Що таке ШІ для кібербезпеки?

ШІ – це загальний термін, який стосується комп’ютерних систем, що виконують когнітивні функції, такі як розпізнавання мови, прогнозування та аналіз складних даних. У кібербезпеці використовуються кілька гілок штучного інтелекту.

Машинне навчання – це підмножина штучного інтелекту, яка використовує алгоритми для навчання на основі даних і прогнозування. Ця можливість використовується для кібербезпеки для виявлення та автоматичного реагування на потенційні загрози на різних пристроях, у користувачів і мережах.

У глибокому навчанні, більш складній гілці машинного навчання, системи ШІ обробляють складні структури даних за допомогою багатошарових нейронних мереж, які імітують нейронні шляхи людського мозку. Глибоке навчання та нейронні мережі, як правило, ефективніші, ніж традиційне машинне навчання під час аналізу великих наборів високовимірних даних та використовуються в кібербезпеці для виявлення складних загроз і реагування на них.

Спеціалісти з безпеки також використовують засоби генеративного штучного інтелекту, щоб допомогти в розслідуванні та відповіді. Оскільки ці інструменти використовують технологію обробки природної мови, люди можуть взаємодіяти з ними за допомогою людської мови, а не коду. Як випливає з назви, ці інструменти також здатні генерувати контент, тому вони можуть допомогти у створенні звітів, узагальненні інформації про безпеку та висновків, а також надавати детальні відповіді на запитання.

Агенти на основі штучного інтелекту автономно керують великими об’ємами завдань із безпеки та ІТ, дозволяючи людям зосередитися на проактивному захисті. Ці агенти можуть розглядати фішинг, захист від втрати даних і оповіщення про внутрішні ризики, що надзвичайно тривало для людей. Агенти також можуть оптимізувати політики умовного доступу на основі даних користувача. Багато команд використовують агенти на основі штучного інтелекту, щоб виявляти й визначати вразливості та загрози, які потрібно вирішити, і визначити їх пріоритет.

Важливо розрізняти два пов’язані, але різні поняття: ШІ для кібербезпеки та безпека для ШІ.

ШІ для кібербезпеки – це використання інструментів штучного інтелекту для покращення здатності організації виявляти, реагувати та пом’якшувати загрози для всього свого середовища. Оскільки ШІ для кібербезпеки може аналізувати й співвідносити події з різних джерел, він допомагає організаціям виявляти закономірності, які вказують на потенційні загрози.

З іншого боку, безпека ШІ зосереджена на захисті самих систем ШІ. Вона охоплює стратегії, інструменти та практичні поради, спрямовані на захист моделей, даних та алгоритмів ШІ від загроз. Це означає, що системи штучного інтелекту функціонують за призначенням, а зловмисники не можуть скористатися вразливостями для маніпулювання результатами або викрадення конфіденційної інформації.

Таким чином, ШІ для кібербезпеки – це використання систем ШІ для посилення загальної безпеки організації, тоді як безпека ШІ – це захист систем ШІ.

ШІ дійсно змінив правила гри в кібербезпеці, полегшивши фахівцям із безпеки реагування на зростаючу кількість кіберзагроз, збільшення обсягів даних і розширення сфери кібератак. Ось деякі зі способів, як ШІ для кібербезпеки допомагає командам бути більш ефективними:

Швидше виявлення загроз
Багато рішень безпеки, як-от SIEM або XDR, реєструють тисячі й тисячі подій, які вказують на потенційно аномальну поведінку. Хоча переважна більшість цих подій нешкідлива, деякі з них не є такими, і ризик проґавити потенційну кіберзагрозу може бути величезним. ШІ допомагає визначити справді важливі інциденти. Він також корелює, здавалося б, не пов’язані між собою дії з інцидентами, які вказують на потенційну кіберзагрозу.

Оптимізоване створення звітів
Інструменти, які використовують генеративний ШІ, можуть корелювати й аналізувати інформацію з кількох джерел даних, створюючи прості для розуміння звіти, якими фахівці з безпеки можуть швидко ділитися з іншими співробітниками організації.

Виявлення вразливостей
ШІ допомагає виявити слабкі місця в загальному середовищі, такі як невідомі пристрої та хмарні додатки, застарілі операційні системи або незахищені конфіденційні дані.

Удосконалення навичок
Оскільки генеративний ШІ допомагає перекладати дані та аналіз кіберзагроз на природну мову, аналітикам не потрібно знати, як писати запити, щоб працювати продуктивно. Це допомагає аналітикам виконувати складніші завдання. Крім того, генеративний ШІ надає кроки для виправлення ситуації та інші рекомендації, які допомагають новим членам команди швидко навчитися ефективно реагувати на кібератаки.

Корисні поради
Об’єднуючи та аналізуючи дані з різних джерел, таких як журнали безпеки, мережевий трафік і канали зовнішніх загроз, штучний інтелект надає комплексне уявлення про ландшафт безпеки та виявляє приховані моделі атак.

Зменшення помилкових спрацьовувань та хибних негативних результатів.
ШІ допомагає зменшити кількість помилкових спрацьовувань і хибних негативних результатів завдяки використанню передових технологій, таких як розпізнавання шаблонів, виявлення аномалій, контекстна обізнаність і безперервне навчання. Ці системи дозволяють приймати більш тонкі рішення та уникати перевантаження команд безпеки нерелевантними сповіщеннями.

