Demistyfikacja roli AI w cyberbezpieczeństwie

W biznesie istnieje wiele oczekiwań i oczekiwań związanych z rolą sztucznej inteligencji (AI) i korzyściami w zakresie cyberbezpieczeństwa, których możemy oczekiwać dzięki naszym zróżnicowanym integracjom.

Od chatbotów internetowych zapewniających lepszą obsługę klienta po identyfikację biometryczną i najnowocześniejszą analizę danych klientów, sztuczna inteligencja i Edge AI mają zmienić świat, jaki znamy. Temat jest tak samo gorąco dyskutowany, jak owiany tajemnicą, jak marzenia AI prowadzącej do nowej, odważnej przyszłości zderza się z popularnymi dystopijnymi fantazjami science fiction, przedstawiającymi ludzi zdominowanych przez hiperinteligentne maszyny.

Być może nadszedł czas na bardzo potrzebną dawkę rzeczywistości, zwłaszcza w odniesieniu do wpływu sztucznej inteligencji na nasze przyszłe bezpieczeństwo informacji i jej roli w głównych branżach.

Ani najśmielsze marzenia, ani najgorsze koszmary nie spełnią się w najbliższym czasie, ale sztuczna inteligencja już przynosi znaczące korzyści aplikacjom i ma potencjał, aby wykładniczo poprawić cyberobronę. I chociaż sztuczna inteligencja stwarza również pewne zagrożenia dla danych i informacji, zostanie zastosowana głównie na naszą korzyść i powinna stać się kluczowym elementem arsenału obronnego każdej organizacji.

Jak współdziałają sztuczna inteligencja i cyberbezpieczeństwo?

Chociaż wygód i korzyści tej cyfrowej ery jest wiele, ma ona również wiele wad. Jednym z najbardziej zauważalnych i szkodliwych zagrożeń jest to, że nasze wrażliwe dane i dane osobowe są zagrożone jak nigdy dotąd.

W ostatniej dekadzie miały miejsce setki incydentów oszustw związanych z tożsamością, incydentów poważnych strat finansowych i oczywiście masowych naruszeń danych. Z natury cyberataki są powszechne i dotykają każdą osobę, przedsiębiorstwo i rząd. Wkraczamy w epokę, w której cyberprzestępcy mogą w dowolnym momencie osiągnąć swoje cele w dowolnym miejscu na świecie. W związku z tym nasza potrzeba skutecznego i postępowego cyberbezpieczeństwa nigdy nie była ważniejsza niż teraz.

Typowy cyberatak to podejmowana przez antagonistów lub cyberprzestępców próba uzyskania dostępu do systemu komputerowego lub sieci celu, zmodyfikowania lub uszkodzenia w inny sposób. Są systematyczne, zaplanowane i wykorzystują starannie obliczoną technologię do zakłócania organizacji i wszelkich powiązanych (często krytycznych) działań biznesowych operacje.

Choć przyszłość wygląda ponuro, nastąpił również postęp technologiczny w postaci znaczących aplikacji z zakresu bezpieczeństwa cybernetycznego. Jedną z tych kluczowych zmian w grze są technologie i techniki opracowane i wspierane przez sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) jako jej podzbiór.

Obecnie obserwujemy, że logowanie biometryczne jest coraz częściej wykorzystywane do skanowania odcisków palców, siatkówki lub odcisków dłoni w celu ustanowienia bezpiecznego logowania. Może być używany jako samodzielny środek bezpieczeństwa lub w połączeniu z hasłem i jest najczęściej spotykany w technologii smartfonów.

Eksperci ds. cyberbezpieczeństwa jednoznacznie wykazali, że hasła są bardzo podatne na zagrożenia cybernetyczne, narażając dane osobowe, dane kart kredytowych, a nawet numery ubezpieczenia społecznego. To wszystko powody, dla których logowanie biometryczne pozytywnie wpływa na bezpieczeństwo cybernetyczne.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do identyfikowania luk w zabezpieczeniach systemu lub urządzenia oraz innych prawdopodobnych złośliwych działań. Faktem jest, że tradycyjne systemy nie są w stanie nadążyć za samą liczbą złośliwego oprogramowania generowanego każdego miesiąca, więc sztuczna inteligencja stała się jednym z wielu potencjalnych obszarów, w których może wkroczyć i rozwiązać problem.

W tej chwili firmy zajmujące się cyberbezpieczeństwem uczą systemy AI wykrywania złośliwego oprogramowania i nieautoryzowanych logowań, stosując złożone algorytmy. W ten sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są teraz wykorzystywane do zabezpieczania kryptowalut opartych na blockchain, bankowości internetowej, wrażliwych rejestrów firm, danych klientów i tak dalej.

