Какова роль искусственного интеллекта (ИИ) в кибербезопасности?

Частота кибератак остается преобладающей: по данным Forbes, в 2021 году 66% предприятий подверглись кибератакам. По мере того как киберугрозы и атаки становятся все более изощренными, совершенствуются и технологии, которые их предотвращают. Многие предприятия обращаются к ИИ, чтобы укрепить свою защиту от преступлений, с которыми сталкиваются их отрасли. Несмотря на то, что существует множество вариантов использования и преимуществ внедрения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения кибербезопасности, преступники могут использовать одни и те же технологии для собственной выгоды.

ИИ мощный, но его можно использовать для неправомерных действий. В настоящее время он помогает правительствам в разработке инновационных методов цензуры онлайн-контента. Искусственный интеллект также может тайно собирать данные и получать доступ к личной информации людей по всему миру. Это когда виртуальные частные сети по-прежнему необходимы.

Давайте углубимся в то, какую роль искусственный интеллект играет в кибербезопасности, его преимущества и недостатки, как киберпреступники также используют ИИ и почему наши самые элементарные меры предосторожности в области кибербезопасности по-прежнему являются нашими лучшими инструментами.

Как эволюционировали киберугрозы?

Первая киберугроза вообще не была угрозой. Боб Томас, инженер-технолог, в начале 1970-х разработал первый компьютерный вирус, который мог перемещаться между компьютерами. Единственной угрозой, которую он представлял, было сообщение: «Я крипер: поймай меня, если сможешь!». В ответ на это друг и коллега Томаса Рэй Томлинсон, создавший первую программу электронной почты, создал дополнительный код, который мог не только перемещаться с компьютера на компьютер, но и дублировать себя при перемещении. Это эффективно удалило «Creeper» и новый код, а первое в истории антивирусное программное обеспечение было названо «Reaper».

Больше вредоносных вирусов появилось в конце 1990-х и начале 2000-х годов. Вирусы ILOVEYOU и Melissa заразили десятки миллионов устройств по всему миру, нарушив работу почтовых систем. К сожалению, подавляющее большинство взломанных электронных писем были отправлены невольными жертвами со слабой защитой. Эти эксплойты, которые в первую очередь предназначались для получения финансовой выгоды или достижения стратегических целей, попали в заголовки газет, поскольку заняли центральное место в мире кибератак.

За последние несколько десятилетий в кибербезопасности произошли огромные изменения и рост. Ландшафт глобальных угроз продолжает меняться, заставляя нас сталкиваться с новыми битвами, и сегодня пользователи Интернета сталкиваются с множеством рисков. С одной стороны, огромные и в основном автоматизированные ботнеты атакуют потребительские устройства. С другой стороны, атаки с использованием социальной инженерии (или фишинга) пытаются обманом заставить людей передать свои деньги и личные данные.

В результате кибербезопасность эволюционировала как с точки зрения угроз, так и с точки зрения реагирования. Киберпреступники теперь имеют более творческие способы проведения более скоординированных атак. Несмотря на способы избежать отслеживания в Интернете, последние несколько десятилетий вынудили предприятия пересмотреть свои методы кибербезопасности. В настоящее время кибер-злоумышленники проникают во все большее количество сетей в результате распространения облачных вычислений и устройств Интернета вещей, и они продолжают использовать эту новую технологию для совершения все более изощренных атак.

Рекомендуется для вас: наука о данных и искусственный интеллект — в чем разница?

Как ИИ противостоит кибератакам?

Как уже упоминалось, до недавнего времени решения по обеспечению безопасности были в основном реактивными: новое вредоносное ПО обнаруживалось, анализировалось и добавлялось в базы данных вредоносных программ экспертами. Отрасль продолжает придерживаться этой стратегии, но становится все более активной, особенно перед лицом рисков социальной инженерии.

В этой трансформации решающее значение имеют алгоритмы машинного обучения или искусственного интеллекта. Хотя они не являются панацеей от всех проблем кибербезопасности, таких как защита вашего бизнеса после утечки данных, они невероятно полезны для быстрой оптимизации процессов принятия решений и определения шаблонов на основе неполных или измененных данных. Эти алгоритмы извлекают уроки из реальных данных, таких как текущие угрозы безопасности и ложные срабатывания, а также самые последние угрозы, обнаруженные исследователями по всему миру.

Варианты использования

В первой половине 2022 года количество атак вредоносного ПО во всем мире превысило 2,8 миллиарда. В 2021 году было обнаружено 5,4 миллиарда атак вредоносного ПО. За последние годы больше всего атак вредоносного ПО было обнаружено в 2018 году, когда в мире было зафиксировано 10,5 млрд таких атак.

Системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения могут анализировать вредоносные программы на основе присущих им свойств, а не сигнатур. Например, если часть программного обеспечения предназначена для быстрого шифрования нескольких файлов, это подозрительное поведение. Еще один признак того, что программное обеспечение ненастоящее, заключается в том, что оно принимает меры, чтобы скрыть себя. Программа на основе ИИ может учитывать эти и другие факторы, чтобы определить опасность новой, ранее неизвестной части программного обеспечения. Конечным результатом может стать значительное повышение безопасности конечной точки.

ИИ также может помочь выявлять и определять приоритеты угроз. Аналитики в центрах управления безопасностью каждый день засыпаны предупреждениями системы безопасности, многие из которых являются ложными срабатываниями. В конечном итоге они могут потратить слишком много времени на эти рудиментарные задачи и недостаточно времени на изучение реальных угроз, или они могут полностью пропустить продвинутые атаки. Согласно отчету Verizon о расследовании утечек данных, 20% утечек потребовались месяцы или больше, чтобы компании заметили проблему.

Наконец, искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для оптимизации и автоматизации операций, включая реагирование на большое количество предупреждений с низким уровнем риска. Это предупреждения, на которые требуется быстрая реакция, но риск ошибки низок, а система уверена в угрозе. Например, если известный образец программы-вымогателя появляется на устройстве конечного пользователя, быстрое отключение его сетевого подключения может предотвратить заражение остальной части бизнеса.

Другая сторона

Недостатком роли искусственного интеллекта в кибербезопасности является то, что наибольшую выгоду могут получить хакеры. Хакеры могут использовать достижения ИИ для запуска кибератак, таких как DDoS-атаки, атаки MITM и туннелирование DNS. Они также используют искусственный интеллект для более быстрого взлома паролей.

Включение машинного обучения в ваш подход к обнаружению угроз сегодня является жизненно важным аспектом любой стратегии кибербезопасности. Как упоминалось ранее, технологии на основе искусственного интеллекта облегчают нагрузку на сотрудников службы безопасности, которые ежедневно получают тысячи предупреждений.

Однако хакеры могут воспользоваться этой аналитикой, завалив системы слишком большим количеством предупреждений. Слишком много ложных срабатываний могут вывести из строя даже лучшие системы машинного обучения и специалистов по безопасности. Злоумышленник может перегрузить систему и сгенерировать большое количество ложных срабатываний, а затем начать настоящую атаку, пока система настраивается для фильтрации ложных угроз.

Когда дело доходит до вредоносных программ, эффективность программ-вымогателей определяется тем, насколько быстро они распространяются по сетевой системе. ИИ уже используется киберпреступниками для этой цели. Например, они используют искусственный интеллект для отслеживания реакции межсетевых экранов и выявления точек доступа, которые проглядели сотрудники службы безопасности.

Другие атаки с целью выкупа, учитывая их постоянно развивающуюся изощренность, основаны на искусственном интеллекте. ИИ включен в наборы эксплойтов, которые продаются на темном рынке. Это чрезвычайно прибыльная тактика для киберпреступников, а SDK программ-вымогателей содержат технологию искусственного интеллекта.

Вернуться к основам

«Хотя искусственный интеллект и машинное обучение обладают огромным потенциалом, они не дают быстрых решений. Несмотря на преимущества, ИИ не идеален для обнаружения киберугроз. Он страдает от быстрых изменений, таких как неожиданная вспышка COVID-19, которая радикально изменила рабочее поведение сотрудников». – как пояснили в Urban VPN в одном из своих недавних сообщений в блоге.

Использование ИИ также может поставить под угрозу конфиденциальность данных. Алгоритмы ИИ связаны с анализом больших объемов данных, что необходимо для того, чтобы разработанные алгоритмы давали точные результаты. Данные компании содержат трафик, связанный с ежедневными транзакциями и действиями в Интернете, а также конфиденциальную информацию о ее клиентах, например личную информацию. Однако что на самом деле происходит с нашими данными, когда они передаются агенту ИИ, остается загадкой. Поскольку утечки персональных данных постоянно попадают в заголовки, безопасность данных потребителей не должна подвергаться риску ради передовых технологий.

Основы кибербезопасности следует соблюдать независимо от новых технологических достижений. Защитите свое интернет-соединение, установив брандмауэр и зашифровав данные. Каким бы удобным ни было подключение к бесплатной сети Wi-Fi, это может нанести ущерб безопасности вашего бизнеса. Подключение к незащищенной сети позволяет хакерам получить доступ к вашим компьютерам. Инвестируйте в VPN, чтобы обеспечить конфиденциальность вашей сети. IP-адреса также можно использовать для защиты данных, чтобы защитить киберпреступников от доступа к конфиденциальным данным.

Внедрение паролей для защиты компьютерных сетей очевидно, но если вы хотите получить максимальную отдачу от защиты паролем, вы должны обращать внимание не только на нечетные числа и последовательности букв. Рассмотрите возможность использования механизма многофакторной аутентификации, который требует больше информации, чем один пароль для получения доступа.

Кроме того, чтобы сэкономить время и деньги на проверке кибервзаимодействий, создайте правила, определяющие, как сотрудники должны защищать идентифицирующую информацию и другие конфиденциальные данные. Это включает в себя ограничение доступа к определенной информации и использование многоуровневых мер безопасности, таких как дополнительное шифрование, контрольные вопросы и т. д. Убедитесь, что ваши сотрудники понимают меры наказания за нарушение стандартов кибербезопасности вашей компании.

Вам также может понравиться: 7 профессий, незаменимых для искусственного интеллекта (ИИ).

Нижняя линия

Искусственный интеллект — это уже не научная фантастика, а вполне реальный элемент современного развития кибербезопасности. Однако, несмотря на его привлекательность, мы не должны сбрасывать со счетов другие средства обеспечения кибербезопасности, которые продолжают защищать как бизнес, так и пользователей, а также возможность использования искусственного интеллекта в качестве оружия для причинения вреда, а не пользы.