Демистификация роли ИИ в кибербезопасности

В бизнесе много ожиданий и ожиданий в отношении роли искусственного интеллекта (ИИ) и преимуществ кибербезопасности, которые мы можем ожидать от наших диверсифицированных интеграций.

От чат-ботов на веб-сайтах, обеспечивающих улучшенное обслуживание клиентов, до биометрической идентификации и передового анализа данных о клиентах, ИИ и пограничный ИИ призваны изменить мир, каким мы его знаем. ИИ, ведущий в смелое новое будущее, сталкивается с популярными антиутопическими фантастическими фантазиями, изображающими людей, над которыми доминируют сверхразумные машины.

Возможно, пришло время для столь необходимой дозы реальности, особенно в отношении влияния ИИ на нашу будущую информационную безопасность и его роли, влияющей на основные отрасли.

Ни самые смелые мечты, ни самые страшные кошмары вряд ли сбудутся в ближайшее время, но ИИ уже приносит существенные преимущества приложениям и может экспоненциально улучшить киберзащиту. И хотя ИИ также представляет определенные угрозы для данных и информации, в основном он будет применяться в наших интересах и должен стать ключевым компонентом защитного арсенала любой организации.

Как искусственный интеллект и кибербезопасность работают вместе?

Хотя удобства и преимущества этой цифровой эпохи многочисленны, она также приносит много недостатков. Одна из самых заметных и разрушительных угроз заключается в том, что наши конфиденциальные данные и личная информация находятся под угрозой, как никогда раньше.

За последнее десятилетие произошли сотни случаев мошенничества с идентификацией, крупных финансовых потерь и, конечно же, массовых утечек данных. По своей природе кибератаки широко распространены, затрагивая каждого человека, предприятие и правительство. Мы вступаем в эпоху, когда киберпреступники могут достигать своих целей в любой точке мира в любое время. Таким образом, наша потребность в эффективной и прогрессивной кибербезопасности никогда не была более важной, чем сейчас.

Типичная кибератака — это попытка антагонистов или киберпреступников получить доступ, изменить или иным образом повредить компьютерную систему или сеть своей цели. Они носят систематический, спланированный характер и используют тщательно рассчитанные технологии для разрушения организаций и любого связанного с ними (часто критического) бизнеса. операции.

Хотя будущее выглядит мрачным, технологические достижения в области важных приложений кибербезопасности также имели место. Одним из таких ключевых факторов, меняющих правила игры, являются технологии и методы, разработанные и поддерживаемые искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО) как его подмножеством.

Сегодня мы наблюдаем, что биометрические логины все чаще используются для безопасного входа в систему путем сканирования отпечатков пальцев, сетчатки глаза или ладони. Это можно использовать как самостоятельную меру безопасности или в сочетании с паролем, и чаще всего встречается в технологии смартфонов.

Эксперты по кибербезопасности убедительно продемонстрировали, что пароли очень уязвимы для киберугроз, компрометации личных данных, данных кредитных карт и даже номеров социального страхования. Все это причины, по которым биометрические логины положительно влияют на кибербезопасность.

ИИ можно использовать для выявления уязвимостей системы или устройства и других возможных злонамеренных действий. Это факт, что традиционные системы не могут справиться с огромным количеством вредоносных программ, генерируемых каждый месяц, поэтому это стало одной из многих перспективных областей для ИИ, чтобы решить проблему.

В настоящее время компании, занимающиеся кибербезопасностью, обучают системы ИИ обнаруживать вредоносные программы и несанкционированные входы в систему, применяя сложные алгоритмы. Таким образом, ИИ и машинное обучение теперь используются для защиты криптовалют на основе блокчейна, онлайн-банкинга, конфиденциальных записей компаний, данных клиентов и так далее.

Эти системы уже способны различать даже самые простые модели атак программ-вымогателей и вредоносных программ, эффективно предотвращая их проникновение в сети или отдельные системы. Они также используют функции прогнозирования, которые выходят за рамки скорости традиционных подходов. Именно по этой причине

Системы, работающие на ИИ, открывают возможности обработки естественного языка, которые автоматически собирают информацию из сообщений, новостей и исследований киберугроз. Эти знания дадут представление о тенденциях, кибератаках и методах предотвращения. Это также помогает фирмам, занимающимся информационной безопасностью, быть в курсе текущих угроз и временных рамок, а также создавать упреждающие стратегии для защиты организаций.

6 способов, которыми ИИ улучшит кибербезопасность

Мы все знаем, что есть несколько способов, которыми AI и ML или машинное обучение повлияют на наше будущее. Мы выделили некоторые из способов, которыми эти технологии будут иметь значение, придавая кибербезопасности столь необходимый импульс.

