Автоматизация и ИИ для усиления кибербезопасности: более быстрая и умная защита

Киберпреступники постоянно развивают свои методы и придумывают всё более продвинутые способы атаки жертв. И хотя существует множество инструментов для их остановки, есть огромное пространство для улучшений. Особенно если учесть автоматизацию.

Машинное обучение и искусственный интеллект играют значительную роль в кибербезопасности. Инструменты автоматизации могут предотвращать, обнаруживать и устранять тонны киберугроз гораздо эффективнее и быстрее, чем люди. И это будет продолжать расширяться. В этом контексте, вот краткий обзор существенных различий, которые технологии ИИ/ML могут внести в корпоративные подходы к кибербезопасности.

Снижение рисков, создаваемых всепроникающими технологиями

Технологии проникли во все аспекты личной и рабочей жизни. Прежде всего, это расширило поверхность атаки. И это стало огромной проблемой для компаний в последние годы — им приходится учитывать множество приложений и устройств.

Проблема в том, что не хватает квалифицированных человеческих ресурсов для борьбы со всеми этими рисками безопасности. Это часто приводит к бесчисленным уязвимостям.

К этой проблеме добавляется то, что многие компании не могут позволить себе кибербезопасные команды, необходимые для защиты своих приложений и систем. Стартапы, в частности, находятся в зоне риска. У них нет установленных операций безопасности и средств для их обеспечения.

Компании должны автоматизировать хотя бы некоторые процессы, необходимые для защиты своих систем и устройств от внешних атак. Иначе они остаются уязвимыми.

Преступники используют все инструменты в своем распоряжении, чтобы обеспечить как можно больше точек входа. Например, даже файрволы больше не могут защищать систему как раньше, так как преступники постоянно изобретают новые способы их обхода.

Невозможно вручную справиться с этим, потому что они используют автоматизированные методы для тестирования защиты каждого подключенного устройства.

Лучшее обнаружение и управление угрозами

Масштаб атак и огромные объемы данных для анализа делают слежение за последними угрозами сложной задачей. Автоматизированные приложения машинного обучения гораздо лучше подходят для постоянного бдительного контроля и систематической идентификации угроз.

Эти системы постоянно обучаются. Они могут эволюционировать вместе с растущими векторами угроз, чтобы выявлять необычное поведение. Это позволяет им идентифицировать и обрабатывать сложные методы атак.

Но большинство компаний не используют эти перевертывающие технологии. Они продолжают полагаться на устаревшие методы. Однако традиционные инструменты и приложения не могут поспевать за злоумышленниками. Они продолжают использовать всё более сложные возможности в своих атаках.

Случаи вроде атак Outlaw на скрытый майнинг криптовалют доказывают, что хакеры знают, как использовать новые технологии для избежания обнаружения. И они довольно успешны в своих начинаниях. Единственный способ справиться с таким нашествием угроз — через движки машинного обучения/искусственного интеллекта. Они наблюдают за системами и оповещают о любом подозрительном и необычном поведении.

Автоматизация рутинных процессов кибербезопасности

Существует множество инструментов для покрытия потребностей бизнеса в безопасности. Например, большинство компаний просят сотрудников использовать виртуальные частные сети (VPN). (Что такое VPN? Это сервис, шифрующий соединения пользователей с интернетом (https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

Такой инструмент гарантирует, что посторонние не могут перехватить данные, передаваемые пользователем по сети.) И хотя это защищает данные в передаче, риск остается: сотрудники могут попасться на фишинговые письма или случайно установить вымогательское ПО.

Исследователи безопасности не могут поспевать за перегрузкой уведомлений об угрозах. И многие из этих уведомлений обычно ложные. Но их нельзя игнорировать. Преступники знают, как скрыться в этом шуме. Это делает идентификацию угроз монументальной задачей для команд операций безопасности.

Таким образом, предоставление специалистам по информационной безопасности автоматизированных инструментов — необходимо. Это позволяет им сосредоточить свои навыки в областях, где они нужны больше всего. Рутинные повседневные задачи отнимают так много времени техников.

Но инструменты автоматизации способны справляться с ними. Это освобождает время для более ценных задач, требующих человеческого участия. Например, охоты за угрозами и атрибуции.

Значительный рост риска

Мир вырос, включив технологии почти во все аспекты повседневной жизни, и с этим пришел значительный рост риска. Поэтому машинное обучение и искусственный интеллект стали неотъемлемой частью кибербезопасности.

Они выполняют жизненно важную роль, которую человеческий труд просто не может. Автоматизация — это ответ. Она может помочь специалистам по кибербезопасности справиться с огромным количеством киберугроз в корпоративных и личных приложениях.