Sztuczna inteligencja w cyberprzestrzeni Security: Zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją
Sztuczna inteligencja (AI) od lat udoskonala narzędzia cyberbezpieczeństwa. Na przykład, narzędzia uczenia maszynowego sprawiły, że oprogramowanie zabezpieczające sieć, chroniące przed złośliwym oprogramowaniem i wykrywające oszustwa stało się skuteczniejsze, znajdując anomalie znacznie szybciej niż człowiek. Sztuczna inteligencja stanowi jednak również zagrożenie dla cyberbezpieczeństwa. Brute force, odmowa usługi (DoS) i ataki socjotechniczne to tylko niektóre przykłady zagrożeń wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Oczekuje się, że ryzyko związane ze sztuczną inteligencją dla cyberbezpieczeństwa gwałtownie wzrośnie, ponieważ narzędzia AI stają się coraz tańsze i bardziej dostępne. Na przykład, można oszukać ChatGPT do napisania złośliwego kodu lub listu od Elona Muska z prośbą o darowizny,
Możesz także użyć wielu narzędzi deepfake , aby stworzyć zaskakująco przekonujące fałszywe ścieżki audio lub klipy wideo przy bardzo niewielkiej ilości danych szkoleniowych. Istnieją również rosnące obawy dotyczące prywatności, ponieważ coraz więcej użytkowników czuje się komfortowo udostępniając poufne informacje sztucznej inteligencji.
Przeczytaj ten szczegółowy przewodnik, aby dowiedzieć się więcej:
- Definicja AI.
- Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją.
- Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie.
- Sztuczna inteligencja i zagrożenia dla prywatności.
Czym jest AI: sztuczna inteligencja
AI, czyli sztuczna inteligencja, odnosi się do rozwoju systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania i podejmować decyzje, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Wiąże się to z tworzeniem algorytmów i modeli, które umożliwiają maszynom uczenie się na podstawie danych, rozpoznawanie wzorców i dostosowywanie się do nowych informacji lub sytuacji.
Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja jest jak uczenie komputerów myślenia i uczenia się jak ludzie. Pozwala maszynom przetwarzać i analizować duże ilości danych, identyfikować wzorce lub anomalie oraz podejmować prognozy lub decyzje na podstawie tych informacji. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, przetwarzanie języka naturalnego, robotyka i cyberbezpieczeństwo.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja ma na celu naśladowanie ludzkiej inteligencji w celu rozwiązywania złożonych problemów, automatyzacji zadań oraz zwiększenia wydajności i dokładności w różnych dziedzinach.
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie
Uczenie maszynowe (ML) jest powszechnie stosowanym podzbiorem sztucznej inteligencji. Algorytmy i techniki ML pozwalają systemom uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje bez konieczności ich jawnego programowania.
Deep learning (DL) to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne modele obliczeniowe inspirowane ludzkim mózgiem, zwane sieciami neuronowymi, do bardziej zaawansowanych zadań. ChatGPT jest przykładem sztucznej inteligencji, która wykorzystuje ML do rozumienia i reagowania na podpowiedzi generowane przez człowieka.
Wąska sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja ogólna
Wszystkie rodzaje SI są uważane za wąskie SI. Ich zakres jest ograniczony i nie są one zdolne do odczuwania. Przykładami takiej sztucznej inteligencji są asystenci głosowi, chatboty, systemy rozpoznawania obrazu, pojazdy autonomiczne i modele konserwacji.
Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to hipotetyczna koncepcja odnosząca się do samoświadomej sztucznej inteligencji, która może dorównać lub nawet przewyższyć ludzką inteligencję. Podczas gdy niektórzy eksperci szacują, że AGI jest oddalona o kilka lat lub nawet dziesięcioleci, inni uważają, że jest to niemożliwe.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do podzbioru technik sztucznej inteligencji, które obejmują tworzenie i generowanie nowych treści, takich jak obrazy, tekst, dźwięk, a nawet filmy. Obejmuje ona szkolenie modeli w celu zrozumienia wzorców w istniejących danych, a następnie wykorzystanie tej wiedzy do generowania nowych, oryginalnych treści, które przypominają dane szkoleniowe.
Jednym z popularnych podejść do generatywnej sztucznej inteligencji jest wykorzystanie generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). Sieci GAN składają się z dwóch sieci neuronowych: sieci generatora i sieci dyskryminatora. Sieć generująca tworzy nową zawartość, podczas gdy sieć dyskryminująca ocenia i odróżnia wygenerowaną zawartość od rzeczywistej. Obie sieci działają w sposób konkurencyjny, przy czym generator próbuje tworzyć treści, których dyskryminator nie może odróżnić od rzeczywistych danych.
