By Питер Бальтазар, технический писатель MalwareFox

Современные технические достижения быстро меняют мир. Двадцать лет назад интернет был ничем по сравнению с сегодняшним днем. Как и в случае с Интернетом, следующая большая вещь, которая должна революционизировать мир, — это Искусственный интеллект (AI).

Когда вы слышите об искусственном интеллекте, первое, что приходит вам на ум, это, вероятно, умный робот, который может принимать собственные решения в зависимости от ситуации. На самом деле у ИИ гораздо больше применений, чем просто создание робота. Хотя научно-фантастические фильмы и жуткий инцидент с искусственным интеллектом Facebook создали негативный образ искусственного интеллекта в умах людей, в действительности ИИ имеет гораздо больше положительных применений, чем отрицательных, только если используется в судебном порядке.

Другой термин, который обычно используется наряду с ИИ, — Машинное обучение (ML). Многие люди используют термины AI и ML как синонимы, что на самом деле неверно, хотя оба эти термина тесно связаны друг с другом. В то время как ИИ — это концепция разработки интеллектуальной системы, которая может воспроизводить человеческий интеллект и принимать собственные решения, машинное обучение на самом деле является подмножеством ИИ, которое помогает машинам учиться на данных для улучшения и усиления своих решений.

AI и ML имеют множество приложений в различных областях, таких как медицина, финансы, игры, безопасность данных, социальные сети и многое другое. Одной из областей, в которых они могут использоваться постепенно, является Информационная безопасность.

Расскажите нам, как искусственный интеллект и машинное обучение могут способствовать укреплению кибербезопасности.

С какими проблемами сталкивается кибербезопасность?

 
 
С развитием технологий безопасности кибер-злоумышленники разрабатывают новые методы взлома жесткой безопасности организации и атаки на их системы с помощью вредоносных кодов и программ. Такие угрозы, как программы-вымогатели, шпионское ПО, атаки социальной инженерии, трояны и т. д. постоянно растут и превращают Интернет в пугающее место для обычных пользователей.

Регулярные изменения в методах кибератак усложняют работу специалистов по кибербезопасности. Кроме того, нежелание пользователей регулярно обновлять свои устройства усугубляет ситуацию. В последнее время эволюция искусственного интеллекта и машинного обучения также помогла киберпреступникам. Эти технологии незаконно используются для обнаружения уязвимостей системы и быстрого планирования подходящей атаки. Используя машинное обучение, кибер-злоумышленники могут найти ценную цель из тысяч и миллионов баз данных.

Как искусственный интеллект и машинное обучение могут принести пользу кибербезопасности?

 
 
Когда дело доходит до кибербезопасности, ИИ и МО могут быть очень полезными в борьбе с современными угрозами. Многие поставщики программ безопасности уже используют эти современные технологии в своих механизмах обнаружения угроз, чтобы сделать кибербезопасность более автоматизированной и безопасной для человека. Вы найдете множество областей кибербезопасности, которые могут использовать возможности ИИ и машинного обучения для большей эффективности. Основным принципом технологии ИИ является группировка, категоризация, обработка, фильтрация и управление данными. Приложения безопасности, такие как антивирус и антивредоносное ПО, используют почти то же правило.

Вот как Artificial Intelligence и машинное обучение могут принести пользу кибербезопасности:

1. Машинное обучение можно использовать для анализа предыдущего набора данных об угрозах и разработки шаблона. Используя этот шаблон, система искусственного интеллекта может эффективно улавливать надвигающиеся опасности и блокировать их проникновение в систему.
2. Анализируя характер предыдущих нарушений безопасности, ИИ может помочь предотвратить любые подобные будущие угрозы. Вы можете получить подробное представление о потенциальных проблемах и заранее подготовиться к любым таким событиям.
3. Машинное обучение и искусственный интеллект можно использовать для прогнозирования любой возможной атаки путем подготовки прогнозного анализа предыдущего набора данных.
4. Используя ML и AI, организации могут создать быстрый и эффективный механизм для защиты важных данных, не влияя на производительность системы. Это поможет специалистам по кибербезопасности сократить ненужные расходы на обновление оборудования.
5. AI и ML также можно использовать для точного обнаружения уязвимостей системы, чтобы кибер-злоумышленники не могли их использовать и использовать в своих интересах.
6. ИИ может помочь вам улучшить меры безопасности, обнаружив недостатки и тем самым повысив устойчивость к киберугрозам.
7. Ассоциация последние киберугрозы такие как атаки нулевого дня, DDoS-атаки и другие подобные сложные атаки, не могут быть предотвращены традиционной программой безопасности. Для них вам потребуются современные решения безопасности, известные как антивирус следующего поколения (NGAV). NGAV — это программа безопасности, основанная на машинном обучении и искусственном интеллекте, которая может заранее обнаруживать любую потенциальную угрозу и уведомлять о ней пользователей.
8. Большинству традиционных и современных программ безопасности требуется много времени для сканирования и обнаружения угроз в системе. Современный NGAV может быстро и эффективно сканировать огромное количество наборов данных.

Какие проблемы возникают при использовании машинного обучения и искусственного интеллекта в кибербезопасности?

 
 
Использование искусственного интеллекта и Машинное обучение технологии кибербезопасности имеют много преимуществ, но их внедрение сопряжено с трудностями, поскольку для них требуется хорошая инфраструктура и предварительные условия. Ниже приведены несколько проблем, с которыми сталкиваются эксперты по кибербезопасности при использовании машинного обучения и искусственного интеллекта:

1. Чтобы показать точный результат, сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта требует огромного количества прошлых данных. Чем больше, тем лучше. ML будет передавать эти данные, анализировать их и разрабатывать эффективное решение для текущих и будущих проблем. Накопить такие данные — большая проблема.
2. Машинное обучение может занять много времени на начальном этапе. Злоумышленники могут воспользоваться этим и украсть важную информацию.
3. Организациям, возможно, придется изменить свою текущую инфраструктуру, чтобы аккумулировать ML и AI в своей рабочей системе. Это может привести к большим расходам, которые многие небольшие организации не могут себе позволить.
4. AI и ML все еще находятся на ранней стадии в области кибербезопасности. Таким образом, в настоящее время вы не можете полностью полагаться только на них в таких важных аспектах, как безопасность.

Подведение итогов

 
 
Хотя ИИ и машинное обучение сегодня используются в различных областях, затронута только верхушка айсберга, и в этих технологиях еще многое предстоит изучить. В области кибербезопасности такие передовые технологии актуальны, поскольку киберпреступники всегда на шаг впереди экспертов по безопасности. Мы надеемся, что внедрение искусственного интеллекта поможет предсказать стратегии злоумышленников и уменьшить количество атак.

 
Bio: Питер Бальтазар технический энтузиаст, разбирающийся в новых технологических тенденциях. Он работает консультантом по кибербезопасности и писателем в MalwareFox.com. Вы можете увидеть, как он придумывает теорию MCU, когда он не пишет пошаговые руководства для новичков в компьютерной области. Найдите его на Quora и LinkedIn.

Связанный:

• 7 лучших практик безопасности данных на 2021 год
• Что такое состязательная нейронная криптография?
• Применение науки о данных к сетевым атакам и событиям в области кибербезопасности