1. Машинное обучение в обнаружении киберугроз

Организации должны иметь возможность заранее обнаруживать кибератаку, чтобы иметь возможность противодействовать любым целям злоумышленников. Машинное обучение, по-видимому, является аспектом искусственного интеллекта, который оказался чрезвычайно полезным для обнаружения киберугроз на основе анализа данных и обнаружения угрозы до того, как использовать уязвимость в информационных системах.

Машинное обучение помогает компьютерам применять и корректировать алгоритмы на основе полученных данных, учиться на них и понимать необходимые улучшения. С точки зрения кибербезопасности это будет означать, что машинное обучение позволяет компьютеру обнаруживать угрозы и выявлять любые аномалии даже точнее, чем любой человек.

Традиционные технологии в значительной степени полагаются на прошлые результаты и не могут импровизировать, как это делает ИИ. Классические технологии не могут справиться с новейшими приемами и уловками хакеров, как это может делать искусственный интеллект. Кроме того, количество киберугроз, с которыми люди сталкиваются каждый день, слишком велико для людей, и ИИ лучше справляется с ними.

2. Защита паролем и аутентификация на основе ИИ

Пароли всегда были очень слабым средством защиты, и чаще всего они были единственным связующим звеном между киберпреступниками и нашей личностью. Биометрическая аутентификация рассматривается как альтернатива паролям, но она не очень удобна, и злоумышленники также могут легко обойти эти средства контроля. Разработчики используют ИИ для улучшения текущей биометрической аутентификации и устранения любых недостатков, чтобы сделать приложение надежным.

Одним из примеров является технология распознавания лиц Apple, которая в настоящее время используется на их смартфонах iPhone X. Устройство, получившее название Face ID, определяет черты лица пользователя с помощью встроенных инфракрасных датчиков и нейронных движков. Программное обеспечение AI создает сложную модель лица, распознавая ключевые сходства и закономерности.

Apple считает, что эта технология с вероятностью один к миллиону обманет ИИ и откроет приложение с другим лицом. Архитектура устройства ИИ также может работать при различных условиях освещения, компенсируя такие изменения, как новая прическа, увеличение растительности на лице, ношение худи и т. д.

3. AI и ML в обнаружении и предотвращении фишинга

Фишинг — один из наиболее часто используемых методов кибератак, когда хакеры пытаются доставить свою полезную нагрузку с помощью фишинговой атаки. Фишинговые электронные письма чрезвычайно распространены; на самом деле, одно из каждых 99 электронных писем является попыткой атаки. После открытия электронное письмо будет содержать ссылку, побуждающую жертву установить на свое устройство вредоносное ПО или одно из любимых хакеров программ-вымогателей. К счастью, AI и ML сыграют важную роль в смягчении последствий и предотвращении фишинговых атак.

AI и ML могут выявлять и отслеживать более 10 000 активных источников фишинга и реагировать гораздо быстрее, чем люди. AI и ML также работают для мониторинга фишинговых угроз со всего мира, и его знания о фишинговых кампаниях не ограничиваются каким-либо одним географическим регионом. ИИ также позволяет быстро отличить поддельный сайт от действительного.

4. Использование ИИ и МО в управлении уязвимостями

Почти каждый бизнес-процесс включает в себя информационные технологии (ИТ). Только в этом году было зафиксировано более 2000 уникальных уязвимостей. Управлять всем этим с помощью человека или обычных технологий невероятно сложно. И все же ИИ подойдет к этому гораздо проще.

Системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения не позволяют онлайн-угрозам использовать уязвимость. Вместо этого эти системы на основе ИИ эффективно и действенно ищут возможные недостатки в корпоративных информационных системах и делают это, успешно включая различные переменные, такие как хакерские форумы даркнета, доверие хакеров, используемые тенденции и так далее. Эти системы могут анализировать такие переменные и использовать полученные знания, чтобы решить, когда и как можно атаковать уязвимые цели.

5. Сетевая безопасность и искусственный интеллект

ИИ значительно облегчит нашу жизнь, но также приведет к устареванию многих технологий, которые мы сейчас используем. Это также может привести к тому, что определенные должности или рабочие места устареют. Двумя важными аспектами сетевой безопасности являются разработка политики безопасности и топография сети организации.

Обычно обе задачи очень трудоемки и отнимают много человеческих сил и времени. Теперь мы можем использовать ИИ для автоматизации этих процессов, анализируя и изучая динамику сетевого трафика и рекомендуя политики и процедуры. Это не только экономит время, но и много энергии и денег, которые мы можем посвятить техническому развитию и усовершенствованию.

