Čo je umelá inteligencia pre kybernetickú bezpečnosť?

Umelá inteligencia je zastrešujúci pojem, ktorý sa vzťahuje na počítačové systémy vykonávajúce kognitívne funkcie, ako sú rozpoznávanie reči, vytváranie predpovedí a analýza komplexných údajov. V kybernetickej bezpečnosti sa využíva niekoľko odvetví umelej inteligencie.

Strojové učenie je podmnožina umelej inteligencie, ktorá využíva algoritmy na učenie sa z údajov a vytváranie predpovedí. Táto schopnosť sa využíva v oblasti kybernetickej bezpečnosti na odhaľovanie a automatickú reakciu na potenciálne hrozby v rámci zariadení, používateľov a sietí.

V hlbokom učení, zložitejšom odvetví strojového učenia, systémy umelej inteligencie spracúvajú zložité údajové štruktúry pomocou viacvrstvových neurónových sietí, ktoré napodobňujú nervové dráhy ľudského mozgu. Hlboké učenie a neurónové siete sú pri analýze veľkých množín veľkorozmerných údajov účinnejšie ako tradičné strojové učenie a používajú sa v kybernetickej bezpečnosti na odhaľovanie sofistikovaných hrozieb a reakciu na ne.

Odborníci na zabezpečenie používajú na pomoc pri vyšetrovaní a reakcii aj nástroje generatívnej umelej inteligencie. Keďže tieto nástroje využívajú technológiu spracovania prirodzeného jazyka, jednotlivci s nimi môžu komunikovať pomocou ľudského jazyka namiesto kódu. Ako už názov napovedá, tieto nástroje dokážu tiež generovať obsah, takže môžu pomôcť vytvárať správy, sumarizovať bezpečnostné prehľady a zistenia a poskytovať podrobné odpovede na otázky.

Agenti založení na umelej inteligencii autonómne spravujú veľkoobjemové úlohy v oblasti zabezpečenia a IT, čím umožňujú ľuďom sústrediť sa na proaktívnu bezpečnosť. Títo agenti dokážu triediť upozornenia na phishing, ochranu pred únikom údajov a riziká zvnútra, čo sú pre ľudí časovo veľmi náročné úlohy. Agenti tiež dokážu optimalizovať politiky podmieneného prístupu na základe údajov o používateľoch. Mnohé tímy používajú agentov založených na umelej inteligencii na identifikáciu a určovanie priorít zraniteľností a hrozieb, ktoré je potrebné riešiť.

Je dôležité rozlišovať medzi dvomi súvisiacimi, ale rôznymi konceptmi: AI pre kybernetickú bezpečnosť a  zabezpečenie AI.

Umelá inteligencia pre kybernetickú bezpečnosť sa vzťahuje na používanie nástrojov umelej inteligencie na zlepšenie schopnosti organizácie odhaľovať, reagovať a zmierňovať hrozby pre všetky jej prostredia. Keďže AI pre kybernetickú bezpečnosť dokáže analyzovať a korelovať udalosti z viacerých zdrojov, pomáha organizáciám identifikovať vzory, ktoré naznačujú potenciálne hrozby.

Na druhej strane, zabezpečenie umelej inteligencie sa zameriava na ochranu samotných systémov AI. Zahŕňa stratégie, nástroje a postupy zamerané na ochranu modelov, údajov a algoritmov AI pred hrozbami. To zahŕňa zaistenie toho, aby systém AI fungoval podľa očakávania a aby útočníci nemohli zneužiť zraniteľnosti na manipuláciu s výstupmi alebo krádež citlivých informácií.

Súhrnne povedané, AI pre kybernetickú bezpečnosť sa vzťahuje na využívanie systémov AI na zlepšenie celkovej  úrovne zabezpečenia, zatiaľ čo zabezpečenie AI sa týka ochrany systémov AI.

Umelá inteligencia skutočne mení pravidlá hry v oblasti kybernetickej bezpečnosti, pretože uľahčuje odborníkom na zabezpečenie reagovanie na rastúci počet kybernetických hrozieb, rastúce množstvo údajov a rozširujúci sa priestor pre kybernetické útoky. Tu sú niektoré zo spôsobov, ako AI pre kybernetickú bezpečnosť pomáha tímom byť efektívnejšími:

Rýchlejšia detekcia hrozieb
Mnohé riešenia zabezpečenia, ako napríklad SIEM alebo XDR, zaznamenávajú tisíce a tisíce udalostí, ktoré indikujú potenciálne nezvyčajné správanie. Hoci je veľká väčšina týchto udalostí neškodná, niektoré nie sú a riziko prehliadnutia potenciálnej kybernetickej hrozby môže byť obrovské. Umelá inteligencia pomáha identifikovať incidenty, ktoré sú skutočne dôležité. Takisto spája zdanlivo nesúvisiace aktivity do incidentov, ktoré naznačujú potenciálnu kybernetickú hrozbu.

Zjednodušené vykazovanie
Nástroje, ktoré využívajú generatívnu umelú inteligenciu, dokážu korelovať a analyzovať informácie z viacerých zdrojov údajov a vytvárať zrozumiteľné zostavy, ktoré môžu odborníci na zabezpečenie rýchlo zdieľať s ostatnými členmi organizácie.

Identifikácia zraniteľnosti
Umelá inteligencia pomáha odhaľovať slabosti v celkovom prostredí, ako sú neznáme zariadenia a cloudové aplikácie, zastarané operačné systémy alebo nechránené citlivé údaje.

Zlepšovanie zručností
Keďže generatívna umelá inteligencia pomáha prekladať údaje a analýzy kybernetických hrozieb do prirodzeného jazyka, analytici nemusia vedieť, ako písať dotazy, a stále budú produktívni. To pomáha mladším analytikom preberať zložitejšie úlohy. Generatívna umelá inteligencia navyše poskytuje kroky na nápravu a ďalšie odporúčania, ktoré pomáhajú novým členom tímu rýchlo sa naučiť efektívne reagovať na kybernetické útoky.

Prehľady s akciami
Agregáciou a analýzou údajov z rôznych zdrojov, ako sú denníky zabezpečenia, sieťová prevádzka a zdroje externých hrozieb, poskytuje AI komplexný pohľad na prostredie zabezpečenia a odhaľuje skryté vzorce útokov.

Zníženie počtu falošne pozitívnych a falošne negatívnych výsledkov.
Umelá inteligencia pomáha znižovať počet falošne pozitívnych a falošne negatívnych výsledkov pomocou pokročilých techník, ako sú rozpoznávanie vzorov, detekcia anomálií, kontextové povedomie a nepretržité učenie. Tieto systémy umožňujú presnejšie rozhodovanie a zabraňujú zahlteniu tímov zabezpečenia irelevantnými upozorneniami.

Škálovateľnosť
Umelá inteligencia výrazne zvyšuje škálovateľnosť v oblasti kybernetickej bezpečnosti tým, že automatizuje úlohy, spracúva veľké množstvo údajov v reálnom čase a neustále sa učí. Keďže objem a zložitosť kybernetických hrozieb narastá, schopnosť umelej inteligencie škálovať a prispôsobovať sa zaručuje, že systémy kybernetickej bezpečnosti zostanú odolné, efektívne a schopné zvládať požiadavky moderných IT infraštruktúr.

Umelá inteligencia bola integrovaná do viacerých nástrojov kybernetickej bezpečnosti s cieľom zlepšiť ich účinnosť. Tu je niekoľko príkladov:
 

• Brány firewall ďalšej generácie a umelá inteligencia. Tradičné brány firewall rozhodujú o povolení alebo zablokovaní prevádzky na základe pravidiel definovaných správcom. Brány firewall ďalšej generácie idú nad rámec týchto možností a využívajú umelú inteligenciu na využívanie údajov o hrozbách, ktoré pomáhajú identifikovať nové kybernetické hrozby.

• Riešenia zabezpečenia koncových bodov vylepšené umelou inteligenciou. Riešenia zabezpečenia koncových bodov využívajú umelú inteligenciu na identifikáciu zraniteľností koncových bodov, napríklad zastaraného operačného systému. Umelá inteligencia môže tiež pomôcť zistiť, či bol do zariadenia nainštalovaný škodlivý softvér alebo či sa do koncového zariadenia alebo z neho prenáša neobvyklé množstvo údajov. Počas prebiehajúceho útoku môže AI automaticky izolovať koncový bod od zvyšku digitálneho prostredia.

• Systémy detekcie a prevencie narušenia siete založené na umelej inteligencii. Tieto nástroje monitorujú sieťové prenosy s cieľom odhaliť neoprávnených používateľov, ktorí sa snažia preniknúť do organizácie prostredníctvom siete. Tieto systémy pomocou umelej inteligencie rýchlo spracúvajú veľké objemy údajov s cieľom identifikovať a zablokovať kybernetických útočníkov skôr, ako spôsobia škodu.

