Робот-защитник: как AI применяется в кибербезопасности?

Сегодня количество и интенсивность кибератак увеличиваются, поэтому Главное состояние безопасности не всегда справляются с попытками взлома. Также в сфере работает недостаточно специалистов, поэтому компании автоматизируют кибербезопасность с помощью ИИ. Предлагаю разобраться, как искусственный интеллект защищает данные и какие системы безопасности уже работает.

Системы защиты на основе ИИ
Согласно исследованию консалтинговой компании Nemertes Research , чтобы разместить атаку и среагировать на нее, организации необходимо около 39 дней.

Скорость реакции зависит от того, насколько система кибербезопасности автоматизирована. Поэтому, используя алгоритмы машинного обучения, компании непременно время, необходимое на обнаружение атаки, до одного часа или нескольких минут.

Также алгоритмы ML способны анализировать большие объемы данных, на работу с которыми вручную уйдет много времени. Кроме этого, внедряя ИИ в системах кибербезопасности, компании перестают нуждаться в большом количестве аналитиков. Это позволяет снизить денежные затраты.

Искусственный интеллект способен усовершенствовать кибербезопасность несколько способов.

Стратегии для борьбы с атаками
Специальные алгоритмы машинного обучения могут автоматически анализировать успешные атаки хакеров. На основе собранной информации они генерируют стратегию борьбы с будущими взломами.


Предсказание возможного атак
При анализе предыдущих взломов алгоритмы также могут предсказывать потенциальные атаки. Имеющиеся данные помогут определить возможное время взлома - так, организация может быть подготовлена к кибернападению и предотвратить его на начальном этапе.

Борьба с ранее неизвестными атаками
Автоматические системы кибербезопасности способны защитить базу данных и от ранее неизвестных атак, так называемых ночных атак.

Это происходит благодаря тому, что алгоритмы идентифицируют потенциально вредоносные или опасные действия в системе и обнаруживают любую подозрительную активность.

Анализ уровня киберриска
Уровень киберриска в организации зависит от множества факторов. Среди них - присутствие систем без «заплат» и незащищенных портов. Кроме того, играют роль фишинговые сообщения, надежность паролей и количества незашифрованных данных.
Анализируя все эти факторы, ИИ может определить, насколько система находится под угрозой в конкрет момент.

Примеры ИИ в кибербезопасности
АВХ2
Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта в MIT в партнерстве со стартапом PatternEx разработали систему кибербезопасности AI2 .

Согласно разработчикам, система на технологиях машинного обучения способна идентифицировать 85% атак.
AI2 самостоятельно выявляет аномалии и обнаруживает подозрительную активность. После этого результаты предоставляются эксперт для анализа - он вручную отмечает вредоносные активности. Они загружаются в модель обучения - так, на основе информации создается новый цикл для тренировок, и система становится умнее.

Кроме того, упрощается анализ информации - эксперт анализирует около 30-40 подозрительных активностей в день вместо привычных 200.

Буз Аллен Гамильтон
Крупная американская консалтинговая компания Booz Allen Hamilton уже внедрила ИИ в свою работу, чтобы повысить уровень кибербезопасности.

Используемая система обнаруживает слабые места в сетях и сообщает о них экспертам. По словам представителей компании, ИИ помогает справиться с повышенной усталостью. Проблема возникает, когда количество сигналов, которые нужно преодолевать.

Искусственный интеллект в кибербезопасности помогает ускорить реакцию на появление вирусов, прогнозировать серьезные утечки информации и предотвращать атаки. Все это уменьшает возможный ущерб для организаций и способствует качественной защите данных.


Источник: