Какво е ИИ за киберсигурността?

Изкуствен интелект е всеобхватен термин, който се отнася за компютърни системи, които изпълняват познавателни функции, като разпознаване на говор, извършване на прогнози и анализиране на сложни данни. Няколко подразделения на ИИ се използват в киберсигурността.

Машинното обучение е подвид изкуствен интелект, ползващ алгоритми, за да се учи от данни и да прави прогнози. Тази възможност е използвана в киберзащитата, за да разкрива и автоматично да отговаря на потенциални заплахи при различни устройства, потребители и мрежи.

В дълбоко обучение, по-сложно разклонение на машинното обучение ИИ системите обработват сложни структури от данни чрез многослойни невронни мрежи, които наподобяват невронните пътища в човешкия мозък. Дълбокото обучение и невралните мрежи обикновено са по-ефективни от традиционното машинно обучение при анализирането на големи набори от данни с много измерения и се използват в киберсигурността, за да откриват и реагират на сложни заплахи.

Специалистите по защитата също така използватинструменти с генеративен изкуствен интелект, в помощ на разследването и последващата реакция. Тъй като тези инструменти използваттехнология за обработка на естествен език, хората могат да взаимодействат с тях чрез човешки език, вместо с код. Както подсказва името, тези инструменти също могат да генерират съдържание, така че да подпомогнат създаването на отчети, обобщаване на прозренията и заключенията за защитата, и да предоставят подробни отговори на въпроси.

агенти, поддържани от ИИ, управляват самостоятелно голям обем задачи по сигурността и информационните технологии, като дават възможност на хората да се фокусират върху сигурността проактивно. Тези агенти могат да класифицират сигнали за фишинг, защита от загуба на данни и сигнали за вътрешни рискове — задачи, които са изключително времеемки за хората. Агентите могат също така да оптимизират политиките за условен достъп въз основа на данни за потребителите. Много екипи използват агенти, поддържани от ИИ, за да идентифицират и организират уязвимостите и заплахите, които трябва да бъдат адресирани.

Важно е да се прави разлика между две свързани, но различни понятия: Киберсигурност за ИИ и защита за ИИ.

ИИ за киберсигурност се отнася за използването на инструменти и модели на изкуствен интелект за подобряване на способността на организацията да открива, отговаря и намалява заплахите за всичките си системи. Тъй като ИИ за киберсигурност може да анализира и свързва събития от различни източници, той помага на организациите да идентифицират модели, посочващи потенциални заплахи.

Сигурността, базирана на изкуствен интелект, от друга страна, се фокусира върху защитата на самите ИИ системи. Обхванати са стратегиите, инструментите и практиките, насочени към защита от заплахи на ИИ моделите, данните и алгоритмите. Това включва гаранции, че системата с ИИ функционира по предназначение и че атакуващите не могат да използват уязвимости, за да манипулират изходни данни или да откраднат чувствителна информация.

В обобщение, изкуствен интелект за киберсигурност се отнася до използването на ИИ системи за подобряване на цялостнатасигурност на организацията, докато ИИ сигурността е свързана със защитата на самите системи с изкуствен интелект.

Изкуственият интелект наистина е променил играта в киберсигурността, улеснявайки усилията на специалистите по сигурност да отговорят на нарастващия брой киберзаплахи, увеличаващото се количество данни и увеличения обхват на кибератаките. Ето някои от начините, по които ИИ за киберсигурност подпомага ефективността на екипите:

По-бързо откриване на заплахи
Много решения за защита, например SIEM или XDR, регистрират многочислени събития, които показват потенциално анормално поведение. Въпреки че по-голямата част от тези събития са безобидни, някои все пак не са, а рискът от пропускане на потенциална киберзаплаха е огромен. ИИ помага да се идентифицират наистина важните инциденти. Това също така асоциира привидно несвързани дейности в инциденти, които показват потенциални киберзаплахи.

Опростено докладване
Инструментите, които използват генеративен ИИ, могат да извличат информация от няколко източника на данни, за да създават лесни за разбиране отчети, които специалистите по защитата могат бързо да споделят в рамките на организацията.

Идентифициране на уязвимост
ИИ помага за откриването на потенциални рискове в цялостната среда, например неизвестни устройства и приложения в облака, остарели операционни системи или незащитени чувствителни данни.

Подобряване на уменията
Тъй като генеративният ИИ помага в превода на данните от киберзаплахи и обработката им на естествен език, анализаторите с по-малко технически умения могат да бъдат по-продуктивни. Това помага на анализаторите с по-нисък ранг да поемат по-сложни задачи. Освен това генеративният ИИ предоставя стъпки за отстраняване на проблема и други препоръки, които помагат на новите членове на екипа бързо да научат как ефективно да реагират на кибератаки.

Прозрения, водещи до действия
Чрез събиране и анализиране на данни от различни източници, като регистрационни файлове за защита, мрежов трафик и информационни канали за външни заплахи, ИИ предоставя цялостен поглед върху средата за сигурност и разкрива скрити модели на атаки.

Намаляване на фалшивите положителни и фалшивите отрицателни резултати.
Изкуственият интелект помага за намаляване на фалшивите положителни и фалшивите отрицателни резултати чрез използване на усъвършенствани техники като разпознаване на модели, откриване на аномалии, контекстна осведоменост и непрекъснато обучение. Тези системи предоставят по-нюансиращо вземане на решения и избягват претоварването на екипите за защита с несъществени известявания.