Systemy te mają już zdolność do rozróżniania nawet najprostszych wzorców ataków ransomware i złośliwego oprogramowania, skutecznie powstrzymując je przed wejściem do sieci lub poszczególnych systemów. Wykorzystują również funkcje predykcyjne, które wykraczają poza szybkość tradycyjnych podejść. Z tego powodu

Systemy działające w oparciu o sztuczną inteligencję odblokowują możliwości przetwarzania języka naturalnego, które automatycznie zbierają informacje za pośrednictwem postów, wiadomości i badań cyberzagrożeń. Wiedza ta zapewni wgląd w trendy, cyberataki i metody zapobiegania. Ponadto pomaga firmom zajmującym się bezpieczeństwem informacji być na bieżąco z aktualnymi zagrożeniami i ramami czasowymi oraz tworzyć proaktywne strategie ochrony organizacji.

6 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja poprawi cyberbezpieczeństwo

Wszyscy wiemy, że sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe lub uczenie maszynowe może wpływać na naszą przyszłość na kilka sposobów. Podkreśliliśmy niektóre ze sposobów, w jakie te technologie będą miały znaczenie, zapewniając cyberbezpieczeństwo tak potrzebnego wzmocnienia.

1. Uczenie maszynowe w wykrywaniu cyberzagrożeń

Organizacje muszą być w stanie z wyprzedzeniem wykryć cyberataki, aby móc przeciwdziałać temu, co chcą osiągnąć przeciwnicy. Uczenie maszynowe wydaje się być aspektem sztucznej inteligencji, który okazał się niezwykle przydatny w wykrywaniu cyberzagrożeń na podstawie analizy danych i znajdowania zagrożenia przed wykorzystaniem luki w systemach informatycznych.

Uczenie maszynowe pomaga komputerom wykorzystywać i dostosowywać algorytmy na podstawie uzyskanych danych, uczyć się z nich i rozumieć niezbędne ulepszenia. W sensie cyberbezpieczeństwa oznaczałoby to, że uczenie maszynowe pozwala komputerowi wykrywać zagrożenia i identyfikować wszelkie anomalie jeszcze dokładniej niż jakikolwiek człowiek.

Tradycyjna technologia opiera się w dużej mierze na wcześniejszych wynikach i nie może improwizować, jak sztuczna inteligencja. Klasyczne technologie nie są w stanie poradzić sobie z najnowszymi technikami i sztuczkami hakerów, tak jak potrafi to sztuczna inteligencja. Ponadto ilość cyberzagrożeń, z którymi codziennie stykają się ludzie, jest zbyt duża dla ludzi i jest lepiej zarządzana przez sztuczną inteligencję.

2. Ochrona hasłem i uwierzytelnianie oparte na sztucznej inteligencji

Hasła zawsze były bardzo słabą kontrolą bezpieczeństwa i najczęściej są jedynym ogniwem łączącym cyberprzestępców z naszą tożsamością. Uwierzytelnianie biometryczne jest oceniane jako alternatywa dla haseł, ale nie jest zbyt wygodne, a atakujący mogą również łatwo ominąć te kontrole. Programiści wykorzystują sztuczną inteligencję, aby poprawić obecne uwierzytelnianie biometryczne i wyeliminować wszelkie niedoskonałości, aby uczynić ją solidną aplikacją.

Jednym z przykładów jest technologia rozpoznawania twarzy firmy Apple, która jest obecnie używana w ich smartfonach iPhone X. Urządzenie o nazwie Face ID wykrywa rysy twarzy użytkownika za pomocą wbudowanych czujników podczerwieni i silników neuronowych. Oprogramowanie AI tworzy zaawansowany model twarzy, rozpoznając kluczowe podobieństwa i wzorce.

Apple uważa, że ​​ta technologia ma jedno na milion prawdopodobieństwo, że oszuka sztuczną inteligencję i otworzy aplikację inną twarzą. Architektura urządzenia AI może również działać w różnych warunkach oświetleniowych, kompensując zmiany, takie jak zmiana fryzury, zwiększenie zarostu, noszenie bluzy itp.

3. AI i ML w wykrywaniu phishingu i kontroli prewencji

Phishing to jedna z najczęściej używanych metod cyberataków, w ramach której hakerzy próbują dostarczyć swój ładunek za pomocą ataku phishingowego. E-maile phishingowe są niezwykle powszechne; w rzeczywistości jeden na 99 e-maili to próba ataku. Po otwarciu wiadomość e-mail będzie zawierać łącze zachęcające ofiarę do zainstalowania na swoim urządzeniu złośliwego oprogramowania lub jednego z ulubionych przez hakerów oprogramowania ransomware. Sztuczna inteligencja i ML będą na szczęście odgrywać ważną rolę w łagodzeniu i udaremnianiu ataków phishingowych.

