Demistificarea rolului AI în securitatea cibernetică

Există multă anticipare și așteptări în afaceri cu privire la rolul inteligenței artificiale (AI) și la beneficiile securității cibernetice pe care ne putem aștepta să le câștigăm din integrările noastre diversificate.

De la chatbot-uri de site-uri web care oferă servicii îmbunătățite pentru clienți, până la identificarea biometrică și analiza de ultimă oră a datelor clienților, AI și Edge AI este setat să transforme lumea așa cum o știm noi. Subiectul este la fel de aprig dezbătut, pe atât de învăluit în mister, precum visele. ale inteligenței artificiale care conduc într-un viitor curajos se ciocnesc de popularele fantezii distopice science-fiction care portretizează ființe umane dominate de mașini hiperinteligente.

Ar putea fi timpul pentru o doză de realitate atât de necesară, în special în ceea ce privește impactul AI asupra securității noastre viitoare a informațiilor și rolul său care afectează industriile majore.

Nici cele mai nebunești vise, nici cele mai rele coșmaruri nu se vor împlini în curând, dar AI aduce deja beneficii semnificative aplicațiilor și are potențialul de a îmbunătăți exponențial apărarea cibernetică. Și în timp ce AI reprezintă, de asemenea, anumite amenințări de date și informații, va fi aplicată în mare parte în avantajul nostru și ar trebui să devină o componentă cheie a arsenalul defensiv al oricărei organizații.

Cum funcționează împreună inteligența artificială și securitatea cibernetică?

Deși confortul și beneficiile acestei ere digitale sunt numeroase, aceasta aduce și multe dezavantaje. Una dintre cele mai vizibile și dăunătoare amenințări ale sale este că datele noastre sensibile și informațiile personale sunt în pericol ca niciodată.

Ultimul deceniu s-au înregistrat sute de incidente de fraudă de identitate, incidente cu pierderi financiare majore și, desigur, încălcări masive de date. Prin natura lor, atacurile cibernetice sunt larg răspândite, afectând fiecare persoană, întreprindere și guvern. Trecem într-o epocă în care criminalii cibernetici își pot atinge obiectivele oriunde în lume în orice moment. Ca atare, nevoia noastră de securitate cibernetică eficientă și progresivă nu a fost niciodată mai importantă decât acum.

Un atac cibernetic tipic este o încercare a antagoniștilor sau infractorilor cibernetici de a obține acces și de a modifica sau deteriora în alt mod sistemul informatic sau rețeaua țintei lor. Aceștia sunt sistematici, planificați și folosesc tehnologia atent calculată pentru a perturba organizațiile și orice activitate conexe (adesea critică). operațiuni.

În timp ce viitorul pare sumbru, au avut loc și progrese tehnologice cu aplicații semnificative de securitate cibernetică. Unul dintre aceste schimbări cheie sunt tehnologiile și tehnicile dezvoltate și asistate de inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) ca un subset al acesteia.

Ceea ce vedem astăzi este că conectările biometrice sunt din ce în ce mai folosite fie prin scanarea amprentelor digitale, a retinelor sau a amprentelor palmei pentru a stabili autentificări sigure. Aceasta poate fi folosită ca măsură de siguranță de sine stătătoare sau în combinație cu o parolă și se găsește cel mai frecvent în tehnologia smartphone-urilor.

Experții în securitate cibernetică au demonstrat în mod concludent că parolele sunt extrem de vulnerabile la amenințările cibernetice, compromițând datele personale, detaliile cărților de credit și chiar numerele de securitate socială. Toate acestea sunt motive pentru care conectările biometrice contribuie pozitiv la securitatea cibernetică.

AI poate fi folosit pentru a identifica vulnerabilitățile sistemului sau dispozitivului și alte acțiuni posibile rău intenționate. Este un fapt că sistemele tradiționale nu pot ține pasul cu numărul mare de programe malware generate în fiecare lună, așa că a devenit una dintre multele domenii posibile pentru AI să se mute și să rezolve problema.

În acest moment, companiile de securitate cibernetică învață sistemele de inteligență artificială să detecteze programe malware și autentificări neautorizate prin adoptarea de algoritmi complecși. În acest mod, AI și învățarea automată sunt acum folosite pentru a securiza criptomonede bazate pe blockchain, servicii bancare online, înregistrări sensibile ale companiei, datele clienților și așa mai departe.

Aceste sisteme au deja capabilitățile de a distinge chiar și cele mai simple modele în atacurile ransomware și malware, împiedicându-le efectiv să intre în rețele sau sisteme individuale. Ei folosesc, de asemenea, funcții predictive care depășesc viteza abordărilor tradiționale. Tocmai din acest motiv

Sistemele care rulează pe AI deblochează capabilități de procesare a limbajului natural care colectează informații automat prin postări, știri și studii de amenințări cibernetice. Aceste cunoștințe vor oferi o perspectivă asupra tendințelor, atacurilor cibernetice și metodelor de prevenire. Mai mult, ajută firmele de securitate a informațiilor să fie la curent cu amenințările și intervalele de timp actuale și să creeze strategii proactive pentru a proteja organizațiile.

6 moduri în care AI va îmbunătăți securitatea cibernetică

Știm cu toții că există mai multe moduri în care AI și ML sau învățarea automată ne vor influența viitorul. Am evidențiat câteva dintre modalitățile în care aceste tehnologii vor face diferența, oferind securității cibernetice impulsul atât de necesar.

1. Învățarea automată în detectarea amenințărilor cibernetice

Organizațiile trebuie să fie capabile să detecteze un atac cibernetic în avans pentru a putea contracara orice încearcă să obțină adversarii. Învățarea automată pare să fie aspectul inteligenței artificiale, care s-a dovedit extrem de utilă în detectarea amenințărilor cibernetice pe baza analizei datelor și găsirea unei amenințări înainte de a valorifica un defect în sistemele informaționale.

Învățarea automată ajută computerele să utilizeze și să ajusteze algoritmi pe baza datelor obținute, să învețe din acestea și să înțeleagă îmbunătățirile necesare. În sensul securității cibernetice, aceasta ar însemna că învățarea automată permite computerului să detecteze amenințările și să identifice orice anomalie chiar mai precis decât ar face orice om.

Tehnologia tradițională se bazează în mare măsură pe rezultatele anterioare și nu poate improviza așa cum poate AI. Tehnologiile clasice nu pot aborda cele mai recente tehnici și trucuri ale hackerilor așa cum poate AI. În plus, cantitatea de amenințări cibernetice cu care se confruntă oamenii în fiecare zi este prea mare pentru oameni și este gestionată mai bine de AI.

2. Protecție prin parolă și autentificare bazată pe AI

Parolele au fost întotdeauna un control de securitate foarte slab și de cele mai multe ori sunt singura legătură între infractorii cibernetici și identitățile noastre. Autentificarea biometrică este evaluată ca o alternativă la parole, dar nu este foarte convenabilă, iar atacatorii pot ocoli cu ușurință aceste controale. Dezvoltatorii folosesc AI pentru a îmbunătăți autentificarea biometrică actuală și pentru a elimina orice imperfecțiuni pentru a face din aceasta o aplicație robustă.

Un exemplu este tehnologia de recunoaștere a feței de la Apple, care este utilizată în prezent pe smartphone-urile iPhone X. Denumit Face ID, dispozitivul detectează trăsăturile faciale ale utilizatorului prin senzori în infraroșu încorporați și motoare neuronale. Software-ul AI produce un model de față sofisticat prin recunoașterea asemănărilor și modelelor cheie.

Apple crede că această tehnologie are o probabilitate de una la un milion de a păcăli AI și de a deschide aplicația cu o altă față. Arhitectura dispozitivului AI poate funcționa, de asemenea, în diferite condiții de iluminare, compensând schimbări precum o nouă coafură, creșterea părului facial, purtarea unui hanorac etc.

3. AI și ML în detectarea și controlul prevenirii phishing-ului

Phishingul este una dintre cele mai utilizate metode de atac cibernetic prin care hackerii încearcă să-și livreze sarcina utilă folosind un atac de tip phishing. E-mailurile de phishing sunt extrem de frecvente; de fapt, unul din 99 de e-mailuri este o încercare de atac. Odată deschis, e-mailul va conține un link care atrage victima să instaleze malware sau unul dintre preferatele hackerilor, ransomware, pe dispozitivul său. AI și ML vor juca, din fericire, un rol major în atenuarea și contracararea atacurilor de tip phishing.

AI și ML pot identifica și urmări peste 10.000 de surse active de phishing și pot răspunde mult mai rapid decât oamenii. AI și ML lucrează și pentru a monitoriza amenințările de phishing din întreaga lume, iar cunoștințele sale despre campaniile de phishing nu se limitează la o singură regiune geografică. AI permite, de asemenea, o distincție rapidă între un site web fals și unul valid.

4. Utilizarea AI și ML în managementul vulnerabilităților

Aproape fiecare proces de afaceri include tehnologia informației (IT). Peste 2.000 de vulnerabilități unice au fost înregistrate până în prezent doar în acest an. Gestionarea tuturor acestora cu tehnologie umană sau convențională este incredibil de dificilă. Cu toate acestea, AI se va aborda mult mai ușor.

Sistemele bazate pe AI și ML nu permit amenințărilor online să exploateze o vulnerabilitate. În schimb, aceste sisteme bazate pe inteligență artificială caută eficient și eficient posibile defecte în sistemele informaționale corporative și fac acest lucru prin încorporarea cu succes a diferitelor variabile, cum ar fi forumuri pentru hackeri de pe dark web, credibilitatea hackerilor, tendințele utilizate și așa mai departe. Aceste sisteme pot analiza astfel de variabile și pot folosi cunoștințele pentru a decide când și cum pot fi atacate țintele vulnerabile.

5. Securitatea rețelei și AI

AI ne va face viața mult mai ușoară, dar va duce și la învechirea multor tehnologii pe care le folosim în prezent. De asemenea, poate duce la ca anumite poziții sau locuri de muncă să devină învechite. Două aspecte esențiale ale securității rețelei sunt dezvoltarea politicii de securitate și topografia rețelei unei organizații.

De obicei, ambele sarcini necesită mult timp și necesită mult efort și timp uman. Acum putem folosi AI pentru a automatiza aceste procese analizând și studiind dinamica traficului de rețea și recomandând politici și proceduri. Acest lucru nu numai că economisește timp, ci și multă energie și bani pe care îi putem dedica zonelor de dezvoltare și îmbunătățire tehnică.

6. Analiza comportamentală cu AI

Capacitatea de analiză comportamentală a AI este o altă îmbunătățire interesantă a îmbunătățirilor noastre de securitate. Acest lucru se rezumă la faptul că algoritmii ML pot învăța și construi modele de comportament, studiind cum să vă folosiți computerul sau alte dispozitive inteligente și platformele dvs. online preferate. Detaliile pot include totul, de la orele obișnuite de conectare până la tiparele de mesaje text și de navigare.

Dacă algoritmii AI găsesc comportamente sau acțiuni neregulate în afara tiparelor dvs. normale în orice moment, poate identifica ca fiind conduse de un utilizator discutabil sau poate bloca individul. Comportamentele care bifează algoritmii AI pot fi orice, de la o serie masivă de cumpărături online, ale căror produse sunt expediate către alte adrese decât ale dvs., o creștere bruscă a încărcărilor, descărcărilor sau transferul general de documente din fișierele dvs. arhivate sau un schimbare bruscă a ritmului de tastare.

Cum poate AI să reducă costul unei breșe de date?

Cu ingeniozitatea radicală a inteligenței artificiale, identificarea încălcărilor securității cibernetice poate ajuta consumatorii să-și protejeze informațiile private.

Deoarece majoritatea site-urilor web conțin o anumită cantitate de vulnerabilități cunoscute, hackerii îi vizează frecvent pe cei cu cel mai mare volum de date personale. În cele mai multe cazuri, acest lucru se face fără efort, fără implicarea activă și conștientizarea utilizatorului. Să explorăm modul în care AI este folosită pentru a contracara amenințările la adresa informațiilor personale în diverse industrii.

Bancar

Detectarea anomaliilor este o tehnică care utilizează AI pentru a identifica activități neobișnuite într-o lume complexă. De exemplu, atunci când un client efectuează în mod neașteptat o retragere mare suspectă din contul său bancar. Această activitate ar depăși limitele „comportamentului natural” al acestui client și atât clientul, cât și banca ar fi informați despre această activitate neobișnuită.

