Использование ИИ для усиления кибербезопасности бизнеса

Кибератаки стали настолько распространенными, что считаются одним из стратегических рисков для бизнеса во всех отраслях.

В последние годы наблюдается всплеск хакерских инцидентов, нацеленных на организации любого масштаба. Обычно злоумышленники стремятся украсть или манипулировать данными. Более того, уровень сложности этих угроз также растет. Сегодня никто не может считатьсяimmune к кибератакам.

Бурящееся развитие искусственного интеллекта разгорело жаркие споры о том, является ли это благом или злом. Роль ИИ в поощрении или предотвращении различных видов киберугроз также выделена. Считается, что в зависимости от использования ИИ может быть как благословением, так и проклятием для клиентов, киберпреступников и бизнеса. Поэтому актуально оценить влияние ИИ в области кибербезопасности.

Недавняя волна кибератаок заставила многих полагать, что будущее безопасности выглядит мрачно. Перед ликом этой тревоги ИИ появился как игра меняющее правила. Разработано множество инструментов и техник, поддерживаемых ИИ и машинным обучением. Сегодня ИИ — это не просто модное слово, а технологический прорыв, применяемый в множестве отраслей. Он играет значительную роль в отражении киберугроз.

Благодаря прогрессу в ИИ и машинном обучении организации могут обнаруживать кибератаки заранее. Они могут анализировать данные и выявлять угрозы до того, как те станут уязвимостями. Это отклонение от традиционных инструментов кибербезопасности, которые чрезмерно полагаются на исторические данные.

ИИ в защите паролей и аутентификации

Пароли — неоригинально хрупкий способ контроля, но часто остаются единственным барьером между данными и киберпреступниками. Многие пользователи небрежны с паролями, используя один и тот же для множества аккаунтов. В таких случаях данные во многих приложениях оказываются под угрозой, если киберпреступник узнает пароль.

Кибербезопасность, основанная на ИИ, пригождается там, где требуется двухфакторная аутентификация. Чтобы сделать биометрическую аутентификацию непробиваемой, разработчики используют ИИ для устранения несовершенств. Например, недавно представленная технология распознавания лица Face ID на iPhone X помогает предотвратить взломы.

Борьба с фишингом

Фишинг — сейчас самый распространенный метод кибератаки. По данным экспертов, 1% всех электронных писем рассылаются киберпреступниками. ИИ может обнаруживать и мониторить более 10 000 активных источников фишинга и устранять их быстрее людей. Он позволяет отличать поддельные сайты от легитимных, защищая от атак.

Защита сети с помощью ИИ

Для защиты сети нужно понять ее топологию и создать политику безопасности. Такие действия не только трудоемки, но и затратны по времени. Однако их можно ускорить, используя ИИ для наблюдения и изучения паттернов сетевого трафика. В процессе вам будут предложены политики сетевой безопасности.

Риски и опасения

Несмотря на практически безграничные способы, которыми ИИ может помочь защитить сети, существуют опасения, что киберпреступники будут использовать его как основной инструмент для атак. Например, злоумышленники могут задействовать ИИ для длительного невидимого присутствия в целевой среде. ИИ-драйверные атаки чаще адаптированы под конкретные сети и поэтому сложнее обнаруживаются. ИИ также может служить трамплином для более быстрых, эффективных и сложных кибератак.

Критики указывают на риск развития адверсариального ИИ. Хакеры могут использовать его для манипулирования системами машинного обучения, заставляя их ошибочно идентифицировать и сообщать о потенциальных нарушениях. Один из менее обсуждаемых рисков — человеческая самодовольность. Внедряя технологию в стратегию кибербезопасности, вы рискуете тем, что сотрудники снизят бдительность. Отсутствие осведомленности в организации может привести к дорогостоящим кибератакам.

Неоспоримый факт: ИИ играет большую роль в кибербезопасности. Все больше компаний внедряют технологию для удовлетворения своих потребностей в защите. Разработчикам следует использовать этот тренд для создания решений на базе ИИ.

Главная проблема внедрения ИИ в сфере кибербезопасности — она требует больше ресурсов, чем традиционные усилия. С развитием security-as-a-service существует оптимизм по поводу массового внедрения ИИ в кибербезопасность.

Кен Линч — основатель и CEO Reciprocity Labs.