Kas ir mākslīgais intelekts kiberdrošībai?

AI ir visaptverošs termins, kas apzīmē datorsistēmas, kas veic kognitīvās funkcijas, piemēram, runas atpazīšanu, izsaka prognozes un analizē sarežģītus datus. Vairāki AI aspekti tiek izmantoti kiberdrošībā.

Mašīnmācīšanās ir AI apakšjoma, kas izmanto algoritmus, lai mācītos no datiem un izteiktu prognozes. Šī spēja tiek izmantota kiberdrošībā, lai atklātu un automātiski reaģētu uz potenciālajiem apdraudējumiem dažādiem lietotājiem dažādās ierīcēs un tīklos.

Dziļā mācīšanās ir sarežģītāks mašīnmācīšanās paveids, kurā AI sistēmas apstrādā sarežģītas datu struktūras, izmantojot vairāku slāņu neironu tīklus, kas atdarina neironu ceļus cilvēka smadzenēs. Dziļā mācīšanās un neironu tīkli ir efektīvāki par tradicionālo mašīnmācīšanos, veicot lielu daudzdimensiju datu apjomu analīzi, un to izmanto kiebdrošībā, lai atklātu un reaģētu uz sarežģītiem apdraudējumiem.

Drošības speciālisti izmanto arī ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīkus, lai palīdzētu izmeklēšanā un reaģēšanā. Pateicoties dabiskās valodas apstrādes tehnoloģijām, lietotāji var mijiedarboties ar tām, izmantojot cilvēku valodu, nevis kodu. Kā liecina nosaukums, šie rīki spēj ģenerēt arī saturu, kas nozīmē to, ka tie spēj veidot atskaites, veidot drošības ieskatu kopsavilkumus, kā arī sniegt detalizētas atbildes uz jautājumiem.

Aģenti ar AI nodrošinājumu autonomi pārvalda liela apjoma drošības un IT uzdevumus, ļaujot cilvēkiem koncentrēties uz citiem drošības jautājumiem. Šie aģenti var izmeklēt pikšķerēšanu, novērst datu zudumu un brīdināt par iekšējiem riskiem, bet cilvēkiem šie uzdevumi aizņemtu ļoti daudz laika. Tāpat aģenti var optimizēt nosacītās piekļuves politikas, balstoties uz lietotāju datiem. Daudzas komandas izmanto AI nodrošinātus aģentus, lai identificētu un prioritizētu ievainojamības un apdraudējumus, kas ir jānovērš.

Ir svarīgi atšķirt divus saistītus, bet atšķirīgus jēdzienus: AI kiberdrošībai un  AI drošība.

AI kiberdrošībai attiecas uz AI rīku lietošanu, lai uzlabotu organizācijas spēju atklāt draudus visām tās vidēm, reaģēt uz tiem un mazināt tos. AI kiberdrošībai spēj analizēt un korelēt notikumus dažādos avotos, palīdzot organizācijām atklāt modeļus, kas liecina par potenciāliem apdraudējumiem.

Savukārt AI drošība ir vērsta uz AI sistēmu aizsardzību. Tas ietver stratēģijas, rīkus un praksi, kuru mērķis ir aizsargāt mākslīgā intelekta modeļus, datus un algoritmus pret draudiem. Tas ietver AI sistēmu darbības nodrošināšanu, kā paredzēts, un ka uzbrucēji nevar izmantot ievainojamības, lai manipulētu ar izvadēm vai nozagtu sensitīvu informāciju.

Rezumējot, AI kiberdrošībai attiecas uz AI sistēmu lietošanu, lai uzlabotu organizācijas vispārējo drošības stāvokli, savukārt AI drošība ir par AI sistēmu aizsardzību.

AI ieviesa īstu revolūciju kiberdrošībā, sniedzot drošības speciālistiem vienkāršākus veidus reaģēšanai uz aizvien augošu kiberapdraudējumu skaitu, augošu datu skaitu un plašāku kiberuzbrukumu virsmu. Daži no veidiem, kā AI kiberdrošībai palīdz komandām būt efektīvākām:

Ātrāka apdraudējumu atklāšana
Daudzi drošības risinājumi, piemēram, SIEM vai XDR, reģistrē tūkstošiem notikumu, kas norāda uz iespējami anomālu uzvedību. Lai gan lielākā daļa no šiem notikumiem ir nekaitīgi, daži tomēr ir, un potenciālā kiberapdraudējuma nepamanīšanas risks var būt milzīgs. Mākslīgais intelekts palīdz noteikt incidentus, kas patiešām ir svarīgi. Tāpat tas korelē incidentus, kas pirmajā acu uzmetienā liekas nesaistīti, atklājot potenciālus kiberapdraudējumus.

