Co je umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost?

Umělá inteligence je zastřešující pojem, který označuje počítačové systémy vykonávající kognitivní funkce, jako je rozpoznávání řeči, vytváření předpovědí a analýza složitých dat. V oblasti kybernetické bezpečnosti se využívá několik druhů umělé inteligence.

Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která využívá algoritmy k učení se z dat a vytváření předpovědí. Tato schopnost se využívá v oblasti kybernetické bezpečnosti k odhalování potenciálních hrozeb napříč zařízeními, uživateli a sítěmi a k automatické reakci na ně.

V rámci hlubokého učení, což je sofistikovanější oblast strojového učení, zpracovávají systémy umělé inteligence složité datové struktury pomocí vícevrstvých neurálních sítí, které napodobují nervové dráhy lidského mozku. Hluboké učení a neurální sítě jsou obvykle efektivnější než tradiční strojové učení při analýze vysoce rozsáhlých sad vysokodimenzionálních dat a používají se v oblasti kybernetické bezpečnosti k odhalování sofistikovaných hrozeb a reakci na ně.

Odborníci na zabezpečení také využívají nástroje generativní umělé inteligence, které pomáhají s prošetřováním a reakcí. Vzhledem k tomu, že tyto nástroje využívají technologii zpracování v přirozeném jazyce, mohou s nimi jednotlivci komunikovat pomocí lidské řeči namísto kódu. Jak již název napovídá, tyto nástroje jsou také schopny generovat obsah, takže mohou pomáhat vytvářet zprávy, shrnovat bezpečnostní poznatky a zjištění a poskytovat podrobné odpovědi na otázky.

Agenti využívající umělou inteligenci autonomně spravují rozsáhlé úlohy v oblasti zabezpečení a IT a umožňují lidem soustředit se na proaktivní zabezpečení. Tito agenti mohou posuzovat upozornění na phishing a insiderská rizika a upozornění ochrany před únikem informací, což jsou pro člověka časově velmi náročné činnosti. Agenti také dokážou na základě uživatelských dat optimalizovat zásady podmíněného přístupu. Mnoho týmů také používá agenty využívající umělou inteligenci k identifikaci a stanovení priorit ohrožení zabezpečení a hrozeb, které je třeba řešit.

Je důležité rozlišovat mezi dvěma souvisejícími, ale odlišnými koncepty: AI pro kybernetickou bezpečnost a zabezpečení pro AI.

AI pro kybernetickou bezpečnost označuje použití nástrojů AI ke zlepšení schopnosti organizace detekovat hrozby, reagovat na ně a zmírňovat je ve všech svých prostředích. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost dokáže analyzovat a korelovat události z více zdrojů, pomáhá organizacím identifikovat vzorce, které naznačují potenciální hrozby.

AI zabezpečení se naopak zaměřuje na ochranu samotných AI systémů. Zahrnuje strategie, nástroje a postupy zaměřené na ochranu modelů, dat a algoritmů AI před hrozbami. To zahrnuje zajištění, aby systémy AI fungovaly podle očekávání a aby útočníci nemohli zneužít ohrožení zabezpečení k manipulaci s výstupy nebo odcizení citlivých informací.

Stručně řečeno, AI pro kybernetickou bezpečnost označuje využití AI systémů ke zlepšení celkového stavu zabezpečení organizace, zatímco AI zabezpečení se zabývá ochranou AI systémů.

AI přinesla do oblasti kybernetické bezpečnosti zásadní změnu, díky níž mohou odborníci na bezpečnost snáze reagovat na rostoucí počet kybernetických hrozeb, zvyšující se objemy dat a rozšiřující se potenciální oblast kybernetických útoků. Tady je pár příkladů, jak AI pro kybernetickou bezpečnost pomáhá týmům fungovat efektivněji:

Rychlejší detekci hrozeb
Mnoho řešení zabezpečení, jako je SIEM nebo XDR, zaznamenává tisíce a tisíce událostí, které indikují potenciálně neobvyklé chování. Přestože je naprostá většina těchto událostí neškodná, některé z nich nejsou a riziko přehlédnutí potenciální kybernetické hrozby může být obrovské. Umělá inteligence pomáhá identifikovat incidenty, na kterých skutečně záleží. Koreluje také zdánlivě nesouvisející aktivity do incidentů, které naznačují potenciální kybernetickou hrozbu.