Generatywna sztuczna inteligencja ma zastosowanie w różnych dziedzinach. Na przykład:
-
Generowanie obrazów: Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do generowania realistycznych obrazów, takich jak tworzenie fotorealistycznych twarzy, krajobrazów, a nawet zupełnie nowych obiektów, które nie istnieją w prawdziwym świecie.
-
Generowanie tekstu: Modele generatywne mogą być szkolone w celu generowania spójnego i kontekstowo istotnego tekstu, który może być wykorzystywany do zadań takich jak chatboty, tworzenie treści lub tłumaczenie językowe.
-
Generowanie muzyki i dźwięku: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nowe kompozycje muzyczne lub generować realistyczne dźwięki i głosy.
Podczas gdy sztuczna inteligencja generatywna ma wiele pozytywnych zastosowań, istnieją również obawy dotyczące jej potencjalnego niewłaściwego wykorzystania, takiego jak generowanie fałszywych treści lub filmów deepfake , które mogą być wykorzystywane do oszukiwania lub manipulowania ludźmi. Względy etyczne i odpowiedzialne korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji są ważnymi czynnikami w celu przeciwdziałania tym zagrożeniom.
W dziedzinie cyberbezpieczeństwa generatywna sztuczna inteligencja może być zarówno narzędziem, jak i wyzwaniem. Może być wykorzystywana do generowania realistycznych danych syntetycznych w celu trenowania modeli i ulepszania środków bezpieczeństwa, ale może również stwarzać ryzyko, gdy jest wykorzystywana do złośliwych celów, takich jak generowanie przekonujących wiadomości phishingowych lub ataków socjotechnicznych deepfake . Podkreśla to znaczenie opracowania solidnych mechanizmów obrony i wykrywania w celu złagodzenia potencjalnych zagrożeń.
Jakie są zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją w cyberbezpieczeństwie?
Jak każda technologia, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w dobrych lub złych celach. Podmioty stanowiące zagrożenie mogą wykorzystywać niektóre z tych samych narzędzi AI, które zostały zaprojektowane, aby pomóc ludzkości w popełnianiu oszustw, wyłudzeń i innych cyberprzestępstw.
Przyjrzyjmy się niektórym zagrożeniom związanym ze sztuczną inteligencją w cyberbezpieczeństwie:
1: Optymalizacja cyberataków
Eksperci twierdzą, że atakujący mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję i duże modele językowe do skalowania ataków na niespotykanym dotąd poziomie szybkości i złożoności. Mogą oni wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do znajdowania nowych sposobów podważania złożoności chmury i wykorzystywania napięć geopolitycznych do zaawansowanych ataków. Mogą również zoptymalizować swoje techniki ataków ransomware i phishingowych, dopracowując je za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.
2: Zautomatyzowane złośliwe oprogramowanie
Sztuczna inteligencja, taka jak ChatGPT, jest doskonała w dokładnym obliczaniu liczb. Według profesora Columbia Business School, Odeda Netzera, ChatGPT potrafi już "całkiem dobrze pisać kod".
Eksperci twierdzą, że w niedalekiej przyszłości może to pomóc programistom, programistom komputerowym i koderom lub wyprzeć więcej ich pracy.
Chociaż oprogramowanie takie jak ChatGPT ma pewne zabezpieczenia, które uniemożliwiają użytkownikom tworzenie złośliwego kodu, eksperci mogą użyć sprytnych technik, aby je ominąć i stworzyć złośliwe oprogramowanie. Na przykład, jeden z badaczy był w stanie znaleźć lukę i stworzyć prawie niewykrywalny złożony plik wykonywalny do kradzieży danych. Plik wykonywalny był tak wyrafinowany, jak złośliwe oprogramowanie stworzone przez podmiot sponsorowany przez państwo*.
