Хоча штучний інтелект може зменшити робоче навантаження, забезпечити нові типи захисту та підвищити адаптивність, він також тягне за собою нові ризики.
Рішення для кібербезпеки постійно розвиваються, щоб протистояти новим загрозам. Наступним кроком у цій еволюції є впровадження вузькоспеціалізованого штучного інтелекту. Однак, як і у випадку з будь-якою новою технологією, організаціям необхідно враховувати ризики, пов'язані з цією новою технологією.
Системи виявлення на основі сигнатур історично були стандартом, коли мова йшла про захист від кібератак. Ці системи порівнюють відомі сигнатури загроз у своїй базі даних з вхідним мережевим трафіком і створюють сповіщення у разі виявлення підозрілої поведінки. У більшості організацій аналітику з безпеки доводиться вручну переглядати багато сотень сповіщень щодня. Велика кількість хибних спрацьовувань робить цей процес трудомістким, а кіберзагрози, які не відповідають попереднім шаблонам, можуть прослизнути непоміченими.
Моделі безпеки на основі штучного інтелекту можуть аналізувати величезні обсяги даних за короткий проміжок часу, виявляючи закономірності та незвичну активність. Це призводить до численних помітних переваг:
Програмне забезпечення для кібербезпеки зі штучним інтелектом значно зменшує кількість сповіщень, що генеруються системою. Команда кібербезпеки може зосередитися на більш складній, стратегічній роботі, оскільки вони не будуть постійно перевантажені помилковими спрацьовуваннями. Це робить ІТ-команду більш ефективною, знижуючи операційні витрати організації.
ШІ з більшою ймовірністю виявить нові кібератаки завдяки розпізнаванню шаблонів, ніж підхід на основі сигнатур, який виявляє лише ті загрози, що збігаються з тими, які є в його базі даних. Швидкість виявлення загроз і реагування на них дуже близька до реального часу, тому хакери мають менше часу для здійснення зловмисних дій, якщо їм вдасться отримати доступ до системи.
Платформи на основі штучного інтелекту дозволяють команді кібербезпеки швидко реагувати на збільшення потенційних загроз або нову поведінку в мережі без необхідності залучення додаткового персоналу.
Хоча програмне забезпечення для кібербезпеки на основі штучного інтелекту пропонує багато переваг, воно також несе в собі значні ризики.
ШІ-моделі залежать від кількості та якості навчальних даних, які вони використовують для "вивчення" моделей активності. Модель, навчена на неповних або неточних даних, може давати помилкові спрацьовування або хибне відчуття безпеки.
Реальні дані, що використовуються для навчання ШІ-моделей на основі моделей трафіку, повинні бути захищені достатнім шифруванням, щоб запобігти їхньому неправомірному використанню.
ШІ, як правило, залишає більший вуглецевий слід, ніж звичайні рішення для забезпечення безпеки, оскільки він споживає значну кількість енергії та води для живлення й охолодження систем обробки даних.
Поки організації розглядають можливість розгортання програмного забезпечення для кібербезпеки зі штучним інтелектом, кіберзлочинці також беруть на озброєння ШІ. Ця технологія, ймовірно, допоможе у розробці шкідливого програмного забезпечення та експлойтів, дослідженні вразливостей і латеральному переміщенні, серед інших методів. Це посилить виклики кіберстійкості та збільшить кількість загроз, з якими стикаються організації. Один із способів захисту для організацій - боротися з вогнем вогнем і впроваджувати штучний інтелект, щоб протистояти новим методам і зростаючій кількості атак.
Безумовно, ШІ як інструмент кібербезпеки має як переваги, так і ризики. Проте, при правильному використанні, разом з експертами-людьми, це інструмент, який має потенціал для забезпечення захисту організацій, що наразі стикаються з безпрецедентною кіберзагрозою. Безпека має бути основною вимогою не лише на етапі розробки системи ШІ, але й протягом усього її життєвого циклу, щоб мінімізувати пов'язані з нею ризики.
По матеріалам Alcatel-Lucent