Ilość ataków na firmy jest ogromna i nadal szybko rośnie i ewoluuje. W zależności od wielkości przedsiębiorstwa, aby dokładnie obliczyć ryzyko, należy przeanalizować setki miliardów zmiennych w czasie sygnałów. W odpowiedzi na to bezprecedensowe wyzwanie pojawiają się narzędzia cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji (AI), które pomagają zespołom ds. bezpieczeństwa informacji zmniejszyć ryzyko naruszeń i skutecznie poprawić ich stan bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) stały się kluczowymi technologiami w bezpieczeństwie informacji ze względu na ich zdolność do szybkiego analizowania milionów zdarzeń i identyfikowania wielu różnych rodzajów zagrożeń — od złośliwego oprogramowania wykorzystującego luki po identyfikowanie niebezpiecznych zachowań, atak lub pobranie złośliwego kodu. Techniki te uczą się z czasem, wykorzystując przeszłość do identyfikowania nowych rodzajów ataków dzisiaj. Historia behawioralna buduje profile użytkowników, zasobów i sieci, umożliwiając sztucznej inteligencji wykrywanie odchyleń od ustalonych norm i reagowanie na nie.
Sztuczna inteligencja a analiza danych w cyberbezpieczeństwie
Niestety, sztuczna inteligencja jest obecnie bardzo popularnym, ale często nadużywanym słowem. Wiele dzisiejszych produktów AI tak naprawdę nie spełnia testu AI. Chociaż używają technik, które analizują dane i pozwalają wynikom wpływać na określone zachowania, to nie jest prawdą, że sztuczna inteligencja polega na odbudowie zdolności poznawczych w celu automatyzacji zadań. Pamiętajmy, że:
- Systemy AI są iteracyjne i dynamiczne. Im bardziej analizują dane i „uczą się” z doświadczenia, tym stają się mądrzejsze, z czasem stają się bardziej zdolne i samodzielne.
- Z drugiej strony analiza danych (DA) jest procesem statycznym, który wykorzystuje wyspecjalizowane systemy i oprogramowanie do badania dużych zbiorów danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat zawartych w nich informacji. DA nie jest ani iteracyjne, ani samouczące się.
Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie
Sztuczna inteligencja odnosi się do technologii, która może rozumieć, uczyć się i działać na podstawie uzyskanych informacji. Dziś sztuczna inteligencja działa na trzy sposoby:
- Inteligencja wspomagająca, która jest obecnie szeroko stosowana, poprawia to, co ludzie i organizacje już robią.
- Rozszerzona inteligencja umożliwia ludziom i organizacjom robienie rzeczy, których inaczej nie byliby w stanie zrobić.
- Autonomiczna inteligencja opracowana na przyszłość obejmuje maszyny, które działają niezależnie. Przykładem tego jest wejście do powszechnego użytku samojezdnych samochodów.
Można powiedzieć, że sztuczna inteligencja ma pewien poziom ludzkiej inteligencji: zasoby wiedzy specyficzne dla dziedziny, mechanizmy pozyskiwania nowej wiedzy oraz mechanizmy wykorzystywania tej wiedzy. Uczenie maszynowe, systemy eksperckie, sieci neuronowe i uczenie głębokie to przykłady lub podzbiory dzisiejszych technologii sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe wykorzystuje techniki statystyczne, aby umożliwić systemom komputerowym „uczenie się” (np. stopniową poprawę wydajności) przy użyciu danych, a nie bezpośredniego programowania. Uczenie maszynowe działa najlepiej, gdy jest ukierunkowane na konkretne zadanie, a nie na ogólne działanie. Systemy eksperckie to programy przeznaczone do rozwiązywania problemów w wyspecjalizowanych domenach. Naśladują myślenie ludzkich ekspertów, używając rozmytego rozumowania opartego na regułach i starannie dobranej wiedzy do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji.
