Содержание
ИИ добился определенных успехов в секторе кибербезопасности, и несколько поставщиков ИИ утверждают, что запустили продукты, использующие ИИ для защиты от киберугроз. Существует много поставщиков, предлагающих продукты на основе ИИ и машинного обучения, чтобы помочь идентифицировать и бороться с киберугрозами.
В этой статье вы узнаете о некоторых из наиболее распространенных вариантов использования искусственного интеллекта в кибербезопасности.
Для бизнеса, защищающего свои данные, безопасность сети имеет решающее значение, и даже в небольших центрах обработки данных могут быть запущены сотни приложений, каждое из которых должно иметь различные политики безопасности. Экспертам может потребоваться от нескольких дней до недель, чтобы полностью понять эту политику и убедиться, что реализация безопасности успешна.
Кибербезопасность по своей природе включает в себя повторяемость и утомительность. Это связано с тем, что идентификация и оценка киберугроз требуют прохождения больших объемов данных и поиска аномальных точек данных. Компании могут использовать данные, собранные их существующим программным обеспечением безопасности сети, чтобы обучить алгоритмы искусственного интеллекта идентифицировать новые киберугрозы.
Понимание последствий атаки и реакции, необходимой от компании, также требует дальнейшего анализа данных. Алгоритмы ИИ могут быть обучены выполнять определенные шаги в случае атаки, и со временем могут узнать, какой самый идеальный ответ должен быть, благодаря вкладу экспертов в области кибербезопасности.
Специалисты по безопасности не могут сравниться со скоростью и масштабом, с которым программное обеспечение ИИ может выполнять эти задачи анализа данных. Кроме того, программное обеспечение для анализа данных кибербезопасности на основе ИИ может выполнить задачу с более высокой точностью, чем люди. Крупномасштабный анализ данных и обнаружение аномалий являются одними из областей, в которых ИИ может сегодня повысить ценность кибербезопасности.
Многие вторжения в кибербезопасность обычно работают в корпоративной сети, и мониторинг данных, поступающих в сеть и выходящих из нее, является одним из способов обнаружения угроз кибербезопасности. Наблюдение за каждым «пакетом» данных, являющимся частью коммуникаций корпоративных сетей, является почти невозможной задачей для человека.
Программное обеспечение на основе машинного обучения может потенциально использовать несколько методов, таких как статистический анализ, сопоставление ключевых слов и обнаружение аномалий, чтобы определить, достаточно ли отличается данный пакет данных от базовой линии пакетов данных, используемых в наборе обучающих данных.
Все это, по-видимому, указывает на то, что искусственный интеллект сейчас начинает рассматриваться как эффективный инструмент для получения серьезных преимуществ против мошенников и хакеров.
[su_note]Рекомендуем также ознакомиться с материалами по информационной безопасности от нового профильного СМИ Securitymedia. Актуальные новости, интервью, аналитика по сетевой и кибербезопасности.[/su_note]
ИИ для идентификации сетевых угроз
Безопасность корпоративных сетей имеет решающее значение для большинства компаний, и самое сложное в создании хороших процессов сетевой кибербезопасности – это понимание всех различных элементов. Для специалистов по кибербезопасности это означает трудоемкую работу по отслеживанию всех коммуникаций, входящих и выходящих из сети предприятия.
Управление безопасностью этих корпоративных сетей включает в себя определение того, какие запросы на подключение являются законными, а какие пытаются использовать необычное поведение при подключении, например, отправлять и получать большие объемы данных или запускать необычные программы после подключения к корпоративной сети.
Задача экспертов по кибербезопасности заключается в определении того, какие части приложения, могут быть вредоносными. Идентификация вредоносных приложений среди тысяч подобных программ в крупномасштабной корпоративной сети требует огромного количества времени, и эксперты не всегда точны.
Программное обеспечение безопасности сети на основе ИИ может отслеживать весь входящий и исходящий сетевой трафик, чтобы выявлять любые подозрительные или необычные шаблоны в данных трафика. Данные, о которых идет речь, обычно слишком обширны для того, чтобы эксперты по кибербезопасности могли точно классифицировать инциденты, связанные с угрозами.
Мониторинг электронной почты ИИ
Корпоративные фирмы понимают важность мониторинга электронной почты, чтобы предотвратить попытки взлома кибербезопасности, такие, как фишинг. В настоящее время используется программное обеспечение для мониторинга на основе машинного обучения, которое помогает повысить точность обнаружения и скорость выявления киберугроз.
Несколько различных технологий ИИ используются для этого варианта использования. Например, некоторые программы используют компьютерное зрение, чтобы «просматривать» электронные письма, чтобы увидеть, есть ли в электронном письме функции, которые могут указывать на угрозы, такие как изображения определенного размера. В других случаях обработка на естественном языке используется для чтения текста в электронных письмах, приходящих и выходящих из организации, и выявления фраз или шаблонов в тексте, которые связаны с попытками фишинга.
Этот вариант использования снова подчеркивает сильные стороны ИИ с помощью крупномасштабного анализа данных. Сотруднику-человеку нетрудно прочитать электронную почту и выявить подозрительные функции, но сделать это для миллионов писем, ежедневно отправляемых и получаемых в крупных организациях, просто невозможно. Программное обеспечение ИИ вместо этого может прочитать все входящие и исходящие электронные письма и сообщить о наиболее вероятных случаях угроз кибербезопасности персоналу службы безопасности.
Антивирусное программное обеспечение на основе ИИ
Традиционное антивирусное программное обеспечение работает путем сканирования файлов в корпоративной сети, чтобы определить, соответствуют ли какие-либо из них сигнатурам известных вредоносных программ или вирусов. Проблема этого подхода заключается в том, что он зависит от обновлений безопасности для антивирусного программного обеспечения при обнаружении новых вирусов. Кроме того, этот метод замедляет традиционное антивирусное программное обеспечение с точки зрения обнаружения угроз в реальном времени и усложняет развертывание масштабируемой системы.
Антивирусное программное обеспечение на основе ИИ во многих случаях использует обнаружение аномалий для изучения поведения программы. Антивирусные системы, использующие ИИ, фокусируются на обнаружении необычного поведения, генерируемого программами, а не на сопоставлении сигнатур известных вредоносных программ.
Моделирование поведения пользователя на основе ИИ
Некоторые типы кибератак на корпоративные системы могут поставить под угрозу конкретных пользователей в организации, приняв их учетные данные без их ведома. Хакеры, похитившие учетные данные пользователя, могут получить доступ к корпоративной сети технически законными способами и, следовательно, их трудно обнаружить и остановить. Системы кибербезопасности на основе ИИ могут использоваться для обнаружения модели поведения для конкретных пользователей с целью выявления изменений в этих схемах. При этом они могут предупредить группы безопасности, когда этот шаблон нарушен.