Использование ИИ в кибербезопасности: роль и преимущества

Мы живем во времена невиданного расцвета киберпреступности. Количество и сложность атак на диджитал-системы продолжает расти уже несколько лет подряд, хакеры постоянно придумывают все новые методы преступлений  и активно используют передовые технологии.

Как бизнесу противостоять этим угрозам? Как обеспечить безопасность данных, систем и сетей? Одним из возможных ответов является применение средств искусственного интеллекта. Ниже мы раскроем роль и преимущества алгоритмов ИИ в кибербезопасности, а также расскажем о путях внедрения таких решений.

Роль искусственного интеллекта в кибербезопасности

Специалисты по кибербезопасности рассматривают ИИ как алгоритм, который может находить паттерны во вводных данных или проводить их оценку, чтобы в дальнейшем использовать полученные результаты для самостоятельного принятия решений. ИИ должно действовать как человек, следовать принципу "наблюдай, ориентируйся, решай, действуй" (OODA). При этом "робот" может делать это в сотни раз быстрее человека.

Первые инструменты на основе ИИ начали применяться для нужд безопасности еще в конце восьмидесятых. Это были системы оповещения о киберугрозах на основе заранее определенных правил и параметров. В двухтысячных роль ИИ начала расти, прежде всего благодаря прогрессу в области машинного обучения. Но настоящий прорыв для ИИ в кибербезопасности обеспечило стремительное развитие нейросетей и генеративного ИИ в последние годы

Сегодня искусственный интеллект в кибербезопасности уже превратился в обоюдоострое  лезвие, которое может быть как наибольшей угрозой, так и самым эффективным средством защиты. Всё зависит от того, в чьих руках находится этот инструмент.

К сожалению, хакеры овладели технологиями ИИ очень быстро и активно используют их для кибератак по ряду направлений:

• автоматизация процессов излома (поиск уязвимостей, преодоление средств защиты);

• упрощение и автоматизация целевого фишинга для хищения личных данных;

• изготовление дипфейков для мошенничества и социальной инженерии;

• "отравление данных" для выведения строя ИИ-моделей под любые задачи;

• упрощение разработки вредоносного софта.

Эти новые угрозы заставляют сферу киберзащиты срочно адаптироваться и широко внедрять соответствующие алгоритмы ИИ для мониторинга подозрительной активности, поиска уязвимостей в системах, оценки рисков, распознавания сгенерированных ИИ материалов и мгновенного реагирования на атаки.

Как итог, внедрение ИИ в киберзащиту развивается крайне быстро. Согласно данным Spherical Insights, в 2022 году объем глобального рынка решений ИИ для кибербезопасности оценивался в $15,25 млрд, а уже к 2032 году он должен будет вырасти до отметки в $96.81 млрд, то есть увеличиться по меньшей мере в 6 раз. Ожидается, что в прогнозируемый период эта сфера будет расти со среднегодовым темпом роста в 20%. Фактически, уже через два-три года сферу кибербезопасности невозможно будет представить без алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

Как применяется ИИ в кибербезопасности

Значение и роль ИИ в кибербезопасности невозможно переоценить. Ниже мы приведем только ключевые направления применения алгоритмов машинного и глубокого обучения в области киберзащиты.

Автоматическая обработка и анализ отчетов безопасности

Искусственный интеллект может автоматически собирать, обрабатывать и анализировать данные различных источников, связанных с информационной безопасностью: логи событий, результаты аудита, оповещения систем безопасности, отчеты об инцидентах и т.д. Алгоритмы машинного обучения и нейросети эффективно выявляют в таких данных паттерны, корреляции и аномалии, которые могут сигнализировать об уязвимостях системы, попытках кибератак и других проблем. ИИ осуществляет такой анализ в десятки раз быстрее и точнее человека.

Детектирование вторжений в систему

Средства ИИ могут эффективно фиксировать попытки вмешательства в систему извне. Для этого используются два основных подхода: распознавание сигнатур и эвристический анализ.

Метод распознавания сигнатур предполагает поиск уже известных алгоритмов взлома: ИИ сравнивает входные данные с базой известных сигнатур атак (вирусные коды, эксплойты и т.п.), чтобы мгновенно выявлять и останавливать атаки по распространенным сценариям. Метод эвристического анализа предполагает изучение поведения системы и пользователей, чтобы выявлять отклонения от нормы, которые могут сигнализировать об атаке. Важно, что алгоритмы ИИ могут осуществлять такую оценку непрерывно и в режиме реального времени, а также реагировать мгновенно, даже без участия человека.

