Кибербезопасность с использованием искусственного интеллекта усиливает или ослабляет защиту?

По прогнозам экспертов, объем рынка ИИ-кибербезопасности вырастет с $15 млрд в 2021 году до $135 млрд к 2030 году. Компании, использующие эту технологию, отмечают многие преимущества, в том числе снижение расходов на защиту от утечки данных в среднем на 3 миллиона долларов. И это не предел – эксперты предлагают все новые подходы для использования генеративного ИИ в кибербезопасности, которые позволят еще эффективнее обнаруживать угрозы.

Преимущества технологии не ограничиваются экономией денег. ИИ может обрабатывать большие объемы данных и выявлять угрозы и уязвимости – в среднем это ускоряет расследование и устранение проблем на 55%. Кроме того, системы обнаружения мошенничества на основе ИИ позволяют сократить потери от мошенничества до 30%.

В этой статье мы расскажем о том, как именно ИИ усиливает безопасность, о потенциальных рисках и практическом применении. Вы увидите, как решения по кибербезопасности на основе ИИ могут защитить инфраструктуру, и узнаете, может ли ИИ создать новые бреши.

Преимущества и недостатки искусственного интеллекта в кибербезопасности

ИИ в кибербезопасности – это палка о двух концах. Исследования говорят о том, что ИИ предоставляет беспрецедентные возможности для обнаружения угроз и реагирования на них. Вместе с тем, он же и создает новые проблемы.

Преимущества ИИ в кибербезопасности

Решения на базе ИИ могут существенно улучшить защиту вашей кибербезопасности от новых угроз. Организации, использующие меры безопасности на основе ИИ, отмечают значительное улучшение своих возможностей по защите своих систем. Давайте рассмотрим их подробнее.

Усовершенствованное обнаружение и реакция на угрозы

ИИ делает ваши системы безопасности сильнее, поскольку анализирует огромные объемы данных в режиме реального времени. Компании, внедряющие ИИ в кибербезопасность, часто используют VPS или выделенные серверы, чтобы справиться с высокими вычислительными требованиями технологии.

В результате, инструменты ИИ-кибербезопасности становятся особенно эффективны для поиска и нейтрализации потенциальных рисков еще до того, как произойдет проникновение в сеть.

Кроме того, эти системы умеют распознавать подозрительные события в контексте, что позволяет более точно определять приоритетность угроз и реагировать на них.

Автоматизация работы систем безопасности

Добавив искусственный интеллект в систему безопасности, вы сможете автоматизировать рутинные задачи. Службы безопасности смогут сосредоточиться на сложных проблемах, пока ИИ берет на себя:

• Управление обновлениями и патчами системы.
• Анализ и мониторинг журналов.
• Реакция на инциденты.
• Оценка уязвимостей.

Возможности предсказательной аналитики

Одним из главных преимуществ ИИ является его способность предсказывать потенциальные угрозы. В области кибербезопасности ИИ и машинное обучение эффективно работают вместе и позволяют заранее выявлять риски и улучшать стратегии проактивной защиты.

Алгоритмы машинного обучения анализируют наборы исторических данных и выявляют закономерности, которые помогают вашим службам безопасности прогнозировать будущие кибератаки. Эти системы постоянно учатся и развиваются, чтобы ваша защита опережала возникающие угрозы.

Меньше ложных срабатываний

Еще алгоритмы ИИ помогают уменьшить количество ложных срабатываний, так как могут отличать стандартные неполадки от реальных угроз. Генеративный ИИ предоставляет дополнительную поддержку – он анализирует паттерны и моделирует потенциальные сценарии атак. В результате нагрузка на команду снижается, и вы можете оптимизировать распределение ресурсов.

Улучшенная масштабируемость ИИ и кибербезопасности

Решения на основе ИИ легко масштабируются в соответствии с потребностями больших или растущих сетей. Они способны обрабатывать все большие объемы данных и адаптироваться к сложным условиям без существенного ручного вмешательства.

Более быстрая реакция на инциденты

Использование ИИ значительно ускоряет время реагирования на инциденты. ИИ повышает скорость и точность обнаружения угроз и позволяет автоматизированным системам обнаруживать, локализовывать и устранять угрозы быстрее, чем это могут сделать люди. Все это снижает потенциальный ущерб для вашей организации и повышает общий уровень безопасности.

Недостатки ИИ в кибербезопасности

Несмотря на свои преимущества, ИИ также создает ряд проблем и потенциальных рисков, которые также требуют пристального внимания.

Уязвимости безопасности

Системы безопасности на основе ИИ могут сами стать мишенями для атак. Например, киберпреступники могут пытаться:

• Внедрить вредоносный контент, чтобы нарушить защиту.
• Создавать фишинговые атаки с использованием ИИ.
• Комбинировать вредоносное ПО с технологиями ИИ для эксплуатации уязвимостей.

Проблемы конфиденциальности данных и соблюдения норм

Если вы используете ИИ в вашей стратегии кибербезопасности, вам стоит учитывать требования к конфиденциальности данных. Инструменты на основе ИИ собирают информацию из различных источников, включая чувствительные данные, которые могут быть уязвимы во время кибератак. Кроме того, использование ИИ для поиска уязвимостей на основе больших массивов данных может нарушить некоторые законы.