AI i ML mogą identyfikować i śledzić ponad 10 000 aktywnych źródeł phishingu i reagować znacznie szybciej niż ludzie. AI i ML pracują również nad monitorowaniem zagrożeń phishingowych z całego świata, a jej wiedza na temat kampanii phishingowych nie ogranicza się do jednego regionu geograficznego. Sztuczna inteligencja pozwala również na szybkie rozróżnienie między fałszywą a prawidłową stroną internetową.

4. Wykorzystanie AI i ML w zarządzaniu podatnościami

Prawie każdy proces biznesowy obejmuje technologię informacyjną (IT). Tylko w tym roku zarejestrowano ponad 2000 unikalnych luk w zabezpieczeniach. Zarządzanie tymi wszystkimi za pomocą ludzkiej lub konwencjonalnej technologii jest niezwykle trudne. Jednak sztuczna inteligencja podejdzie do tego znacznie łatwiej.

Systemy oparte na AI i ML nie pozwalają zagrożeniom internetowym na wykorzystanie luki w zabezpieczeniach. Zamiast tego te systemy oparte na sztucznej inteligencji skutecznie i skutecznie wyszukują możliwe błędy w korporacyjnych systemach informacyjnych i robią to, z powodzeniem wykorzystując różne zmienne, takie jak fora hakerów w ciemnej sieci, wiarygodność hakerów, stosowane trendy i tak dalej. Systemy te mogą analizować takie zmienne i wykorzystywać posiadaną wiedzę do decydowania, kiedy i jak wrażliwe cele mogą zostać zaatakowane.

5. Bezpieczeństwo sieci i sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja znacznie ułatwi nam życie, ale także doprowadzi do przestarzałości wielu technologii, z których obecnie korzystamy. Może to również prowadzić do dezaktualizacji niektórych stanowisk lub stanowisk. Dwoma podstawowymi aspektami bezpieczeństwa sieci są tworzenie polityki bezpieczeństwa oraz topografia sieci organizacji.

Zwykle oba zadania są bardzo czasochłonne i pochłaniają dużo ludzkiego wysiłku i czasu. Możemy teraz wykorzystać sztuczną inteligencję do automatyzacji tych procesów, analizując i badając dynamikę ruchu sieciowego oraz rekomendując zasady i procedury. Oszczędza to nie tylko czas, ale także dużo energii i pieniędzy, które możemy przeznaczyć na rozwój techniczny i obszary udoskonaleń.

6. Analiza behawioralna z AI

Zdolność analizy behawioralnej AI to kolejne ekscytujące ulepszenie naszych ulepszeń w zakresie bezpieczeństwa. Sprowadza się to do tego, że algorytmy ML mogą uczyć się i budować wzorce zachowań, badając, jak korzystać z komputera lub innych inteligentnych urządzeń i ulubionych platform internetowych. Szczegóły mogą obejmować wszystko, od zwykłych czasów logowania po wzorce SMS-ów i przeglądania.

Jeśli algorytmy AI w dowolnym momencie wykryją nieprawidłowe zachowania lub działania wykraczające poza Twoje normalne wzorce, mogą zidentyfikować je jako prowadzone przez podejrzanego użytkownika lub zablokować daną osobę. Zachowaniami, które odhaczają algorytmy sztucznej inteligencji, mogą być wszystko, od masowych zakupów online, których produkty są wysyłane na adresy inne niż Twój, po nagły wzrost liczby przesyłanych, pobieranych plików lub ogólnego przenoszenia dokumentów z zarchiwizowanych plików lub nagła zmiana tempa pisania.

Jak sztuczna inteligencja może obniżyć koszty naruszenia danych?

Dzięki radykalnej pomysłowości sztucznej inteligencji identyfikacja naruszeń cyberbezpieczeństwa może pomóc konsumentom w ochronie ich prywatnych informacji.

Ponieważ większość witryn internetowych zawiera pewną liczbę znanych luk w zabezpieczeniach, hakerzy często atakują te, które mają największą ilość danych osobowych. W większości przypadków odbywa się to bez wysiłku, bez aktywnego zaangażowania i świadomości użytkownika. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do przeciwdziałania zagrożeniom dla danych osobowych w różnych branżach.