Мониторинг и анализ трафика

Это направление напрямую связано с предыдущим. ИИ помогает следить за потоками данных в системе, анализируя трафик между устройствами, приложениями и сервисами. Подобным образом он следит за тем, как с системой взаимодействуют пользователи: какие они авторизуются, какие файлы загружают на серверы, как обмениваются сообщениями и т.д. ИИ может использовать методы анализа сетевого трафика и поведенческого анализа для выявления аномалий, которые могут указывать на наличие атаки или компрометацию данных. Он также может адаптироваться к изменениям, учась на новых данных и обновляя свои модели.

Борьба с "ложной тревогой"

Ошибочные уведомления вредят киберзащите, ведь плохо влияют на восприятие опасности и приводят к излишним тратам и без того ограниченных ресурсов сектора безопасности.

Чтобы система уведомлений об угрозах кибербезопасности работала корректно, необходима по-настоящему искусная настройка алгоритмов безопасности и ручной мониторинг. Искусственный интеллект в информационной безопасности бизнеса помогает снизить количество ошибочных уведомлений, вызванных неправильной оценкой обычных событий и безвредных эпизодов в работе системы. Использование методов статистического анализа, алгоритмов ML и нейросетей позволяет машинам оценивать угрозы не хуже человека, учитывать в оценке обратную связь от специалистов и контекст эпизода.

Обновление инфраструктуры

Средства ИИ могут помочь с оценкой и оптимизацей при масштабном обновлении IT-инфраструктуры в компании. Например, при установке новой системы над новой локальной средой, при переходе в облако, при внедрении новых технологий или интеграции различных систем и т.п. Алгоритмы ИИ упрощают анализ конфигурации и настройку, а также тестирование для проверки совместимости, производительности и безопасности системы. Алгоритмы тестирования ИИ позволяют выявить большинство конфликтов, ошибок и уязвимостей, которые могут возникнуть при модернизации или смене рабочей среды. Достичь подобных результатов только мануальным тестированием практически невозможно.

Прогнозирование угроз

Алгоритмы ИИ могут быть полезны в классификации и кластеризации данных системы под различные требования. В частности, для соблюдения требований законодательства в части информационной безопасности, для дальнейшего построения профилей атак и уязвимостей, для анализа данных в контексте эпизодов кибератак, а также для дальнейшего прогнозирования и формирования стратегии киберзащиты.

Это наиболее распространенные на сегодняшний день пути использования ИИ в информационной безопасности бизнеса. Нет сомнений в том, что с усовершенствованием технологий искусственного интеллекта и развитием рынка этот перечень можно будет продлить.

Преимущества применения ИИ в кибербезопасности

Сектор киберзащиты не может обойтись без масштабного применения алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Рассмотрим преимущества использования ИИ в кибербезопасности бизнеса.

Скорость реагирования

Средства ИИ способны анализировать сетевой трафик и большие объемы данных непрерывно и в режиме реального времени, а также реагировать на любые аномалии и угрозы мгновенно. Искусственный интеллект превосходит способности человеческого реагирования в тысячи раз. И поскольку при реагировании на кибератаку важной становится каждая секунда, скорость реагирования становится определяющей характеристикой любой системы защиты. Как пример, специалисты уже сегодня говорят о том, что предиктивные модели ИИ позволяют моментально определять DDoS-атаки и изолировать их.

Автоматизация и экономия ресурсов

Не секрет, что сектор киберзащиты страдает от жесткого дефицита кадров. По данным, ISC2, глобальному рынку кибербезопасности не хватает по меньшей мере 3 миллионов специалистов. Это одна из главных причин невиданного расцвета киберпреступности, которая началась еще в эпоху локдауна.

Развитие инструментов и алгоритмов ИИ может смягчить этот дефицит, позволит организациям использовать доступные ресурсы кибербезопасности более эффективно. Перегруженные специалисты сильно выигрывают от внедрения алгоритмов, которые могут распознавать сигнатуры атак, подозрительный трафик и уязвимость кода без прямого вмешательства человека.