6. Поведенческая аналитика с ИИ

Способность ИИ к поведенческой аналитике — еще одно замечательное улучшение в наших улучшениях безопасности. Это сводится к тому, что алгоритмы машинного обучения могут учиться и создавать модели поведения, изучая, как использовать ваш компьютер или другие интеллектуальные устройства и ваши любимые онлайн-платформы. Детали могут включать в себя все, от вашего обычного времени входа в систему до ваших текстовых сообщений и шаблонов просмотра.

Если алгоритмы ИИ в любой момент обнаружат ненормальное поведение или действия, выходящие за рамки ваших обычных шаблонов, они могут идентифицировать их как совершенные сомнительным пользователем или заблокировать человека. Поведение, которое активирует алгоритмы ИИ, может быть чем угодно: от массовых покупок в Интернете, продукты которых доставляются по адресам, отличным от вашего, до внезапного увеличения количества загрузок, загрузок или общего переноса документов из ваших архивных файлов или внезапная смена темпа печати.

Как ИИ может снизить стоимость утечки данных?

Благодаря радикальной изобретательности искусственного интеллекта выявление нарушений кибербезопасности может помочь потребителям защитить свою личную информацию.

Поскольку большинство веб-сайтов содержат определенное количество известных уязвимостей, хакеры часто нацеливаются на тех, у кого есть наибольший объем личных данных. В большинстве случаев это делается без особых усилий, без активного участия и осознания пользователя. Давайте рассмотрим, как ИИ используется для противодействия угрозам личной информации в различных отраслях.

Банковское дело

Обнаружение аномалий — это метод, использующий ИИ для выявления необычных действий в сложном мире. Например, когда клиент неожиданно снимает подозрительно крупную сумму со своего банковского счета. Эта активность будет выходить за границы «естественного поведения» данного конкретного клиента, и и клиент, и банк будут проинформированы об этой необычной деятельности.

Мошенничество с кредитными картами и неправомерное использование являются одной из основных проблем банковского сектора. ИИ помогает свести к минимуму эти угрозы, используя метод идентификации неправильного использования. Здесь компьютеры выявляют мошенничество или неправомерное использование кредитных карт на основе предыдущих правил, встроенных в систему. Каждое задокументированное вторжение имеет уникальную подпись. Подобные сигнатуры описывают характеристики вторжения. Часто подписи будут иметь аналогичный недостаток. Когда устройство обнаруживает одну из этих сигнатур, банк получает предупреждение.

Еще одна проблема для банков – мошенничество с кредитными заявками. ИИ используется для быстрого анализа информации о подлинности заявителя и выявления необычного поведения или аномалий в предоставленных данных, таких как подозрительный адрес проживания или работы. Удаляя мошеннические заявки на получение кредита раньше, чем обычно, в процессе подачи заявок, мошенничество может быть ограничено или полностью искоренено, а на рассмотрение законных заявок может быть потрачено больше времени.

Страхование

Страховые компании стали ценной мишенью для хакеров из-за большого объема данных, которые страховщики собирают о физических и юридических лицах. Понятно, что необходимость оставаться конкурентоспособными при одновременном снижении рисков безопасности побудила фирмы оцифровывать свои продукты и инвестировать в новые электронные платформы. Однако эти инвестиции порождают другие возникающие угрозы кибербезопасности.

Когда клиент подает заявку на страхование, предполагается, что потенциальный страхователь предоставит точную информацию. Тем не менее, небольшое количество кандидатов также фабрикуют данные, чтобы манипулировать ставками, которые они получают от страховых компаний.

Чтобы решить эту проблему, страховщики используют ИИ для анализа сетевых профилей заявителя, чтобы утверждать, что предоставленные данные не являются мошенническими. Например, ИИ проверит фотографии, сообщения и информацию потенциального страхователя, чтобы проверить предоставленные им данные. Этот метод успешен в обнаружении мошеннических представлений.

ИИ также можно использовать для оптимизации оценки страховых случаев и фильтрации на основе известных тенденций мошенничества. Эта процедура не только помечает потенциально ложные претензии для дальнейшего расследования, но и имеет дополнительное преимущество, заключающееся в автоматическом обнаружении законных претензий и упрощении утверждения и оплаты. Это снижает затраты страховых компаний и помогает снизить цены для клиентов.

Здравоохранение

Конфиденциальность и защита в здравоохранении сложны, поскольку тысячи могут получить доступ к данным пациентов. Было бы непрактично вручную оценивать количество взаимодействий с данными пациентов каждый день. Кроме того, существует большая вероятность нарушения конфиденциальности и безопасности, когда данные пациента связаны с Интернетом.