To może być wierzchołek góry lodowej. Przyszłe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą pozwolić programistom z podstawowymi umiejętnościami programowania na tworzenie zautomatyzowanego złośliwego oprogramowania, takiego jak zaawansowany złośliwy bot.Czym więc są złośliwe boty? Złośliwy bot może kraść dane, infekować sieci i atakować systemy przy niewielkiej lub żadnej interwencji człowieka.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber security-world
3: Bezpieczeństwo fizyczne
W miarę jak coraz więcej systemów, takich jak pojazdy autonomiczne, sprzęt produkcyjny i budowlany oraz systemy medyczne, wykorzystuje sztuczną inteligencję, ryzyko związane z bezpieczeństwem fizycznym może wzrosnąć. Przykładowo, prawdziwie autonomiczny samochód oparty na sztucznej inteligencji, w którym dojdzie do naruszenia cyberbezpieczeństwa, może stanowić zagrożenie dla fizycznego bezpieczeństwa jego pasażerów. Podobnie, zbiór danych dla narzędzi konserwacyjnych na placu budowy może zostać zmanipulowany przez atakującego w celu stworzenia niebezpiecznych warunków.
Zagrożenia dla prywatności związane ze sztuczną inteligencją
W tym, co było żenującym błędem dla CEO OpenAI Sama Altmana, ChatGPT wyciekł fragmenty historii czatów innych użytkowników. Chociaż błąd został naprawiony, istnieją inne możliwe zagrożenia dla prywatności ze względu na ogromną ilość danych, które AI przetwarza. Na przykład haker, który włamie się do systemu sztucznej inteligencji, może uzyskać dostęp do różnego rodzaju poufnych informacji.
System sztucznej inteligencji zaprojektowany do celów marketingowych, reklamowych, profilowania lub nadzoru może również zagrażać prywatności w sposób, którego George Orwell nie mógł sobie wyobrazić. W niektórych krajach technologia profilowania AI już pomaga państwom naruszać prywatność użytkowników.
Kradzież modeli AI
Istnieje pewne ryzyko kradzieży modeli sztucznej inteligencji poprzez ataki sieciowe, techniki inżynierii społecznej i wykorzystywanie luk w zabezpieczeniach przez podmioty stanowiące zagrożenie, takie jak agenci sponsorowani przez państwo, zagrożenia wewnętrzne, takie jak szpiedzy korporacyjni, i zwykli hakerzy komputerowi. Skradzione modele mogą być manipulowane i modyfikowane, aby pomóc atakującym w różnych złośliwych działaniach, potęgując zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją dla społeczeństwa.
Manipulacja danymi i zatruwanie danych
Chociaż sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, może być podatna na manipulację danymi. W końcu sztuczna inteligencja jest zależna od danych szkoleniowych. Jeśli dane zostaną zmodyfikowane lub zatrute, narzędzie oparte na sztucznej inteligencji może przynieść nieoczekiwane, a nawet złośliwe wyniki.
Teoretycznie atakujący może zatruć treningowy zbiór danych złośliwymi danymi, aby zmienić wyniki modelu. Atakujący może również zainicjować bardziej subtelną formę manipulacji zwaną bias injection. Takie ataki mogą być szczególnie szkodliwe w branżach takich jak opieka zdrowotna, motoryzacja i transport.
Podszywanie się
Nie trzeba szukać dalej niż kino, aby zobaczyć, jak narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają filmowcom oszukiwać widzów. Przykładowo, w filmie dokumentalnym Roadrunner, głos nieżyjącego już znanego szefa kuchni Anthony'ego Bourdaina został kontrowersyjnie stworzony przy użyciu sztucznej inteligencji i z łatwością oszukał widzów. Podobnie, aktor-weteran, Harrison Ford, został przekonująco postarzony o kilka dekad dzięki mocy sztucznej inteligencji w Indiana Jones and the Dial of Destiny.
Atakujący nie potrzebuje dużego hollywoodzkiego budżetu, aby dokonać podobnych sztuczek. Dysponując odpowiednim materiałem filmowym, każdy może stworzyć materiał deepfake za pomocą bezpłatnych aplikacji. Ludzie mogą również korzystać z bezpłatnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, aby tworzyć niezwykle realistyczne fałszywe głosy wyszkolone na zaledwie sekundach dźwięku.
Nie powinno więc dziwić, że AI jestobecnie wykorzystywana do wirtualnych oszustw związanych z porwaniami. Jennifer DeStefano przeżyła najgorszy koszmar rodzica, gdy jej córka zadzwoniła do niej, krzycząc i szlochając. Jej głos został zastąpiony przez mężczyznę, który zagroził, że ją odurzy i wykorzysta, jeśli nie zapłaci 1 miliona dolarów okupu.
Haczyk? Eksperci spekulują, że głos został wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Organy ścigania uważają, że oprócz wirtualnych porwań, sztuczna inteligencja może w przyszłości pomóc przestępcom w innych rodzajach oszustw związanych z podszywaniem się, w tym w oszustwach typu "dziadek".