Vienkāršota atskaišu veidošanu
Rīki, kas izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, spēj korelēt un analizēt informāciju no vairākiem datu avotiem, lai izveidotu viegli saprotamas atskaites, kuras drošības speciālisti var ātri koplietot ar citiem organizācijas darbiniekiem.

Ievainojamību atklāšana
Mākslīgais intelekts palīdz noteikt vājās vietas visā vidē, piemēram, nezināmas ierīces un mākoņa programmas, novecojušas operētājsistēmas vai neaizsargātus sensitīvos datus.

Prasmju uzlabošana
Tā kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz pārveidot kiberapdraudējumu datus un analīzi dabiskā valodā, analītiķiem nav jāzina, kā vaicāt vaicājumus, lai strādātu produktīvāk. Tas palīdz jaunākajiem analītiķiem tikt galā ar sarežģītākiem uzdevumiem. Papildus tam ģeneratīvais mākslīgais intelekts sniedz koriģēšanas darbības un citus ieteikumus, kas palīdz jaunajiem komandas locekļiem ātri iemācīties, kā efektīvi reaģēt uz kiberuzbrukumiem.

Izmantojami ieskati
Apkopojot un analizējot datus no dažādiem avotiem, piemēram, drošības žurnāli, datu plūsma tīklā un ārējo apdraudējumu plūsmas, AI sniedz visaptverošu pārskatu par drošības situāciju un atklāj slēptus uzbrukuma modeļus.

Aplami pozitīvu un aplami negatīvu rezultātu samazinājums.
Mākslīgais intelekts palīdz samazināt aplami pozitīvos un negatīvos rezultātus, izmantojot uzlabotas metodes, piemēram, modeļu atpazīšana, anomāliju noteikšana, kontekstuālā apzināšanās un nepārtraukta mācīšanās. Šīs sistēmas ļauj pieņemt lēmumus niansētākā veidā un izvairīties no drošības komandu pārslogošanas ar neatbilstošiem brīdinājumiem.

Mērogojamība
Mākslīgais intelekts būtiski uzlabo mērogojamību kiberdrošībā, automatizējot uzdevumus, apstrādājot lielus datu apjomus kibedrošībā un nepārtraukti mācoties. Kiberapdraudējumu apjomam un sarežģītībai pieaugot, AI mērogošanas un pielāgošanas spēja garantē to, ka kiberdrošības sistēmas saglabā noturību, efektivitāti un spēj nodrošināt moderno IT infrastruktūru prasības.

Mākslīgais intelekts ir integrēts vairākos kiberdrošības rīkos, lai palīdzētu uzlabot to efektivitāti. Daži piemēri ir šādi:
 

• Nākamās paaudzes ugunsmūri un mākslīgais intelekts. Tradicionālie ugunsmūri pieņem lēmumus par trafika atļaušanu vai bloķēšanu, pamatojoties uz administratora definētām kārtulām. Nākamās paaudzes ugunsmūri pārsniedz šīs iespējas, izmantojot mākslīgo intelektu, lai piekļūtu draudu informācijas datiem, kas palīdz identificēt jaunus kiberapdraudējumus.

• Mākslīgā intelekta uzlaboti galapunkta drošības risinājumi. Galapunkta drošības risinājumi izmanto mākslīgo intelektu, lai identificētu galapunktu ievainojamības, piemēram, novecojušu operētājsistēmu. Mākslīgais intelekts var arī palīdzēt noteikt, vai ierīcē ir instalēta ļaunprogrammatūra vai arī neparastu datu apjomu eksfiltrāciju uz galapunktu vai no tā. Aktīva uzbrukuma laikā AI spēj automātiski izolēt galapunktu no pārējās digitālās vides.

• Mākslīgā intelekta nodrošināta tīkla ielaušanās atklāšanas un novēršanas sistēmas. Šie rīki pārrauga tīkla trafiku, lai atklātu nesankcionētus lietotājus, kuri mēģina iefiltrēties organizācijā, izmantojot tīklu. Izmantojot mākslīgo intelektu, šīs sistēmas ātri apstrādā lielus datu apjomus, lai atklātu un bloķētu kiberuzbrucējus, pirms tie spēj nodarīt kaitējumu.

