Что такое ИИ для кибербезопасности?

Искусственный интеллект — это термин, который означает компьютерные системы, выполняющие когнитивные функции, например распознавание речи, прогнозирование и анализ сложных данных. В кибербезопасности используется несколько ветвей ИИ.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, использующее алгоритмы для обучения на основе данных и прогнозирования. Эта возможность используется в кибербезопасности для выявления потенциальных угроз и автоматического реагирования на них на разных устройствах, для разных пользователях и в разных сетях.

В глубоком обучении (более сложной ветви машинного обучения) системы ИИ обрабатывают сложные структуры данных с помощью многослойных нейронных сетей, которые имитируют нейронные связи человеческого мозга. Глубокое обучение и нейронные сети, как правило, более эффективны, чем традиционное машинное обучение при анализе наборов данных с большими размерностями, и используются в кибербезопасности для обнаружения сложных угроз и реагирования на них.

Специалисты по безопасности также используют средства генеративного ИИ для исследования и реагирования. Поскольку эти средства используют технологию обработки естественного языка, отдельные люди могут взаимодействовать с ними на человеческом языке вместо применения кода. Исходя из их названия, эти инструменты также могут генерировать контент, поэтому они помогают создавать отчеты, резюмировать аналитику безопасности и результаты, а также предоставлять подробные ответы на вопросы.

Агенты на базе искусственного интеллекта автономно управляют большими объемами задач в области безопасности и ИТ, что позволяет людям сосредоточиться на профилактическом обеспечении безопасности. Эти агенты могут рассматривать фишинговые сообщения, обеспечивать защиту от потери данных и исследовать оповещения о внутренних рисках, что является задачами, которые отнимают чрезвычайно много времени у людей. Агенты также могут оптимизировать политики условного доступа на основе пользовательских данных. Многие команды используют агенты на базе искусственного интеллекта, чтобы выявлять и ранжировать уязвимости и угрозы, которые необходимо устранить.

Важно различать два родственных, но разных понятия: ИИ для кибербезопасности и безопасность для ИИ.

Термин "ИИ для кибербезопасности" относится к использованию средств ИИ для улучшенного обнаружения угроз для всех сред организации, реагирования на эти угрозы и их устранения. Так как ИИ для кибербезопасности может анализировать и коррелировать события из нескольких источников, он помогает организациям выявлять закономерности, которые указывают на потенциальные угрозы.

А безопасность ИИ сосредоточена на защите самих систем ИИ. В это понятие входят стратегии, инструменты и методы, направленные на защиту моделей, данных и алгоритмов ИИ от угроз. Эти меры направлены на то, чтобы обеспечить правильную работу систем ИИ и не дать злоумышленникам использовать уязвимости для манипуляций с выдаваемыми результатами или кражи конфиденциальной информации.

Итак, ИИ для кибербезопасности означает использование систем ИИ для улучшения общего состояния безопасности организации, а безопасность ИИ связана с защитой систем ИИ.

Искусственный интеллект действительно преобразовал кибербезопасность, облегчив специалистам по безопасности реагирование на растущее число киберугроз, увеличивающиеся объемы данных и расширяющееся пространство кибератак. Ниже представлено несколько способов, которыми ИИ для кибербезопасности помогает командам работать эффективнее.

Более раннее обнаружение угроз
Многие решения безопасности, такие как SIEM или XDR, регистрируют тысячи событий, указывающих на потенциально аномальное поведение. Хотя подавляющее большинство этих событий безобидны, некоторые из них — нет, и риск пропустить потенциальную киберугрозу может быть огромным. ИИ помогает выявить действительно важные инциденты. Он также соотносит на первый взгляд не связанные между собой действия с инцидентами, указывающими на потенциальную киберугрозу.

Упрощенное создание отчетов
Инструменты, использующие генеративный ИИ, могут коррелировать и анализировать информацию из нескольких источников данных для создания простых для понимания отчетов, которыми специалисты по безопасности могут быстро поделиться с другими в организации.

Идентификация уязвимостей
ИИ помогает обнаруживать уязвимости в общей среде, например неизвестные устройства и облачные приложения, устаревшие операционные системы или незащищенные конфиденциальные данные.

Развитие навыков
Поскольку генеративный ИИ помогает переводить данные и анализ киберугроз на естественный язык, аналитикам не нужно знать, как писать запросы, чтобы работать продуктивнее. Это помогает младшим аналитикам выполнять более сложные задачи. Кроме того, генеративный ИИ предоставляют инструкции по исправлению и другие рекомендации, которые помогают новым участникам команды быстро узнать, как эффективно реагировать на кибератаки.

Действенная аналитика
Агрегируя и анализируя данные из различных источников, таких как журналы безопасности, трафик и внешние каналы угроз, ИИ обеспечивает комплексное представление о ландшафте безопасности и выявляет скрытые закономерности атак.

Снижение количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов.
ИИ помогает снизить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов с помощью расширенных методов, таких как распознавание закономерностей, обнаружение аномалий, понимание контекста и непрерывное обучение. Эти системы обеспечивают более тонкое принятие решений и не перегружают команды безопасности ненужными оповещениями.