Мащабируемост
ИИ значително подобрява адаптивността в киберсигурността чрез автоматизиране на задачи, обработка на големи количества данни в реално време и непрекъснато обучение. С нарастването на обема и сложността на киберзаплахите, способността на изкуствения интелект да се мащабира и адаптира гарантира, че системите за киберсигурност остават устойчиви, ефективни и способни да отговорят на изискванията на съвременната ИТ инфраструктура.

Изкуственият интелект е интегриран в редица инструменти за киберсигурност с цел повишаване на тяхната ефективност. Няколко примера са:
 

• Защитни стени от следващо поколение и ИИ. Традиционните защитни стени вземат решения за разрешаване или блокиране на трафика въз основа на правила, дефинирани от администратор. Следващо поколение защитни стени надхвърлят тези възможности, като използват изкуствен интелект за достъп до данни от разузнаване на заплахи, с цел откриване на нови киберзаплахи.

• Решения за защита на крайни точки, подобрени чрез ИИ. Решенията за защита на крайни точки използват ИИ за идентифициране на уязвимости в крайна точка, например - остаряла операционна система. Изкуственият интелект може също така да помогне за откриване дали зловреден софтуер е инсталиран на устройство или дали необичайни количества данни се извеждат към или от крайна точка. По време на текуща атака ИИ може автоматично да изолира крайната точка от останалата част от цифровата среда.

• Системи за откриване и предотвратяване на проникване в мрежата, управлявани от ИИ. Тези инструменти наблюдават мрежовия трафик, за да разкриват неупълномощени потребители, които се опитват да проникнат в организацията чрез мрежата. С помощта на ИИ, тези системи бързо обработват големи обеми данни, за да идентифицират и блокират кибератаки преди да навредят.

• ИИ и решения за защита в облака. Тъй като толкова много организации използват множество облаци за своята инфраструктура и приложения, може да е трудно да се проследяват киберзаплахи, които преминават между различни облаци и приложения. ИИ помага с защитата в облака, анализирайки данни от всички тези източници, за да идентифицира уязвимости и потенциални кибератаки.

• Защита на Интернет на нещата (IoT). Подобно на крайните точки и приложенията, организациите обикновено имат много устройства с IoT, които са потенциални обекти на кибератаки. AI помага за откриването на киберзаплахи срещу всяко IoT устройство, както и за откриване на модели на подозрителна дейност на множество устройства с IoT.

• XDR и SIEM. Решенията XDR и SIEM извличат информация от множество продукти за защита, регистрационни файлове и външни източници, за да помогнат на анализаторите да разбират какво се случва в тяхната среда. ИИ помага за синхронизирането на всички тези данни в ясни прозрения.

Използването на изкуствен интелект за подпомагане на операциите по сигурността изисква внимателно планиране и внедряване, но с правилния подход можете да въведете инструменти, които водят до съществени подобрения в оперативната ефективност и благосъстоянието на екипа ви.

Разработване на стратегия
Има множество продукти и решения за защита, базирани на ИИ, но не всички ще са подходящи за вашата организация. Важно е вашите решения с ИИ да се интегрират добре помежду си и с текущата архитектура за защита, или в противния случай може да създадат повече работа за вашия екип. Първо разгледайте най-големите си предизвикателства в сигурността и след това идентифицирайте решения с изкуствен интелект, които ще ви помогнат да решите тези проблеми. Отделете време, за да разработите план за интегрирането на ИИ във вашите текущи процеси и системи.

Интегрирайте инструментите си за сигурност
ИИ за киберсигурност е най-ефективен, когато може да анализира данни в цялата организация. Това е трудно, ако вашите инструменти работят в изолирани системи. Инвестирайте в инструменти, които работят с вашата текуща среда, заедно и безпроблемно, например интегрирани решения XDR и SIEM. Или, ако е необходимо, отделете време и ресурси за вашия екип да интегрира инструментите, които осигуряват пълна видимост върху цялостната ви дигитална среда.

Управление на поверителността и качеството на данните
ИИ системите вземат решения и предоставят прозрения въз основа на данните, използвани за обучението и управлението им. Ако има грешки в данните или са повредени, ИИ ще предостави лоши прозрения и ще взема лоши решения. Докато планирате, уверете се, че имате въведени процеси за филтриране на данни и защита на поверителността.

Използвайте ИИ етично
Много от данните, натрупани през годините, са неточни, необективни или остарели. Освен това алгоритмите и логиката на ИИ не винаги са прозрачни, което затруднява точното разбиране на начина, по който ИИ генерира прозрения и резултати. Важно е да се гарантира, че ИИ не е крайният вземащ решения в случаите, когато може да третира нечестно определени лица поради необективни данни. Научете повече за отговорния ИИ.

Непрекъснато тестване на вашите ИИ системи
След внедряването редовно тествайте системите си, за да откривате пристрастия или проблеми с качеството, докато се генерират нови данни.

Дефиниране на правила за използване на генеративен ИИ
Уверете се, че служителите и партньорите ви разбират правилата на вашата организация за използване на инструменти с генеративен ИИ. Особено важно е хората да не поставят конфиденциални и чувствителни данни в подсказки за генеративен изкуствен интелект, поради риска данните да станат публични.