szyfrowanie sieci neuronowej

• Szyfrowanie algorytmu genetycznego

• Szyfrowanie kwantowe

• Szyfrowanie homomorficzne

Ocena ryzyka i prognozy

Sztuczna inteligencja radzi sobie z dużą ilością danych znacznie łatwiej niż tradycyjne strategie. Dzieje się tak, ponieważ dane te mogą być skutecznie wykorzystywane do trenowania modelu AI, który może pomóc ekspertom ds. bezpieczeństwa w analizie predykcyjnej w celu ochrony danych.

Predykcyjna sztuczna inteligencja może pomóc w ocenie ryzyka w celu przewidywania cyberataków, takich jak wykorzystywanie dnia zerowego. W ten sposób zespół ds. bezpieczeństwa może podjąć odpowiednie środki w celu złagodzenia luk w systemie przed pełnoprawnym atakiem. Według publikacji IEEE Computer Society:

„Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidywać, w jaki sposób i gdzie najprawdopodobniej zostaniesz narażony na szwank, dzięki czemu możesz planować i alokować zasoby w obszarach o największej wrażliwości” – powiedział Belani w publikacji.

„Preskryptywne spostrzeżenia z analizy opartej na sztucznej inteligencji umożliwiają konfigurowanie i ulepszanie kontroli i procesów w celu wzmocnienia cyberodporności”.

Zautomatyzowana reakcja na incydenty

Być może jedną z największych zalet modelu opartego na sztucznej inteligencji jest możliwość automatyzacji powtarzalnych zadań i skutecznego zarządzania zasadami ochrony danych. Dzieje się tak, ponieważ ciągłe monitorowanie i analizowanie działań może być męczące, jeśli wykonuje się je ręcznie.

Korzystanie z funkcji analizy w czasie rzeczywistym i rozwiązywania problemów sztucznej inteligencji pomaga zespołowi ds. bezpieczeństwa zminimalizować czas reakcji, a nawet zmniejszyć wpływ incydentów związanych z bezpieczeństwem.

Według artykułu opublikowanego w Tech Science Press, „19% organizacji korporacyjnych wdrożyło już szeroko technologie automatyzacji i orkiestracji bezpieczeństwa, 39% zrobiło to w ograniczonym zakresie, a 26% jest zaangażowanych w projekt automatyzacji/organizacji operacji bezpieczeństwa ”.

Mechanizmy obronne

Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga w ocenach i monitorowaniu, ale także pomaga ekspertom ds. bezpieczeństwa w podejmowaniu działań przeciwko zagrożeniom bezpieczeństwa. Takie inteligentne modele dynamicznie zmieniają swoje strategie, aby skutecznie ograniczać nowe zagrożenia.

Algorytmy te mogą nawet uczyć się na podstawie poprzednich ataków, aby lepiej przygotować się na te współczesne problemy związane z bezpieczeństwem. Algorytm może wyzwalać automatyczne odpowiedzi, blokować złośliwy ruch, a nawet aktualizować zasady bezpieczeństwa organizacji, aby przygotować się na przyszłe ataki.

Podsumowując

Sztuczna inteligencja zmienia wszystko, co wiemy o ochronie i bezpieczeństwie danych. Od szyfrowania po oprogramowanie antywirusowe, oprogramowanie i wszystko pomiędzy. I chociaż sztuczna inteligencja może również zwiększać ryzyko naruszeń, pomaga łagodzić ataki cybernetyczne.

Zaawansowane szyfrowanie, lepsze wykrywanie zagrożeń, oceny, prognozy, mechanizmy obronne i wiele więcej! Nazwij to, a sztuczna inteligencja to ma.

Podsumowując, konieczne jest zrównoważenie sztucznej inteligencji i ochrony danych podczas pracy zgodnie z przepisami lub przepisami, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO).