Как искусственный интеллект и машинное обучение могут обнаруживать и предотвращать вредоносные атаки

По мере развития технологий совершенствуются и способы, которыми преступники пытаются их использовать. Сегодня злонамеренные атаки являются серьезной причиной для беспокойства как отдельных лиц, так и организаций. Программа-вымогатель, фишинг и утечка данных — это лишь несколько примеров из многих форм, которые могут принимать эти атаки.

Средства защиты, основанные на новейших технологиях, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, могут помочь защитить вас от этих угроз. Как именно эти системы обнаруживают и предотвращают вредоносные атаки?

Роль AI и ML в кибербезопасности

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) два похожих, но разных мощных инструмента которые можно использовать для выявления потенциальных опасностей до того, как они смогут причинить вред. Используя алгоритмы, технология искусственного интеллекта может обнаруживать закономерности в данных, которые могут указывать на подозрительное поведение или злонамеренную активность. Затем он может помечать потенциальные угрозы и предупреждать службы безопасности, чтобы они могли принять меры.

Как и во многих других областях, обнаружение вредоносных программ — еще одна область, в которой машинное обучение оказывается полезным. Машинное обучение может обнаруживать новые варианты вредоносного ПО и помогать службам безопасности быстро реагировать, создавая библиотеку образцов. Благодаря этому вредоносные атаки могут быть предотвращены до того, как они нанесут какой-либо ущерб.

Также можно использовать AI и ML для защиты сетей, отслеживая поведение пользователей. Эти системы могут отслеживать действия пользователей на различных платформах и устройствах, чтобы обнаруживать необычное или злонамеренное поведение. Это может помочь в обнаружении и предотвращении вредоносных атак со стороны групп безопасности, прежде чем они смогут причинить какой-либо вред.

Как AI и ML могут обнаруживать и предотвращать угрозы

Существует множество способов использования ИИ и машинного обучения для обнаружения и предотвращения вредоносных угроз.

• Повышение точности обнаружения вредоносных угроз: за счет использования алгоритмов, которые могут идентифицировать закономерности в данных, которые могут указывать на подозрительное поведение, ИИ и машинное обучение могут помочь повысить точность систем обнаружения вредоносных программ.
• Мониторинг активности пользователей: искусственный интеллект и машинное обучение способны отслеживать поведение пользователей на многих платформах, чтобы выявлять любое подозрительное или злонамеренное поведение. Таким образом, группы безопасности могут быть уведомлены до того, как произойдет какое-либо вредоносное нападение.
• Обновление средств защиты от вредоносных программ на основе сигнатур: искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь в процессе обновления систем обнаружения вредоносного ПО на основе сигнатур за счет использования алгоритмов для выявления новых штаммов текущего вредоносного ПО. Это позволяет остановить вредоносные действия до того, как они причинят какой-либо вред.
• Выявление подозрительного контента: AI и ML также могут помочь в выявлении подозрительного контента, такого как фишинговые ссылки или вредоносные URL-адреса, избавляя вас от необходимости вручную проверить, безопасна ли ссылка. Сканируя Интернет на наличие такого контента, группы безопасности могут принять превентивные меры, прежде чем кто-либо станет жертвой атаки.
• Обнаружение угроз нулевого дня: Опасные угрозы нулевого дня также можно найти с помощью ИИ и МО. Алгоритмы можно научить выявлять небольшие тенденции в данных, которые могут указывать на атаку нулевого дня, до того, как она произойдет, путем подачи им намеренно неверных данных.

Преимущества использования AI и ML для кибербезопасности

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения и предотвращения вредоносных угроз дает множество преимуществ.

Во-первых, это может помочь службам безопасности гораздо быстрее реагировать на любую потенциальную опасность. Поскольку эти системы постоянно сканируют сети и следят за поведением пользователей, они могут предупреждать команду о любой подозрительной активности в режиме реального времени, что позволяет им быстро реагировать. Это увеличивает шансы предотвратить атаку до того, как будет нанесен ущерб.

