Застосування ШІ у кібербезпеці: роль та переваги

 Ми живемо у часи небаченого розквіту кіберзлочинності. Кількість та складність атак на диджитал-системи продовжує зростати вже декілька років поспіль, хакери постійно вигадують нові методи злочинів та активно використовують новітні технології. 

Як бізнесу протистояти цим загрозам? Як забезпечити безпеку своїх даних, систем та мереж? Однією з можливих відповідей є застосування засобів штучного інтелекту. Нижче ми розкриємо роль та переваги алгоритмів ШІ у кібербезпеці, а також розкажемо про шляхи впровадження таких рішень. 

Роль штучного інтелекту в кібербезпеці

Фахівці з кібербезпеки розглядають ШІ як алгоритм, що може знаходити патерни у вхідних даних або проводити їх оцінку, та надалі використовувати отримані результати для самостійного ухвалення рішень. ШІ має діяти як людина, слідувати принципу “спостерігай, орієнтуйся, вирішуй, дій” (OODA). Але “робот” може робити це в сотні раз швидше за людину.

Перші інструменти на основі ШІ почали застосовуватись для потреб безпеки ще в кінці вісімдесятих. Це були системи оповіщення про кіберзагрози на основі заздалегідь визначених правил та параметрів. У двохтисячних роль ШІ почала зростати, передусім завдяки прогресу в області машинного навчання. Але справжній прорив для ШІ у кібербезпеці забезпечив стрімкий розвиток нейромереж та генеративного ШІ останніми роками.

 Сьогодні штучний інтелект у кібербезпеці вже перетворився на двосічне лезо, яке може бути як найбільшою загрозою, так і найефективнішим засобом захисту. Все залежить від того, у чиїх руках опиняється цей інструмент. 

На жаль, хакери опанували технології ШІ дуже швидко й активно використовують їх для кібератак за низкою напрямків: 

• автоматизація процесів зламу (пошук вразливостей, подолання засобів захисту);

• спрощення та автоматизація цільового фішингу для викрадення особистих даних;

• виготовлення дипфейків для шахрайства та соціальної інженерії;

• “отруєння даних” для виведення ладу ШІ-моделям для будь-яких завдань;

• спрощення розробки шкідливого софту. 

 Ці нові загрози змушують сферу кіберзахисту терміново адаптуватись та широко впроваджувати відповідні алгоритми ШІ для моніторингу підозрілої активності, пошуку вразливостей у системах, оцінки ризиків, розпізнавання згенерованих ШІ матеріалів та миттєвого реагування на атаки.

Відтак впровадження ШІ у кіберзахист розвивається вкрай швидко. За даними Spherical Insights, у 2022 році обсяг глобального ринку ШІ для кібербезпеки оцінювався у $15,25 млрд, а вже до 2032 року має вирости до позначки у $96.81 млрд, тобто збільшитись щонайменше у 6 разів. Очікується, що в прогнозований період це сфера буде зростати із середньорічним темпом росту у 20%. Фактично, вже за два-три роки сферу кібербезпеки неможливо буде уявити без алгоритмів машинного навчання та нейромереж. 

Як застосовується ШІ в кібербезпеці

Значення і роль ШІ у кібербезпеці неможливо переоцінити. Нижче ми наведемо лише ключові напрямки застосування алгоритмів машинного та глибокого навчання у сфері кіберзахисту. 

Автоматична обробка та аналіз звітів безпеки

Штучний інтелект може автоматично збирати, обробляти та аналізувати дані з різноманітних джерел, пов’язаних з інформаційною безпекою: логи подій, результати аудиту, сповіщення систем безпеки, звіти про інциденти тощо. Алгоритми машинного навчання та нейромережі ефективно виявляють у таких даних патерни, кореляції та аномалії, що можуть сигналізувати про вразливості системи, спроби кібератак та інші проблеми. ШІ здійснює такий аналіз в десятки разів швидше і точніше за людину. 

Детектування вторгнень у систему

Засоби ШІ можуть ефективно фіксувати спроби втручання у систему ззовні. Для цього використовуються два основних підходи: розпізнавання сигнатур та евристичний аналіз. 

Метод розпізнавання сигнатур передбачає пошук вже відомих алгоритмів зламу: ШІ порівнює вхідні дані із базою відомих сигнатур атак (вірусні коди, експлойти тощо), аби миттєво виявляти та зупиняти атаки за поширеними сценаріями. Метод евристичного аналізу передбачає вивчення поведінки системи та користувачів, аби виявляти відхилення від норми, що можуть сигналізувати про атаку. Важливо, що алгоритми ШІ можуть здійснювати таку оцінку безперервно та в режимі реального часу, та реагувати миттєво, навіть без участі людини. 

