Какова роль искусственного интеллекта в кибербезопасности?

Конфиденциальность — это иллюзия, а безопасность — требование. К тому времени, когда мы уже подошли к третьему десятилетию двадцать первого века, мир наводнен бурным научным прогрессом и технологическими достижениями. Ничто больше не кажется просто басней или вымыслом, и на данный момент интеллект измеряет усердие, менее человеческий и более ориентированный на машину. Но поскольку не все можно сбрызнуть кленовым сиропом в тарелке с овсянкой на ночь, последствия в виде нарушений безопасности и нарушений конфиденциальности — это блины по изрядной цене на распродаже. Кибербезопасность вызывает озабоченность, и создается впечатление, что внедрение искусственного интеллекта помогает в этом. Но будет ли это действительно работать? В этой статье мы подробно рассмотрим роль искусственного интеллекта в кибербезопасности. Кроме того, давайте проследим за будущим ИИ в кибербезопасности, которое можно предсказать. Давайте погрузимся!

Какова роль искусственного интеллекта в кибербезопасности?

Системы ИИ работают независимо и автономно. Будущее решений искусственного интеллекта невозможно предсказать; однако на них не следует полностью полагаться. Лучший способ приблизиться к нему — думать о нем как об умном и сильном солдате, который может производить расчеты и интуитивно действовать на поле боя. Тем не менее, машинное обучение повышает потенциал оборонительной силы. В этой статье мы узнаем о роли искусственного интеллекта в обеспечении кибербезопасности с будущим ИИ в кибербезопасности. Перед этим давайте рассмотрим, что такое кибербезопасность.

Что такое кибербезопасность?

Для защиты от кибератак кибербезопасность — это практика, обеспечивающая защиту информации, хранящейся на любом электронном гаджете, подключенном к Интернету .

• Это относится к защите вычислительных систем и их защите от любых цифровых угроз и вредоносных атак на уровне их оборудования, программного обеспечения и данных путем развертывания программ и процессов.
• Кроме того, растущее использование устройств IoT потребителями создает больше потенциальных рисков для конфиденциальной и конфиденциальной информации любого лица или группы. Это делает кибербезопасность необоротным инструментом.
• Существуют различные компоненты кибербезопасности, которые основаны на типе безопасности, которую она обеспечивает, некоторые из которых включают безопасность приложений, сетевую безопасность, безопасность информации или данных, облачную безопасность, операционную безопасность и т. д.

Вы узнаете будущее ИИ в области кибербезопасности, а также возможности и проблемы искусственного интеллекта в области кибербезопасности. Продолжайте читать!

Читайте также : Основные новые тенденции интеграции приложений, ожидаемые в 2023 году

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это алгоритмы , разработанные для имитации человеческого интеллекта для выполнения задач в реальном времени и импровизации с использованием возможностей машинного обучения для адаптации к новым наборам информации в виде текстов, аудио и видео и их обработки на интегрированной аппаратной основе. и программное обеспечение. Программы ИИ принимают большие объемы данных, анализируют их на предмет корреляций и закономерностей и создают свои собственные периодические входные данные для различных ситуаций.

ИИ — это хранилище предметно-ориентированных знаний , которое работает тремя способами:

• Вспомогательный интеллект
• Расширенный интеллект
• Автономный интеллект

Что такое искусственный интеллект в кибербезопасности?

В качестве импровизированного действия кибербезопасность подчеркивает важность постоянного мониторинга и устранения угроз, прежде чем они смогут нанести какой-либо ущерб системе. В этом случае интеграция роли искусственного интеллекта в кибербезопасность не только автоматизирует ручные силовые процессы, но и повышает точность и скорость рабочего процесса. Это позволяет поддерживать безопасность в упрощенном порядке.

Несмотря на то, что мы не сомневаемся в человеческом интеллекте, это правда, что ИИ предлагает значительные преимущества организациям, внедряющим его в свои оборонные программы . Учитывая ограниченность человеческих возможностей, невозможно определить новые разновидности вредоносного ПО, методы фишинга и каждую отдельную угрозу, с которой сталкивается организация и ее облачные службы. Кроме того, распознать потенциальную угрозу намного сложнее из-за интенсивности и уязвимостей, которые она может привлечь к серверу. Неизвестная, необнаруженная угроза может нанести огромный ущерб системе в ответ на угрозу.