ИИ имеет возможность сканировать данные о пациентах в секунду по отдельным транзакциям и оценивать различные факторы, связанные с каждой транзакцией, такие как область доступа, количество входов в систему и продолжительность каждой попытки входа в систему. Если учетная запись сотрудника внезапно получит доступ к файлам 10 000 пациентов почти в один и тот же момент, ИИ обнаружит это необычное поведение и выдаст предупреждение.

Медицинские устройства, включая кардиостимуляторы и инсулиновые помпы, широко используются во всем мире и дают пациентам значительные преимущества. Однако такие устройства уязвимы для атак, поскольку на многих из них не установлена ​​требуемая версия операционной системы, необходимая для полного использования защиты и конфиденциальности устройства. Исследователи безопасности изучили уязвимость медицинских устройств, позволяющую вирусам передаваться на кардиостимулятор пациента.

Электрокардиостимулятор был направлен на то, чтобы шокировать пациента. В этих обстоятельствах, используя обнаружение аномалий (упомянутое выше), ИИ внедряется для обнаружения аномальных инструкций, отправляемых на компьютер. ИИ будет постоянно отслеживать систему, не полагаясь на производителей, чтобы предупредить больницу и пациента об уязвимостях.

Компании, использующие ИИ в кибербезопасности сегодня

Искусственный интеллект, включая нейронные сети, машинное обучение, аналитику и связанные с ними алгоритмы для конкретных задач, позволяет системам учиться на собственном опыте. Для кибербезопасности подмножество машинного обучения ИИ имеет наибольшее применение — по крайней мере, на текущем этапе развития ИИ.

Хотя «настоящий» когнитивный ИИ мало используется, машинное обучение также может стать переходным этапом от традиционных стратегий антивирусной защиты и кибербезопасности, основанных на сигнатурах, к более широкому методу сбора и анализа данных.

Microsoft, Google, Amazon.com и ряд других стартапов отказываются от использования технологий, основанных на правилах, предназначенных для адаптации к различным типам вторжений, к развертыванию алгоритмов машинного обучения, которые анализируют большие объемы данных, чтобы обеспечить аутентификацию, чтобы остановить хакеров от атак. получение доступа к учетным записям пользователей.

Очевидно, что сами хакеры невероятно устойчивы, и они тоже могут использовать машинное обучение для создания различных сбоев, чтобы сокрушить новые системы безопасности.

Например, они могут узнать, как предприятия обучают свои системы, и использовать эти данные для обхода или обмана алгоритмов. Крупные поставщики облачных услуг с трудом осознают, что враг — это движущаяся цель, но утверждают, что новые облачные технологии веб-хостинга должны помочь хорошим парням склонить чашу весов.

Google также ищет нарушения даже после того, как пользователь подписался, чтобы найти хакеров. Благодаря машинному обучению, способному анализировать несколько уникальных наборов данных, обнаружение несанкционированных входов в систему больше не является простым ответом «да» или «нет». Google отслеживает различные поведенческие факторы во время сеанса пользователя. Кто-то, кто сначала выглядит заслуживающим доверия, но затем показывает признаки того, что он не тот, за кого себя выдает, будет выгнан программным обеспечением Google, прежде чем он сможет причинить какой-либо ущерб.

Помимо использования машинного обучения для защиты собственной инфраструктуры и веб-сервисов, Amazon и Microsoft предоставляют своим клиентам одну и ту же технологию. Сервис Macie от Amazon использует машинное обучение для идентификации конфиденциальных данных от клиентов, таких как Netflix, и корпоративной информации, а затем отслеживает, кто и когда получает к ним доступ, предупреждая организацию о подозрительном поведении. Amazon GuardDuty отслеживает сети на предмет нарушения или незаконного поведения. Служба также видит, как работники делают то, что им не следует делать, например, майнят биткойны на работе.

Вывод

Хотя идея позволить ИИ полностью взять на себя управление очень заманчива, мы должны помнить, что ИИ состоит из очень многих вещей и поэтому очень легко адаптируется. Хотя ИИ творит чудеса в области кибербезопасности, он также проникает в руки хакеров для злонамеренных целей. В чужих руках он может причинить экспоненциальный вред и стать еще большей угрозой для кибербезопасности.

По мере развития технологий наши глобальные друзья и союзники также совершенствуют свои стратегии, инструменты и методы атак. Нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект чрезвычайно полезен, но это палка о двух концах. AI и ML можно использовать для обнаружения и предотвращения атак до того, как они произойдут. По мере того, как ИИ будет продвигаться вперед, мы действительно станем свидетелями того, как далеко может зайти технология и сколько способов она принесет пользу нам и нашим будущим поколениям.