Противодействие угрозам кибербезопасности с помощью Искусственного Интеллекта

Противодействие угрозам кибербезопасности с помощью Искусственного Интеллекта

Использование ИИ (искусственного интеллекта) в кибербезопасности становится не только стандартом, но и абсолютной необходимостью. Компании ежедневно сталкиваются с новыми угрозами, эксплойтами и уязвимостями. Кроме того, ресурсы групп безопасности ограничены. В результате ИИ используется для решения многих задач, которые раньше требовали ручного вмешательства.

Среди преимуществ использования искусственного интеллекта в сфере ИТ-безопасности особо выделяются два. Это включает в себя способность ИИ правильно определять приоритеты и классифицировать угрозы в режиме реального времени. С этой целью системы просматривают большие объемы собранных данных безопасности. Администраторам больше не нужно вручную просматривать большое количество инструментальных панелей, чтобы определить, какие угрозы необходимо устранять и как.

Вместо этого администраторы могут сосредоточиться на решении проблемы, а не на ее выявлении. Такая функциональность была встроена в средства безопасности на протяжении многих лет. Новые платформы могут оценивать данные от большого количества решений безопасности и сетевых устройств и объединять их на центральной платформе.

Как только платформа может действовать так централизованно, она обеспечивает полный сквозной обзор общего состояния безопасности всей сети. Эти решения также известны как Network Detection and Response (NDR). В будущем все администраторы безопасности должны быть знакомы с этими инструментами на основе ИИ.

Вторым важным преимуществом решений на основе искусственного интеллекта является подход к обучению систем коррекции рисков, соответствующей их собственной структуре, с целью их автоматизации. Эта концепция относительно нова и требует, чтобы администраторы безопасности могли обучать ИИ правильно реагировать на такие факторы, как уровень риска угрозы. Например, ИИ выбирает корректирующие действия, которые меньше всего влияют на бизнес компании.

Чтобы автоматизация процессов безопасности работала должным образом, сотрудники службы безопасности, конечно же, должны иметь возможность соответствующим образом контролировать решения на основе ИИ.

В какой области ИТ-безопасности следует использовать ИИ в первую очередь?

Искусственный интеллект в той или иной форме уже давно является компонентом всех новейших инструментов безопасности. Практически неизбежно использование искусственного интеллекта кибербезопасности предприятий. Однако, может быть довольно сложно определить, для какой части вашей собственной среды такая внедрение такой технологии будет целесообразно. Дорожная карта по внедрению инструментов на основе ИИ не отличается от интеграции других инструментов безопасности. Создание прочного фундамента в сети – всегда хорошая идея.

Сеть всегда была важным стратегическим местом для инструментов безопасности, таких как межсетевые экраны, системы предотвращения вторжений, веб-шлюзы и безопасный удаленный доступ. Если компании хотят заменить существующие инструменты инструментами с искусственным интеллектом, им следует убедиться, что они по-прежнему максимально эффективно действуют в своей собственной среде. Большая часть интеллектуального анализа и анализа данных может выполняться в вашем собственном центре обработки данных или в общедоступном облаке. Объем соответствующей информации о безопасности, которую можно получить от маршрутизаторов, коммутаторов и сетевых средств безопасности, быстро достигает огромных размеров.

Важно отметить, что для того, чтобы решения искусственного интеллекта были действительно продуктивными, они требуют непрерывного потока информации о безопасности для анализа. А сама сеть – отличный источник данных, важных для безопасности.

Это, конечно, всегда включает данные о потоках в сети, глубокую проверку пакетов (DPI) и другую информацию сетевой телеметрии по всем аспектам защиты данных и соответствия. Информация может быть извлечена из соответствующего решения на основе ИИ, объединена и затем проанализирована. Это еще одна причина, по которой системы NDR пользуются все большей популярностью.

Сетевое предоставление подходящих решений должно быть эффективным подходом в отношении инвестиций. Сетевая платформа AI может быстро выявлять угрозы и снижать риски для корпоративной сети (LAN и WLAN) и удаленных пользователей.

Кроме того, их также можно использовать для мониторинга и защиты публичных и частных облачных ресурсов. Конечно, сеть обычно не является самой дешевой или технически простой частью ИТ-инфраструктуры, чтобы начать использовать инструменты безопасности AI. Но очевидно, что это та область, которая предлагает наибольший потенциал.

Каковы риски использования инструментов безопасности на основе ИИ?

Конечно, использование решений на основе ИИ имеет ряд преимуществ. Но, как и любая технология, это тоже сопряжено с риском. Однако искусственный интеллект может дать значимые результаты только в том случае, если он соответствует новым угрозам и изменениям в физической или логической инфраструктуре.

Чтобы решение на основе ИИ работало эффективно, администраторы безопасности должны настроить технологию так, чтобы она также понимала, какие данные наиболее важны, какие данные являются законными, а какие могут рассматриваться как сомнительные. И, конечно же, какие угрозы наиболее опасны для компании. Без этой поддержки и предоставления информации платформа безопасности, ориентированная на ИИ, не сможет раскрыть свой потенциал.

И, конечно же, системы на основе ИИ также уязвимы – или открыты для атак. Наверняка уже сейчас хакеры тратят много времени на изучение инструментов, основанных на искусственном интеллекте, которые организации используют для защиты.

Определенно есть области, в которых действия на основе ИИ более предсказуемы, чем решения человека. Злоумышленники знают об этом, и это одна из причин, по которой они пытаются обойти системы ИИ. Вот почему так важен многоуровневый подход к кибербезопасности, когда ИИ и человеческий опыт дополняют друг друга.

Во многих случаях решения на основе искусственного интеллекта также не позволяют увидеть общую картину с точки зрения прозрачности всей ИТ-инфраструктуры и самой компании. Эти ограничения могут иметь просто технические или организационные причины, поэтому решение не содержит всей необходимой информации.

Затем, когда решения принимаются с этой ограниченной точки зрения, они могут оказаться не теми, которые на самом деле были бы лучшими решениями с более широкой корпоративной точки зрения. В конечном итоге это означает, что независимо от того, насколько автоматизирована и контролируема сетевая инфраструктура, администраторы должны принимать важные решения по устранению проблем безопасности.

Если ИИ используется для кибербезопасности, соответствующее решение может быть настолько разумным, насколько велико количество данных, которые оно имеет, включая информацию об угрозах. Поэтому инструменты безопасности всегда должны иметь возможность подключаться к лучшим локальным и внешним источникам для анализа угроз.

В то же время службы безопасности должны знать, что все больше и больше данных не является синонимом лучшего обучения системы. Данные также могут сбивать ИИ с толку, замедлять или подавлять его, например, со многими допплерами. Следовательно, важным подходом должно быть получение наиболее полезных данных из различных источников.