Generatywna sztuczna inteligencja może również tworzyć tekst w głosie liderów myśli. Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać ten tekst do przeprowadzania różnego rodzaju oszustw, takich jak oszukańcze prezenty, możliwości inwestycyjne i darowizny za pośrednictwem mediów takich jak poczta elektroniczna lub platformy mediów społecznościowych, takie jak Twitter.
Bardziej wyrafinowane ataki
Jak wspomniano, podmioty stanowiące zagrożenie mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia zaawansowanego złośliwego oprogramowania, podszywania się pod inne osoby w celu oszustw i zatruwania danych szkoleniowych sztucznej inteligencji. Mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatyzacji phishingu, złośliwego oprogramowania i ataków polegających na podszywaniu się pod dane uwierzytelniające. Sztuczna inteligencja może również pomóc w omijaniu systemów bezpieczeństwa, takich jak oprogramowanie do rozpoznawania głosu, w atakach zwanych atakami przeciwnika.
Szkody dla reputacji
Organizacja wykorzystująca sztuczną inteligencję może ucierpieć na reputacji, jeśli technologia będzie działać nieprawidłowo lub dojdzie do naruszenia cyberbezpieczeństwa, co spowoduje utratę danych. Takie organizacje mogą być narażone na grzywny, kary cywilne i pogorszenie relacji z klientami.
Jak chronić się przed zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją
Choć sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, może stwarzać pewne zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa. Zarówno osoby fizyczne, jak i organizacje muszą przyjąć holistyczne i proaktywne podejście, aby bezpiecznie korzystać z tej technologii.
Oto kilka wskazówek, które mogą pomóc w ograniczeniu ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją:
1: Audyt wszystkich używanych systemów sztucznej inteligencji
Sprawdź aktualną reputację każdego używanego systemu sztucznej inteligencji, aby uniknąć problemów związanych z bezpieczeństwem i prywatnością. Organizacje powinny okresowo przeprowadzać audyty swoich systemów w celu wyeliminowania luk w zabezpieczeniach i zmniejszenia ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją. Audyt można przeprowadzić z pomocą ekspertów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji, którzy mogą przeprowadzić testy penetracyjne, oceny podatności i przeglądy systemów.
2: Ogranicz udostępnianie danych osobowych za pośrednictwem automatyzacji
Coraz więcej osób dzieli się poufnymi informacjami ze sztuczną inteligencją, nie rozumiejąc zagrożeń dla prywatności. Przykładowo, pracownicy znanych organizacji umieszczali poufne dane firmowe w ChatGPT. Nawet lekarz przesłał nazwisko i stan zdrowia swojego pacjenta do chatbota w celu sporządzenia listu, nie doceniając ryzyka związanego z bezpieczeństwem ChatGPT.
Takie działania stanowią zagrożenie dla bezpieczeństwa i naruszają przepisy dotyczące prywatności, takie jak HIPAA. Podczas gdy modele językowe AI mogą nie być w stanie ujawnić informacji, rozmowy są rejestrowane w celu kontroli jakości i są dostępne dla zespołów konserwacyjnych systemu. Dlatego najlepszą praktyką jest unikanie udostępniania jakichkolwiek danych osobowych sztucznej inteligencji.
3: Bezpieczeństwo danych
Jak wspomniano, sztuczna inteligencja opiera się na swoich danych szkoleniowych, aby zapewnić dobre wyniki. Jeśli dane zostaną zmodyfikowane lub zatrute, sztuczna inteligencja może przynieść nieoczekiwane i niebezpieczne wyniki. Aby chronić sztuczną inteligencję przed zatruwaniem danych, organizacje muszą inwestować w najnowocześniejsze technologie szyfrowania, kontroli dostępu i tworzenia kopii zapasowych. Sieci powinny być zabezpieczone zaporami ogniowymi, systemami wykrywania włamań i zaawansowanymi hasłami.
4: Optymalizacja oprogramowania
Przestrzegaj wszystkich najlepszych praktyk w zakresie konserwacji oprogramowania, aby chronić się przed ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją. Obejmuje to aktualizację oprogramowania i frameworków sztucznej inteligencji, systemów operacyjnych i aplikacji za pomocą najnowszych poprawek i aktualizacji w celu zmniejszenia ryzyka wykorzystania i ataków złośliwego oprogramowania. Chroń swoje systemy za pomocą technologii antywirusowej nowej generacji, aby powstrzymać zaawansowane złośliwe zagrożenia. Ponadto zainwestuj w środki bezpieczeństwa sieci i aplikacji, aby wzmocnić swoją obronę.