Sieci neuronowe wykorzystują paradygmat programowania inspirowany biologią, aby umożliwić komputerom uczenie się na podstawie danych obserwacyjnych. W sieci neuronowej każdy węzeł przypisuje swoim wejściom wagę, oznaczającą ich poprawność lub niepoprawność względem wykonywanej operacji. Ostateczna produkcja jest następnie określana na podstawie sumy tych wag. Głębokie uczenie się jest częścią szerszej rodziny metod uczenia maszynowego opartych na uczeniu reprezentacji danych, a nie na algorytmach specyficznych dla zadania. Obecnie głębokie uczenie się często przewyższa ludzi w rozpoznawaniu obrazów i ma szeroki zakres zastosowań w samochodach autonomicznych, analizie skanów, diagnostyce medycznej i nie tylko.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie
Sztuczna inteligencja doskonale nadaje się do rozwiązywania niektórych z naszych najtrudniejszych problemów, a cyberbezpieczeństwo z pewnością należy do tej kategorii. Przy dzisiejszych stale ewoluujących cyberatakach i rozprzestrzenianiu się urządzeń uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą być wykorzystywane do „nadążania za złoczyńcami”, a automatyczne wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie jest skuteczniejsze niż tradycyjne podejścia oparte na oprogramowaniu.
Jednocześnie cyberbezpieczeństwo wiąże się z kilkoma wyjątkowymi wyzwaniami:
- ogromna powierzchnia ataku
- 100 000 urządzeń na organizację
Setki wektorów ataku w cyberbezpieczeństwie
Występuje dotkliwy niedobór wykwalifikowanych specjalistów ds. bezpieczeństwa.
Zalew danych przerósł problemy na skalę ludzką. Samouczący się system zarządzania cyberbezpieczeństwem AI powinien być w stanie sprostać wielu z tych wyzwań. Istnieją techniki odpowiedniego szkolenia samouczących się systemów w celu ciągłego i niezależnego gromadzenia danych z systemów informatycznych przedsiębiorstwa. Dane te są następnie analizowane i wykorzystywane do przeprowadzania korelacji wzorców na milionach, a nawet miliardach sygnałów istotnych dla obszaru ataku przedsiębiorstwa.
Rezultatem tego jest nowy poziom inteligencji dla zespołów ludzkich w różnych kategoriach cyberbezpieczeństwa, w tym:
- Inwentaryzacja zasobów IT — uzyskaj pełną i dokładną inwentaryzację wszystkich urządzeń, użytkowników i aplikacji, które mają dostęp do systemów IT. Klasyfikacja i pomiar krytyczności biznesowej również odgrywa ważną rolę w inwentaryzacji.
- Narażenie — hakerzy podążają za trendami jak wszyscy inni, więc trendy hakerskie często się zmieniają. Oparty na sztucznej inteligencji system cyberbezpieczeństwa może zapewnić aktualną wiedzę na temat globalnych i specyficznych dla branży zagrożeń, pomagając w podejmowaniu krytycznych decyzji dotyczących ustalania priorytetów w oparciu nie tylko o to, co można wykorzystać do ataku na Twoją firmę, ale także o to, co może zostać użyte do ataku.
- Skuteczność kontroli — ważne jest, aby zrozumieć wpływ różnych narzędzi bezpieczeństwa i procesów używanych do utrzymania silnej postawy bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może pomóc Ci zrozumieć, gdzie Twój plan ochrony danych jest mocny, a gdzie ma luki.
- Przewidywanie ryzyka naruszenia — biorąc pod uwagę inwentaryzację zasobów IT, ekspozycję na zagrożenia i skuteczność kontroli, systemy sztucznej inteligencji mogą przewidzieć, w jaki sposób i gdzie najprawdopodobniej zostaniesz narażony na niebezpieczeństwo, dzięki czemu możesz zaplanować przydzielenie zasobów i narzędzi do obszarów wrażliwych. Preskryptywne spostrzeżenia z analityki AI mogą pomóc ustawić i udoskonalić kontrole i procesy, aby najskuteczniej zwiększyć cyberodporność organizacji.
- Reakcja na incydenty — systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewniać lepszy kontekst do ustalania priorytetów i reagowania na alerty bezpieczeństwa, szybkiego reagowania na incydenty i odkrywania głównych przyczyn w celu ograniczenia naruszeń bezpieczeństwa i uniknięcia przyszłych problemów.
- Interpretowalność — kluczem do wykorzystania sztucznej inteligencji do wzmocnienia pozycji zespołów ds. bezpieczeństwa informacji jest umiejętność wyjaśniania zaleceń i analiz. Jest to ważne, aby uzyskać poparcie interesariuszy w całej organizacji, zrozumieć wpływ różnych inicjatyw ochrony danych i zgłaszać odpowiednie informacje wszystkim zainteresowanym stronom, w tym użytkownikom końcowym, działaniom bezpieczeństwa, CISO, audytorom, CIO, dyrektorowi generalnemu i zarządowi.
