Кибербезопасность на базе ИИ — это проактивный подход, который использует искусственный интеллект (ИИ) для устранения «слепых зон» безопасности, упреждающего прогнозирования и предотвращения атак, а также повышения эффективности операций безопасности во всем цифровом пространстве организации.
Содержание
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкий термин для описания машин или компьютеров, которые используют алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и другие передовые технологии для моделирования работы человеческого мозга. Эти машины имитируют когнитивные способности человека, чтобы планировать, рассуждать, решать проблемы, выполнять сложные задачи и учиться на своем опыте.
Идея использования ИИ в кибербезопасности появилась еще в конце 1980-х годов. С момента внедрения кибербезопасность на базе ИИ существенно изменила методы выявления и предотвращения киберугроз. Инструменты и технологии на базе ИИ используются для следующих задач:
- Выявление, прогнозирование и защита от взлома, утечки данных и кибератак.
- Выявление и устранение пробелов и уязвимостей в системе кибербезопасности.
- Автоматизация инструментов и решений для обнаружения и реагирования на угрозы.
- Расширение охвата и эффективности аналитики угроз.
- Улучшение и поддержка управления киберугрозами.
Ключевые компоненты кибербезопасности на базе ИИ
Большинство решений кибербезопасности на базе ИИ сочетают различные инструменты, технологии и приложения для обеспечения максимальной защиты.
Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа данных, обнаружения закономерностей, изучения прошлого опыта и прогнозирования будущих угроз.
ИИ-модели используют алгоритмы глубокого обучения и нейронные сети для мониторинга, оценки и анализа огромных объемов данных намного быстрее, чем специалисты-люди, вооруженные традиционными инструментами кибербезопасности.
Генеративный ИИ и инструменты обработки естественного языка могут использоваться для расследования и реагирования на потенциальные угрозы, предоставления рекомендаций по различным стратегиям реагирования на инциденты и создания упрощенных отчетов о результатах.
Автоматизированные ИИ-агенты могут взять на себя многие рутинные или трудоемкие задачи, ранее выполняемые специалистами по безопасности, чтобы люди могли сосредоточиться на более важных задачах, и организации быстрее и эффективнее реагировали на киберугрозы.
Традиционная кибербезопасность и применение ИИ
Традиционные меры кибербезопасности следуют четкому набору заранее определенных правил, политик и плейбуков для выявления известных угроз и реагирования на них. Система кибербезопасности на базе ИИ, напротив, постоянно учится, развивается и адаптирует методы работы. Это позволяет ей не отставать от новых угроз, реагировать на новые векторы атак по мере их появления и опережать злоумышленников.
Возможность учиться на прошлом опыте и прогнозировать ранее неизвестные результаты позволяет инструментам кибербезопасности на базе ИИ выявлять потенциальные киберугрозы в реальном времени и реагировать на кибератаки быстрее, точнее и эффективнее по сравнению с традиционными мерами безопасности. Кроме того, организации могут использовать проактивный подход к защите ИТ-инфраструктуры, предотвращая большинство кибератак до их возникновения.
Традиционная кибербезопасность
Кибербезопасность на базе ИИ
Готовые правила, политики и плейбуки
Постоянное обучение, развитие и адаптация
Борьба с атаками нулевого дня и неизвестными угрозами
Обнаружение новых и развивающихся угроз
Долго и ресурсоемко
Быстрое реагирование и снижение нагрузки на аналитиков
Безопасность на базе ИИ и безопасность для ИИ
Эти понятия часто используются вместе, но относятся к разным частям процесса безопасности.
Безопасность на базе ИИ заключается в использовании ИИ-инструментов и технологий для поддержки и укрепления системы кибербезопасности организации. Безопасность для ИИ означает необходимость для организаций любого размера защищать свои ИИ-стеки, а также ИИ-системы, сети и приложения.
Последнее включает защиту ИИ-систем от атак, предотвращение отравления или кражи ИИ-моделей, обеспечение целостности данных в конвейерах машинного обучения, защиту инфраструктуры ИИ и обучающих данных, а также обеспечение того, чтобы ИИ-инструменты разрабатывались в соответствии со всеми законами, политиками компании и отраслевыми требованиями.
Какие преимущества дает кибербезопасность на базе ИИ?