5: Trening kontradyktoryjności
Trening przeciwników to specyficzny dla sztucznej inteligencji środek bezpieczeństwa, który pomaga jej reagować na ataki. Metoda uczenia maszynowego poprawia odporność modeli sztucznej inteligencji, wystawiając je na różne scenariusze, dane i techniki.
6: Szkolenie personelu
Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją jest dość szerokie. Skonsultuj się z ekspertami w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji, aby przeszkolić swoich pracowników w zakresie zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją. Powinni oni na przykład nauczyć się weryfikować wiadomości e-mail, które potencjalnie mogą być atakami phishingowymi zaprojektowanymi przez sztuczną inteligencję. Podobnie, powinni unikać otwierania niechcianego oprogramowania, które może być złośliwym oprogramowaniem stworzonym przez sztuczną inteligencję.
7: Zarządzanie podatnościami
Organizacje mogą zainwestować w zarządzanie podatnościami AI, aby zmniejszyć ryzyko naruszenia i wycieku danych. Zarządzanie podatnościami to kompleksowy proces, który obejmuje identyfikowanie, analizowanie i ocenianie luk w zabezpieczeniach oraz zmniejszanie powierzchni ataku związanej z unikalnymi cechami systemów AI.
8: Reagowanie na incydenty z użyciem sztucznej inteligencji
Pomimo posiadania najlepszych środków bezpieczeństwa, Twoja organizacja może paść ofiarą cyberataku związanego ze sztuczną inteligencją, ponieważ ryzyko związane ze sztuczną inteligencją rośnie. Powinieneś mieć jasno nakreślony plan reagowania na incydenty, który obejmuje powstrzymywanie, badanie i naprawę, aby odzyskać siły po takim zdarzeniu.
Druga strona: jak sztuczna inteligencja może korzystnie wpłynąć na cyberbezpieczeństwo
Branże o różnej wielkości i z różnych sektorów wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększania cyberbezpieczeństwa. Na przykład wszystkie rodzaje organizacji na całym świecie wykorzystują sztuczną inteligencję do uwierzytelniania tożsamości, od banków po rządy. Branże finansów i nieruchomości wykorzystują sztuczną inteligencję do wykrywania anomalii i zmniejszania ryzyka oszustw.
Oto więcej informacji o tym, jak sztuczna inteligencja wpływa na cyberbezpieczeństwo:
1: Wykrywanie cyberzagrożeń
Zaawansowane złośliwe oprogramowanie może ominąć standardową technologię cyberbezpieczeństwa, wykorzystując różne techniki unikania, w tym modyfikację kodu i struktury. Zaawansowane oprogramowanie antywirusowe może jednak wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do znajdowania anomalii w ogólnej strukturze, logice programowania i danych potencjalnego zagrożenia.
Narzędzia do wykrywania zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji mogą chronić organizacje, polując na te pojawiające się zagrożenia i poprawiając możliwości ostrzegania i reagowania. Co więcej, oprogramowanie zabezpieczające punkty końcowe oparte na sztucznej inteligencji może chronić laptopy, smartfony i serwery w organizacji.
2: Modele predykcyjne
Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa mogą przejść od postawy reaktywnej do proaktywnej, wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję. Mogą na przykład używać generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia modeli predykcyjnych, które identyfikują nowe zagrożenia i ograniczają ryzyko.
Takie modele predykcyjne będą skutkować:
- Szybsze wykrywanie zagrożeń
- Oszczędność czasu
- Redukcja kosztów
- Lepsze reagowanie na incydenty
- Lepsza ochrona przed zagrożeniami
3: Wykrywanie phishingu
Wiadomości phishingowe stanowią istotny wektor zagrożeń. Przy niewielkim ryzyku podmioty stanowiące zagrożenie mogą wykorzystywać wyprawy phishingowe do kradzieży poufnych informacji i pieniędzy. Co więcej, wiadomości phishingowe stają się coraz trudniejsze do odróżnienia od prawdziwych wiadomości e-mail.
Sztuczna inteligencja może przynieść korzyści w zakresie cyberbezpieczeństwa, zwiększając ochronę przed phishingiem. Filtry poczty e-mail wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą analizować tekst, aby oznaczać wiadomości e-mail z podejrzanymi wzorcami i blokować różne rodzaje spamu.