Bankowość

Wykrywanie anomalii to technika wykorzystująca sztuczną inteligencję do identyfikacji nietypowych działań w złożonym świecie. Na przykład, gdy klient niespodziewanie dokonuje podejrzanej dużej wypłaty ze swojego konta bankowego. Działanie to wykraczałoby poza granice „naturalnego zachowania” tego konkretnego klienta, a zarówno klient, jak i bank byliby informowani o tej nietypowej aktywności.

Oszustwa i nadużycia związane z kartami kredytowymi to jeden z głównych problemów sektora bankowego. Sztuczna inteligencja pomaga zminimalizować te zagrożenia za pomocą techniki identyfikacji nadużyć. Tutaj komputery identyfikują oszustwa lub nadużycia kart kredytowych na podstawie wcześniejszych reguł wbudowanych w system. Każda udokumentowana inwazja ma unikalny podpis. Podobne sygnatury opisują cechy inwazji. Często podpisy będą miały podobną wadę. Gdy urządzenie wykryje jeden z tych podpisów, bank zostaje ostrzeżony.

Kolejnym problemem dla banków jest oszustwo dotyczące wniosków kredytowych. Sztuczna inteligencja służy do szybkiego analizowania informacji o autentyczności wnioskodawcy i wykrywania nietypowych zachowań lub anomalii w dostarczonych danych, takich jak podejrzany adres zamieszkania lub firmy. Usuwając fałszywe wnioski o pożyczkę wcześniej niż zwykle w procesie składania wniosku, oszustwa mogą zostać ograniczone lub całkowicie wyeliminowane, a więcej czasu można poświęcić na przeglądanie legalnych wniosków.

Ubezpieczenie

Firmy ubezpieczeniowe stały się cennym celem hakerów ze względu na dużą ilość danych gromadzonych przez ubezpieczycieli o osobach i firmach. Zrozumiałe jest, że potrzeba zachowania konkurencyjności przy jednoczesnym ograniczeniu zagrożeń bezpieczeństwa skłoniła firmy do cyfryzacji swoich produktów i inwestowania w nowe platformy elektroniczne. Ta inwestycja wywołuje jednak inne pojawiające się zagrożenia bezpieczeństwa cybernetycznego.

Kiedy klient składa wniosek o ubezpieczenie, zakłada się, że potencjalny ubezpieczający poda dokładne dane. Niemniej jednak niewielka liczba kandydatów również fabrykuje dane, aby manipulować stawką, którą otrzymują od firm ubezpieczeniowych.

Aby rozwiązać ten problem, ubezpieczyciele wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania profili sieciowych wnioskodawcy, aby twierdzić, że podane dane nie są fałszywe. Na przykład sztuczna inteligencja sprawdzi zdjęcia, posty i informacje potencjalnego posiadacza polisy, aby zweryfikować przesłane przez niego dane. Ta technika skutecznie wykrywa fałszywe zgłoszenia.

Sztuczną inteligencję można również wykorzystać do optymalizacji oceny i filtrowania roszczeń ubezpieczeniowych w oparciu o znane trendy oszustw. Ta procedura nie tylko oznacza potencjalnie fałszywe roszczenia do dalszego zbadania, ale ma też dodatkową zaletę automatycznego wykrywania uzasadnionych roszczeń oraz usprawnienia zatwierdzania i płatności. Obniża to koszty firm ubezpieczeniowych i pomaga obniżyć ceny klientów.

Opieka zdrowotna

Prywatność i ochrona w opiece zdrowotnej są skomplikowane, ponieważ tysiące osób mają dostęp do danych pacjentów. Niepraktyczne byłoby codzienne ocenianie ilości interakcji z danymi pacjenta. Ponadto istnieje większa szansa na naruszenie prywatności i bezpieczeństwa, gdy dane pacjenta są połączone z Internetem.

Sztuczna inteligencja może skanować dane pacjenta na sekundę w poszczególnych transakcjach i oceniać różne czynniki związane z każdą transakcją, takie jak obszar dostępu, liczba logowań i czas trwania każdego logowania. Gdyby konto członka personelu nagle uzyskało dostęp do akt 10 000 pacjentów niemal w tym samym momencie, sztuczna inteligencja wykryłaby to nietypowe zachowanie i wydała alert.

Urządzenia medyczne, w tym rozruszniki serca i pompy insulinowe, są powszechnie stosowane na całym świecie i zapewniają pacjentom znaczne korzyści. Takie urządzenia są jednak podatne na ataki, ponieważ wiele z nich nie ma wymaganej wersji systemu operacyjnego potrzebnej do pełnego wykorzystania ochrony i prywatności urządzenia. Badacze zajmujący się bezpieczeństwem zbadali podatność urządzeń medycznych, umożliwiając przenoszenie wirusów do rozrusznika serca pacjenta.