Тестирование систем и выявление уязвимостей

Средства ИИ позволяют повысить эффективность функционального и pen-тестирования цифровых продуктов для заблаговременного обнаружения уязвимостей в коде, эксплойтов и т.п. Искусственный интеллект может помочь автоматизировать и оптимизировать процессы тестирования, уменьшая время, затраты и риски.

Инструменты ИИ позволяют автоматизировать и ускорить процесс сканирования уязвимостей, которые часто требуют ручного вмешательства специалистов. Кроме того, алгоритмы машинного обучения и нейросети способны учиться, поэтому могут постоянно использовать новые методы проверки. Фактически ИИ способен эффективно имитировать действия преступников, чтобы определить ключевые риски и направления атаки системы.

Разработка стратегий киберзащиты

Возможности ИИ в сборе и анализе больших объемов данных касательно уязвимости систем, сигнатур кибератак и поведения пользователей позволяет эффективно определять потенциальные риски и проблемы в кибербезопасности организации. 

Нейросети и алгоритмы машинного обучения могут использовать эти данные для прогнозирования будущих кибератак и их последствий, определения векторов угроз, рисков и т.д. Все это позволяет специалистам построить эффективную и надежную стратегию кибербезопасности. С помощью ИИ можно повысить уровень образования и подготовки специалистов по кибербезопасности, а также повысить сознание и культуру киберзащиты среди сотрудников организации.

Это только фундаментальные преимущества ИИ в кибербезопасности. Можно привести и более локальные преимущества, такие как обеспечение защиты облачных сетей, защита ИИ-моделей для бизнеса, распознавание сгенерированных фейковых материалов от мошенников, распознавание и фильтрация фишинговых рассылок и т.д.

Как интегрировать ИИ в информационную безопасность бизнеса?

В целом у организации есть два пути интеграции ИИ в свою информационную безопасность: обращение к готовым продуктам от поставщиков ПО, либо построение индивидуальной инфраструктуры, с кастомной разработкой необходимых модулей и внедрением всех необходимых технологий.

Выбор в пользу одного из этих путей зависит от ряда факторов: характеристики существующей в компании IT-инфраструктуры, характер потенциальных угроз для системы, долговременные цели и задачи бизнеса, доступные ресурсы на кибербезопасность и т.д.

Согласно устоявшимся стереотипам, использование пакетных IT-продуктов и готовых сервисов – это самый простой и дешевый способ достижения цели. Но на самом деле интеграция готового решения может быть очень длительным, дорогостоящим и сложным процессом, особенно если речь идет о масштабах крупной организации. Проект внедрения пакетного решения на базе ИИ может поглотить огромные ресурсы и дать на выходе очень ограниченные успехи.

Как показывает наш опыт, развертывание сложных IT-продуктов с новейшими технологиями требует индивидуального формата и кастомной разработки. Только так можно гарантировать, что новое решение в полной мере будет учитывать все потребности и требования бизнеса, гарантировать достойный уровень безопасности.

Процесс кастомной интеграции средств ИИ в информационную безопасность бизнеса может осуществляться в несколько этапов. Назовем их.

Определение требований

На старте команда разработки должна детально определить цели и задачи по внедрению инструментов ИИ в организацию. Техническое задание проекта прорабатывается в тесной коммуникации с бизнесом (выступающим заказчиком и владельцем системы). При необходимости команда может провести определенные рыночные исследования, мониторинг кибербезопасности и бизнес-аналитику. Результатом этой фазы разработки должны стать четкие и измеряемые требования к успеху проекта.

Проектирование

На этом этапе технические специалисты определяют архитектуру системы, которую необходимо построить, выбирают соответствующие технологии, протоколы безопасности, наборы данных и модели ИИ для работы с ними. В то же время дизайнеры могут при необходимости готовить прототипы и макеты UI/UX для новых программных продуктов, которые будут использоваться с новыми средствами ИИ.

Техническая реализация

Когда все ключевые решения по проекту приняты, разработчики воплощают их в жизнь. В зависимости от потребностей проекта этот этап может выглядеть по-разному и охватывать разные работы:

• фронтенд-разработчики создают пользовательскую часть требуемого софта;

• бэкенд-разработчики реализуют серверную часть;

• специалисты по работе с данными готовят датасеты, которые будут использоваться для обучения моделей ИИ.

Все создаваемые специалистами модули ПО проходят предварительное тестирование уже на этапе разработки.

