Применение систем искусственного интеллекта в защите информации

Основная часть

В современном мире отечественные компании, следуя мировому тренду, делают ставку на искусственный интеллект для защиты предприятий от киберугроз.

Растущие угрозы заставили пересмотреть подходы к организации безопасности и повысили спрос на программное обеспечение, чтобы защититься от угроз, которые обходят стандартные меры безопасности.

По данным ФРИИ, количество хакерских атак, растет на 54% год от году во всех отраслях. Каждая пятая компания понесла финансовый ущерб, подвергаясь атакам. В 2023 году активность злоумышленников остается высокой [2].

Приложения искусственного интеллекта для обнаружения и предотвращения кибератак – это мировой тренд, который внедряют организации по всему миру. Объем мирового рынка ИИ в сфере безопасности вырастет с $21,19 млрд в 2023 году до $50,61 млрд к 2028 году при среднегодовом темпе роста 19%, по данным ФРИИ [2].

Системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) могут анализировать различные инциденты безопасности и реагировать на них в режиме реального времени. Он может автоматизировать такие процессы, как сбор данных и реагирование на инциденты, что помогает организациям сократить время реагирования. Это также позволяет учиться на прошлых инцидентах, и помогает в разработке более строгих стратегий реагирования на инциденты. ИИ также использовался для улучшения процессов аутентификации пользователей. Пароли и двухфакторная аутентификация уязвимы для атак, но ИИ может использовать поведенческую биометрию для усиления аутентификации пользователей. Это может чрезвычайно помочь организациям ограничить потенциальный несанкционированный доступ [2].

Системы на базе искусственного интеллекта обеспечивают повышенную безопасность данных. ИИ может использовать такие методы, как шифрование, обнаружение аномалий и анализ поведения для защиты данных. Используемые алгоритмы могут отслеживать трафик данных и быстро предупреждать о потенциальных утечках данных. Это помогает группам безопасности защищать базы данных и добиваться лучшего соблюдения правил защиты данных [3].

ИИ будут играть ключевую роль в разработке средств защиты от кибератак. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения будут продолжать совершенствоваться в раннем обнаружении атак и смягчении их последствий. Это позволит организациям более точно обнаруживать угрозы и быстрее реагировать на них. Это поможет организациям улучшить состояние безопасности [3].

Мониторинг, поиск угроз, реагирование на инциденты и другие обязанности часто выполняются вручную и отнимают много времени, что может задержать действия по исправлению, увеличить незащищенность и повысить уязвимость для киберпреступников. И только за последние несколько лет разработки искусственного интеллекта быстро развились до такой степени, что они могут принести существенные преимущества в операциях киберзащиты в широком диапазоне организаций и миссий. Автоматизированные ключевые элементы основных функций ИИ помогли преобразовать рабочие процессы в кибербезопасности в оптимизированные, автономные, непрерывные процессы, которые ускоряют восстановление и обеспечивают максимальную защиту. Автоматическая обработка данных, проверка больших информационных массивов средствами AI и ML сильно упрощают поиск угроз и оценку их опасности. Быстрые и точные действия, выполненные машиной при информационных инцидентах – половина успеха в борьбе с киберпреступниками. Подобная защита доказала свою состоятельность и эффективность, особенно в случаях резкого скачка кибератак в событиях информационной безопасности [3].

Кибербезопасность: включает защиту информации и систем от основных киберугроз, таких как кибертерроризм, кибервойна и кибершпионаж. Система обнаружения вторжений (IDS). Тип программного обеспечения безопасности, предназначенного для автоматического оповещения администраторов, когда кто-то или что-то пытается скомпрометировать информационную систему из-за злонамеренных действий или нарушений политики безопасности [4].

Теория игр: наука о стратегии или, по крайней мере, оптимальное принятие решений независимыми и конкурирующими игроками в стратегической обстановке. Дифференциальная конфиденциальность: подход, позволяющий ученым извлекать информацию из базы данных, гарантируя, что ни одно лицо не может быть идентифицировано, т. е. он гарантирует, что ответ, полученный на любой запрос к базе данных, не будет заметно отличаться, если какой-либо один человек будет исключен из базы данных (конфиденциальность для отказа от участия). Эта последняя задача достигается этой гарантией, добавляя шум к любому ответу, возвращенному базой данных. Криптография: метод хранения и передачи данных в определенной форме, чтобы их могли прочитать и обработать только те, для кого они предназначены [4].

