Как ИИ помогает в обнаружении и предотвращении кибератак

Развитие технологий спровоцировало появление цифровых атак. В ответ на угрозы возникла такая область знаний, как кибербезопасность — разработка и внедрение методов, направленных на снижение или предотвращение доступа к данным, устройствам, сетям не авторизованных пользователей.

Полностью защититься от угроз вручную невозможно. По статистике более 45% организаций по всему миру внедряют ИИ для предотвращения и обнаружения проблем. Планируется, что через несколько лет 90% госструктур и крупных компаний будут использовать AI для выявления угроз в программном обеспечении. Эксперты полагают, что технологии не заменят сотрудников, но помогут в анализе сложных ситуаций и возьмут на себя большую часть рутинных задач.

Основные виды кибератак

Под угрозами кибербезопасности подразумеваются действия мошенников, которые совершают махинации с помощью программных средств и интернета. Рассмотрим виды кибератак:

• Фишинг. На e-mail пользователя приходит письмо с бонусом от интернет-магазина. Человек переходит по указанной в письме ссылке, выбирает товар, оформляет заказ и указывает данные платежной карты. Введенные данные платежной карты попадают в руки злоумышленников, так как и сайт и письмо скопированы с реального интернет-проекта.
• Вредоносное ПО. Эти программы способны повредить систему на устройстве пользователя и украсть конфиденциальную информацию. Преступники часто распространяют вредоносное ПО по электронной почте. Пользователь скачивает софт, ставит на свое устройство и становится жертвой мошенников.
• DDoS-атаки возникают тогда, когда мошенники отправляют в систему большое количество запросов. Такая атака может поломать ПО компании, приложение, веб-сайт.

Традиционные методы кибербезопасности

До возникновения ИИ кибербезопасность зависела от систем обнаружения. Они работают на основе анализа входящего трафика, который сравнивается с известными угрозами. Когда система обнаруживает совпадение, она выдает предупреждение. Далее может последовать блокировка доступа.

Этот подход не дает положительного результата при появлении неизвестных или новых угроз. Системы обнаружения часто генерируют большое количество ложных срабатываний, так как законный трафик кажется им вредоносным из-за схожих характеристик с известной проблемой. А ложные срабатывания приводят к истощению ресурсов.

Еще один подход к обеспечению кибербезопасности основывался на использовании ручного анализа. Специалисты вручную просматривают предупреждения и журналы, чтобы выявить угрозы. Такой процесс отнимает много сил и времени, а также зависит от опыта аналитика.

Как ИИ помогает в обнаружении кибератак

Решения в сфере кибербезопасности на основе ИИ отличаются от традиционных подходов. Как говорилось выше, традиционные методы опираются на системы обнаружения, которые демонстрируют эффективность против известных атак. А неизвестные и новые угрозы остаются незамеченными.

Технологии с ИИ способны выявлять как известные, так и новые проблемы, реагируя на них в формате реального времени. Алгоритмы обучаются на больших объемах данных. Например, ИИ анализирует структуру сетевого трафика для обнаружения аномального поведения. Далее программа принимает автоматические действия для устранения нежелательной ситуации или передает информацию сотрудникам службы безопасности.

Примеры использования ИИ для борьбы с киберпреступлениями

• Обнаружение фишинга. ИИ используется для анализа писем и выявления попыток фишинга. Технология анализирует такие характеристики электронной почты, как срочность сообщения, адрес отправителя, языковые модели.
• Обнаружение аномалий. ИИ способен непрерывно анализировать сетевой трафик на наличие необычной активности.
• Управление проблемами. ИИ расставляет приоритеты на основе определенных угроз, а также автоматизировать процесс их исправления.

По мере возникновения новых проблем ИИ обучается на поступающих данных. Это серьезный сдвиг в подходах организации кибербезопасности. Технология позволяет компаниям лучше защищать конфиденциальную информацию и критически важное программное обеспечение.

Как ИИ помогает в предотвращении кибератак

В условиях растущего количества киберугроз, расширения географии кибератак, увеличения объемов данных ИИ эффективно помогает службе безопасности противостоять мошенникам.

Алгоритм на основе ИИ способен определять важные инциденты. AI обнаруживает поведение, которое само по себе не кажется подозрительным, но в совокупности с другими факторами указывает на потенциальную атаку. Мошенники часто пытаются скрыться, перемещаясь между приложениями, устройствами, личностями. В связи с тем, что ИИ умеет быстро обрабатывать большие базы данных, он легко обнаруживает подозрительное поведение. Инструменты, работающие на основе AI, могут извлекать информацию из нескольких источников, а потом использовать ее для составления отчетов.

ИИ также способен автоматизировать системы реагирования. Например, изолировать затронутые системы, инициировать рабочие процессы реагирования, блокировать вредоносные действия. В результате, у организаций появляется возможность сократить время между выявлением угрозы и реагированием на нее. Сокращение окна возможностей ограничивает потенциал мошенников.

Заключение

ИИ предоставляет множество возможностей для изменения традиционного подхода к обеспечению кибербезопасности. Технология способна многократно усилить защиту от киберугроз благодаря автоматизации задач, снижению расходов, повышению точности. Цифровые системы анализирe.n большие объемы данных и определяют закономерности, которые человек распознать не в состоянии.