• Mākslīgais intelekts un mākoņa drošības risinājumi. Tā kā daudzas organizācijas izmanto vairākus mākoņus savai infrastruktūrai un programmām, var būt grūti izsekot kiberapdraudējumus, kas pārvietojas starp dažādiem mākoņiem un programmām. Mākslīgais intelekts veicina mākoņa drošību, analizējot datus no visiem šiem avotiem, lai noteiktu ievainojamības un iespējamos kiberuzbrukumus.

• Lietiskā interneta (IoT) drošība. Līdzīgi galapunktiem un programmām organizācijām parasti ir daudzas IoT ierīces, kas ir potenciāli kiberuzbrukumu vektori. Mākslīgais intelekts palīdz noteikt kiberapdraudējumus jebkurai vienai IoT ierīcei un atklāj aizdomīgu darbību modeļus vairākās IoT ierīcēs.

• XDR un SIEM. XDR un SIEM risinājumi iegūst informāciju no vairākiem drošības produktiem, žurnālfailiem un ārējiem avotiem, lai palīdzētu analītiķiem izprast viņu vidē notiekošo. Mākslīgais intelekts palīdz visus šos datus apvienot skaidros ieskatos.

Lai izmantotu mākslīgo intelektu drošības operāciju atbalstam, nepieciešama rūpīga plānošana un ieviešana, bet, izmantojot pareizo pieeju, varat ieviest rīkus, kas būtiski uzlabo darbības efektivitāti un jūsu komandas labjutību.

Stratēģijas izstrāde
Pastāv vairāki mākslīgā intelekta produkti un risinājumi, kas tiek lietoti drošības nolūkos, bet ne visi no tiem ir piemēroti jūsu organizācijai. Ir svarīgi, lai mākslīgā intelekta risinājumi būtu labi integrēti viens ar otru un jūsu drošības arhitektūru, pretējā gadījumā tie var radīt papildu darbu jūsu komandai. Vispirms apsveriet savus lielākos drošības izaicinājumus un pēc tam nosakiet mākslīgā intelekta risinājumus, kas palīdzēs atrisināt šīs problēmas. Veltiet laiku, lai izstrādātu plānu mākslīgā intelekta integrēšanai jūsu pašreizējos procesos un sistēmās.

Drošības rīku integrēšana
Mākslīgais intelekts kiberdrošībai darbojas visefektīvāk, kad tas var analizēt datus visā organizācijā. Tas ir sarežģīti, ja jūsu rīki darbojas izolēti. Investējiet rīkos, kas strādā kopā ar jūsu pašreizējo vidi un nemanāmi sadarbojas, piemēram, integrēti XDR un SIEM risinājumi. Vai nepieciešamības gadījumā piešķiriet laiku un resursus savai komandai, lai integrētu rīkus, tādējādi pilnībā pārskatot visu savu digitālo īpašumu.

Datu konfidencialitātes un kvalitātes pārvaldība
Mākslīgā intelekta sistēmas pieņem lēmumus un sniedz ieskatus, pamatojoties uz datiem, kas tiek izmantoti to apmācībai un darbībai. Ja datos ir kļūdas vai tie ir bojāti, mākslīgais intelekts nodrošinās nelietderīgus ieskatus un pieņems nepareizus lēmumus. Plānošanas laikā pārliecinieties, vai jums ir iestatīti procesi datu tīrīšanai un konfidencialitātes aizsardzībai.

Mākslīgā intelekta ētiska izmantošana
Daudzi gadu gaitā uzkrātie dati ir neprecīzi, neobjektīvi vai novecojuši. Papildus tam mākslīgā intelekta algoritmi un loģika ne vienmēr ir caurspīdīga, tāpēc ir grūti precīzi uzzināt, kā tā ģenerē ieskatus un rezultātus. Ir svarīgi nodrošināt, lai mākslīgais intelekts nav galīgais lēmumu pieņēmējs, ja pastāv risks, ka tas izturēsies pret noteiktām personām datu, kas satur aizspriedumus, dēļ. Papildinformācija par atbildīgu mākslīgā intelekta izmantošanu.

Nepārtraukta mākslīgā intelekta sistēmu testēšana
Pēc ieviešanas jūsu sistēmu regulāra testēšana palīdzēs noteikt neobjektīvus datus vai kvalitātes problēmas, kad tiek ģenerēti jauni dati.

Politiku definēšana ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanai
Pārliecinieties, vai darbinieki un partneri saprot jūsu organizācijas politikas ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīku izmantošanai. Ir īpaši svarīgi, lai personas neielīmē konfidenciālus un sensitīvus datus ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzvednēs, jo pastāv risks, ka dati var kļūt publiski pieejami.