Моніторинг і аналіз трафіку

Цей напрямок напряму пов’язаний з попереднім. ШІ допомагає слідкувати за потоками даних у системі, аналізуючи трафік між пристроями, додатками та сервісами. Подібним чином він слідкує за тим, як з системою взаємодіють користувачі: які вони авторизуються, які файли завантажують на сервери, як обмінюються повідомленнями тощо. ШІ може використовувати методи аналізу мережного трафіку та поведінкового аналізу для виявлення аномалій, які можуть вказувати на наявність атаки чи компрометації даних. Він також може також адаптуватися до змін, навчаючись на нових даних та оновлюючи свої моделі.

Боротьба із “хибною тривогою”

Хибні сповіщення шкодять кіберзахисту, адже погано впливають на сприйняття небезпеки та призводять до надмірних витрат і без того обмежених ресурсів безпекового сектору. 

Аби система сповіщень про загрози кібербезпеки працювала коректно, необхідно по-справжньому майстерне налаштування алгоритмів безпеки та ручний моніторинг. Штучний інтелект в інформаційній безпеці бізнесу допомагає знизити кількість хибних сповіщень, спричинених неправильною оцінкою звичайних подій та нешкідливих епізодів у роботі системи. Використання методів статистичного аналізу, алгоритмів ML та нейромереж дозволяє машинам оцінювати загрози не гірше за людину, враховувати в оцінці зворотний зв’язок від фахівців та контекст епізоду. 

Оновлення інфраструктури

Засоби ШІ можуть допомогти з оцінкою та оптимізацію при масштабному оновленні IT-інфраструктури в компанії. Наприклад, при встановленні нової системи над новим локальним середовищем, при переході в хмару, при впровадженні нових технологій або інтеграції різних систем тощо. Алгоритми ШІ спрощують аналіз конфігурації та налаштування, а також тестування для перевірки сумісності, продуктивності та безпеки системи. Алгоритми тестування ШІ дозволяють виявити більшість конфліктів, помилок та вразливостей, які можуть виникнути при модернізації або зміні робочого середовища. Досягнути подібних результатів лише мануальним тестуванням практично неможливо. 

Прогнозування загроз

Алгоритми ШІ можуть бути корисними у класифікації та кластеризації даних системи під різноманітні вимоги. Зокрема – для дотримання вимог законодавства у частині інформаційної безпеки, для подальшої побудови профілів атак та вразливостей, для аналізу даних в контексті епізодів кібератак, а також для подальшого прогнозування та формування стратегії кіберзахисту.

Це найпоширеніші на сьогодні шляхи використання ШІ в інформаційній безпеці бізнесу. Немає сумнівів в тому, що з удосконаленням технологій штучного інтелекту та розвитком ринку цей перелік можна буде продовжити. 

Переваги застосування ШІ в кібербезпеці

Сектор кіберзахисту вже не може обійтися без масштабного використання алгоритмів машинного навчання та нейромереж. Розгляньмо переваги використання ШІ у кібербезпеці бізнесу. 

Швидкість реагування

Засоби ШІ здатні аналізувати мережевий трафік та величезні обсяги даних безперервно та в режимі реального часу, а також реагувати на будь-які аномалії та загрози миттєво. Штучний інтелект перевершує можливості людського реагування в тисячі разів. І оскільки під час реагування на кібератаку важливою стає кожна секунда, швидкість реагування стає визначальною характеристикою для будь-якої системи захисту. Як приклад, фахівці вже сьогодні говорять про те, що предиктивні моделі ШІ дозволяють моментально визначати DDoS-атаки й ізолювати їх.

Автоматизація та економія ресурсів 

Не секрет, що сектор кіберзахисту страждає від жорсткого дефіциту кадрів. За даними, ISC2, глобальному ринку кібербезпеки не вистачає щонайменше 3 мільйонів фахівців. Це одна з головних причин небаченого розквіту кіберзлочинності, що розпочалася ще за доби локдауну.

Розвиток інструментів та алгоритмів ШІ може пом’якшити цей дефіцит та надасть організаціям змогу використовувати наявні ресурси кібербезпеки набагато ефективніше. Перевантажені фахівці здобувають величезну користь від впровадження алгоритмів, що можуть розпізнавати сигнатури атак, підозрілий трафік та вразливості коду без прямого втручання людини. 