Ресурсоемкость внедрения

Решения по кибербезопасности на основе ИИ потребуют существенных инвестиций. Вашей организации понадобятся:

• Специализированное оборудование и инфраструктура.
• Большая вычислительная мощность.
• Человеческие ресурсы для развертывания и управления.

Разрыв в навыках и зависимость от человека

Несмотря на преимущества автоматизации, чрезмерная зависимость от ИИ может привести к нехватке квалифицированных специалистов в области кибербезопасности. ИИ и кибербезопасность тесно взаимосвязаны, но чрезмерная зависимость от автоматизированных систем может сделать компании уязвимыми, если командам не будет хватать навыков для управления или проверки ИИ-процессов.

Также команды могут слишком сильно положиться на технологии и не проводить необходимые ручные проверки.

Этические проблемы

Системы ИИ известны своими проблемами предвзятости. В худшем случае это может привести к:

• Несправедливому выбору конкретных пользователей или групп.
• Дискриминационному принятию решений.
• Неправильной идентификации внутренних угроз.

Например, в 2018 году стало известно, что алгоритм, который использовался в Amazon для автоматизированного отбора резюме, оказался предвзятым и дискриминировал женщин. Алгоритм был обучен на данных о ранее нанятых сотрудниках, среди которых было более 90% мужчин, что привело к тому, что он предпочитал резюме, похожие на мужские. В результате Amazon отказалась от использования этой программы.

Атаки на основе ИИ

Когда вы используете ИИ как часть вашей стратегии безопасности, вы должны помнить, что киберпреступники используют аналогичные инструменты. Они применяют ИИ для:

• Создания сложного вредоносного ПО, которое может избежать стандартных методов обнаружения.
• Разработки более убедительных фишинговых кампаний.
• Проведения продвинутых атак социальной инженерии.

Зависимость от качества данных

Качество обучающих данных во многом определяет эффективность работы систем безопасности с использованием искусственного интеллекта. Предвзятость или неточности в контенте могут повлиять на качество принимаемых решений. Недоброжелатели также могут попытаться манипулировать данными для обучения, что может поставить под угрозу всю вашу систему защиты.

Изучение этих плюсов и минусов поможет вам принять разумное решение об использовании ИИ в вашей стратегии кибербезопасности. Важно помнить, что ИИ должен работать в тандеме с человеческой экспертизой в рамках вашей системы безопасности, а не заменять её.

Примеры использования ИИ в кибербезопасности

Сегодня в вашем арсенале инструментов кибербезопасности уже есть решения на основе ИИ, которые обеспечивают защиту от новых угроз. Давайте в этой главе рассмотрим более конкретные примеры применения ИИ в кибербезопасности.

Брандмауэры на базе искусственного интеллекта

Брандмауэры с искусственным интеллектом (Cisco Secure Firewall, FortiGate) предлагают интеллектуальное обнаружение угроз, превосходящее традиционные системы, основанные на правилах. Алгоритмы машинного обучения позволяют им анализировать сетевые шаблоны и выявлять угрозы с высокой точностью. Такие брандмауэры обеспечивают эффективную защиту от сложных стратегий атак, а также снижают риск нарушений, которые стандартные системы могут пропустить.

Ваш брандмауэр на основе ИИ постоянно обучается на данных реальной сети, что помогает ему лучше выявлять угрозы. Эти системы предлагают:

• Защиту на уровнях 1-7.
• Автоматическое распределение нагрузки.
• Интеллектуальную кластеризацию.
• Анализ трафика в реальном времени.

Точность обнаружения и пресечения киберугроз в этих брандмауэрах достигает 95%. Кроме того, они оснащены специальным оборудованием для интеллектуальных вычислений, обеспечивающим наилучшую производительность при обнаружении и предотвращении угроз.

Поведенческая аналитика

Поведенческая аналитика – основа любой современной стратегии кибербезопасности. К примеру, решения Splunk User Behavior Analytics или Microsoft Defender for Identity помогают увидеть и проанализировать закономерности в действиях пользователей и систем. ИИ и кибербезопасность здесь работают бок о бок, с помощью передовой аналитики улучшая обнаружение угроз. При помощи этой технологии компании могут создавать базовые поведенческие модели и обнаруживать подозрительные изменения, которые могут быть сигналом угроз безопасности.

Ключевые компоненты поведенческой аналитики:

• Аналитика поведения пользователей и объектов (UEBA):
• Мониторинг существующих учетных записей пользователей.
• Анализ паттернов доступа.
• Выдача предупреждений о скомпрометированных учетных записях.
• Аналитика сетевого поведения (NBA):
• Отслеживание паттернов сетевого трафика.
• Выявление неожиданных потоков трафика.
• Обнаружение соединений с вредоносными сайтами.

Эти аналитические инструменты отлично справляются с обнаружением различных угроз, особенно:

• Продвинутые постоянные угрозы (APTs).
• Внутренние угрозы.
• Попытки утечки данных.
• DDoS-атаки.

Системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных и поиска аномалий, которые не соответствуют обычному поведению. При возникновении подозрительных ситуаций, службы безопасности сразу же получают оповещения, что позволяет им оперативно реагировать на возможные угрозы.

Обнаружение фишинга с помощью искусственного интеллекта

Фишинговые атаки становятся все умнее, но системы обнаружения, основанные на искусственном интеллекте (к примеру, Proofpoint Targeted Attack Protection или IRONSCALES), не отстают от них.

Системы обнаружения фишинга на основе ИИ включают:

• Алгоритмы машинного обучения.
• Обработку естественного языка.
• Распознавание паттернов.
• Анализ в реальном времени.

Эти системы хорошо выявляют тонкие паттерны и аномалии, которые могут быть не замечены обычными методами. Они особенно эффективны в:

• Анализе содержания и контекста электронных писем.
• Оценке поведения отправителей.
• Проверке легитимности ссылок.
• Оценке безопасности вложений.

Платформы для анализа угроз

Платформы для анализа угроз на основе искусственного интеллекта (Recorded Future или CrowdStrike Threat Graph) также могут укрепить вашу кибербезопасность – их системы постоянно мониторят и анализируют угрозы в вашей сети.

Вот некоторые из основных особенностей платформ для анализа угроз:

• Непрерывный мониторинг сетевой активности для отслеживания в реальном времени.
• Быстрое выявление подозрительных действий.
• Активация автоматизированных протоколов реагирования для снижения рисков.
• Продвинутое распознавание паттернов для обнаружения новых угроз.
• Прогнозирование потенциальных рисков на основе исторических данных.
• Комплексная оценка угроз для приоритизации реакций.
• Управление инцидентами безопасности с минимальным вмешательством человека.
• Сдерживание угроз до их эскалации.
• Изоляция затронутых систем для ограничения воздействия.

Эти платформы особенно хороши в объединении данных и процессах корреляции, которые выявляют потенциальные аномалии для последующего анализа специалистами.

Проблемы и этические аспекты ИИ в кибербезопасности

Как вы уже знаете, ИИ находит широкое применение в кибербезопасности, включая обнаружение угроз, автоматизированные системы реагирования и выявление аномалий. Однако каждая из этих технологий несет в себе свои риски:

• Противодействие ИИ. Киберпреступники могут атаковать системы ИИ, чтобы ослабить их эффективность. Это может проявляться в виде искажения данных, когда вредоносная информация нарушает обучение ИИ, или в обходе моделей, когда злоумышленники находят способы обойти механизмы обнаружения.
• Конфиденциальность данных. Решения по кибербезопасности на основе ИИ обрабатывают огромные объемы чувствительной информации, что логичным образом вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Крайне важно обеспечить безопасное хранение и обработку персонально идентифицируемой информации (PII) и соблюдать требования законодательства о защите данных.
• Предвзятость ИИ. Модели ИИ могут неумышленно поддерживать предубеждения, присутствующие в обучающих данных, что приведет к несправедливым результатам. Это может привести к выявлению неправильных угроз или несправедливому обращению с некоторыми группами пользователей.
• Распределение ресурсов и затраты. Внедрение решений по кибербезопасности на основе ИИ – дорого для большинства компаний. Высокие затраты на реализацию, включая специализированное оборудование и программное обеспечение, а также постоянные операционные расходы на обслуживание и обновление моделей ИИ, могут стать главным препятствием для многих организаций.
• Зависимость от технологии и нехватка навыков. Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к дефициту человеческой экспертизы и возможностей реагирования. Команды безопасности могут начать полагаться только на то, что системы ИИ справятся со всеми угрозами. В это же время, нехватка квалифицированных специалистов в области ИИ и кибербезопасности затрудняет контроль за инструментами на основе ИИ.
• Этичное использование ИИ. Системы ИИ могут вести активное наблюдение за пользователями, что поднимает этические вопросы о балансе между безопасностью и конфиденциальностью. Чтобы решить эти проблемы, необходимо обеспечить прозрачность и получать согласие пользователей на сбор данных и мониторинг.

Чтобы быть уверенными в том, что ИИ используется в кибербезопасности наилучшим образом, компании должны быть готовы к решению этих проблем. В частности, использовать ИИ вместе с человеческим контролем, использовать строгие методы подготовки данных и ставить этику на первое место.

Заключение

Искусственный интеллект определенно меняет условия борьбы с киберзлоумышленниками. Прежде всего, ИИ отличается способностью быстро находить угрозы, решать проблемы и обнаруживать уязвимости в сетях. Компании, использующие ИИ в своей системе безопасности, способны решать новые задачи, могут гораздо легче расширять свою операционную деятельность и оставаться защищенными от большинства рисков,

В это же время, использование ИИ в киберзащите имеет и подводные камни. К примеру, придется серьезно задуматься о защите систем ИИ от утечек данных, вызванных вредоносными атаками и это далеко не единственная проблема.

В результате, чтобы в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта компаниям остается внимательно следить за системами искусственного интеллекта, регулярно обновлять модели, соблюдать правила защиты данных и найти тонкий баланс между использованием навыков ИИ и людей.