Сьогодні кількість і інтенсивність кібератак щораз збільшується, тому сучасні системи безпеки не завжди справляються зі спробами злому. Також у сфері працює недостатньо фахівців, тому компанії автоматизують кібербезпеку завдяки АІ. Пропонуємо дізнатися, як штучний інтелект захищає дані, і які системи безпеки вже створені.

Системи захисту на основі АІ

Згідно з дослідженням консалтингової компанії Nemertes Research, щоби виявити атаку і відреагувати на неї, організації необхідно майже 39 днів.

Швидкість реакції залежить від того, наскільки система кібербезпеки автоматизована. Тому, використовуючи алгоритми машинного навчання, компанії здатні скоротити час, який є необхідним на виявлення атаки, до однієї години або декількох хвилин.

Також алгоритми ML здатні аналізувати великі обсяги даних, на роботу вручну з якими піде багато часу. Крім цього, впроваджуючи АІ в системи кібербезпеки, компанії перестають потребувати великій кількості аналітиків. Це дозволяє знизити грошові витрати.

Штучний інтелект здатний удосконалити кібербезпеку декількома способами.

Стратегії для боротьби з атаками

Спеціальні алгоритми машинного навчання здатні автоматично аналізувати успішні атаки хакерів. На основі зібраної інформації вони генерують стратегію боротьби з майбутніми зломами.

Передбачення можливих атак

Під час аналізу попередніх зломів алгоритми можуть передбачати потенційні атаки. Подана інформація допоможе визначити можливий час злому — так організація зможе підготуватися до кібер-атак і запобігти цим нападам на початковому етапі.

Боротьба з раніше невідомими атаками

Автоматичні системи кібербезпеки здатні захистити базу даних і від раніше невідомих атак, так званих zero day attacks.

Це відбувається завдяки тому, що алгоритми ідентифікують потенційно шкідливі або небезпечні дії в системі і виявляють будь-яку підозрілу активність.

Аналіз рівня кібер-ризику

Рівень кібер-ризику в організації залежить від багатьох чинників. Серед них — присутність систем без «латок» і незахищених портів. Також важливу роль відіграють фішингові повідомлення, надійність паролів і кількість не зашифрованих даних.

Аналізуючи всі ці чинники, АІ може визначити, наскільки система перебуває під загрозою в певний момент.

Приклади АІ в кібербезпеці

AI2

Дослідники з Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory в MIT в партнерстві зі стартапом PatternEx розробили систему кібербезпеки AI2.

Згідно з розробниками, система на технології машинного навчання здатна ідентифікувати 85 % атак.

AI2 самостійно виявляє аномалії і виявляє підозрілу активність. Після цього результати надаються експерту для аналізу — він вручну зазначає шкідливі активності. Вони завантажуються в модель навчання — так на основі інформації створюється новий цикл для тренувань, і система стає розумнішою.

Крім цього, спрощується аналіз інформації вручну — експерт розглядає приблизно 30–40 підозрілих активностей у день замість звичних 200.

Booz Allen Hamilton

Велика американська консалтингова компанія Booz Allen Hamilton вже впровадила АІ у свою роботу, щоби підвищити рівень кібербезпеки.

Ця система виявляє слабкі місця в мережах і повідомляє про них експертам. За словами представників компанії, АІ допомагає впоратися з alert fatigue. Проблема виникає тоді, коли кількість сигналів тривоги настільки велика, що експерти починають повільніше на них реагувати.

Штучний інтелект у кібербезпеці допомагає прискорити реакцію на появу вірусів, прогнозувати серйозні витоки інформації й запобігати атакам. Усе це мінімізує можливий збиток для організації та сприяє якісному захисту даних.