Тестування систем та виявлення вразливостей

Засоби ШІ дозволяють підвищити ефективність функціонального та pen-тестування цифрових продуктів для завчасного виявлення вразливостей в коді, експлойтів тощо. Штучний інтелект може допомогти автоматизувати та оптимізувати процеси тестування, зменшуючи час, витрати та ризики.  

Інструменти ШІ дозволяють автоматизувати та прискорити процес сканування вразливостей, які часто вимагають ручного втручання фахівців. Крім того, алгоритми машинного навчання та нейромережі мають властивість вчитися, тож можуть постійно вдаватися до нових методів перевірки. Фактично ШІ здатний ефективно імітувати дії злочинців, аби визначити ключові ризики та напрямки атаки системи. 

Розробка стратегій кіберзахисту

Можливості ШІ у збиранні та аналізі великих обсягів даних щодо вразливостей систем, сигнатур кібератак та поведінки користувачів дозволяє ефективно визначати потенційні ризики та проблеми у кібербезпеці організації. 

Нейромережі та алгоритми машинного навчання можуть використовувати ці дані для прогнозування майбутніх кібератак та їх наслідків, визначення векторів загроз, ризиків тощо. Усе це дозволяє фахівцям побудувати для організації ефективну та надійну стратегію кібербезпеки. За допомогою ШІ можна також підвищити рівень освіти та підготовки фахівців з кібербезпеки, а також підвищити свідомість та культуру кіберзахисту серед співробітників організації.

Це лише фундаментальні переваги ШІ в кібербезпеці. Можна навести й більш локальні переваги, такі як забезпечення захисту хмарних мереж, захист ШІ-моделей для бізнесу, розпізнавання згенерованих фальшивих матеріалів від шахраїв, розпізнавання та фільтрація фішингових розсилок тощо. 

Як інтегрувати ШІ в інформаційну безпеку бізнесу?

Загалом в організації є два шляхи інтеграції ШІ у свою інформаційну безпеку: звернення до готових продуктів від постачальників ПЗ, або побудова індивідуальної інфраструктури, із кастомною розробкою необхідних модулів та впровадженням усіх необхідних технологій.

Вибір на користь одного з цих шляхів залежить від низки факторів: характеристики наявної в компанії IT-інфраструктури, характер потенційних загроз для системи, довготривалі цілі та завдання бізнесу, доступні ресурси на кібербезпеку тощо. 

Якщо вірити усталеним стереотипам, використання пакетних IT-продуктів та готових сервісів – це найпростіший і найдешевший спосіб досягнення мети. Але насправді інтеграція готового рішення може бути вкрай тривалим, дорогим та складним процесом, особливо якщо йдеться про масштаби великої організації. Проєкт впровадження пакетного рішення на базі ШІ може поглинути величезні ресурси та врешті дати дуже обмежені успіхи. 

Як показує наш досвід, розгортання складних IT-продуктів з новітніми технологіями потребує індивідуального формату та кастомної розробки. Лише так можна гарантувати, що нове рішення буде повною мірою враховувати  усі потреби та вимоги бізнесу, гарантувати гідний рівень безпеки. 

Процес кастомної інтеграції засобів ШІ в інформаційну безпеку бізнесу може здійснюватись у декілька етапів. Назвемо їх. 

Визначення вимог

На старті команда розробки має детально визначити цілі та завдання впровадження інструментів ШІ в організацію. Технічне завдання проєкту опрацьовується у тісній комуніації із бізнесом (який виступає замовником і власником системи). За необхідності команда може провести певні ринкові дослідження, моніторинг кібербезпеки та бізнес-аналітику. Результатом цієї фази розробки мають стати чіткі та вимірювані вимоги успіху проєкту.

Проєктування

На цьому етапі технічні фахівці визначають архітектуру системи, яку необхідно побудувати, обирають відповідні технології, протоколи безпеки, набори даних та моделі ШІ для роботи з ними тощо. Водночас дизайнери за потреби можуть готувати прототипи та макети UI/UX для нових програмних продуктів, що будуть використовуватись із новими засобами ШІ.

Технічна реалізація 

Коли всі ключові рішення щодо проєкту ухвалені, розробники втілюють їх у життя. Залежно від потреб проєкту цей етап може виглядати по різному та охоплювати різні роботи: 

• фронтенд-розробники створюють користувацьку частину необхідного софту;

• бекенд-розробники реалізують серверну частину;

• фахівці по роботі з даними налаштовують датасети, що будуть використовуватися для навчання моделей ШІ.

Усі модулі, що створюються фахівцями, проходять попереднє тестування вже на етапі розробки.