Stymulator został skierowany do wstrząsu pacjenta. W tych okolicznościach, wykorzystując wykrywanie anomalii (wspomniane powyżej), sztuczna inteligencja jest wdrażana w celu wykrywania nieprawidłowych instrukcji wysyłanych do komputera. Sztuczna inteligencja będzie stale śledzić system, bez konieczności polegania na producentach w zakresie ostrzegania szpitala i pacjenta o lukach w zabezpieczeniach.

Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie

Sztuczna inteligencja, w tym sieci neuronowe, uczenie maszynowe, analityka i powiązane z nią algorytmy do określonych zadań, umożliwiają systemom uczenie się poprzez doświadczenie. Jeśli chodzi o cyberbezpieczeństwo, podzbiór uczenia maszynowego AI ma największe zastosowanie – przynajmniej na obecnym etapie rozwoju sztucznej inteligencji.

Chociaż „prawdziwa” kognitywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w niewielkim stopniu, uczenie maszynowe może również stanowić odskocznię od konwencjonalnych, opartych na sygnaturach strategii antywirusowych i cyberbezpieczeństwa do szerszej metody gromadzenia i analizy danych.

Microsoft, Google, Amazon.com i wiele innych start-upów odchodzi od korzystania z technologii opartych na regułach zaprojektowanych w celu dostosowania się do różnych rodzajów inwazji na rzecz wdrażania algorytmów uczenia maszynowego, które analizują duże ilości danych, aby umożliwić uwierzytelnianie, aby powstrzymać hakerów uzyskanie dostępu do kont użytkowników.

Oczywiście sami hakerzy są niezwykle odporni i oni również mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do tworzenia różnych zakłóceń, aby przytłoczyć nowe systemy bezpieczeństwa.

Mogą na przykład dowiedzieć się, w jaki sposób firmy szkolą swoje systemy i wykorzystywać te dane do obchodzenia lub oszukiwania algorytmów. Główni dostawcy usług w chmurze są boleśnie świadomi, że wróg jest ruchomym celem, ale twierdzą, że nowe technologie hostingu w chmurze powinny pomóc dobrym ludziom przechylić szalę.

Google szuka również naruszeń nawet po zalogowaniu się użytkownika, aby znaleźć hakerów. Dzięki uczeniu maszynowemu, które potrafi analizować wiele unikalnych zestawów danych, przechwytywanie nieautoryzowanych logowań nie polega już na prostym tak lub nie.Google śledzi różne czynniki behawioralne podczas sesji użytkownika. Ktoś, kto początkowo wygląda wiarygodnie, ale potem pokazuje oznaki, że nie jest tym, za kogo się podaje, zostanie wyrzucony z oprogramowania Google, zanim wyrządzi jakiekolwiek szkody

Oprócz wykorzystywania uczenia maszynowego do ochrony własnej infrastruktury i usług internetowych, Amazon i Microsoft udostępniają swoim klientom tę samą technologię. Usługa Macie firmy Amazon wykorzystuje uczenie maszynowe do identyfikowania poufnych danych od klientów, takich jak Netflix i informacje korporacyjne, a następnie monitoruje, kto i kiedy uzyskuje do nich dostęp, ostrzegając organizację o podejrzanym zachowaniu. GuardDuty firmy Amazon śledzi sieci pod kątem destrukcyjnych lub nielegalnych zachowań. Serwis widzi również pracowników robiących rzeczy, których nie powinni robić, takich jak wydobywanie bitcoinów w pracy.

Wniosek

Chociaż pomysł, aby sztuczna inteligencja mogła całkowicie przejąć kontrolę, jest bardzo kusząca, musimy pamiętać, że sztuczna inteligencja składa się z bardzo wielu rzeczy i dlatego jest bardzo elastyczna. Chociaż sztuczna inteligencja robi cuda w zakresie cyberbezpieczeństwa, trafia również do hakerów w złośliwych celach. W niewłaściwych rękach może spowodować gwałtowne szkody i stanowić jeszcze większe zagrożenie dla cyberbezpieczeństwa.

Wraz z rozwojem technologii nasi globalni przyjaciele i sojusznicy również ulepszają swoje strategie, narzędzia i techniki ataków. Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja jest niezwykle pomocna, ale to trochę miecz obosieczny. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być wykorzystywane do wykrywania i zapobiegania atakom przed ich wystąpieniem. Ponieważ sztuczna inteligencja dostrzega coraz większy postęp, rzeczywiście będziemy świadkami, jak daleko może się posunąć technologia i na ile sposobów przyniesie ona korzyści nam i naszym przyszłym pokoleniom.