Jaka jest rola sztucznej inteligencji (AI) w cyberbezpieczeństwie?

Częstotliwość cyberataków jest nadal powszechna – według Forbesa 66% firm doświadczyło cyberataku w 2021 roku. Cyberzagrożenia i ataki stają się coraz bardziej wyrafinowane, podobnie jak technologia, która im zapobiega. Wiele firm zwraca się do sztucznej inteligencji, aby wzmocnić swoją obronę przed przestępstwami, z którymi borykają się ich branże. Chociaż istnieje wiele przypadków użycia i korzyści związanych z wdrażaniem technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na potrzeby cyberbezpieczeństwa, te same technologie mogą być również wykorzystywane przez przestępców do własnych korzyści.

Sztuczna inteligencja jest potężna, ale może być wykorzystana do niewłaściwych działań. Obecnie pomaga rządom w opracowywaniu innowacyjnych metod cenzurowania treści online. Sztuczna inteligencja może również potajemnie zbierać dane i uzyskiwać dostęp do danych osobowych osób na całym świecie. To wtedy wirtualne sieci prywatne są nadal potrzebne.

Przyjrzyjmy się, jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie, jakie są jej zalety i wady, w jaki sposób cyberprzestępcy również wykorzystują sztuczną inteligencję oraz w jaki sposób nasze najbardziej podstawowe środki ostrożności w zakresie cyberbezpieczeństwa są nadal naszymi najlepszymi narzędziami.

Jak ewoluowały cyberzagrożenia?

Pierwsze cyberzagrożenie w rzeczywistości wcale nie było zagrożeniem. Bob Thomas, inżynier technologii, zaprojektował pierwszego wirusa komputerowego na początku 1970 roku, który mógł przenosić się między komputerami. Jedynym zagrożeniem, jakie stwarzał, była wiadomość: „Jestem pnączem: złap mnie, jeśli potrafisz!”. W odpowiedzi na to przyjaciel i współpracownik Thomasa, Ray Tomlinson, który następnie stworzył pierwszy program pocztowy, stworzył dodatkowy kod, który mógł nie tylko przenosić się z komputera na komputer, ale także mógł się duplikować podczas przenoszenia. To skutecznie usunęło „Creeper” i nowy kod, a pierwsze oprogramowanie antywirusowe otrzymało nazwę „Reaper”.

Więcej złośliwych wirusów pojawiło się pod koniec lat 90. i na początku XXI wieku. Wirusy ILOVEYOU i Melissa zainfekowały dziesiątki milionów urządzeń na całym świecie, zakłócając działanie systemów pocztowych. Niestety zdecydowana większość zhakowanych e-maili pochodziła od nieświadomych ofiar ze słabymi zabezpieczeniami. Exploity te, których głównym celem było osiągnięcie korzyści finansowych lub celów strategicznych, trafiały na pierwsze strony gazet, ponieważ zajmowały centralne miejsce w świecie cyberataków.

W ciągu ostatnich kilku dekad nastąpiła ogromna ewolucja i wzrost cyberbezpieczeństwa. Globalny krajobraz zagrożeń wciąż się zmienia, zmuszając nas do nowych bitew, a internauci stają dziś w obliczu różnych zagrożeń. Z jednej strony ogromne iw większości zautomatyzowane botnety atakują urządzenia konsumenckie. Z drugiej strony ataki socjotechniczne (lub phishing) mają na celu nakłonienie osób do przekazania pieniędzy i danych osobowych.

W rezultacie cyberbezpieczeństwo ewoluowało zarówno pod względem zagrożeń, jak i reagowania. Cyberprzestępcy dysponują teraz bardziej kreatywnymi sposobami przeprowadzania bardziej skoordynowanych ataków. Pomimo metod unikania śledzenia online, ostatnie kilka dekad zmusiło firmy do ponownego rozważenia swoich praktyk w zakresie cyberbezpieczeństwa. Cyberprzestępcy infiltrują teraz coraz więcej sieci w wyniku ekspansji chmury i urządzeń IoT i nadal wykorzystują tę nową technologię do przeprowadzania coraz bardziej wyrafinowanych ataków.

Polecane dla Ciebie: Data Science vs. Artificial Intelligence – Jakie są różnice?

Jak AI przeciwdziała cyberatakom?