Когда дело доходит до преимуществ AI Cyber ​​Security, мы можем говорить о многих. Кроме того, мы рассмотрим возможности и проблемы искусственного интеллекта и кибербезопасности.

I. Инвентаризация активов данных

ИИ — это набор экспертных систем, которые используют возможности глубокого обучения для доступа и получения точной инвентаризации всех устройств, пользователей и приложений, работающих на них. Это позволяет ему предлагать репозиторий данных со всей информацией внутри предприятия, чтобы лучше классифицировать активы данных и управлять ими.

II. Защита аутентификации

ИИ защищает личную информацию на устройстве, такую ​​как имена пользователей и пароли, номера денежных карт, идентификаторы и т. д. Используется несколькими коммерческими веб-сайтами, активными в бизнесе. Чтобы обеспечить безопасность этой информации, они реализуют дополнительный уровень безопасности, защищающий от нарушений, таких как различные типы вредоносных программ, вирусов, червей и троянов.

III. ИИ выявляет неизвестные угрозы

Усложнение со временем не ограничивается только безопасностью, но и взломом. Ежегодно активизируются сотни миллионов вредителей. В конечном счете, любое устаревание системы безопасности может сделать устройство уязвимым для угроз. Внедрение роли искусственного интеллекта в кибербезопасность позволяет обеспечить надежную защиту, позволяя точно оценивать и реагировать как на существующие, так и на неизвестные угрозы. Этот подход на основе ИИ помогает защититься от постоянно меняющегося ландшафта киберугроз.

IV. Отслеживает трафик и обнаруживает аномалии

Даже в организации среднего размера существует множество обменов данными на сервере, а также с несколькими серверами в сети между предприятиями и клиентами. Несанкционированный доступ защищает конфиденциальность и обеспечивает безопасность по требованию. Данные, которые перемещаются по сети в организации, могут быть сопряжены с потенциальными рисками, которые необходимо идентифицировать и не допускать каких-либо действий. AI — это идеальное решение для специалистов по безопасности, позволяющее независимо оценивать трафик и обеспечивать безопасность данных.

V. Интеллектуальный интеллект с течением времени

Интеграция возможностей машинного обучения и глубокого обучения позволяет искусственному интеллекту улучшаться с течением времени. Он постоянно развивается и обновляется на основе постоянного анализа информации. Он анализирует шаблоны в сети организации и группирует их в соответствии со своим алгоритмом, что позволяет динамически обнаруживать любые дальнейшие отклонения или нераспознанные шаблоны в будущем.

VI. Защита конечной точки от проникновения

Распространение устройств внутри организации усложняет поддержание безопасности. Для защиты систем от потенциальных угроз как на аппаратном, так и на программном уровне антивирусные программы и виртуальные частные сети (VPN) создают многоуровневую защиту.

VII. Защита от рисков

ИТ-активы, как материальные, так и нематериальные, нуждаются в помощи систем ИИ, поскольку они постоянно становятся мишенью киберпреступников. Более того, интенсивность хакерских атак в настоящее время возросла до такой степени, что к любому устройству можно получить удаленный доступ и использовать его с любого расстояния в случае взлома. С помощью ИИ можно прогнозировать и отслеживать предстоящие кибератаки и соответствующим образом подготавливать подозрительные сайты.

VIII. Блокировка ботов

Роль искусственного интеллекта в кибербезопасности распространяется и на блокировку ботов. Боты ведут переговоры для каждой организации в сфере продаж и обслуживания. Понимание ботов представляет угрозу для систем компании и создает трафик. ИИ различает допустимых и безопасных ботов и устраняет вредоносных.

IX. Лучшее управление рисками

Скорость — это суть текущих сценариев, и системы всегда ценят быструю оценку и защиту от проникновения. Чтобы дать представление нашим читателям, согласно отчетам, в среднем организация получает около 200 000 угроз в день. Способность человека распознавать, понимать, проверять и решать проблему требует гораздо больше времени, чем предварительно сгенерированный алгоритмический расчет. Это снижает рабочую нагрузку сил, а также помогает выявить слабые места в системе, которые можно использовать для решения проблем.

