Как искусственный интеллект повлияет на кибербезопасность?

Основные принципы программ с поддержкой ИИ заключаются в том, что они могут собирать данные, анализировать их, принимать решения с пониманием результатов и извлекать уроки из результатов. Вот почему применение ИИ в кибербезопасности приносит новые защитные обещания и оскорбительные вызовы кибербезопасности.

Кибербезопасность занимает центральное место, потому что экспоненциальный рост данных (потребителей и бизнеса) сделал нарушения данных более распространенными. Некоторые из наиболее распространенных причин утечки данных:

  • Слабые или украденные учетные данные, такие как пароли
  • Вредоносные программы в виде вирусов, вымогателей, фишинга.
  • Социальная инженерия
  • Инсайдерские угрозы
  • Неправильная конфигурация ИТ-системы и ошибка пользователя
  • Задние двери через уязвимые приложения и
  • Неправильное управление разрешениями

Растущее число атак способствует внедрению искусственного интеллекта в области кибербезопасности для обеспечения эффективности и точности защиты данных. Как и ожидалось, ИИ дал новые возможности плохим актерам.

ИИ облегчает создание умной защиты и угроз.

Кибербезопасность

В прошлом хакеры были высококвалифицированными программистами, которые могли программировать свои вредоносные программы и перемещаться по сложным протоколам безопасности. Сегодня это уже не так; Вредоносное ПО теперь может продаваться как интеллектуальное решение, требующее только «включай и работай». Это приводит хакеров, не являющихся экспертами в области компьютеров, к драке и в конечном итоге увеличивает количество хакеров.

Для защиты от таких простых в использовании интеллектуальных угроз требуется интеллектуальное решение. Например, используя инструмент мониторинга сети на основе ИИ, уязвимости безопасности можно быстро идентифицировать, анализируя поведение пользователей, распознавая закономерности и выявляя нарушения в сети, и реагируя соответствующим образом. Он может обнаруживать, отслеживать и закрывать больше векторов кибератак, чем это возможно для человека.

Вот как это работает: модели ИИ будут использовать большие объемы данных каждого приложения в организации на всех конечных точках для разработки профиля. Это помогает установить базовый уровень поведения, поэтому в случае статистически значимого отклонения от нормы алгоритм помечает его для дальнейшего изучения.

ИИ также может повысить биометрическую аутентификацию.

Биометрическая аутентификация

Одной из основных проблем для цифровых пользователей является создание, запоминание и регулярная смена надежных паролей. Эта болевая точка использовалась хакерами для проникновения и взлома защищенных данных. Эта лазейка может быть закрыта биометрическими логинами, которые используют либо сканирование отпечатков пальцев, сетчатки или отпечатков ладоней. Биометрические логины могут использоваться отдельно или с паролем для контроля и контроля доступа.

Автоматизация теперь применяется к вредоносным программам. Вместо прямой атаки хакеров, теперь они могут использовать автоматизированное вредоносное ПО, работающее с минимальным вмешательством человека. Автоматизация вредоносных программ делает их более частыми, сложными и неустанными.

Автоматическое вредоносное ПО представляет собой угрозу для устройств IoT, и ожидается, что количество нарушений безопасности будет увеличиваться в геометрической прогрессии с ростом использования. Устройства IoT вызывают особую обеспокоенность, поскольку производители не отдают предпочтения безопасности при создании продукта, а потребители редко думают о безопасности при подключении устройств. Это сделало устройства IoT главной целью для трафика интернет-атак.

Автоматизация может сэкономить время и деньги групп кибербезопасности. Команды по кибербезопасности выполняют множество рутинных задач, которые необходимо автоматизировать. ИТ-администраторы постоянно завалены повторяющимися инцидентами, внутренними угрозами и обязанностями по управлению устройствами, которые отнимают время у более важных задач. Автоматизация этих повседневных задач не только высвободит человеческий капитал, но и позволит достичь результатов за меньшее время и с более высокой точностью.

Вредоносное ПО обычно представляет собой программу с жестким назначением или протоколом. Хакеры могут применять ИИ в своих программах, чтобы адаптироваться и учиться на каждой атаке. Вредоносные программы с поддержкой ИИ также могут имитировать человеческие или доверенные элементы ИТ-системы, чтобы получить доступ. Это облегчает создание полиморфных вредоносных программ с функциями запутывания.

Ключевым активом в обнаружении вредоносных программ являются определения вирусов или базы данных, которые содержат идентификаторы и шаблоны вредоносных программ, помогающие распознавать угрозы. Злоумышленники могут использовать машинное обучение, чтобы уклониться от обнаружения, но ИТ-специалисты также могут использовать его для быстрого выявления рисков.

Киберпреступники обычно подправляют свой вредоносный код, чтобы получить доступ к программному обеспечению безопасности. Выявить каждую разновидность намеренно 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 считались вредоносными.

Выявлять постоянно развивающиеся угрозы проще с помощью ИИ. Системы ИИ могут быть обучены обнаружению атак вымогателей и вредоносных программ, прежде чем они попадут в систему После обнаружения они могут быть изолированы от системы. Прогностические функции ИИ превосходят скорость традиционных подходов.

Использование машинного обучения в кибербезопасности может принести такие преимущества, как:

  • Мониторинг и анализ нескольких конечных точек для киберугроз
  • Обнаружение вредоносных действий до того, как они проявятся в полноценной атаке
  • 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 они не смогут реагировать на критические угрозы без ИИ. Более половины (56%) руководителей говорят, что их аналитики в области кибербезопасности перегружены огромным массивом точек данных, которые им необходимо отслеживать для обнаружения и предотвращения вторжений. Кроме того, значительно возрос тип кибератак, которые требуют немедленного вмешательства или которые не могут быть достаточно быстро устранены кибер-аналитиками, в том числе:

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

ИИ уже применяется к кибербезопасности. Некоторые из приложений кибербезопасности ИИ, используемых в настоящее время, включают:

  • Спам-фильтр приложений
  • Обнаружение и предотвращение вторжений в сеть
  • Обнаружение мошенничества
  • Обнаружение ботнета 
  • Безопасная аутентификация пользователя
  • Взлом прогнозирования инцидентов

Хотя система безопасности организации может быть безопасной, поскольку она взаимодействует с третьими сторонами (клиентами, регулирующими органами, поставщиками и т. Д.), Она уязвима с помощью этих путей. По данным Accenture , 40% процентов нарушений безопасности являются косвенными, поскольку субъекты угроз нацелены на слабые звенья в цепочке поставок или бизнес-экосистеме. Вот почему организациям необходимо автоматизированное интеллектуальное решение, которое может прогнозировать атаки и быстро реагировать.