• Riešenia umelej inteligencie a cloudového zabezpečenia. Keďže mnohé organizácie používajú pre svoju infraštruktúru a aplikácie viacero cloudov, môže byť ťažké sledovať kybernetické hrozby, ktoré sa presúvajú naprieč rôznymi cloudmi a aplikáciami. Umelá inteligencia pomáha pri cloudovom zabezpečení tým, že analyzuje údaje zo všetkých týchto zdrojov s cieľom identifikovať zraniteľnosti a potenciálne kybernetické útoky.

• Zabezpečenie internetu vecí (IoT). Podobne ako koncové body a aplikácie, aj organizácie majú zvyčajne veľa zariadení internetu vecí, ktoré sú potenciálnymi vektormi kybernetických útokov. Umelá inteligencia pomáha odhaliť kybernetické hrozby voči jednotlivým zariadeniam IoT a odhaľuje vzory podozrivej aktivity vo viacerých zariadeniach IoT.

• XDR a SIEM. Riešenia XDR a SIEM získavajú informácie z viacerých produktov zabezpečenia, súborov protokolov a externých zdrojov, aby pomohli analytikom pochopiť, čo sa deje v ich prostredí. Umelá inteligencia pomáha syntetizovať všetky tieto údaje do jasných prehľadov.

Používanie umelej inteligencie na podporu operácií zabezpečenia si vyžaduje starostlivé plánovanie a implementáciu, ale so správnym prístupom môžete zaviesť nástroje, ktoré významne zlepšia prevádzkovú efektivitu a pohodu vášho tímu.

Vypracovanie stratégie
Existuje množstvo produktov a riešení umelej inteligencie na použitie v oblasti zabezpečenia, ale nie všetky budú vhodné pre vašu organizáciu. Je dôležité, aby sa riešenia umelej inteligencie dobre integrovali navzájom a s vašou architektúrou zabezpečenia, inak môžu vášmu tímu priniesť viac práce. Najprv zvážte svoje najväčšie bezpečnostné výzvy a potom identifikujte riešenia umelej inteligencie, ktoré vám pomôžu tieto problémy vyriešiť. Vyhraďte si čas na vypracovanie plánu integrácie umelej inteligencie do vašich aktuálnych procesov a systémov.

Integrácia nástrojov zabezpečenia
Umelá inteligencia na kybernetickú bezpečnosť je najefektívnejšia, keď dokáže analyzovať údaje v rámci celej organizácie. Je to náročné, ak vaše nástroje fungujú oddelene. Investujte do nástrojov, ktoré spolupracujú s vaším súčasným prostredím a bezproblémovo spolupracujú, napríklad do integrovaných riešení XDR a SIEM. Alebo, ak je to potrebné, vyčleňte svojmu tímu čas a zdroje na integráciu nástrojov, aby ste získali úplný prehľad o celom svojom digitálnom priestore.

Spravovanie ochrany osobných údajov a kvality
Systémy umelej inteligencie sa rozhodujú a poskytujú prehľady na základe údajov, ktoré sa používajú na ich trénovanie a prevádzku. Ak sú v údajoch chyby alebo sú poškodené, umelá inteligencia bude poskytovať zlé prehľady a prijímať zlé rozhodnutia. Počas plánovania sa uistite, že máte zavedené procesy na čistenie údajov a ochranu osobných údajov.

Používajte umelú inteligenciu eticky
Mnohé údaje, ktoré sa za roky nazbierali, sú nepresné, neobjektívne alebo zastarané. Okrem toho algoritmy a logika umelej inteligencie nie sú vždy transparentné, takže je ťažké zistiť, ako presne generuje prehľady a výsledky. Je dôležité zabezpečiť, aby umelá inteligencia nebola konečným rozhodovateľom, ak existuje riziko, že bude s určitými osobami zaobchádzať nespravodlivo z dôvodu neobjektívnych údajov. Získajte ďalšie informácie o zodpovednej umelej inteligencii.

Nepretržité testujte systémy umelej inteligencie
Pravidelné testovanie systémov po implementácii vám pomôže identifikovať chyby alebo problémy s kvalitou pri generovaní nových údajov.

Definujte zásady používania generatívnej umelej inteligencie
Uistite sa, že zamestnanci a partneri rozumejú zásadám vašej organizácie týkajúcim sa používania nástrojov generatívnej AI. Je obzvlášť dôležité, aby ľudia nevkladali dôverné a citlivé údaje do príkazov pre generatívnu umelú inteligenciu, pretože existuje riziko, že údaje sa môžu dostať na verejnosť.