X. Лучшая общая безопасность

Бизнес-организациям часто угрожают вредоносные программы, программы-вымогатели, хакерские атаки и атаки типа «отказ в обслуживании». Искусственный интеллект (ИИ) отдает приоритет мерам безопасности от всех подобных опасностей и обеспечивает всестороннюю защиту. ИИ создает логические связи между рисками и неавторизованными IP-адресами, а также обеспечивает логическое и основанное на данных понимание в режиме реального времени. Это помогает специалистам по безопасности реагировать на атаки в 60 раз быстрее.

XI. Извлечение систем и анализ основной причины

В случае нарушения системы, приводящего к потере данных, ему может быть возмещен весь объем его данных. Кроме того, при более глубоком анализе можно определить и исследовать основную причину атаки.

XII. Автоматизированная безопасность

Автоматизация безопасности осуществляется там, где искусственный интеллект использует машинное обучение для автоматизации аналогичных задач безопасности, таких как управление исправлениями и реагирование на инциденты. Таким образом, можно уменьшить перегрузку человеческих ресурсов для определения и контроля задач камер безопасности. Искусственный интеллект может способствовать автоматизации независимых систем безопасности. Это потребует от организаций защиты от угроз в режиме реального времени даже при отсутствии ручных операторов.

Продолжайте читать, чтобы узнать о будущем ИИ в кибербезопасности.

Читайте также : NextDNS против Cloudflare: какой DNS быстрее?

Является ли искусственный интеллект путем к будущей кибербезопасности?

Интеллектуальный агент, который быстро устраняет побочные действия и устраняет пользовательские аномалии, изучает скрытые угрозы в миллионах строк кода быстрее, чем предполагалось, или выявляет атаки вредоносного ПО — чего еще может желать организация? Концепция искусственного интеллекта в кибербезопасности заключается в быстром распознавании злонамеренных атак и попыток . Мы узнали о роли искусственного интеллекта в кибербезопасности. В конечном счете, мы вправе сказать, что будущее ИИ в кибербезопасности светлое и ясное.

Стремительная революция технологий в промышленном секторе — это подарок, предлагаемый кибербезопасности, который превращает ее из плана действий в задачу по отслеживанию угроз вокруг миллионов устройств, подключенных по всему миру. Сдвиг парадигмы от старых традиционных структур к инновациям в виде интеллектуальных устройств, автоматизированного оборудования и передовых вычислений напрямую связан с изменением организационного поведения. Учитывая развитие Интернета вещей, облачных вычислений, роботов и т. д., подчеркивается необходимость уделять особое внимание ИИ в решениях по кибербезопасности.

• ИТ-отрасли перегружены ресурсами для обеспечения защиты критически важных активов от серии атак. Искусственный интеллект и машинное обучение вместе обрабатывают данные и выявляют отклонения в поведении экосистемы Интернета вещей, обеспечивая безопасность и создавая технологии обнаружения конечных точек.
• Решения для кибербезопасности ИИ стремятся обеспечить высочайший уровень защиты, необходимый для нейтрализации угроз , особенно для государственных и национальных органов безопасности, не допускающих ошибок, поскольку любое нарушение может иметь катастрофические последствия. Можно ожидать спроса на специалистов, имеющих опыт применения ИИ и машинного обучения в инфраструктуре кибербезопасности.
• В области обмена частными данными, безопасных платежных систем и т. д. сочетание кибербезопасности ИИ с технологией блокчейна обеспечит более безопасный и децентрализованный подход. Этот подход, который импровизирует роль искусственного интеллекта в кибербезопасности, может произвести революцию в способах защиты цифровых активов .
• Преобладание автоматизированных решений упрощает имитацию и расширение возможностей человека, повышает эффективность и сводит к минимуму вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором . По данным Forbes, бизнес-организации уже тратят миллиарды долларов на ИИ и промышленный Интернет вещей (IIoT) для внедрения интеллектуальных технологий. По прогнозам, к 2025 году только рынок искусственного интеллекта будет стоить 500 миллиардов долларов.
• С 2022 по 2029 год рынок будущего искусственного интеллекта в кибербезопасности может расти со совокупным годовым темпом роста 24,2% и достичь 66,22 млрд долларов .
• Телекоммуникации, банковское дело и потребительские товары входят в тройку ведущих отраслей, использующих искусственный интеллект. По данным International Data Corporation, к 2024 году глобальные расходы на кибербезопасность могут достичь 174,7 млрд долларов.
• Предприятиям крайне важно инвестировать в передовые системы, интегрированные с искусственным интеллектом, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке и сталкиваться с растущими угрозами. Согласно отчету, в 2019 году было зарегистрировано более 30 000 случаев киберпреступлений, в том числе 4000 взломов, приведших к потере данных. В 2020 году средние затраты организации, пострадавшей от нарушения безопасности, составили более 8 миллионов долларов.
• По данным IBM, неудачи в раннем обнаружении и борьбе с ними приводят к серьезным потерям, и в 2022 году средняя стоимость утечек данных во всем мире составила 4,35 миллиона долларов. Компании, которые полностью внедрили ИИ и программы автоматизации, сэкономили 3,05 миллиона долларов.
• В опросе совета директоров Gartner за 2022 год процент советов директоров, считающих кибербезопасность бизнес-риском, вырос с 58% до 88%. Таким образом, будущее ИИ в сфере кибербезопасности может быть далеко впереди.

Читайте также : 13 лучших приложений для Android для защиты файлов и папок паролем

С какими проблемами сталкивается искусственный интеллект в кибербезопасности?

Цифровая трансформация прокладывает ровный путь для роста, и значительное увеличение числа пользователей, активных в нескольких программах, значительно увеличилось. Адаптивность ИИ — безупречный меч против демонов безопасности. Технологии предстоит пройти долгий путь, чтобы справиться с возможностями и проблемами искусственного интеллекта и кибербезопасности.

Благодаря таким факторам, как постоянное обучение и развитие , обработка данных , устранение задач , самообновление , анализ информации и многие другие, результаты каналов безопасности, по-видимому, улучшаются благодаря огромному потенциалу ИИ. И будущее ИИ в кибербезопасности выглядит радужным.

Однако это также приносит с собой множество препятствий, с которыми, возможно, придется столкнуться кибербезопасности, поскольку пульсирующий рост интеллекта не ограничивает границы безопасности. Принимая во внимание роль искусственного интеллекта в кибербезопасности, киберпреступники не упускают возможности украсть данные.

С другой стороны страницы, некоторые из основных проблем, с которыми могут столкнуться решения для кибербезопасности AI:

I. Доступность ресурсов

Внедрение моделей машинного обучения и решений искусственного интеллекта требует специализированного оборудования, инфраструктуры и опыта для управления системами безопасности ИИ. Учитывая значительные финансовые затраты, связанные с этим, не каждая средняя или малая компания, независимо от потенциальных угроз, с которыми они могут столкнуться, сможет понести такие затраты. Кроме того, рынок экспертов сравнительно меньше, чем глобальный спрос, что создает большие трудности в приобретении ресурсов.

II. Динамика экономики

Дело не ограничивается созданием инфраструктуры, а переходит к администрированию ИТ-систем. Искусственный интеллект побуждает к высокому уровню обслуживания и управления. Если поставщики услуг не предложат безопасность ИИ в виде модели «программное обеспечение как услуга» (SaaS) или «платформа как услуга» (PaaS), не многие компании смогут нести расходы и ресурсы, необходимые для обеспечения функционирования систем безопасности ИИ. оптимально.

III. Недоработанные внутренние процессы

Компоненты безопасности большинства предприятий распространяются только на инструменты и платформы, в то время как улучшения внутренних процессов и необходимость культурных изменений упускаются из виду из-за постоянного предотвращения капитальных вложений. Это доказывает несостоятельность систем безопасности с искусственным интеллектом.