Które firmy wykorzystują AI w cyberbezpieczeństwie?
Poniżej przedstawiamy firmy, które już korzystają z zalet, jakie niesie za sobą stosowania AI w cyberbezpieczeństwie:
- Google: Gmail używa uczenia maszynowego do filtrowania wiadomości e-mail od czasu jego uruchomienia – co miało miejsce 18 lat temu. Obecnie prawie wszystkie jej usługi mają zastosowanie uczenia maszynowego, zwłaszcza poprzez głębokie uczenie, umożliwiające algorytmom dokonywanie bardziej autonomicznych dostosowań i samo – dostosowań w procesie uczenia się i ewolucji.
- Juniper Networks: Społeczność sieci szuka przełomowych pomysłów, które pomogą rozwiązać dzisiejszą niezrównoważoną ekonomię sieci. Juniper widzi rozwiązanie tego problemu jako gotową do produkcji, ekonomiczną sieć Self-Driving Network™.
- Platforma Balbix BreachControl (obecnie znana jako Balbix Security Cloud) wykorzystuje obserwacje i analizy oparte na sztucznej inteligencji, aby zapewnić ciągłe prognozowanie ryzyka w czasie rzeczywistym, oparte na ryzyku zarządzanie lukami w zabezpieczeniach i proaktywną kontrolę naruszeń. Platforma pomaga zwiększyć wydajność i skuteczność zespołów ds. cyberbezpieczeństwa w wielu zadaniach, które muszą wykonywać, aby utrzymać silną pozycję w zakresie bezpieczeństwa, od utrzymywania poprawek systemowych po zapobieganie oprogramowaniu ransomware.
Wykorzystanie AI przez przeciwników
Zamiast ciągłego ścigania prób hakerskich, specjaliści ds. bezpieczeństwa IT mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ML) do egzekwowania dobrych praktyk w zakresie cyberbezpieczeństwa i zmniejszania powierzchni ataków. Tymczasem sponsorowani przez państwo napastnicy, przestępcze gangi cybernetyczne i ideologiczni hakerzy mogą korzystać z tych samych technik sztucznej inteligencji, aby pokonać mechanizmy obronne i uniknąć wykrycia.
W miarę jak sztuczna inteligencja dojrzewa i wkracza dalej w cyberbezpieczeństwo, firmy będą musiały chronić się przed potencjalnymi wadami tej ekscytującej nowej technologii.
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą pomóc odeprzeć cyberataki, ale hakerzy mogą obejść algorytmy bezpieczeństwa, obierając za cel dane, na których się szkolą, oraz znaki ostrzegawcze, których szukają. Hakerzy mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do łamania zabezpieczeń i opracowywania zmutowanego złośliwego oprogramowania w celu zmiany jego struktury aby uniknąć wykrycia. Systemy sztucznej inteligencji będą generować niedokładne wyniki i fałszywe alarmy bez dużej ilości danych i zdarzeń. Jeśli manipulacja danymi pozostanie niewykryta, organizacje będą miały trudności z przywróceniem prawidłowych danych do swoich systemów AI, co może mieć katastrofalne skutki
Wnioski
W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się technologią niezbędną do usprawnienia pracy zespołów bezpieczeństwa informacji. Ponieważ ludzie nie mogą już skalować się, aby odpowiednio chronić dynamiczną powierzchnię ataku korporacyjnego, sztuczna inteligencja zapewnia bardzo potrzebną analizę i identyfikację zagrożeń, na podstawie których specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa mogą podjąć działania w celu zmniejszenia ryzyka naruszenia i poprawy stanu bezpieczeństwa. W zakresie bezpieczeństwa sztuczna inteligencja może identyfikować zagrożenia i ustalać ich priorytety, natychmiast wykrywać złośliwe oprogramowanie w sieci, kierować reakcją na incydenty i wykrywać włamania, zanim się one rozpoczną. Sztuczna inteligencja umożliwia zespołom ds. cyberbezpieczeństwa tworzenie silnych partnerstw człowiek-maszyna, które przesuwają granice naszej wiedzy, wzbogacają nasze życie i rozwijają cyberbezpieczeństwo, które powinno być na najwyższym poziomie!