Zjednodušené generování sestav
Nástroje využívající generativní AI mohou korelovat a analyzovat informace z několika zdrojů dat a vytvářet srozumitelné sestavy, které mohou bezpečnostní odborníci rychle sdílet s ostatními členy organizace.

Identifikování ohrožení zabezpečení
AI pomáhá odhalit v celém prostředí slabá místa, jako jsou neznámá zařízení a cloudové aplikace, zastaralé operační systémy nebo nechráněná citlivá data.

Vylepšení dovedností
Díky tomu, že generativní AI pomáhá překládat data a analýzy kybernetických hrozeb do přirozeného jazyka, nemusí analytici umět psát dotazy, aby byli produktivní. To pomáhá méně zkušeným analytikům zvládat složitější úlohy. Generativní AI navíc poskytuje kroky k nápravě a další doporučení, které novým členům týmu pomáhají rychle naučit se efektivně reagovat na kybernetické útoky.

Přehledy pro rozhodování
Souhrnným zpracováním a analýzou dat z různých zdrojů, jako jsou protokoly zabezpečení, síťový provoz a externí zdroje informací o hrozbách, poskytuje umělá inteligence komplexní přehled o bezpečnostní situaci a odhaluje skryté vzorce útoků.

Snížení počtu falešně pozitivních a falešně negativních výsledků
AI pomáhá snižovat počet falešně pozitivních a falešně negativních výsledků pomocí pokročilých technik, jako je rozpoznávání vzorů, detekce anomálií, zohledňování kontextu a průběžné učení. Tyto systémy umožňují přijímat kvalifikovanější rozhodnutí a nezahlcují bezpečnostní týmy irelevantními upozorněními.

Škálovatelnost
Umělá inteligence výrazně zvyšuje škálovatelnost v oblasti kybernetické bezpečnosti díky automatizaci úloh, zpracování velkého množství dat v reálném čase a průběžnému učení. S rostoucím množstvím a složitostí kybernetických hrozeb je díky schopnosti umělé inteligence škálovat a přizpůsobovat se zajištěno, že systémy kybernetické bezpečnosti zůstanou odolné, efektivní a schopné zvládat požadavky moderních IT infrastruktur.

Umělá inteligence byla integrována do několika nástrojů kybernetické bezpečnosti, aby pomohla zlepšit jejich účinnost. Tady je několik příkladů:
 

• Brány firewall nové generace a umělá inteligence Tradiční brány firewall rozhodují o povolení nebo zablokování provozu na základě pravidel definovaných správcem. Brány firewall nové generace jdou nad rámec těchto funkcí a využívají umělou inteligenci k využití dat o hrozbách, aby pomohly identifikovat nové kybernetické hrozby.

• Řešení zabezpečení koncových bodů s využitím umělé inteligence Řešení zabezpečení koncových bodů využívají umělou inteligenci k identifikaci zranitelností koncových bodů, například zastaralého operačního systému. Umělá inteligence může také pomoci odhalit, zda byl do zařízení nainstalován malware nebo zda je do koncového bodu nebo z něj přenášeno neobvyklé množství dat. Během probíhajícího útoku může AI automaticky izolovat koncový bod od zbytku digitálního prostředí.

• Systémy detekce a prevence narušení sítě řízené umělou inteligencí Tyto nástroje monitorují síťový provoz a odhalují neoprávněné uživatele, kteří se snaží proniknout do organizace prostřednictvím sítě. Tyto systémy dokážou pomocí AI rychle zpracovávat velké objemy dat a identifikovat a blokovat kybernetické útočníky dříve, než způsobí škodu.

• Řešení umělé inteligence a cloudového zabezpečení Vzhledem k tomu, že mnoho organizací používá pro svou infrastrukturu a aplikace více cloudů, může být obtížné sledovat kybernetické hrozby, které se pohybují napříč různými cloudy a aplikacemi. Umělá inteligence pomáhá se zabezpečením cloudu tím, že analyzuje data ze všech těchto zdrojů a identifikuje zranitelná místa a potenciální kybernetické útoky.

• Zabezpečení Internetu věcí (IoT) Stejně jako koncové body a aplikace mají organizace obvykle mnoho zařízení IoT, která jsou potenciálními vektory kybernetických útoků. Umělá inteligence pomáhá odhalovat kybernetické hrozby vůči jednotlivým zařízením IoT a odhaluje vzorce podezřelé aktivity napříč více zařízeními IoT.

• XDR a SIEM Řešení XDR a SIEM získávají informace z různých produktů zabezpečení, souborů protokolů a externích zdrojů, aby analytikům pomohly pochopit, co se v jejich prostředí děje. Umělá inteligence pomáhá syntetizovat všechna tato data do jasných přehledů.

Využití umělé inteligence pro podporu operací zabezpečení vyžaduje pečlivé plánování a implementaci, ale se správným přístupem můžete zavést nástroje, které významně zlepší provozní efektivitu a pohodu vašeho týmu.

Vypracujte strategii
Existuje mnoho produktů a řešení umělé inteligence pro použití v oblasti zabezpečení, ale ne všechny budou pro vaši organizaci vhodné. Je důležité, aby se řešení umělé inteligence dobře integrovala s ostatními řešeními a architekturou zabezpečení, jinak mohou vašemu týmu přidělávat práci. Nejprve zvažte své největší problémy v oblasti zabezpečení a poté určete řešení umělé inteligence, která vám pomohou tyto problémy vyřešit. Věnujte čas vypracování plánu integrace umělé inteligence do stávajících procesů a systémů.

Integrujte nástroje zabezpečení
Umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost je nejefektivnější, pokud dokáže analyzovat data v rámci celé organizace. To je náročné, pokud vaše nástroje fungují v izolovaných silech. Investujte do nástrojů, které hladce spolupracují s vaším současným prostředím, například do integrovaných řešení XDR a SIEM. Nebo, pokud je to nutné, vyčleňte čas a zdroje pro svůj tým na integraci nástrojů, abyste získali úplný přehled o celém svém digitálním majetku.

Správa ochrany osobních údajů a kvality dat
Systémy umělé inteligence se rozhodují a poskytují přehledy na základě dat, která se používají k jejich trénování a provozu. Pokud jsou v datech chyby nebo jsou poškozená, umělá inteligence poskytne špatné přehledy a učiní špatná rozhodnutí. Během plánování se ujistěte, že máte zavedeny procesy pro čištění dat a ochranu osobních údajů.

Používejte umělou inteligenci eticky
Mnoho dat, které se za léta nashromáždily, je nepřesných, neobjektivních nebo zastaralých. Algoritmy a logika umělé inteligence navíc nejsou vždy transparentní, takže je obtížné zjistit, jak přesně generuje přehledy a výsledky. Je důležité zajistit, aby umělá inteligence nebyla konečným rozhodovatelem, pokud existuje riziko, že bude vůči některým osobám přistupovat nespravedlivě kvůli tendenčním údajům. Další informace o odpovědné AI

Průběžně testujte AI systémy
Po implementaci své systémy pravidelně testujte, abyste odhalili zaujatost nebo problémy s kvalitou při generování nových dat.

Definování zásad pro použití generativní umělé inteligence
Ujistěte se, že zaměstnanci a partneři znají zásady vaší organizace pro používání generativních nástrojů AI. Je obzvláště důležité, aby lidé nevkládali důvěrné a citlivá data do generativních výzev umělé inteligence, protože existuje riziko, že by se data mohly dostat na veřejnost.