Киберприложения ИИ имеют большие преимущества для правительства и бизнес-лидеров, ответственных за защиту людей, систем, организаций и сообществ от современных безжалостных киберпреступников. Так, функции искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла кибербезопасности включают в себя мониторинг обширных массивов данных для обнаружения атак со стороны противника, количественную оценку рисков, связанных с известной уязвимостью, и обеспечение принятия решений с помощью данных во время поиска угроз [5].

Кроме того, системы безопасности, использующие AI и ML, научились распознавать и выявлять нарушителей, при анализе типичного поведения сотрудников: рабочая активность, авторизация, смена прав доступа, навигация внутри баз данных. Чрезмерная активность, интерес к закрытым данным, неудачные попытки проникновения, все это легко выявляется с помощью отслеженных и обработанных сигналов. Полученные вовремя сигналы о попытках взлома или превышении полномочий, помогают предотвратить ЧП, а также сохранить в неприкосновенности интеллектуальную собственность организации, цифровую и ресурсы [5].

Классические защитные системы руководствуются сводом правил, директив, готовых алгоритмов, а это чревато ошибкой или неисполнением команды, при выявлении нового вида угрозы. Приложения с ИИ способны действовать быстро: определять угрозу, ее класс опасности, мишени, предлагать различные варианты защиты. Время реагирования на хакерскую атаку принимает первостепенное значение, для обеспечения защиты и минимизации последствий.

К непосредственным и долгосрочным преимуществам интеграции ИИ в систему кибербезопасности организации относятся следующие:

• Улучшает защиту и исправление благодаря способности ИИ обнаруживать тонкие атаки, повышать безопасность и улучшать реагирование на инциденты.
• Увеличивает экономию времени, поскольку ИИ сокращает время цикла обнаружения и реагирования, быстро оценивая риски и ускоряя принятие решений аналитиками с помощью мер по смягчению последствий на основе данных.
• Усиливает защиту репутации бренда и доверия к системам и протоколам безопасности организации.
• Повышает удовлетворенность сотрудников, поскольку специалисты по кибербезопасности могут сосредоточиться на задачах более высокого уровня, а не на трудоемких ручных действиях.

На сегодняшний день ИИ отвечает повышенным требованиям безопасности. Для правительственных сред, которым требуется высочайший уровень защиты от кибербезопасности, в частности для органов обороны и национальной безопасности, ИИ расширяет возможности защиты информации [5].

Благодаря автоматизации ИИ обеспечивает конкурентное преимущество. Искусственный интеллект становится все более распространенным, что позволит легче наращивать человеческие возможности в роли кибербезопасности в правительстве и Министерстве обороны, увеличивая влияние и эффективность.

Применение функций ИИ сведет к минимуму человеческий фактор. Все возможности ИИ в ручные и полу ручные процессы может свести к минимуму ошибки и несоответствия [5].

Организации будут нанимать экспертов по ИИ за их опыт применения технологий ИИ и машинного обучения для обеспечения кибербезопасности, а не просто искать традиционные наборы навыков в области кибербезопасности. Новые наборы навыков будут востребованы у киберспециалистов [5].

Совершенствование методов вторжения и атак на компании продолжает оставаться на высоком уровне. Это значит, что в любой системе будут присутствовать слабые места – точки или зоны проникновения угроз. Перекрыть все возможности кибератак, да еще и одновременно, задача почти невозможная. Зато посредством машинного обучения в ИБ становится возможным – выявить наиболее привлекательные для кибератак точки входа, повысить контроль, защиту, выполнить превентивные меры, что положительно сказывается на снижении опасности [5].

Заключение

Системы искусственного интеллекта сейчас и в будущем расширяют свои возможности за счет добавления наборов контекстных данных и информации для принятия более обоснованных решений. Анализируя различные факторы, такие как сетевой трафик и поведение пользователей, ИИ получает более глубокое понимание среды организации и предсказывает возможные отклонения в использовании данных. Даже имея потенциальные недостатки, искусственный интеллект будет способствовать развитию кибербезопасности и поможет организациям организовать более надежную систему безопасности.

Искусственный интеллект – новое пространство, которое будет усиленно продолжать расширяться, оказывая влияние на различные отрасли.

За последние 4 года, сделки в области кибербезопасности и искусственного интеллекта выросли более чем в два раза. Способность искусственного интеллекта поддерживать кибербезопасность со временем будет только расти. Лидеры кибербезопасности должны изучить широкий спектр вариантов использования ИИ и потенциальных приложений для федеральной миссии [6].