Контроль качества

После завершения основного этапа разработки команда QA проводит ряд тестов продукта: модульные, функциональные, регрессионные, тесты безопасности и т.д. Тесты могут проводиться мануально и автоматически, часто они осуществляются в несколько циклов для устранения любых проблем. Цель этапа контроля качества – обеспечить стабильность, безопасность, быстродействие и удобство продукта на релизе. Он должен отвечать всем ключевым требованиям проекта.

Релиз и дальнейшая поддержка

После тестов продукт развертывается в рабочей среде бизнеса. В данном случае речь может идти о развертывании в компании ИИ-платформы для мониторинга трафика или выявления подозрительной активности в сети. Развертывание сопровождается обучением персонала и устранением последних технических недостатков продукта. В дальнейшем разработчики могут оказывать поддержку системы – обеспечивать ее стабильность, настройку и дальнейшее развитие.

Разработка уникальных ИИ-продуктов для кибербезопасности с WEZOM

Мы уже более 20 лет разрабатываем уникальные IT-продукты для корпоративных клиентов из сфер производства, логистики, ритейла, eCommerce, энергетики и т.д. Наша команда реализовала более 2 тысяч успешных проектов, качество которых подтверждено многочисленными отраслевыми наградами и международными сертификатами.

Специалисты WEZOM хорошо знают, как работают технологии ИИ и информационной безопасности, потому что имеют уникальный опыт развертывания решений на базе искусственного интеллекта с нуля. Мы готовы применить этот опыт для создания совершенно нового продукта под нужды вашего бизнеса, или для тестирования безопасности и развития уже существующих IT-платформ.

Наши решения создаются с учетом лучших мировых рекомендаций и стандартов кибербезопасности: ISO 27001, GDPR, NIST CSF и т.д. И если вам нужна безопасная и качественная платформа – вы оказались на правильной странице. Обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас.

Выводы

Искусственный интеллект развивается крайне быстро, и уже сегодня может решать большинство задач киберзащиты быстрее, эффективнее и точнее человека. Сектор безопасности стремительно осваивает средства ИИ, поскольку хакеры уже овладели этими технологиями и используют их для совершения преступлений. В то же время искусственный интеллект помогает организациям мгновенно реагировать на угрозы, смягчать нехватку кадров в сфере кибербезопасности, вовремя устранять уязвимости в системах и строить эффективные стратегии безопасности.

Как показывает практика, самый лучший путь внедрения средств ИИ в информационную защиту организации – индивидуальная разработка архитектуры безопасности и необходимого ПО. Для реализации такого проекта необходима по-настоящему профессиональная и опытная команда. Однако только построение системы с нуля позволяет обеспечить достойную безопасность и учесть в софте все особые требования бизнеса.

FAQ

Каковы риски использования ИИ в кибербезопасности? Насколько они серьезны?

Сегодня обеспечить полноценную кибербезопасность без использования ИИ невозможно, ведь преступники уже используют технологии ИИ в кибератаках. Однако использование ИИ связано с рисками и этическими опасениями. Как пример, специалисты обеспокоены тем, что ИИ принимает непрозрачные для человека решения и может быть непредсказуемым. Следовательно, кибербезопасность и ИИ нуждаются в четкой регуляции.

Какие вызовы существуют в сфере ИИ для кибербезопасности?

К числу вызовов ИИ для киберзащиты можно отнести проблемы с предвзятостью, прозрачностью, подотчетностью и конфиденциальностью данных. Также ИИ может быть использован как средство кибератак. Например, для манипуляции данными, для генерации фейковых данных, написания вредоносного кода и т.п.

Какими будут будущие тенденции ИИ в кибербезопасности?

В будущем ИИ будет все чаще использоваться для усиления киберзащиты организаций, выявления взломов и восстановления после кибератак, а также для противодействия угрозам, связанным с развитием ИИ. Кибербезопасность и искусственный интеллект станут ключевыми факторами дальнейшего развития всей диджитал-сферы. Они будут нуждаться в особом внимании общества, бизнеса, государственных и наднациональных структур.

Можно ли интегрировать ИИ в кибербезопасность вашего бизнеса?

Безусловно, вы можете начать проект укрепления киберзащиты вашего бизнеса с помощью ИИ прямо сейчас. Как показывает наш опыт, лучший путь реализации такого проекта – это разработка индивидуальных решений с командой профессиональных разработчиков.