Frauda și utilizarea abuzivă a cărților de credit reprezintă una dintre problemele majore ale sectorului bancar. AI ajută la minimizarea acestor amenințări folosind o tehnică de identificare a utilizării greșite. Aici computerele identifică frauda sau utilizarea abuzivă a cardurilor de credit pe baza regulilor anterioare încorporate în sistem. Fiecare invazie documentată are o semnătură unică. Semnături similare descriu caracteristicile invaziei. Adesea, semnăturile vor avea un defect similar. Când dispozitivul detectează una dintre aceste semnături, banca este alertată.

O altă problemă pentru bănci este frauda cererilor de împrumut. AI este folosit pentru a analiza rapid informațiile despre autenticitatea unui solicitant și pentru a detecta comportamente neobișnuite sau anomalii în datele furnizate, cum ar fi o adresă suspectă de rezidență sau de afaceri. Prin eliminarea cererilor de împrumut frauduloase mai devreme decât de obicei în procesul de aplicare, frauda poate fi restricționată sau eradicată complet și se poate petrece mai mult timp examinând cererile legitime.

Asigurare

Companiile de asigurări au devenit o țintă valoroasă pentru hackeri din cauza cantității mari de date colectate de asigurători despre persoane fizice și companii. De înțeles, nevoia de a rămâne competitivi, reducând în același timp riscurile de securitate, a determinat firmele să-și digitalizeze produsele și să investească în noi platforme electronice. Totuși, această investiție declanșează alte amenințări emergente de securitate cibernetică.

Când un client își depune cererea de asigurare, există prezumția că potențialul deținător al poliței va furniza detalii exacte. Cu toate acestea, un număr mic de candidați fabrică și date pentru a manipula rata pe care o primesc de la firmele de asigurări.

Pentru a rezolva această problemă, asigurătorii folosesc inteligența artificială pentru a analiza profilurile de rețea online ale unui solicitant pentru a susține că datele furnizate nu sunt frauduloase. De exemplu, AI va inspecta imaginile, postările și informațiile potențialului asigurat pentru a valida detaliile trimise de acesta. Această tehnică are succes în detectarea trimiterilor frauduloase.

Inteligența artificială poate fi, de asemenea, utilizată pentru a optimiza evaluarea și filtrarea daunelor de asigurare pe baza tendințelor de fraudă cunoscute. Această procedură nu numai că semnalează revendicările potențial false pentru investigații ulterioare, dar are avantajul suplimentar de a detecta automat cererile legitime și de a simplifica aprobarea și plata. Acest lucru reduce „costurile companiilor de asigurări și ajută la reducerea prețurilor clienților.

Sănătate

Confidențialitatea și protecția în domeniul sănătății sunt complicate, deoarece mii de persoane pot accesa datele pacienților. Ar fi imposibil să se evalueze manual cantitatea de interacțiuni cu datele pacientului în fiecare zi. În plus, există o șansă mai mare de încălcare a confidențialității și a securității atunci când datele unui pacient sunt conectate la Internet.

AI are capacitatea de a scana datele pacientului pe secundă în cadrul tranzacțiilor individuale și de a evalua diferiții factori legați de fiecare tranzacție, cum ar fi zona de acces, cantitatea de autentificare și durata de timp pentru fiecare efort de conectare. În cazul în care contul unui membru al personalului accesează brusc fișierele a 10.000 de pacienți aproape în același moment, AI ar detecta acest comportament neobișnuit și ar emite o alertă.

Dispozitivele medicale, inclusiv stimulatoarele cardiace și pompele de insulină, sunt utilizate în mod obișnuit în întreaga lume și oferă pacienților beneficii semnificative. Cu toate acestea, astfel de dispozitive sunt vulnerabile la atacuri, deoarece multe nu au versiunea necesară a sistemului de operare necesară pentru a exploata pe deplin protecția și confidențialitatea dispozitivului. Cercetătorii de securitate au examinat vulnerabilitatea dispozitivelor medicale, permițând transmiterea virușilor către dispozitivul stimulator cardiac al pacientului.