Масштабованість
ШІ значно підвищує масштабованість кібербезпеки завдяки автоматизації завдань, обробці великих обсягів даних у режимі реального часу та безперервному навчанню. Зі зростанням обсягу та складності кіберзагроз здатність ШІ до масштабування та адаптації гарантує, що системи кібербезпеки залишатимуться стійкими, ефективними та здатними впоратися з вимогами сучасних ІТ-інфраструктур.

ШІ інтегровано в деякі інструменти кібербезпеки, щоб підвищити їхню ефективність. Нижче наведено кілька прикладів.
 

• Брандмауери нового покоління та ШІ. Традиційні брандмауери приймають рішення дозволити або блокувати трафік на основі правил, визначених адміністратором. Брандмауери нового покоління виходять за рамки цих можливостей, використовуючи ШІ для отримання даних аналізу загроз, що допомагає виявляти нові кіберзагрози.

• Рішення для захисту кінцевих точок на основі ШІ. Рішення для захисту кінцевих точок за допомогою ШІ виявляють вразливості кінцевих точок, наприклад застарілі операційні системи. ШІ також може допомогти виявити, чи присутні на пристрої зловмисні програми та чи передаються незвичні обсяги даних до кінцевої точки або з неї. Під час атаки, що триває, ШІ може автоматично ізолювати кінцеву точку від решти цифрового середовища.

• Системи виявлення та відвернення мережевого вторгнення на основі ШІ. Ці інструменти відстежують мережевий трафік і виявляють неавторизованих користувачів, які намагаються проникнути в організацію через мережу. За допомогою ШІ ці системи швидко обробляють великі обсяги даних, щоб ідентифікувати та блокувати кібератаки до того, як вони завдадуть шкоди.

• ШІ та рішення для безпеки в хмарі. Оскільки дуже багато організацій використовують для своєї інфраструктури та програм кілька хмар, буває складно відстежувати кіберзагрози, які поширюються між різними хмарами та програмами. ШІ допомагає захисту хмари, аналізуючи дані з усіх цих джерел, щоб можна було виявляти вразливості та потенційні кібератаки.

• Безпека Інтернету речей (IoT). Організації зазвичай мають, на додаток до кінцевих точок і програм, багато пристроїв IoT, які є потенційними векторами кібератак. ШІ допомагає виявляти кіберзагрози проти будь-якого окремого пристрою IoT, а також знаходити закономірності підозрілих дій на кількох пристроях IoT.

• XDR і SIEM. Рішення XDR і SIEM збирають інформацію з різних продуктів безпеки, файлів журналів і зовнішніх джерел, щоб допомогти аналітикам з’ясувати, що відбувається в їхньому середовищі. ШІ допомагає синтезувати всі ці дані в зрозумілі аналітичні висновки.

Використання ШІ для підтримки додержання безпеки потребує ретельного планування та реалізації, але з правильним підходом ви можете запровадити інструменти, які суттєво підвищать ефективність роботи та стан вашої команди.

Розробіть стратегію
Існує багато продуктів і рішень на основі ШІ для використання в безпеці, але не всі з них підійдуть вашій організації. Важливо, щоб ваші рішення ШІ добре інтегрувалися одне з одним і з архітектурою безпеки, інакше вони можуть стати додатковим джерелом проблем для вашої команди. Спочатку розгляньте найсерйозніші проблеми безпеки, а потім визначте рішення ШІ, які допоможуть вам вирішити ці проблеми. Приділіть час розробці плану інтеграції штучного інтелекту у ваші поточні процеси та системи.

Інтегруйте свої інструменти безпеки
ШІ найефективніше працює для кібербезпеки, коли може аналізувати дані в масштабах усієї організації. Це складне завдання, якщо ваші інструменти працюють ізольовано. Інвестуйте в інструменти, які безперешкодно працюють разом із вашим поточним середовищем, наприклад, інтегровані рішення XDR та SIEM. Або, якщо потрібно, приділіть час і ресурси своєї команди інтеграції інструментів, щоб отримати повну видимість у всьому цифровому комплексі.

Керуйте конфіденційністю та якістю даних
Системи ШІ приймають рішення та надають аналітичні висновки на основі даних, використаних для навчання та керування ними. Якщо дані містять помилки або вони пошкоджені, ШІ надаватиме хибні висновки та прийматиме неправильні рішення. На етапі планування подбайте про процеси очищення даних і захисту конфіденційності.

Етично використовуйте ШІ
Багато даних, накопичених за роки, є неточними, упередженими або застарілими. До того ж, алгоритми та логіка ШІ не завжди прозорі, а тому важко визначити, як саме створюються аналітичні висновки й результати. Важливо переконатися, що ШІ не приймає остаточного рішення, якщо існує ризик, що він буде ставитися до певних людей несправедливо через упереджені дані. Дізнайтеся більше про відповідальний ШІ.

Безперервно тестуйте системи ШІ
Після впровадження регулярно тестуйте свої системи, щоб виявити упередженість або проблеми з якістю під час створення нових даних.

Визначте політики використання генеративного ШІ
Переконайтеся, що працівники та партнери розуміють політики вашої організації щодо використання інструментів генеративного ШІ. Особливо важливо, щоб користувачі не вставляли в запити до генеративного ШІ конфіденційні та делікатні дані, оскільки є ризик розголошення цих даних.