Як ШІ покращує кібербезпеку та захищає нас
Майбутнє кібербезпеки дуже перспективне. Ми вже бачимо рішення для забезпечення безпеки на основі штучного інтелекту, які допомагають нам захищати свої дані від хакерів та інших кіберзлочинців.
За допомогою ШІ ми можемо передбачити наступну атаку та вжити превентивних заходів до того, як вона станеться. Це допоможе нам заощадити час і гроші, а також уникнути потенційних ризиків, пов’язаних із можливою хакерською атакою. Є багато галузей, які отримують користь від рішень із кібербезпеки на основі ШІ.
Наприклад, рішення для кібербезпеки на основі ШІ вже використовуються для запобігання шахрайству та захисту від крадіжки особистих даних, але масштаби впливу ШІ на безпеку величезні.
ШІ перебуває на передовій цієї боротьби зі зломами й постійно аналізує нові вразливості кібербезпеки, щоб точно визначити будь-які потенційні загрози чи порушення до того, як вони стануться!
У майбутньому ШІ зможе сканувати шкідливі програми в режимі реального часу, попереджаючи користувачів про потенційні загрози до того, як буде завдано будь-якої шкоди. Цей тип технологій також допоможе «розслідувачам зломів» вистежувати хакерів, які викрали дані.
Як кібербезпека може отримати користь від упровадження штучного інтелекту та машинного навчання?
ШІ та машинне навчання дають комп’ютерам змогу навчатися без явного програмування. Завдяки машинному навчанню низка компаній змогла створити продукти для кібербезпеки, точніші й швидші за традиційні методи.
Першим застосуванням машинного навчання в кібербезпеці було виявлення шкідливих файлів. Оскільки кібератаки стають дедалі витонченішими, вплив ШІ та машинного навчання на кібербезпеку помітний у їхній здатності швидко пристосовуватися до мінливих загроз і зменшувати потребу в ручному аналізі журналів даних.
Одним із перших продуктів, що використовували машинне навчання, був Malwarebytes. Malwarebytes використовує машинне навчання для виявлення конкретних типів шкідливих програм, як-от програм-вимагачів WannaCry і Petya. Ще один продукт, що використовує машинне навчання, — система Symantec DeepSight Threat Prevention.
Наприклад, DeepSight використовує машинне навчання для виявлення змін у поведінці та ідентифікації шкідливих файлів. Якщо ви хочете дізнатися більше про машинне навчання або про те, як стати кваліфікованим інженером з машинного навчання, є низка курсів і книжок на цю тему. Наприклад, «Практичне машинне навчання з Scikit-Learn і TensorFlow» Орельєна Жерона.
Застосування ШІ в кібербезпеці для корпоративних клієнтів
Кібербезпека стає серйозною проблемою для організацій, особливо для підприємств. Зі зростанням кількості кібератак організаціям стає дедалі важливіше активно вживати заходів для свого захисту. Є багато способів використання ШІ для захисту організації від кібератак. Один зі способів — використовувати рішення для кібербезпеки на основі штучного інтелекту. Ц
і рішення допомагають виявляти кібератаки та запобігати їм, постійно відстежуючи мережі й центри обробки даних на предмет будь-яких аномалій чи незвичної активності. Вони також забезпечують захист від програм-вимагачів та інших шкідливих програм, які можуть проникнути в систему організації та спричинити хаос. Якщо ви вважаєте, що стали жертвою кібератаки, можете скористатися безкоштовним контрольним списком реагування на програми-вимагачі, щоб обмежити збитки!
Ще один спосіб використати ШІ для захисту організації від кібератак — застосувати його як брандмауер між Інтернетом і центром обробки даних або мережею компанії. Це можна зробити, установивши Changeing the Face of Cyber Security with Deep Learning and AI.
У минулому кібербезпека була відносно простим завданням. Хакерові потрібно було вгадати пароль людини, а потім зламати її обліковий запис. Сьогодні ландшафт кібербезпеки набагато складніший, оскільки зловмисники використовують машинне навчання та ШІ для автоматизації атак.
Проблема в тому, що людський мозок не встигає за швидкістю, з якою хакери створюють нові типи атак. Саме тут стають у пригоді штучний інтелект і глибоке навчання, адже вони можуть аналізувати дані з різних джерел, щоб прогнозувати нові типи атак. Запобігання кібератакам — важлива частина кібербезпеки. Для забезпечення кібербезпеки рекомендується використовувати передові системи виявлення загроз і реагування на них.
Обмеження використання ШІ та машинного навчання для ресурсів кібербезпеки. Щоб створювати й підтримувати системи ШІ, підприємства мають вкладати значні ресурси, час і гроші в такі засоби, як обчислювальна потужність, пам’ять і дані. Набори даних. Моделі ШІ навчаються на навчальних наборах даних. Команди безпеки мають отримати доступ до широкого спектра наборів даних, що містять шкідливий код, шкідливий код і аномалії.
Деякі підприємства просто не мають ресурсів або часу, щоб зібрати всі ці точні набори даних. Хакери. Зловмисники тестують і вдосконалюють свої шкідливі програми, щоб зробити їх стійкими до інструментів безпеки на основі ШІ. Хакери використовують наявні інструменти штучного інтелекту для розробки складніших атак і проникнення в традиційні системи безпеки.
Нейронний фаззинг
Фаззинг — це процес тестування програмного забезпечення великою кількістю випадкових вхідних даних із метою пошуку недоліків. Нейронний фаззинг використовує штучний інтелект, щоб швидко перевіряти велику кількість випадкових вхідних даних. З іншого боку, у фаззингу є й позитивний бік.
Хакери можуть дізнатися про недоліки цільової системи, збираючи інформацію за допомогою нейронних мереж. Microsoft створила метод використання цього підходу для вдосконалення свого програмного забезпечення, що призвело до створення безпечнішого коду, який важче експлуатувати
