Сегодня количество и интенсивность кибератак увеличиваются, поэтому существующие системы безопасности не всегда справляются с попытками взлома. Также в сфере работает недостаточно специалистов, поэтому компании автоматизируют кибербезопасность с помощью ИИ. Предлагаем разобраться, как искусственный интеллект защищает данные и какие системы безопасности уже созданы.

Системы защиты на основе ИИ

Согласно исследованию консалтинговой компании Nemertes Research, чтобы обнаружить атаку и среагировать на нее, организации необходимо около 39 дней.

Скорость реакции зависит от того, насколько система кибербезопасности автоматизирована. Поэтому, используя алгоритмы машинного обучения, компании способны сократить время, необходимое на обнаружение атаки, до одного часа или нескольких минут.

Также алгоритмы ML способны анализировать большие объемы данных, на работу с которыми вручную уйдет много времени. Кроме этого, внедряя ИИ в системы кибербезопасности, компании перестают нуждаться в большом количестве аналитиков. Это позволяет снизить денежные затраты.

Искусственный интеллект способен усовершенствовать кибербезопасность несколькими способами.

Стратегии для борьбы с атаками

Специальные алгоритмы машинного обучения способны автоматически анализировать успешные атаки хакеров. На основе собранной информации они генерируют стратегию борьбы с будущими взломами.

Предсказание возможных атак

При анализе предыдущих взломов алгоритмы также могут предсказывать потенциальные атаки. Имеющиеся данные помогут определить возможное время взлома – так, организация сможет подготовиться к кибернападению и предотвратить его на начальном этапе.

Борьба с ранее неизвестными атаками

Автоматические системы кибербезопасности способны защитить базу данных и от ранее неизвестных атак, так называемых zero day attacks.

Это происходит благодаря тому, что алгоритмы идентифицируют потенциально вредоносные или опасные действия в системе и обнаруживают любую подозрительную активность.

Анализ уровня киберриска

Уровень киберриска в организации зависит от множества факторов. Среди них – присутствие систем без «заплат» и незащищенных портов. Также важную роль играют фишинговые сообщения, надежность паролей и количество незашифрованных данных.

Анализируя все эти факторы, ИИ может определить, насколько система находится под угрозой в определенный момент.

Примеры ИИ в кибербезопасности

AI2

Исследователи из Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory в MIT в партнерстве со стартапом PatternEx разработали систему кибербезопасности AI2.

Согласно разработчикам, система на технологиях машинного обучения способна идентифицировать 85% атак.

AI2 самостоятельно выявляет аномалии и обнаруживает подозрительную активность. После этого результаты предоставляются эксперту для анализа – он вручную отмечает вредоносные активности. Они загружаются в модель обучения – так, на основе информации создается новый цикл для тренировок, и система становится умнее.

Кроме этого, упрощается анализ информации вручную – эксперт рассматривает около 30-40 подозрительных активностей в день вместо привычных 200.

Booz Allen Hamilton

Крупная американская консалтинговая компания Booz Allen Hamilton уже внедрила ИИ в свою работу, чтобы повысить уровень кибербезопасности.

Используемая система обнаруживает слабые места в сетях и сообщает о них экспертам. По словам представителей компании, ИИ помогает справиться с alert fatigue. Проблема возникает, когда количества сигналов тревоги настолько большое, что эксперты начинают медленнее на них реагировать.

Искусственный интеллект в кибербезопасности помогает ускорить реакцию на появление вирусов, прогнозировать серьезные утечки информации и предотвращать атаки. Все это минимизирует возможный ущерб для организации и способствует качественной защите данных.