Как искусственный интеллект и машинное обучение влияют на кибербезопасность

Когда эксперты по кибербезопасности объединяют свою стратегию, чтобы победить в бесконечной битве с хакерами и киберпреступниками, они используют все технологические преимущества, которые могут найти. Сегодня дополнительным преимуществом, которое они вкладывают в свои планы по кибербезопасности, являются искусственный интеллект и машинное обучение — мощные инструменты, которые произвели революцию в области кибербезопасности. По данным исследования Deloitte «Состояние искусственного интеллекта на предприятии» Опрос63 процента компаний используют машинное обучение в своем бизнесе, 82 процента заявляют о положительной финансовой отдаче от своих инвестиций в ИИ, а 88 процентов увеличат расходы на ИИ в этом году.

И где вы найдете искусственный интеллект и машинное обучение в киберпредприятии? Capgemini сообщает, что самым популярным приложением является сетевая безопасность, но ИИ также используется для улучшения протоколов для таких вещей, как безопасность данных, безопасность конечных точек, а также управление идентификацией и доступом и многое другое. Отчет Капгемини также показывает, что 69 процентов организаций считают, что они не смогут реагировать на кибератаки без ИИ, и что среднее увеличение бюджетов в 2020 году почти для каждой десятой организации будет более чем на 40 процентов выше, чем в 2019 году.

И к 2025 году Исследование рынка Zion прогнозирует глобальный рынок кибер-ИИ достигнет 30,9 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста составит более 23 процентов в период с 2019 по 2025 год. Даже большой, высококвалифицированной команде по кибербезопасности нелегко справиться с таким большим потоком креативных атак на свою инфраструктуру, поэтому многие обращаются к искусственному интеллекту и машинному обучению, чтобы облегчить нагрузку.

Изучите концепции машинного обучения и то, как оно меняет цифровой мир, с помощью курса AIML. Зарегистрируйтесь сейчас!

Новая проблема машинного обучения как услуги

Искусственный интеллект и машинное обучение являются ключевыми компонентами инструментария кибербезопасности. К сожалению, это касается как плохих, так и хороших парней. Согласно недавнему отчету о тенденциях в области кибербезопасности, инструменты искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, используемые службами безопасности, легко скомпрометированы «черными шляпами», которые умеют находить уязвимости. Действительно, многие из этих платформ машинного обучения доступны «как услуга» от поставщиков облачных услуг, таких как AWS, Azure и Google Cloud. Киберпреступники теперь имеют доступ к готовой инфраструктуре для построения моделей машинного обучения. Они делают это с небольшими затратами и, безусловно, приведут к росту количества атак, основанных на машинном обучении.

Стандарты и рекомендации для киберИИ

Правительство США, конечно, тоже принимает в этом участие. Национальный совет по науке и технологиям (NSTC) Подкомитет по машинному обучению и искусственному интеллекту (MLAI) сейчас оценивает проблемы и возможности в области кибер-ИИ. Руководящие принципы диктуют, что инвестиции в ИИ должны способствовать развитию как теории, так и практики внедрения кибер-ИИ. Эти усилия должны обеспечить безопасное обучение, создание защитных моделей, проверку надежности, справедливости и конфиденциальности систем, а также гарантировать, что принятие решений на основе ИИ основано на надежных методах и системах ИИ и человека.

Работа NSTC раскрывает различные методы кибер-ИИ, включая мониторинг сети для обнаружения подозрительной активности и аномалий, анализ для выявления уязвимостей кодирования и способность создавать защитные исправления при первых признаках атаки. ИИ выполняет этот анализ практически мгновенно — намного быстрее, чем его человеческие коллеги. А учитывая, насколько быстро кибератаки могут проникнуть в инфраструктуру, анализ и реагирование должны происходить в течение нескольких секунд, а не дней или недель.

Области, где ИИ становится жизненно важным

ИИ удобен в распознавании вторжений в момент их возникновения. В соответствии с Управление ИИон делает это путем мгновенного просмотра большой базы данных цифровых следов, которые оставляют хакеры прошлого при попытке получить доступ к внутренней системе. Только ИИ может выполнить эту задачу так быстро. Встроенные системы, такие как видеокамеры, принтеры и устройства Интернета вещей, особенно уязвимы для атак.

В отчете также приводятся другие примеры киберИИ и машинного обучения, такие как:

• Приложения для фильтрации спама, такие как Gmail. ИИ обучается миллиардами активных пользователей Gmail и их распознаванию спама.
• Обнаружение мошенничества. Примером может служить MasterCard, которая использует алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования и распознавания поведения клиентов и определения того, является ли оно необычным.
• Обнаружение ботнетов. ИИ может легко обнаружить атаки ботнетов, которые обычно основаны на нескольких «пользователях», выполняющих повторяющиеся запросы или атаки на веб-сайт, и все это осуществляется с помощью главного сценария.

Приобретение у ваших команд необходимых кибернавыков

Злоумышленники в области кибербезопасности постоянно стремятся вывести из строя корпоративные сети, и их навыки огромны. Команды кибербезопасности должны следовать этому примеру и быть в курсе новейших навыков, технологий и методов, чтобы оставаться в игре.

Эксперты по кибербезопасности сочетают в себе широкий спектр навыков обучения для защиты данных, проведения анализа и снижения рисков, проектирования облачной безопасности и обеспечения соответствия требованиям кибербезопасности. Инженеры ИИ теперь являются ключевыми игроками киберкоманд. Их обучают создавать реальные приложения с использованием широкого спектра интеллектуальных инструментов и методов. Эксперты по машинному обучению — это дополнительные активы, которые осваивают практическое моделирование для создания реальных и эффективных защитных киберсистем. А когда дело доходит до освоения подходящего компьютерного языка для кибер-ИИ, не ищите ничего, кроме Python, который стал чрезвычайно популярным. Использование ИИ в вашем плане кибербезопасности — это, пожалуй, самый важный шаг, который вы можете сделать в современном мире.

Посетите онлайн-курсы Simplilearn по кибербезопасности уже сегодня!