Кибербезопасность на базе ИИ имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными мерами кибербезопасности. Например:
- Проактивный подход к кибербезопасности — инструменты кибербезопасности на базе ИИ обнаруживают, предвидят и предотвращают кибератаки до того, как они произойдут, а не после.
- Более быстрое и точное обнаружение угроз и реагирование. ИИ-модели могут отслеживать, фильтровать и анализировать огромные объемы данных для выявления аномалий и необычных шаблонов поведения и реагирования на первые признаки потенциальных рисков или атак в режиме реального времени.
- Автоматизированные рутинные задачи по безопасности. Автоматизируя анализ журналов, сканирование на предмет уязвимостей и другие задачи безопасности, ранее выполняемые вручную, ИИ-инструменты позволяют разгрузить специалистов по безопасности, чтобы они направили время и усилия на более важные или стратегические задачи.
- Меньше ложноотрицательных и ложноположительных результатов. Более высокая точность кибербезопасности на базе ИИ помогает сократить количество неактуальных оповещений, поступающих в центры SOC.
- Возможность прогнозировать будущие кибератаки и планировать реагирование на них. Выявляя прошлые атаки и извлекая из них уроки, ИИ-технологии прогнозируют и предвидят новые угрозы, предпринимают упреждающие меры для снижения рисков и уязвимостей до того, как ими воспользуются злоумышленники, и помогают организациям предвосхищать новейшие тактики, техники и процедуры (TTP), используемые киберпреступниками.
- Практический анализ на основе данных в реальном времени. ИИ-инструменты предоставляют актуальные инсайты о сетевом трафике и поведении сотрудников с помощью детальной аналитики и отчетов об активности с использованием данных, полученных из различных внутренних и внешних источников, включая сетевой и пользовательский трафик, журналы безопасности и активности, а также новейшие отраслевые данные об угрозах.
- Мгновенная масштабируемость. ИИ-модели поддерживают легкое и недорогое масштабирование при расширении ИТ-инфраструктуры и изменении частоты, количества и сложности кибератак.
- Существенная экономия времени и денег в долгосрочной перспективе. Благодаря сокращению количества нарушений безопасности и атак система кибербезопасности на базе ИИ помогает организациям защитить данные и репутацию, а также значительно снизить затраты на восстановление после кибератак.
С какими рисками и проблемами связана кибербезопасность на базе ИИ?
Организации должны учитывать несколько рисков и проблем при интеграции решений по кибербезопасности на базе ИИ.
Технология кибербезопасности на базе ИИ может быть использована теми самыми киберпреступниками, с которыми она борется. Например, киберпреступники могут внедрять вредоносный контент в данные ИИ или манипулировать алгоритмами, чтобы поставить под угрозу безопасность. Они также могут с помощью ИИ пытаться избежать обнаружения или находить и использовать уязвимости в системах безопасности организации.
Киберпреступники также могут использовать собственные ИИ-инструменты для создания более мощных, сложных и целенаправленных кибератак. Например, они могут создавать дипфейки — поддельные реалистичные фотографии и видео, заставить сотрудников раскрыть конфиденциальную или служебную информацию или получить доступ к системе паролей и контроля доступа.
Использование ИИ в кибербезопасности также вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных. Сюда входят такие вопросы, как необходимость получения согласия и обеспечения прозрачности при сборе или использовании персональных данных, вероятность компрометации, ненадлежащего использования или кражи чувствительных и конфиденциальных данных, а также требование к организациям соблюдать соответствующие законы и нормативные акты, касающиеся конфиденциальности пользователей, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR).
Кроме того, ИИ-модели обычно обучаются на основе данных, полученных из существующего контента. Предвзятые, дискриминационные, несправедливые и недостоверные фразы в исходных данных могут привести к тому, что эти модели будут копировать те же ошибки, делать неточные прогнозы и принимать неверные решения. Организации должны убедиться, что их ИИ-модели обучаются на самых качественных и надежных источниках данных.
Примеры использования ИИ в кибербезопасности
ИИ уже применяется различными способами для укрепления системы кибербезопасности. Вот некоторые из самых инновационных примеров использования ИИ-инструментов и приложений в кибербезопасности:
- Системы обнаружения вредоносных программ на базе ИИ, использующие алгоритмы машинного обучения для обнаружения, идентификации и блокировки сложных вредоносных программ, которые традиционные решения могут пропустить.
