Съдържание[Крия][Покажи]
Прави се опит да се имитира човешкият интелект с помощта на изкуствен интелект. Потенциалът за киберсигурност е огромен.
Системите с изкуствен интелект или AI могат да бъдат научени да създават предупреждения за опасности, да разпознават нови видове зловреден софтуер и да защитават критични данни за организациите, когато се обработват правилно.
За организациите, които се опитват да успеят онлайн днес, AI е най-добрият вариант за киберсигурност. За да работят ефективно и да защитават своите организации от кибератаки, професионалистите по сигурността се нуждаят от значителна помощ от интелигентни машини и авангардни технологии като AI.
В тази статия ще разгледаме потенциалната роля на AI за подобряване на киберсигурността, както и неговите предимства и недостатъци.
И накрая, ще разгледаме водещите компании, които предлагат базирани на AI решения за киберсигурност на глобалния пазар.
Какво означава AI за киберсигурността?
Машинното обучение и AI алгоритмите са от решаващо значение в тази тенденция.
Те са изключително полезни за бързо автоматизиране на процесите на вземане на решения и идентифициране на модели от непълни или променени данни, дори и да не са решение на едно гише за всички проблеми с киберсигурността.
Тези алгоритми функционират, като първоначално се учат от данни от реалния свят, като текущи рискове за сигурността, фалшиви положителни резултати и най-новите опасности, открити от експерти по целия свят.
AI алгоритмите са мощни инструменти за откриване на шаблони, които имат значително предимство пред остарелите методи за сигурност, базирани на списъци.
Чрез идентифициране на възникващи заплахи, които показват тревожни модели, AI подобрява и превъзхожда тези системи. Това ниво на експертен опит в ИИ изисква значително количество обучение и е възможно само с надеждни източници на данни за всеки вектор на опасност.
Изкуствен интелект (AI) помага на професионалистите при решаването на различни проблеми, някои от които са свързани с киберсигурността.
Изкуствен интелект (AI) и машинното обучение (ML) могат да помогнат на бизнеса да бъде в крак с хакерите и да поддържа сигурността на своите мрежи, системи и данни чрез автоматизирано откриване на заплахи, по-бърза реакция на заплахи, отколкото прости начини, захранвани от софтуер и т.н.
Професионалистите ще могат да се справят с различни проблеми, които са били предизвикателства за разрешаване само с използването на киберсигурност с използването на базирани на AI решения за киберсигурност.
Различните технологии учат самообучаващите се компютри рутинно да събират данни от системите на организацията, да оценяват тези данни и да търсят модели в съответните сигнали, за да научат повече за защитата на системата и потенциалните атаки.
Ползите от AI в киберсигурността
Признайте необичайното поведение
С помощта на AI можем да забележим необичайни дейности в дадена система. Чрез събиране на достатъчно данни и непрекъснато наблюдение на системата, тя може да открие аномално поведение или действия, които са необичайни.
AI също е в състояние да идентифицира случаи на незаконен достъп. Изкуственият интелект използва специални критерии, за да определи дали всяко необичайно поведение наистина е индикация за опасност или просто фалшив сигнал, когато бъде разпознат.
машина обучение Изисква се за AI, за да прави разлика между това, което е и не е анормално поведение. Тъй като машинното обучение продължава да напредва, изкуственият интелект в крайна сметка ще може да открие дори най-незначителните нередности.
Следователно AI би посочил всичко, което неправилно работи в системата.
Разпознаване на грешки
AI помага при идентифициране на препълване на буфера за данни. Препълването на буфера е терминът, когато програмите използват повече данни от обикновено. Освен това важни нарушения на данните са причинени от човешки грешки.
AI също е способен да идентифицира тези грешки и може да го направи достатъчно бързо, за да предотврати бъдещи опасности. AI може точно да открие грешки, други слабости и проблеми, свързани с киберсигурността, благодарение на машинното обучение.
Допълнително подпомагане на AI при откриване на съмнителни данни, предоставени от всяко приложение, е машинното обучение. The програмен език уязвимостите се използват от хакерски вирус или злонамерен софтуер, за да проникнат в системи и да откраднат данни.
Избягване на заплахи
Технологията на изкуствения интелект непрекъснато се развива от компаниите за киберсигурност. AI, който е напреднал, трябва да може да забележи грешка в системата или дори в актуализацията.
Всеки, който се опита да се възползва от подобни уязвимости, ще бъде незабавно отхвърлен. Изключителен метод за спиране на всяка заплаха би бил AI.
В допълнение към коригирането на грешки в кода, които водят до опасности, той може да инсталира допълнителни защитни стени.