IV. Соблюдение законов о конфиденциальности данных

Машинное обучение является аспектом искусственного интеллекта, и, поскольку мы уже читали, что ИИ со временем дает больше, очевидно, что для обучения системы программного обеспечения безопасности потребуется большой объем данных и информации для достижения точности. Хотя этот случай очевиден, он может нарушать законы о «праве на забвение». Эти системы обрабатывают большие объемы данных, и любое несоответствие может привести к нежелательной краже.

V. Качество данных для обучения

Машинное обучение полностью зависит от качества и эффективности данных, используемых при обучении его алгоритма. Важно либо разработать гибкую, но не хрупкую систему данных, полезных для обучения, либо извлекать данные в реальном времени из существующих экземпляров кибербезопасности. Кроме того, для обеспечения точности результатов нельзя игнорировать оценку моделей классификаторов и алгоритмов с разных точек зрения. Разработка точного набора систем кибербезопасности может оказаться непростой задачей и потребует помощи экспертов из технологических гигантов в области математики и моделирования искусственного интеллекта. Только так можно полностью оценить роль искусственного интеллекта в кибербезопасности.

VI. По-прежнему непреодолимая потребность в работе команд

Несмотря на возможности и проблемы искусственного интеллекта и кибербезопасности, нельзя отрицать, что программы кибербезопасности ИИ, встроенные в сети компаний, защищают внутренние системы защиты, сокращая время прогнозирования и обнаружения и предотвращая нарушения. Эффективная мощь ИИ позволяет организациям отражать вредоносные атаки. Тем не менее, способность интеллектуальной системы принимать решения зависит от ее способностей критического и творческого мышления, для которых еще предстоит провести гораздо больше исследований. Это означает, что еще какое-то время нельзя полностью полагаться на машинное обучение.

VII. Окружающие рискованные риски

Эволюция угроз с течением времени больше не является медленным процессом, и, хотя все эти процессы идентификации и интеграции решений для конкретных угроз продолжаются, в открытом доступе появляется все больше угроз. Амплитуда реализации сложная. Система безопасности может использовать только ресурсы для обнаружения и отметки угроз в соответствии с ее обучением. Для повышения точности требуются усиленные модели обучения. В противном случае системы ИИ могут не давать точных результатов.

Обоснование решений кибербезопасности ИИ требует постоянного потока данных о множестве факторов и связанных с ними рисков. Поскольку более половины нарушений кибербезопасности остаются незарегистрированными в открытом доступе, разработчикам сложно сопоставлять данные, систематически собирать их для анализа, обучать алгоритмы и, в конечном итоге, создавать надежную систему безопасности ИИ.

VIII. Комплексное шифрование данных

С точки зрения пользователя шифрование данных, несомненно, является мерой безопасности, но использование передовых стратегий шифрования данных затрудняет устранение любой скрытой угрозы даже системой безопасности. Глубокая проверка пакетов (DPI) фильтрует внешние пакеты. Но предопределенная характеристика кода, используемая для шифрования, также может проникнуть в систему как хищник.

IX. Уязвим к атакам

Несмотря на то, что это системы безопасности, кибербезопасность ИИ также может привлекать атаки. Правила, которым должны соответствовать инструменты кибербезопасности, имеют тенденцию действовать против них оскорбительно. Манипуляции и предубеждения в данных модели ИИ могут повлиять на язык машинного обучения и ввод данных, что приведет к неверным решениям и нарушениям конфиденциальности конфиденциальных данных.

Рекомендуется :

• 22 лучших приложения для астрономии и наблюдения за звездами
• Что такое потеря пакетов в Valorant?
• Обзоры Jasper AI: подробности, цены и особенности
• 23 лучших бесплатных инструмента для написания ИИ

Для организаций важно учитывать успешные последствия ИИ и импровизировать свои меры безопасности, чтобы лучше защитить их от повреждений. На этом мы заканчиваем нашу статью. Мы надеемся, что вы узнали о роли искусственного интеллекта в кибербезопасности и будущем ИИ в кибербезопасности. Не стесняйтесь обращаться к нам со своими вопросами и предложениями через раздел комментариев ниже. Кроме того, дайте нам знать, что вы хотите узнать о следующем.