Как искусственный интеллект повлияет на кибербезопасность?

Geekflare поддерживается нашей аудиторией. Мы можем получать партнерские комиссионные от покупки ссылок на этом сайте.

Invicti Web Application Security Scanner — единственное решение, обеспечивающее автоматическую проверку уязвимостей с помощью Proof-Based Scanning™.

Появление ИИ меняет ИТ и будет продолжать меняться в будущем.

Основные принципы программ с поддержкой ИИ заключаются в том, что они могут собирать данные, анализировать их, принимать решения с пониманием результатов и учиться на результатах.Вот почему применение ИИ к кибербезопасности приносит с собой новые оборонительные обещания и наступательные вызовы кибербезопасности.

Кибербезопасность выходит на первый план, потому что экспоненциальный рост данных (потребительских и деловых) сделал утечку данных более распространенной. Некоторые из наиболее распространенных причин утечки данных:

• Слабые или украденные учетные данные безопасности, такие как пароли
• Вредоносное ПО в виде вирусов, программ-вымогателей, фишинга.
• Социальная инженерия
• Внутренние угрозы
• Неправильная конфигурация ИТ-системы и ошибка пользователя
• Бэкдоры через уязвимые приложения и
• Неправильное управление разрешениями

Растущее число атак побудило к внедрению ИИ в кибербезопасность для повышения эффективности и точности защиты данных. Ожидаемо, ИИ также дал новые возможности злоумышленникам.

ИИ упрощает строительство умная защита и угрозы.

В прошлом хакеры были высококвалифицированными программистами, которые могли кодировать свое вредоносное ПО и использовать сложные протоколы безопасности. Это уже не так; вредоносное ПО теперь может продаваться как интеллектуальное решение, которое требует только «подключи и работай». Это вовлекает в бой хакеров, не являющихся экспертами в области компьютеров, и в конечном итоге увеличивает число хакеров.

Для защиты от таких простых в использовании интеллектуальных угроз требуется интеллектуальное решение. Например, с помощью инструмента мониторинга сети на основе ИИ можно быстро выявить уязвимости в системе безопасности, анализируя поведение пользователей, распознавая шаблоны и выявляя нарушения в сети и реагируя соответствующим образом. Он может обнаруживать, отслеживать и блокировать больше векторов кибератак, чем это возможно для человека.

Вот как это работает: модели ИИ будут принимать большие объемы данных каждого приложения в организации на всех конечных точках для разработки профиля. Это помогает установить базовый уровень поведения, поэтому, если будет статистически значимое отклонение от нормы, алгоритм пометит его для дальнейшего изучения.

ИИ также может повысить биометрическая аутентификация.

Одной из болевых точек цифровых пользователей было придумывание, запоминание и регулярная смена надежных паролей. Эта болевая точка использовалась хакерами для проникновения и компрометации защищенных данных. Эта лазейка может быть закрыта биометрическими входами в систему, которые используют сканирование отпечатков пальцев, сетчатки глаза или отпечатков ладоней. Биометрические логины можно использовать отдельно или с паролем для контроля и мониторинга доступа.

В настоящее время автоматизация применяется к вредоносным программам. Вместо того, чтобы проводить прямую хакерскую атаку лично, теперь они могут использовать автоматизированное вредоносное ПО, работающее с минимальным участием человека. Автоматизация вредоносных программ делает их более частыми, изощренными и беспощадными.

Автоматизированные вредоносные программы представляют собой угрозу для устройств IoT, и ожидается, что количество нарушений безопасности будет увеличиваться в геометрической прогрессии по мере расширения использования. Устройства IoT вызывают особую озабоченность, поскольку производители не уделяют первостепенное внимание безопасности при создании продукта, а потребители редко думают о безопасности при подключении устройств. Это сделало устройства IoT главной мишенью для трафика интернет-атак.

