Протидія загрозам кібербезпеки за допомогою Штучного Інтелекту

Використання ШІ (штучного інтелекту) в кібербезпеці стає не тільки стандартом, а й абсолютною забезпеченістю. Компанії щодня стикаються з новими загрозами, експлуатацією та вразливістю. Крім того, групи ресурсів безпеки обмежені. У результаті ШІ використовується багато завдань, які раніше вимагали ручного втручання.

Серед переваг використання штучного інтелекту у сфері ІТ-безпеки особливо виділяються дві. Це охоплює здатність ШІ правильно визначати пріоритети і класифікувати загрози в режимі реального часу. З цією наданою системою перегляду забезпечується велика кількість зібраних даних безпеки. Адміністраторам більше не потрібно вручну переглядати велику кількість інструментальних панелей, щоб завантажити програму, яка загрожує необхідно усувати і як.

Замість цього адміністратора може зосередитися на вирішених проблемах, а не на її виявленні. Така функціональність була вбудована в засоби безпеки протягом багатьох років. Нові платформи можуть оцінювати дані від великої кількості рішень безпеки та мережевих пристроїв і об'єднувати їх на центральній платформі.

Щойно платформа може діяти так централізовано, вона забезпечує повний наскрізний огляд загального стану безпеки у всіх мережах. Це ваше рішення також відоме як мережевелювання та відповідь (NDR). У майбутньому всі адміністратори безпеки повинні бути знайомі з цими інструментами на основі ШІ.

Другою важливою перевагою рішення на базі штучного інтелекту є підхід до навчання систем корекції ризиків, що відповідає їхній власній структурі, з метою їх автоматизації. Ця концепція є новою і вимагає, щоб адміністратори безпеки могли навчати ШІ правильно реагувати на такі фактори, як рівень ризику загрози. Наприклад, ШІ обирає коригувальні дії, які найменше впливають на бізнес компанії.

Для автоматизації процесів безпеки працівники служби безпеки, звичайно ж, повинні мати можливість відповідним чином контролювати рішення на основі ШІ.

У якій області ІТ-безпеки слід використовувати ШІ насамперед?

Штучний інтелект у тій чи іншій формі вже давно є компонентом усіх новітніх інструментів безпеки. Практично немінучим є використання штучного інтелекту для кібербезпеки підприємств. Однак, може бути досить складна програма, для якої частини вашого власного середовища таке впровадження буде доцільним. Дорожня карта з впровадження інструментів на основі ШІ не відрізняється від інтеграції інших інструментів безпеки. Створення міцного фундаменту в мережі - завжди гарна ідея.

Мережа завжди була стратегічним місцем для інструментів безпеки, таких як міжмережеві екрани, системи запобігання вторгненню, веб-шлюзи та безпечний віддалений доступ. Якщо компанії хочуть замінити наявні інструменти зі штучним інтелектом, вони переконані, що вони, як і раніше, максимально ефективно слідують дії у своєму власному середовищі. Більше частини інтелектуального аналізу та аналізу даних можуть працювати у вашому власному центрі обробки даних або в загальнодоступній хмарі. Обсяг відповідної інформації про безпеку, яку можна отримати від маршрутизаторів, комутаторів і мережевих засобів безпеки, швидко досягає величезних розмірів.

Важливо відзначити, що для того, щоб рішення штучного інтелекту були дійсно продуктивними, вони потребують безперервного потоку інформації про безпеку для аналізу. А сама мережа - чудове джерело даних, важливих для безпеки.

Це, як відомо, завжди включає дані про потоки в мережі, глибоку перевірку пакетів (DPI) та іншу інформацію мережевої телеметрії з усіх аспектів захисту даних і відповідей. Інформація може бути витягнута з відповідного рішення на основі ШІ, об'єднана і потім проаналізована. Це ще одна причина, через яку системи NDR користуються все більшою популярністю.

Мережеве надання відповідних рішень має бути ефективним підходом до інвестицій. Штучний інтелект на кожній мережевій платформі може швидко призвести до загрози та пошкодити ризики для корпоративної мережі (LAN і WLAN) і віддалених користувачів.

Крім того, їх також можна використовувати для моніторингу та захисту публічних і приватних хмарних ресурсів. Звичайно, мережа зараз не є найдешевшою або технічно простою частиною ІТ-інфраструктури, щоб почати використовувати інструменти безпеки AI. Але очевидно, що це та область, яка пропонує найбільший потенціал.

Які ризики використання інструментів безпеки на основі ШІ?

Звісно, ​​використання рішень на основі ШІ має низькі переваги. Але, як і будь-яка технологія, це теж пов'язано з ризиком. Однак штучний інтелект може дати значущі результати тільки в цьому випадку, якщо він відповідає новим загрозам і змінам у фізичній або логічній інфраструктурі.

Щоб рішення на основі ШІ працювало ефективно, адміністратори безпеки повинні накласти таку технологію, щоб вона також зрозуміла, які дані встановлені, які дані є законними, а які можуть розглядатися як сумнівні. І, звісно ж, які загрози найбільш небезпечні для компанії. Без цієї підтримки та надання інформаційної платформи безпеки, орієнтованої на ШІ, не можна розкрити свій потенціал.

І, звичайно ж, системи на основі ШІ також уразливі - або відкриті для атаки. Напевно зараз вже хакери витрачають багато часу на вивчення інструментів, заснованих на штучному інтелекті, які організовують вибір для захисту.

Безумовно, є області, в яких дії на основі ШІ більш передбачувані, ніж рішення людини. Зловмісники знають про це, і це одна з причин, через яку вони намагаються обійтися системи ШІ. Ось чому такий важливий багаторівневий підхід до кібербезпеки, коли ШІ та людський досвід доповнюють один одного.

У багатьох випадках рішення на основі штучного інтелекту також не дають можливості побачити загальну картину зображення з прозорістю всієї ІТ-інфраструктури та самої компанії. Ці обмеження можуть мати просто технічні або організаційні причини, тому рішення не містить усієї необхідної інформації.

Потім, коли рішення приймаються з цієї обмеженої точки зору, вони можуть бути не тими, які насправді були найкращими рішеннями з ширшого корпоративного погляду. Зрештою, це означає, що незалежно від того, недостатньо автоматизована і контрольована мережева інфраструктура, адміністратори прийняли ухвалене рішення щодо усунення проблеми безпеки.

Якщо ШІ використовує для кібербезпеки, відповідне рішення може бути настільки розумним, завдяки великій кількості даних, які воно має, повністю відомо про загрози. Тому інструменти безпеки завжди повинні мати можливість підключатися до найкращих локальних і зовнішніх джерел для аналізу загроз.

Водночас служби безпеки повинні знати, що дедалі більше і більше даних не є синонімом кращої системи навчання. Дані також можуть збивати ШІ з пантелику, сповільнювати або пригнічувати його, наприклад, з багатьма доплерами. Таким чином, у кожному підході має бути отримано найбільше корисних даних із різних джерел.