Масштабируемость
ИИ значительно улучшает масштабируемость кибербезопасности за счет автоматизации задач, обработки больших объемов данных в режиме реального времени и непрерывного обучения. По мере роста количества и сложности киберугроз возможность масштабирования и адаптации ИИ гарантирует, что системы кибербезопасности останутся устойчивыми, эффективными и способными обрабатывать потребности современной ИТ-инфраструктуры.

ИИ был интегрирован в несколько инструментов кибербезопасности, чтобы повысить их эффективность. Вот несколько примеров:
 

• Брандмауэры и искусственный интеллект нового поколения. Традиционные брандмауэры принимают решения о разрешении или блокировании трафика на основе правил, определенных администратором. Брандмауэры нового поколения выходят за рамки этих возможностей, используя искусственный интеллект для сбора данных об угрозах и выявления новых киберугроз.

• Решения по обеспечению безопасности конечных точек с использованием искусственного интеллекта. Решения по обеспечению безопасности конечных точек используют искусственный интеллект для выявления уязвимостей конечных точек, например устаревшей операционной системы. ИИ также помогает обнаружить, установлены ли на устройстве вредоносные программы или происходит утечка необычных объемов данных в конечную точку или из нее. Во время атаки искусственный интеллект может автоматически изолировать конечную точку от остальной цифровой среды.

• Системы обнаружения и предотвращения сетевых вторжений на базе искусственного интеллекта. Эти инструменты отслеживают трафик, чтобы выявить неавторизованных пользователей, которые пытаются проникнуть в организацию через сеть. С помощью ИИ эти системы быстро обрабатывают большие объемы данных для выявления и блокировки кибератак, прежде чем они нанесут ущерб.

• ИИ и решения для безопасности облака. Поскольку многие организации используют несколько облаков для своей инфраструктуры и приложений, может быть сложно отслеживать киберугрозы, которые перемещаются между разными облаками и приложениями. ИИ помогает обеспечить безопасность облака, анализируя данные из всех этих источников для выявления уязвимостей и потенциальных кибератак.

• Безопасность Интернета вещей (IoT). Подобно конечным точкам и приложениям, организации обычно имеют множество устройств Интернета вещей, которые являются потенциальными векторами кибератак. ИИ помогает обнаруживать киберугрозы против любого отдельного устройства Интернета вещей и выявляет закономерности подозрительной активности на нескольких устройствах Интернета вещей.

• XDR и SIEM. Решения XDR и SIEM извлекают информацию из различных продуктов безопасности, файлов журналов и внешних источников, чтобы помочь аналитикам понять, что происходит в их среде. Искусственный интеллект помогает превратить все эти данные в четкую аналитику.

Использование ИИ для поддержки операций по обеспечению безопасности требует тщательного планирования и реализации, но при правильном подходе вы можете внедрить инструменты, которые существенно повысят операционную эффективность и благополучие вашей команды.

Разработайте стратегию
Существует множество продуктов и решений искусственного интеллекта для использования в сфере безопасности, но не все из них подойдут вашей организации. Важно, чтобы ваши решения искусственного интеллекта хорошо интегрировались друг с другом и с вашей архитектурой безопасности, иначе они могут создать дополнительную нагрузку для вашей команды. Сначала рассмотрите свои самые большие проблемы безопасности, а затем определите решения ИИ, которые помогут вам решить эти проблемы. Уделите время разработке плана интеграции ИИ в ваши текущие процессы и системы.

Интегрируйте свои инструменты безопасности
Искусственный интеллект для кибербезопасности наиболее эффективен, когда он способен анализировать данные по всей организации. Это сложно, если ваши инструменты работают изолированно. Инвестируйте в инструменты, которые работают совместно и совместимы с вашей текущей средой, например интегрированные решения XDR и SIEM. Или, при необходимости, выделите время и ресурсы для вашей команды для интеграции инструментов, чтобы вы получили полную прозрачность всего вашего цифрового имущества.

Управляйте конфиденциальностью и качеством данных
Системы искусственного интеллекта принимают решения и предоставляют информацию на основе данных, используемых для их обучения и эксплуатации. Если в данных есть ошибки или они повреждены, ИИ предоставит неверную информацию и примет неправильные решения. Во время планирования убедитесь, что у вас есть процессы очистки данных и защиты конфиденциальности.

Используйте ИИ этично
Многие данные, накопленные за годы, являются неточными, предвзятыми или устаревшими. Кроме того, алгоритмы и логика ИИ не всегда прозрачны, что затрудняет точное понимание того, как он генерирует идеи и результаты. Важно гарантировать, что ИИ не является лицом, принимающим окончательные решения, если есть риск того, что он может относиться к определенным людям несправедливо из-за предвзятости данных. Узнайте больше об ответственном применении ИИ.

Постоянно тестируйте свои системы искусственного интеллекта
После внедрения регулярно тестируйте свои системы, чтобы выявлять предвзятость или проблемы с качеством по мере создания новых данных.

Определите политики использования генеративного ИИ
Убедитесь, что сотрудники и партнеры понимают политику вашей организации в отношении использования инструментов генеративного искусственного интеллекта. Особенно важно, чтобы люди не вставляли конфиденциальные и особо важные данные в генеративные запросы ИИ, поскольку существует риск того, что данные могут стать общедоступными.