Во-вторых, AI и ML могут обеспечить более эффективный способ реагирования на угрозы, позволяя специалистам по безопасности сосредоточиться на наиболее важных задачах. Используя алгоритмы, которые автоматизируют рутинные или повторяющиеся задачи, такие как сканирование на наличие вредоносных программ или выявляя вредоносные URL-адреса, специалисты по безопасности могут сосредоточить свои усилия на других областях, требующих большей внимание.

Исключая ручные задачи из своих рабочих процессов, эти системы могут позволить командам более эффективно обнаруживать и останавливать вредоносные атаки, прежде чем они смогут нанести какой-либо ущерб. В конечном итоге это может привести к меньшему количеству случаев утечки данных или других кибератак.

В-третьих, AI и ML могут помочь сократить расходы, связанные с безопасностью. Автоматизируя повторяющиеся задачи, такие системы сокращают потребность в ручном труде, что со временем приводит к экономии средств. Кроме того, обнаруживая угрозы на ранней стадии, они могут помочь уменьшить ущерб, причиняемый вредоносными атаками, и предотвратить дорогостоящие утечки данных.

Наконец, AI и ML могут помочь службам безопасности предотвратить будущие угрозы. Изучая прошлые инциденты, эти системы могут выявлять закономерности в данных, которые могут указывать на потенциальную атаку, до того, как она произойдет. Таким образом, группы безопасности могут принимать превентивные меры и предотвращать любые вредоносные действия, прежде чем они смогут причинить какой-либо вред.

Ограничения и проблемы использования ИИ и МО

Хотя AI и ML имеют много преимуществ для кибербезопасности, они сопряжены с некоторыми ограничениями и проблемами.

• Системы искусственного интеллекта и машинного обучения требуют больших объемов данных для правильного обучения. Без достаточного количества точек данных эти системы могут быть не в состоянии точно обнаруживать вредоносные угрозы. Кроме того, трудно найти помеченные наборы данных, которые можно использовать для обучения, поскольку маркировка данных вручную — это трудоемкий и трудоемкий процесс.
• Системы искусственного интеллекта и машинного обучения обычно рассматриваются как черные ящики или непрозрачные системы, а это означает, что может быть трудно объяснить, почему они сделали определенные выводы. Это может затруднить доверие сотрудников службы безопасности к выводам, увеличивая вероятность либо пропущенных, либо ложно сообщенных о вредоносных действиях.
• Эти системы должны постоянно контролироваться и обновляться, чтобы оставаться эффективными. По мере появления новых типов вредоносных программ или адаптации существующих, эти системы должны иметь возможность соответствующим образом адаптироваться, чтобы оставаться эффективными. Это требует ресурсов и времени от групп безопасности, которые некоторым организациям может быть сложно предоставить.
• Создание системы искусственного интеллекта или машинного обучения с нуля может быть дорогостоящим делом. Аппаратные и программные ресурсы для правильной работы этих систем могут быть весьма дорогостоящими, в зависимости от размера бизнеса. Из-за этого они могут быть сложными для некоторых предприятий.

Используйте AI и ML для повышения вашей безопасности в Интернете

Искусственный интеллект и машинное обучение — многообещающие инструменты для борьбы с киберпреступниками. Инвестиции в AI и ML для кибербезопасности — это инвестиции, которые стоит сделать, поскольку они могут привести к усилению защиты от злонамеренной деятельности.

Вы можете снизить вероятность утечки данных и других кибератак, обратившись к AI и ML. Вы также можете повысить эффективность и действенность мер кибербезопасности вашей компании, внедрив эти системы, если у вас есть достаточные ресурсы и персонал. Но есть ограничения и трудности, которые следует учитывать, поскольку в настоящее время не доказано, что эти технологии полностью заменяют человека.