Stimulatorul cardiac a fost direcționat să șocheze pacientul. În aceste circumstanțe, folosind detectarea anomaliilor (menționată mai sus), AI este implementată pentru a detecta instrucțiuni anormale trimise către computer. AI va urmări sistemul în mod constant, fără a fi nevoie să se bazeze pe producători pentru a avertiza spitalul și pacientul despre vulnerabilități.

Companiile care folosesc AI în securitatea cibernetică astăzi

Inteligența artificială, inclusiv rețelele neuronale, învățarea automată, analiza și algoritmii săi asociați pentru sarcini specifice, permite sistemelor să învețe prin experiență. Pentru securitatea cibernetică, sub-setul de învățare automată a AI are cea mai mare utilizare – cel puțin în stadiul nostru actual de dezvoltare a AI.

Deși există puțină utilizare a inteligenței artificiale cognitive „reale”, învățarea automată poate oferi, de asemenea, o piatră de temelie de la strategiile convenționale antivirus și de securitate cibernetică, bazate pe semnături, la o metodă mai largă de colectare și analiză a datelor.

Microsoft, Google, Amazon.com și o serie de alte start-up-uri renunță la utilizarea tehnologiilor bazate pe reguli concepute pentru a se adapta diferitelor tipuri de invazie pentru a implementa algoritmi de învățare automată care analizează cantități mari de date pentru a permite autentificarea pentru a împiedica hackeri obținerea accesului la conturile de utilizator.

Evident, hackerii înșiși sunt incredibil de rezistenți și ar putea folosi și ei învățarea automată pentru a crea diferite întreruperi pentru a copleși noile sisteme de securitate.

Ei pot, de exemplu, să afle cum companiile își antrenează sistemele și cum utilizează datele respective pentru a eluda sau a înșela algoritmii. Principalii furnizori de servicii cloud sunt dureros de conștienți că inamicul este o țintă în mișcare, dar susțin că noile tehnologii de găzduire web bazate pe cloud ar trebui să îi ajute pe băieții buni să încline balanța.

De asemenea, Google caută încălcări chiar și după ce un utilizator a semnat pentru a găsi hackeri. Cu învățarea automată capabilă să analizeze mai multe seturi unice de date, capturarea conectărilor neautorizate nu mai este vorba despre un simplu da sau nu. Google urmărește diferiți factori de comportament în timpul unei sesiuni de utilizator. Cineva care inițial pare credibil, dar apoi dă semne că nu este cine spune că este, va fi dat afară de software-ul Google înainte de a putea cauza vreun prejudiciu.

Pe lângă utilizarea machine learning pentru a-și proteja propria infrastructură și serviciile web, Amazon și Microsoft oferă clienților aceeași tehnologie. Serviciul Macie de la Amazon folosește învățarea automată pentru a identifica datele confidențiale de la clienți, cum ar fi Netflix și informațiile corporative, apoi monitorizează cine le accesează și când, alertând organizația asupra unui comportament suspect. GuardDuty de la Amazon urmărește rețelele pentru comportament perturbator sau ilegal. Serviciul vede, de asemenea, lucrătorii făcând lucruri pe care nu ar trebui să le facă, cum ar fi minarea bitcoin la locul de muncă.

Concluzie

Deși ideea de a permite AI să preia în totalitate este foarte atrăgătoare, trebuie să ne amintim că AI constă dintr-o mulțime de lucruri și, prin urmare, este foarte adaptabilă. În timp ce AI face minuni în domeniul securității cibernetice, se îndreaptă și spre hackeri în scopuri rău intenționate. În mâinile greșite, poate provoca daune exponențiale și poate fi un pericol și mai mare pentru securitatea cibernetică.

Pe măsură ce tehnologia progresează, prietenii și aliații noștri globali își îmbunătățesc, de asemenea, strategiile, instrumentele și tehnicile de atac. Nu există nicio îndoială că inteligența artificială este extrem de utilă, dar este un pic o sabie cu două tăișuri. AI și ML pot fi folosite pentru a detecta și a preveni atacurile înainte ca acestea să apară. Pe măsură ce AI va vedea mai multe progrese, vom asista într-adevăr cât de departe poate merge tehnologia și în câte moduri ne va aduce beneficii nouă și generațiilor viitoare.