Jak wspomniano, do niedawna rozwiązania bezpieczeństwa były przede wszystkim reaktywne: nowe złośliwe oprogramowanie było wykrywane, analizowane i dodawane do baz danych złośliwego oprogramowania przez ekspertów. Branża nadal stosuje tę strategię, ale staje się ona bardziej proaktywna, szczególnie w obliczu zagrożeń związanych z inżynierią społeczną.

W tej transformacji kluczowe znaczenie mają algorytmy uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji. Chociaż nie są panaceum na wszystkie wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem, takie jak zabezpieczenie firmy po naruszeniu danych, są niezwykle przydatne do szybkiego usprawnienia procesów decyzyjnych i wnioskowania o wzorcach na podstawie niekompletnych lub zmanipulowanych danych. Algorytmy te uczą się na podstawie rzeczywistych danych, takich jak aktualne zagrożenia bezpieczeństwa i fałszywe alarmy, a także najnowsze zagrożenia wykryte przez naukowców z całego świata.

Używa przypadków

Liczba ataków malware na całym świecie przekroczyła 2,8 miliarda w pierwszej połowie 2022 roku. W 2021 roku wykryto 5,4 miliarda ataków malware. W ostatnich latach najwięcej ataków szkodliwego oprogramowania wykryto w 2018 r., kiedy to na całym świecie zarejestrowano 10,5 miliarda takich ataków.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym mogą analizować złośliwe oprogramowanie na podstawie nieodłącznych właściwości, a nie sygnatur. Na przykład, jeśli oprogramowanie jest stworzone do szybkiego szyfrowania wielu plików, jest to podejrzane zachowanie. Inną wskazówką, że oprogramowanie nie jest prawdziwe, jest to, że podejmuje działania, aby się ukryć. Program oparty na sztucznej inteligencji może wziąć pod uwagę te i inne czynniki, aby określić niebezpieczeństwo nowego, nieznanego wcześniej oprogramowania. Ostatecznym rezultatem może być znaczny wzrost bezpieczeństwa punktów końcowych.

Sztuczna inteligencja może również pomóc w identyfikacji i ustalaniu priorytetów zagrożeń. Analitycy w centrach operacji bezpieczeństwa są codziennie bombardowani alertami bezpieczeństwa, z których wiele to fałszywe alarmy. Mogą w końcu spędzić zbyt dużo czasu na tych podstawowych zadaniach i za mało czasu na analizowanie rzeczywistych zagrożeń lub mogą całkowicie przegapić zaawansowane ataki. Według raportu firmy Verizon z badania naruszenia danych, 20% naruszeń zajęło firmom miesiące lub dłużej zauważenie problemu.

Wreszcie sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można wykorzystać do usprawnienia i automatyzacji operacji, w tym reagowania na dużą liczbę ostrzeżeń o niskim ryzyku. Są to ostrzeżenia, w przypadku których wymagana jest szybka reakcja, ale ryzyko popełnienia błędu jest niskie, a system jest pewien zagrożenia. Na przykład, jeśli na urządzeniu użytkownika końcowego pojawi się znana próbka oprogramowania ransomware, natychmiastowe odłączenie połączenia sieciowego może zapobiec zainfekowaniu pozostałej części firmy.

Druga strona

Wadą roli sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie jest to, że hakerzy mogą odnieść największe korzyści. Hakerzy mogą wykorzystywać postęp sztucznej inteligencji do przeprowadzania cyberataków, takich jak ataki DDoS, ataki MITM i tunelowanie DNS. Wykorzystują również sztuczną inteligencję do szybszego łamania haseł.

Włączenie uczenia maszynowego do podejścia do wykrywania zagrożeń jest obecnie kluczowym aspektem każdej strategii cyberbezpieczeństwa. Jak wspomniano wcześniej, technologie oparte na sztucznej inteligencji zmniejszają część stresu pracowników ochrony, którzy każdego dnia są poddawani tysiącom alertów.

Hakerzy mogą jednak skorzystać z tych analiz, zalewając systemy zbyt dużą liczbą alertów. Zbyt wiele fałszywych alarmów może przytłoczyć nawet największe systemy uczenia maszynowego i specjalistów ds. bezpieczeństwa. Osoba atakująca może przeciążyć system i wygenerować dużą liczbę fałszywych alarmów, a następnie przeprowadzić prawdziwy atak, podczas gdy system dostosowuje się do odfiltrowywania fałszywych zagrożeń.