Справяне със заплахи
Това се случва на следващия етап или когато заплахата влезе в системата. AI се използва за забелязване на необичайно поведение и създаване на схема за вирус или зловреден софтуер. Дойде време AI да предприеме подходящи действия срещу зловреден софтуер или вирус.
Основните стъпки в реакцията са да се отървете от вируса, да поправите проблема и да се справите с всички нанесени вреди.
И накрая, AI гарантира, че подобна ситуация няма да се случи отново и предприема необходимите предпазни мерки, за да я предотврати.
Риск от предвиждане на нарушение
Способността на AI системите да прогнозират рисковете е от решаващо значение, защото те могат да предвидят кога ще се случи пробив, колко ще струва това и как да възстановят щетите.
Тези AI системи могат да предвидят как ще се случи пробивът и къде вашето устройство може да бъде компрометирано, като вземат предвид инвентара на ИТ активите и определят излагането на заплаха.
Тази прогноза, получена от AI анализ, може да ви помогне в укрепването на киберсигурността на вашата организация чрез укрепване на всички области, където вашите системи и устройства са уязвими.
Повишена сигурност като цяло
Опасностите, с които се справят корпоративните мрежи, се променят с времето. Всеки ден хакерите адаптират своите техники. Поради това за бизнеса е предизвикателство да даде приоритет на задълженията за сигурност.
Може да се наложи да се справите с ransomware атака, атака за отказ на услуга и фишинг атака наведнъж. Подобен потенциал съществува за тези атаки, но първо трябва да знаете какво да адресирате.
Човешките грешки и небрежността създават повече рискове, които могат да усложнят сигурността. Отговорът в тази ситуация е използването на AI за разпознаване на всички форми на нападения и подпомагане при приоритизирането и предотвратяването им.
Предимства на AI в киберсигурността
Възможност за обработка на огромни обеми от данни
Бизнесът може да анализира огромни обеми данни с невероятна точност и ефективност благодарение на AI в киберсигурността.
Изкуственият интелект (AI) автоматизира създаването на алгоритми за машинно обучение, които могат да идентифицират различни проблеми с киберсигурността, включително спам имейли, заплашителни уебсайтове, приложения на трети страни и споделени данни.
AI предоставя пълнофункционални решения за киберсигурност в реално време.
Хакерите работят по свои собствени графици и от различни часови зони, поради което нямат зададено работно време.
Поради тази причина е важно да наблюдавате ИТ инфраструктурата на вашия бизнес в реално време, за да забележите опасни онлайн атаки и пропуски в сигурността на мрежата за данни.
Вашият бизнес може да се отърве от допълнителните разходи, свързани с извънредния труд на персонала по ИТ сигурността, като използва решение за киберсигурност на трета страна с активиран AI.
Тъй като тези решения за киберсигурност имат достъпни месечни разходи, това също е финансово жизнеспособна алтернатива. Решенията за киберсигурност с изкуствен интелект намаляват необходимостта от човешко взаимодействие, като същевременно откриват задълбочено, но убедително киберзаплахи и предлагат подобрени диагностични възможности, което ги прави надеждна опция за бизнеса.
Подобрена адаптивност
Алгоритмите за машинно обучение и дълбокото обучение се използват от управлявани от AI приложения и системи за учене. Тези процеси позволяват на AI бързо да разбира различни ИТ тенденции и да променя своите алгоритми в съответствие с най-новите данни или информация.
По подобен начин AI в киберсигурността се използва за сложни мрежи за данни, които могат бързо да идентифицират опасностите за сигурността и да ги унищожат с малко човешко участие.
AI в киберсигурността не поема ролята на експерти по киберсигурност. Вместо това улеснява експертите по киберсигурност да забелязват и своевременно да адресират опасни мрежови действия.
Изкуственият интелект (AI) ще стане по-умен и в крайна сметка ще може да помага на хората благодарение на продължаващите пробиви, предизвикани от човешката намеса в машинното обучение.
Недостатъци на AI в киберсигурността
Повече данни означава повече проблеми.
Предприятията, използващи AI за обработка на данни, го правят с безпрецедентна скорост в момента. Но предаването на нашата поверителна информация на външни фирми крие риск от нарушаване на нашата поверителност.
Хакерите печелят от AI.
Хакерите могат потенциално да спечелят от развитието на AI, тъй като това ще ги улесни при извършването на много ефективни и мащабни кибератаки.
Слабостите на мрежата за данни или компютърната система също могат да бъдат правилно изследвани и използвани с помощта на AI.
Нашествие за поверителност
Нашите тайни и чувствителни данни може да са застрашени от джаджи, работещи с AI, като биометрични системи.
Поверителността както на физически лица, така и на фирми може да бъде нарушена от способността на тези приспособления да изпращат нашите данни на ненадеждни доставчици трети страни.