Контроль якості

Після завершення основного етапу розробки команда QA проводить низку тестів: модульне, функціональне, регресійне, безпекове тощо. Тести можуть здійснюватись мануально та автоматично, часто вони проводяться у декілька циклів для усунення будь-яких проблем. Мета етапу контролю якості – забезпечити стабільність, безпеку, швидкодію та зручність продукту на релізі. Він має відповідати усім ключовим вимогам проєкту.

Реліз та подальша підтримка

Після завершення тестів продукт розгортається у робочому середовищі бізнесу. В даному випадку може йтися про розгортання в компанії ШІ-платформи для моніторингу трафіку або виявлення підозрілої активності в мережі. Розгортання супроводжується навчанням персоналу та усуненням останніх технічних недоліків у продукті. Надалі розробники можуть надавати пострелізну підтримку системи – забезпечувати її стабільність, налаштування та подальший розвиток. 

Розробка унікальних ШІ-продуктів для кібербезпеки з WEZOM

Ми вже понад 20 років розробляємо унікальні IT-продукти для корпоративних клієнтів зі сфери виробництва, логістики, ритейлу, eCommerce, енергетики тощо. Наша команда реалізувала понад 2 тисячі успішних проєктів, якість яких засвідчена численними галузевими нагородами та міжнародними сертифікатами.

Фахівці WEZOM добре знають, як працюють технології ШІ та інформаційної безпеки, тому що мають унікальний досвід розгортання рішень на базі штучного інтелекту з нуля. Ми готові застосувати цей досвід для створення цілком нового продукту під потреби вашого бізнесу, або для безпекового тестування та розвитку вже наявних IT-платформ. 

Наші рішення створюються з урахуванням найкращих світових рекомендацій та стандартів кібербезпеки: ISO 27001, GDPR, NIST CSF тощо. Тож якщо вам потрібна безпечна і якісна платформа – ви опинилися на правильній сторінці. Звертайтеся по консультацію до наших фахівців просто зараз.

Висновки

Штучний інтелект розвивається вкрай швидко, і вже сьогодні може вирішувати більшість завдань кіберзахисту швидше, ефективніше та точніше за людину. Безпековий сектор стрімко опановує засоби ШІ, оскільки хакери вже опанували  ці технології та використовують їх для скоєння злочинів. Водночас штучний інтелект допомагає організаціям миттєво реагувати на загрози, пом’якшувати нестачу кадрів у сфері кібербезпеки, завчасно усувати вразливості у системах та будувати ефективні безпекові стратегії.

Як показує практика, найкращий шлях впровадження засобів ШІ в інформаційний захист організації – це індивідуальна розробка архітектури безпеки та необхідного ПЗ. Для реалізації такого проєкту необхідна по-справжньому фахова і досвідчена команда. Однак лише побудова системи з нуля дозволяє гарантувати гідну безпеку та врахувати у софті усі особливі вимоги бізнесу. 

FAQ

Які є ризики використання ШІ в кібербезпеці? Чи вони значні?

Наразі забезпечити повноцінну кібербезпеку без використання ШІ неможливо, адже злочинці вже використовують технології ШІ у кібератаках. Однак використання ШІ пов’язане з ризиками та етичними пересторогами. Як приклад, фахівці занепокоєні тим, що ШІ ухвалює непрозорі для людини рішення і може бути непередбачуваним. Відтак кібербезпека та ШІ потребують чіткої регуляції. 

Які виклики існують у сфері ШІ для кібербезпеки?

До числа викликів ШІ для кіберзахисту можна віднести проблеми з упередженістю, прозорістю, підзвітністю та конфіденційністю даних. Також ШІ може бути використаний як засіб кібератак. Наприклад, для маніпуляції даними, для генерації фейкових даних, написання шкідливого коду тощо.

Якими будуть майбутні тенденції ШІ у кібербезпеці?

В майбутньому ШІ буде все частіше використовуватися для посилення кіберзахисту організацій, виявлення зламів та відновлення від кібератак, а також для протидії загрозам, зумовленим розвитком ШІ. Кібербезпека та штучний інтелект стануть ключовими факторами подальшого розвитку усієї диджитал-сфери. Вони потребуватимуть особливої уваги суспільства, бізнесу, державних та наднаціональних структур. 

Чи можна інтегрувати ШІ в кібербезпеку вашого бізнесу?

Безперечно, ви можете розпочати проєкт зміцнення кіберзахисту вашого бізнесу за допомогою ШІ просто зараз. Як показує наш досвід, найкращий шлях до реалізації такого проєкту – це розробка індивідуальних рішень з командою професійних розробників.