4: Identyfikacja botów
Boty mogą uszkadzać lub wyłączać sieci i strony internetowe, negatywnie wpływając na bezpieczeństwo, produktywność i przychody organizacji. Boty mogą również przejmować konta za pomocą skradzionych danych uwierzytelniających i pomagać cyberprzestępcom w oszustwach i wyłudzeniach.
Oprogramowanie wykorzystujące modele oparte na uczeniu maszynowym może analizować ruch sieciowy i dane w celu identyfikacji wzorców botów i pomagać ekspertom ds. cyberbezpieczeństwa w ich negowaniu. Specjaliści sieciowi mogą również wykorzystać sztuczną inteligencję do opracowania bezpieczniejszych CAPTCHA przeciwko botom.
5: Zabezpieczanie sieci
Atakujący mogą dokonać eksfiltracji danych lub zainfekować systemy oprogramowaniem ransomware po naruszeniu sieci. Wczesne wykrywanie takich zagrożeń ma kluczowe znaczenie. Oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii może skanować ruch sieciowy i dzienniki systemowe w poszukiwaniu nieautoryzowanego dostępu, nietypowego kodu i innych podejrzanych wzorców, aby zapobiec naruszeniom. Co więcej, sztuczna inteligencja może pomóc w segmentacji sieci poprzez analizę wymagań i cech.
6: Reagowanie na incydenty
Sztuczna inteligencja może usprawnić wyszukiwanie zagrożeń, zarządzanie nimi i reagowanie na incydenty. Może pracować przez całą dobę, aby reagować na zagrożenia i podejmować działania awaryjne, nawet gdy zespół jest offline. Ponadto może skrócić czas reakcji na incydenty, aby zminimalizować szkody wynikające z ataku.
7: Ograniczanie zagrożeń wewnętrznych
Zagrożenia wewnętrzne muszą być traktowane poważnie, ponieważ mogą kosztować organizację przychody, tajemnice handlowe, wrażliwe dane i nie tylko. Istnieją dwa rodzaje zagrożeń wewnętrznych: złośliwe i niezamierzone. Sztuczna inteligencja może pomóc powstrzymać oba rodzaje zagrożeń wewnętrznych, identyfikując ryzykowne zachowania użytkowników i blokując poufne informacje przed opuszczeniem sieci organizacji.
8: Wzmocnienie kontroli dostępu
Wiele narzędzi kontroli dostępu wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy bezpieczeństwa. Mogą one blokować logowania z podejrzanych adresów IP, oznaczać podejrzane zdarzenia i prosić użytkowników ze słabymi hasłami o zmianę danych logowania i przejście na uwierzytelnianie wieloskładnikowe.
Sztuczna inteligencja pomaga również w uwierzytelnianiu użytkowników. Może na przykład wykorzystywać dane biometryczne, informacje kontekstowe i dane o zachowaniu użytkowników, aby dokładnie weryfikować tożsamość autoryzowanych użytkowników i ograniczać ryzyko nadużyć.
9: Identyfikacja wyników fałszywie dodatnich
Fałszywe alarmy mogą być wyczerpujące dla zespołów IT. Sama liczba fałszywych alarmów może powodować problemy ze zdrowiem psychicznym. Mogą one również zmuszać zespoły do przeoczenia uzasadnionych zagrożeń. Ilość fałszywych alarmów można jednak zmniejszyć za pomocą narzędzi cyberbezpieczeństwa, które wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy dokładności wykrywania zagrożeń. Takie narzędzia można również zaprogramować tak, aby automatycznie zarządzały zagrożeniami o niskim prawdopodobieństwie, które pochłaniają czas i zasoby zespołu ds. bezpieczeństwa.
10: Wydajność i koszty personelu IT
Wiele małych i średnich firm nie może sobie pozwolić na zainwestowanie w duży wewnętrzny zespół ds. cyberbezpieczeństwa, aby zarządzać coraz bardziej wyrafinowanymi zagrożeniami przez całą dobę. Mogą jednak zainwestować w technologię cyberbezpieczeństwa opartą na sztucznej inteligencji, która działa 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, oferując ciągłe monitorowanie, poprawę wydajności i redukcję kosztów. Taka technologia może również skalować się wraz z rozwojem firmy w opłacalny sposób.
Ponadto sztuczna inteligencja zwiększa wydajność personelu, ponieważ się nie męczy. Oferuje taką samą jakość usług o każdej porze dnia, zmniejszając ryzyko błędu ludzkiego. Sztuczna inteligencja może również zarządzać znacznie większą ilością danych niż ludzki zespół ds. bezpieczeństwa.