Автоматизация может сэкономить время и деньги специалистов по кибербезопасности. Группы кибербезопасности выполняют множество рутинных задач, которые необходимо автоматизировать. ИТ-администраторы постоянно сталкиваются с повторяющимися инцидентами, внутренними угрозами и обязанностями по управлению устройствами, которые отнимают время у более важных задач. Автоматизация этих рутинных задач не только высвободит человеческие ресурсы, но и позволит достичь результатов за меньшее время и с большей точностью.

Машинное обучение сделает поиск угроз адаптируемым к развивающееся вредоносное ПО.

Вредоносное ПО обычно представляет собой программу с жесткой целью или протоколом. Хакеры могут применять ИИ в своих программах, чтобы адаптироваться и учиться на каждой атаке. Вредоносное ПО с поддержкой ИИ также может имитировать человека или доверенные элементы ИТ-системы, чтобы получить доступ. Это упрощает создание полиморфных вредоносных программ с функциями обфускации.

Ключевым активом в обнаружении вредоносных программ являются определения вирусов или базы данных, содержащие идентификаторы и шаблоны вредоносных программ, которые помогают распознавать угрозы. Машинное обучение может использоваться злоумышленниками для уклонения от обнаружения, но оно также может использоваться ИТ-отделом для быстрого выявления рисков.

Киберпреступники обычно модифицируют свой вредоносный код, чтобы обойти защитное ПО. Выявить каждую разновидность преднамеренно замаскированного вредоносного ПО сложно. База данных вредоносных программ с машинным обучением может обнаруживать вредоносные программы, будь то существующие или измененные вредоносные программы, и система может блокировать их на основе предыдущих событий, которые считаются вредоносными.

С помощью ИИ легче выявлять постоянно меняющиеся угрозы. Системы ИИ можно научить обнаруживать атаки программ-вымогателей и вредоносных программ до того, как они проникнут в систему. После обнаружения их можно изолировать от системы. Прогностические функции ИИ превосходят по скорости традиционные подходы.

Использование машинного обучения в кибербезопасности может принести следующие преимущества:

• Мониторинг и анализ нескольких конечных точек на наличие киберугроз
• Обнаружение вредоносной активности до того, как она перерастет в полноценную атаку
• Автоматизация рутинных задач безопасности
• Устранение уязвимостей нулевого дня

Кибербезопасность с поддержкой ИИ имеет важное значение.

Исследовательский институт Capgemini обнаружил, что две трети (69%) организаций признают, что не смогут реагировать на критические угрозы без ИИ. Более половины (56%) руководителей говорят, что их аналитики по кибербезопасности перегружены огромным количеством точек данных, которые им необходимо отслеживать для обнаружения и предотвращения вторжений. Кроме того, заметно увеличилось количество типов кибератак, которые требуют немедленного вмешательства или которые не могут быть достаточно быстро устранены кибераналитиками, в том числе:

• Кибератаки затрагивают чувствительные ко времени приложения (42% заявили, что они выросли, в среднем на 16%).
• Автоматизированные атаки со скоростью машины, которые мутируют со скоростью, которую невозможно нейтрализовать с помощью традиционных систем реагирования (43% сообщили об увеличении в среднем на 15%).

ИИ уже применяется для кибербезопасности. Некоторые из используемых в настоящее время приложений кибербезопасности AI включают в себя;

• Приложения для спам-фильтров
• Обнаружение и предотвращение сетевых вторжений
• Обнаружение мошенничества
• Обнаружение ботнета
• Безопасная аутентификация пользователя
• Прогнозирование инцидентов взлома

Хотя система безопасности организации может быть безопасной, поскольку она взаимодействует с третьими сторонами (клиентами, регулирующими органами, поставщиками и т. д.), она уязвима через эти пути. По данным Accenture, 40% нарушений безопасности являются косвенными, поскольку злоумышленники нацелены на слабые звенья в цепочке поставок или бизнес-экосистеме. Вот почему организациям необходимо автоматизированное интеллектуальное решение, способное прогнозировать атаки и быстро реагировать на них.