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.
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.
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.
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.
Добавив искусственный интеллект в систему безопасности, вы сможете автоматизировать рутинные задачи. Службы безопасности смогут сосредоточиться на сложных проблемах, пока ИИ берет на себя:
Идеальное решение для масштабных проектов. Безупречная защита, высокая производительность и гибкая настройка.
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.
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.
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.
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.
Несмотря на свои преимущества, ИИ также создает ряд проблем и потенциальных рисков, которые также требуют пристального внимания.
Системы безопасности на основе ИИ могут сами стать мишенями для атак. Например, киберпреступники могут пытаться:
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.
Решения по кибербезопасности на основе ИИ потребуют существенных инвестиций. Вашей организации понадобятся:
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.
Системы ИИ известны своими проблемами предвзятости. В худшем случае это может привести к:
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.
Международная инфраструктура с исключительно надежным оборудованием в лучших дата-центрах.
Когда вы используете ИИ как часть вашей стратегии безопасности, вы должны помнить, что киберпреступники используют аналогичные инструменты. Они применяют ИИ для:
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.
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 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:
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 – 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:
Эти аналитические инструменты отлично справляются с обнаружением различных угроз, особенно:
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.
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:
Эти системы хорошо выявляют тонкие паттерны и аномалии, которые могут быть не замечены обычными методами. Они особенно эффективны в:
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:
Эти платформы особенно хороши в объединении данных и процессах корреляции, которые выявляют потенциальные аномалии для последующего анализа специалистами.
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:
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.
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.