Jeśli chodzi o złośliwe oprogramowanie, skuteczność oprogramowania ransomware zależy od tego, jak szybko rozprzestrzenia się ono w systemie sieciowym. Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana do tego celu przez cyberprzestępców. Na przykład wykorzystują sztuczną inteligencję do monitorowania reakcji zapór ogniowych i identyfikowania punktów dostępowych, które przeoczyli pracownicy ochrony.

Biorąc pod uwagę ich ewoluujące wyrafinowanie, inne ataki z żądaniem okupu są napędzane przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja jest zawarta w zestawach exploitów sprzedawanych na ciemnym rynku. Jest to niezwykle opłacalna taktyka dla cyberprzestępców, a pakiety SDK ransomware są wypełnione technologią sztucznej inteligencji.

Powrót do podstaw

„Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają ogromny potencjał, nie są to szybkie rozwiązania. Pomimo korzyści sztuczna inteligencja nie jest idealna do wykrywania cyberzagrożeń. Cierpi z powodu szybkich zmian, takich jak nieoczekiwana epidemia COVID-19, która radykalnie zmieniła zachowanie pracowników w pracy”. – jak wyjaśnił Urban VPN w jednym z ostatnich postów na blogu.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji może również zagrozić poufności danych. Algorytmy AI są związane z analizą danych o dużej objętości, która jest wymagana, aby opracowane algorytmy dawały dokładne wyniki. Dane firmy obejmują ruch związany z codziennymi transakcjami i działaniami online, a także poufne informacje o jej klientach, takie jak dane osobowe. Jednak to, co faktycznie dzieje się z naszymi danymi, gdy są przesyłane do agenta AI, pozostaje tajemnicą. Ponieważ naruszenia danych osobowych stale pojawiają się na pierwszych stronach gazet, bezpieczeństwo danych konsumentów nie powinno być zagrożone ze względu na zaawansowaną technologię.

Podstawy cyberbezpieczeństwa powinny być nadal przestrzegane niezależnie od rozwoju nowych technologii. Chroń swoje połączenie internetowe, instalując zaporę ogniową i szyfrując dane. Bez względu na to, jak wygodne może być łączenie się z bezpłatną siecią Wi-Fi, może to być szkodliwe dla bezpieczeństwa Twojej firmy. Łączenie się z niezabezpieczoną siecią umożliwia hakerom dostęp do komputerów. Zainwestuj w VPN, aby zapewnić prywatność swojej sieci. Adresy IP mogą być również wykorzystywane do ochrony danych w celu ochrony cyberprzestępców przed dostępem do wrażliwych danych.

Wdrażanie haseł w celu ochrony sieci komputerowych jest oczywiste, ale jeśli chcesz jak najlepiej wykorzystać ochronę hasłem, musisz zwracać uwagę nie tylko na nieparzyste liczby i sekwencje liter. Rozważ wymaganie mechanizmu uwierzytelniania wieloskładnikowego, który wymaga więcej informacji niż jedno hasło w celu uzyskania dostępu.

Ponadto, aby zaoszczędzić czas i pieniądze na sprawdzaniu interakcji cybernetycznych, stwórz przepisy określające, w jaki sposób pracownicy powinni chronić informacje identyfikujące i inne wrażliwe dane. Obejmuje to ograniczanie dostępu do określonych informacji i stosowanie warstwowych środków bezpieczeństwa, takich jak dodatkowe szyfrowanie, pytania zabezpieczające itd. Upewnij się, że Twoi pracownicy rozumieją kary za naruszenie standardów cyberbezpieczeństwa Twojej firmy.

Może ci się spodobać także: 7 zawodów niezastąpionych przez sztuczną inteligencję (AI).

Najważniejsze

Sztuczna inteligencja to już nie science fiction, ale bardzo realny element współczesnego rozwoju cyberbezpieczeństwa. Jednak pomimo jego atrakcyjności nie powinniśmy lekceważyć innych zabezpieczeń cybernetycznych, które nadal chronią zarówno firmy, jak i użytkowników, ani możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji jako broni, by wyrządzać szkody, a nie dobro.