- Межсетевые экраны нового поколения (NGFW) на базе ИИ, которые используют новейшие данные об угрозах для защиты организаций от существующих и новых киберугроз.
- Средства управления электронной почтой и доступом на базе ИИ, которые предотвращают фишинговые атаки путем анализа содержимого писем, данных отправителей и метаданных электронной почты для выявления и блокировки фишинговых схем, тактик и техник.
- Инструменты поведенческой аналитики на базе ИИ, которые отслеживают и анализируют поведение пользователей и сетевой трафик для обнаружения ненормальных или несанкционированных действий, выявления потенциальных инсайдерских угроз или скомпрометированных учетных записей и устранения рисков для безопасности.
- Решения для облачной безопасности на базе ИИ, которые позволяют организациям защищать конфиденциальные или чувствительные данные, хранящиеся в облаке, соблюдать нормативные требования в отношении облачной безопасности и защищать свои облачные активы от кибератак, взломов или краж.
- Системы безопасности конечных точек на базе ИИ помогают организациям защищать конечные точки, системы и сети от вредоносных программ, фишинговых схем, программ-вымогателей и других целевых атак.
- Решения для безопасности Интернета вещей (IoT) на базе ИИ для защиты от киберугроз отдельных устройств и полноценных сетей IoT.
- Управление информацией о безопасности и событиями безопасности (SIEM), сетевое обнаружение и реагирование (NDR) и платформы расширенного обнаружения и реагирования (XDR) для автоматического выявления уязвимостей в инфраструктуре кибербезопасности организации и проактивного обнаружения и предотвращения кибератак до того, как они нанесут ущерб.
Как будет развиваться кибербезопасность на базе ИИ?
По мере совершенствования и распространения инструментов кибербезопасности на базе ИИ такие технологии, как машинное обучение, нейронные сети, генеративный ИИ, агентский ИИ, прогнозная аналитика, интеллектуальный анализ данных, а также красные команды и цифровые двойники, будут заметно влиять на способы защиты данных и активов.
Центрам SOC придется развиваться и переориентироваться на ИИ, чтобы эффективно использовать ИИ-модели безопасности и ИИ-инструменты обнаружения и реагирования на угрозы, а также принимать решения на основе прогнозов и аналитики от ИИ. Инструменты и технологии кибербезопасности на базе ИИ также, вероятно, будут постепенно интегрироваться с другими подходами, стратегиями и технологиями безопасности.
По мере развития сферы кибербезопасности на базе ИИ организации должны следить за этими и другими трендами, чтобы поддерживать максимальную надежность, целостность и актуальность своих мер безопасности с использованием ИИ.
Где можно помощь по кибербезопасности на базе ИИ?
Trend Vision One™ AI Security использует новейшие инструменты и технологии ИИ, чтобы помочь организациям внедрить полностью проактивный подход к безопасности на базе ИИ, который предотвращает кибератаки и утечки данных до их возникновения.
Платформа использует Trend Cybertron — первый в отрасли ИИ для по-настоящему проактивной кибербезопасности, созданный на основе 35-летнего опыта в области кибербезопасности и 20-летних инвестиций в разработку ИИ для безопасности. Trend Cybertron использует обширные большие языковые модели (LLM) и проверенные наборы данных для обучения ИИ, чтобы значительно повысить эффективность защиты от киберугроз.
Корпоративная платформа кибербезопасности Trend Vision One™ также содержит передовые инструменты агентского ИИ, которые предназначены для постоянного развития и адаптации на основе реальных кибератак и аналитики угроз. Стремление к непрерывному совершенствованию и инновациям позволяет организациям следить за новыми и возникающими киберугрозами и оставаться на шаг впереди злоумышленников.
Статьи по теме
10 основных рисков и мер по их снижению для LLM и генеративного ИИ в 2025 году
Управление возникающими рисками для общественной безопасности
Как далеко заведут нас международные стандарты?
Как написать политику кибербезопасности для генеративного ИИ
Атаки с использованием ИИ — один из самых серьезных рисков
Распространение угроз, связанных с дипфейками