Как защитить от взлома нейросеть, искусственный интеллект?

Преимущества ИИ в кибербезопасности

Искусственный интеллект имеет множество преимуществ и применений в различных областях, и кибербезопасность является одним из них. Благодаря быстро развивающимся кибератакам и быстрому увеличению числа устройств, происходящих сегодня, искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь не отставать от киберпреступников, автоматизировать обнаружение угроз и реагировать более эффективно, чем обычные программные или ручные методы. Вот несколько преимуществ и приложений использования ИИ в кибербезопасности:

===================

ИИ можно использовать для обнаружения киберугроз и, возможно, злонамеренных действий. Традиционные программные системы просто не успевают за огромным количеством новых вредоносных программ, создаваемых каждую неделю, поэтому ИИ действительно может помочь в этой области. Используя сложные алгоритмы, системы искусственного интеллекта обучаются обнаруживать вредоносные программы, запускать распознавание образов и обнаруживать даже самые незначительные типы атак вредоносных программ или программ-вымогателей до того, как они попадут в систему. Искусственный интеллект обеспечивает превосходный прогнозный интеллект с обработкой естественного языка, которая самостоятельно обрабатывает данные, просматривая статьи, новости и исследования о киберугрозах. Это может дать информацию о новых аномалиях, кибератаках и стратегиях предотвращения. В конце концов, киберпреступники тоже следят за тенденциями, поэтому их популярность постоянно меняется. Системы кибербезопасности на основе ИИ могут предоставить новейшие знания о глобальных, а также отраслевых опасностях, чтобы лучше сформулировать жизненно важные решения по расстановке приоритетов, основанные не только на том, что может быть использовано для атаки на ваши системы, но и на том, что, скорее всего, будет использовано для атаки на вашу систему. системы.

===================

Сегодня боты составляют огромную часть интернет-трафика, и они могут быть опасными. От захвата учетных записей с помощью украденных учетных данных до создания поддельных учетных записей и мошенничества с данными боты могут быть реальной угрозой.Вы не можете справиться с автоматическими угрозами только вручную. Искусственный интеллект и машинное обучение помогают лучше понять трафик веб-сайтов и различать хороших ботов (например, поисковых роботов), плохих ботов и людей. ИИ позволяет нам анализировать огромный объем данных и позволяет командам по кибербезопасности адаптировать свою стратегию к постоянно меняющимся условиям.«Изучая модели поведения, компании получат ответы на вопросы« как выглядит среднее путешествие пользователя »и« как выглядит рискованное необычное путешествие ». Отсюда мы можем определить намерение их посещаемости веб-сайтов, получать и опережать плохих ботов », - объясняет Марк Гринвуд, главный технический архитектор и руководитель отдела науки о данных в Netacea.

====================

Системы искусственного интеллекта помогают определить инвентаризацию ИТ-активов, которая представляет собой точный и подробный учет всех устройств, пользователей и приложений с разными уровнями доступа к различным системам. Теперь, учитывая инвентаризацию активов и подверженность угрозам (как обсуждалось выше), системы на основе искусственного интеллекта могут предсказать, как и где вы, скорее всего, будете скомпрометированы, чтобы вы могли планировать и распределять ресурсы по областям с наибольшим количеством уязвимостей.Информативная информация, полученная на основе анализа на основе ИИ, позволяет настраивать и улучшать элементы управления и процессы для повышения вашей киберустойчивости.

===================

Количество устройств, используемых для удаленной работы, быстро увеличивается, и ИИ играет решающую роль в защите всех этих конечных точек. Конечно, антивирусные решения и VPN могут помочь против удаленных атак вредоносных программ и программ-вымогателей, но они часто работают на основе сигнатур. Это означает, что для защиты от новейших угроз необходимо следить за определениями сигнатур. Это может быть проблемой, если описания вирусов отстают либо из-за невозможности обновить антивирусное решение, либо из-за недостаточной осведомленности поставщика программного обеспечения. Таким образом, если происходит новый тип атаки вредоносного ПО, сигнатурная защита может оказаться не в состоянии от него защититься. «Защита конечных точек на основе искусственного интеллекта использует другой подход, устанавливая базовый уровень поведения конечной точки с помощью повторяющегося процесса обучения. Если происходит что-то необычное, ИИ может пометить это и принять меры - будь то отправка уведомления технику или даже возврат в безопасное состояние после атаки программы-вымогателя. Это обеспечивает проактивную защиту от угроз вместо ожидания обновлений сигнатур », - объясняет Тим
Браун, вице-президент по архитектуре безопасности в SolarWinds.

===================

===================

Исследовательский институт Capgemini проанализировал роль ИИ в кибербезопасности, и в их отчете под названием «Новое изобретение кибербезопасности с помощью искусственного интеллекта» настоятельно говорится, что усиление защиты кибербезопасности с помощью ИИ является неотложной задачей для современных предприятий.Респонденты опроса (850 руководителей отделов кибербезопасности, информационной безопасности ИТ и ИТ-операций в 10 странах) считают, что ответ с помощью ИИ необходим, потому что киберпанки уже используют технологии ИИ для выполнения кибератак.

По мере того, как сети становятся больше, а данные становятся более сложными, ИИ предоставляет лучшие решения для нужд кибербезопасности организации. Проще говоря, люди не способны справиться с растущими сложностями в одиночку, и рано или поздно использование ИИ становится неизбежным.

============================

Обсуждаемые выше преимущества - это лишь небольшая часть потенциала ИИ в улучшении кибербезопасности.

Однако, как и во всем остальном, у использования ИИ в этой области есть свои недостатки. Чтобы создать и поддерживать систему искусственного интеллекта, организациям потребуется значительно больше ресурсов и финансовых вложений. Кроме того, поскольку системы ИИ обучаются с использованием наборов данных, вы должны получить множество различных наборов вредоносных кодов, не вредоносных кодов и аномалий. Сбор всех этих наборов данных занимает много времени и требует инвестиций, которые большинство организаций не может себе позволить. Без огромных объемов данных и событий системы искусственного интеллекта могут выдавать неверные результаты и / или ложные срабатывания. А получение неточных данных из ненадежных источников может даже иметь неприятные последствия.

ИИ быстро становится необходимой технологией для повышения производительности групп ИТ-безопасности. Люди больше не могут масштабироваться для обеспечения достаточной защиты поверхности атаки на уровне предприятия, а ИИ дает столь необходимый анализ и идентификацию угроз, которые могут использоваться профессионалами в области безопасности для минимизации риска взлома и повышения уровня безопасности.

Более того, ИИ может помочь обнаруживать и определять приоритеты рисков, напрямую реагировать на инциденты и выявлять атаки вредоносных программ до того, как они проявятся. Таким образом, даже с учетом потенциальных недостатков, ИИ будет способствовать развитию кибербезопасности и поможет организациям создать более надежную систему безопасности.

Источник https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/the-use-of-artificial-intelligence-in-cybersecurity