Топ организацията предлага базирани на AI решения за киберсигурност
1. Crowdstrike
В индустрията за киберсигурност CrowdStrike е сравнително нова организация. Технология за откриване, базирана на изкуствен интелект, известна като анализ на поведението на потребителите и обектите, е тайното оръжие на системата CrowdStrike Falcon (UEBA).
Едно от ключовите разработки, които напреднаха в сектора на системната сигурност, е идеята за UEBA, която му помогна да преодолее остарелия подход за откриване на AV, който позволяваше на твърде много нови инфекции да заразяват системите.
CrowdStrike следи всяко действие, което се извършва на крайна точка, като анализира поведението на всеки потребител и следи всички редовни системни операции. По този начин се установява базова линия на редовни упражнения.
Системата следи всяка дейност и издава предупреждение, ако потребител внезапно предприеме различно действие или ако започне неизвестен преди това системен процес. Тази опция позволява използването на допълнителни методи за проследяване на активността.
След като процесът бъде прекратен, потребителският акаунт е спрян и/или устройството е изолирано от мрежата, модулът за откриване и реагиране на крайна точка, свързан с UEBA, ще действа, за да спре всяка по-нататъшна злонамерена дейност.
2. Cynet
Cynet използва AI в своите системи за откриване на мрежови заплахи, които анализират заплахите и предприемат действия при необходимост. Целта на Cynet е да направи използването на която и да е програма за наблюдение на системата толкова лесно, колкото и стартирането на сложна защита от заплахи.
Целта на пакета за защита на мрежата Cynet е да предостави на предприятия без специализирани специалисти по киберсигурност достъпна превенция на заплахи.
Технологията обаче е достъпна за всички фирми, а не само за тези с малко работници.
Клиентите на услугата включват огромни мултинационални компании с десетки хиляди служители, както и институции със значителни разходи, свързани с провал в сигурността, включително банки.
Cynet 360 е основният продукт, който компанията предлага.
Това е цялостно решение за киберсигурност със защита на AV крайни точки, откриване на устройства, прогнозиране на заплахи, моделиране на потребителското поведение и управление на уязвимостите.
3. Darktrace
Darktrace създаде своята Enterprise Immune System, за да служи като основа за всички свои решения за киберсигурност.
С използването на неконтролирано машинно обучение, EIS използва AI подходи за попълване на бази с правила за статус.
Създаването на базова линия на типична дейност е първото нещо, което EIS трябва да постигне, след като бъде инсталиран в мрежа. На езика на Darktrace това е известно като „модела на живота“.
За да се създаде този запис на приемливо поведение, моделите на трафик на всяка мрежа, дейностите на свързаните устройства и поведението на потребителите се симулират.
4. SAP NS2
Като спиноф от 2005 г. на SAP, SAP NS2 си сътрудничи с много американски агенции за сигурност и фирми за използване на анализ на данни и технология за синтез за киберсигурност.
Техният изкуствен интелект и технология за машинно обучение помагат на служителите по националната сигурност да обработват огромни количества данни и да защитават чувствителна информация, пътуваща през няколко места.
Предизвикателната задача за защита на веригите за доставки, която понякога включва десетки фирми, работещи при различни обстоятелства, е друга задача, която SAP NS2 системите управляват в допълнение към работата с клиенти в отбранителната индустрия.
За различни клиенти бизнесът също използва AI и машинен интелект за защита на облачни платформи.
5. Check Point
Check Point е развиващ се технологичен бизнес, който успя да направи скок от „стартъп“ до установена мултинационална компания.
Прилагането на AI в киберсигурността отдавна е пионер в този израелски бизнес.
Вместо да разработи едно-единствено решение за управление на заплахите, базирано на AI, фирмата инвестира в създаването на три платформи, базирани на AI, които поддържат няколко от основните бизнеси на компанията.
Campaign Hunting, Huntress и Context-Aware Detection са три от тях (CADET).
Заключение
През последните години AI се превърна в решаваща част от оборудването за подпомагане на работата на човешките екипи за информационна сигурност.
Тъй като хората вече не са в състояние да мащабират, за да защитят ефективно повърхността на динамичните бизнес атаки, AI предлага критичен анализ и откриване на заплахи, които могат да бъдат използвани от експерти по киберсигурност за намаляване на риска от пробив и укрепване на позицията на сигурност.
Изкуственият интелект (AI) в областта на сигурността може да идентифицира и приоритизира риска, незабавно да идентифицира злонамерен софтуер в мрежа, да насочва реакцията на инциденти и да открива атаки, преди да се появят.
AI позволява на екипите за киберсигурност да изграждат силни съюзи между хора и машини, които подобряват нашето разбиране, подобряват живота ни и развиват киберсигурността по начин, който изглежда по-мощен от сбора на неговите части.
Оставете коментар