ИИ и кибербезопасность

[DarthWader]

С чего все началось
Одна из первых задач, которую стали решать с помощью методов машинного обучения, — обнаружение спама за счет распознавания шаблонов. Применение искусственного интеллекта в кибербезопасности позволило обрабатывать огромные объемы данных на скоростях, недоступных даже опытным специалистам. И это определило дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности.

Как работает искусственный интеллект в кибербезопасности
Напомним, что приведенная ниже инструкция на некоторых моделях смартфонов может не сработать. Прежде чем получить root-права на Андроид свежей версии, нужно немного подстраховаться. Может потребоваться восстановить данные из-за сбоя при Искусственный интеллект пока не может полностью взять на себя заботу о безопасности в сети. Но опосредованно помогает обезопасить данные, сохранить репутацию компаний, защитить детей в интернете и решить другие вопросы, связанные с обеспечение безопасности,

— за счет оптимизации процессов.

Позволяет избежать ошибок, связанных с человеческим фактором

В обеспечении информационной безопасности по-прежнему много процессов, которые контролируются человеком хотя бы на одном из этапов, и именно в этих точках обычно возникают уязвимости. Машинное обучение — это автоматизация максимально возможного количества процессов и устранение слабых мест.

Повышает эффективность работы системы

В то время, как эффективность ручного труда при воспроизведении повторяющихся действий постепенно снижается, искусственный интеллект способен выполнять в разы больше работы, не уставая и не теряя концентрацию.

Сокращает время реагирования на атаки

Злоумышленники постоянно сокращают время проведения атак — так, например, атаки с помощью шифровальщиков LockBit разворачиваются всего за полчаса, и можно просто не успеть принять меры. Системы защиты на основе ИИ позволяют обнаруживать атаки и принимать решения по их отражению быстрее.


Позволяет точнее прогнозировать и эффективнее выявлять новые угрозы

Хакеры постоянно придумывают новые виды атак — специалисты могут не сразу сориентироваться или вообще не обнаружить угрозу в такой ситуации. Искусственный интеллект помогает и здесь: программы на основе машинного обучения распознает атаку, выявив общие черты у новой угрозы и тех, что были обнаружены ранее.

Снижает градус гонки за специалистами

Экспертов по защите данных постоянно не хватает — как и в большинстве сфер, где применяется AI, специалисты не выпали из процесса, а лишь разделили обязанности с искусственным интеллектом. Однако с применением ИИ в кибербезопасности можно сократить штат специалистов без ущерба эффективности.

Прямо сейчас, отвечая на вопрос, что такое ИИ в кибербезопасности, можно сказать, что это — в первую очередь возможность усовершенствовать уже существующие инструменты обеспечения защиты информации. Искусственный интеллект позволяет принимать меры для предотвращения и отражения атак быстрее, повышая шансы в борьбе с киберпреступниками.

 

[Mac Coffee]

Ии захватит мир!

 

[Merfi]

Искусственный интеллект выводит разведку и идентификацию целей на новый уровень

С помощью инструментов искусственного интеллекта злоумышленники могут анализировать большие объемы данных, автоматизировать сбор информации и извлекать подробную информацию о тех, кого они хотят атаковать, — и все это без вмешательства человека.

По данным Национального центра кибербезопасности Соединенного Королевства, разведка с помощью технологий ИИ становится все более агрессивной, поскольку злоумышленники могут использовать модели ИИ для анализа огромных объемов данных с большей скоростью и масштабом. Специалисты центра подчеркнули, что инструменты ИИ могут позволить злоумышленникам тщательно наблюдать за своими целями и выявлять уязвимости с большей точностью, что позволяет им совершенствовать и улучшать свои стратегии кибератак.

Другие респонденты опроса подтвердили это наблюдение, отметив, что инструменты ИИ позволяют злоумышленникам тщательно наблюдать и сравнивать потенциальные цели, выявляя уязвимости с большей точностью. Это демонстрирует значительный скачок в эффективности по сравнению с традиционными методами разведки.

Авторы исследования рекомендуют использовать методы «запутывания сети», чтобы минимизировать поверхность атаки, внедрить сегментацию сети и контроль между средами информационных технологий (ИТ) и операционных технологий (ОТ), а также использовать принципы нулевого доверия.

 

[Merfi]

Ландшафт киберугроз сегодня чрезвычайно разнообразен и динамичен. Он включает в себя такие виды атак, как вредоносное программное обеспечение (вирусы, черви, троянские программы, программы-вымогатели), фишинг и социальная инженерия, DDoS-атаки, угрозы со стороны инсайдеров, продвинутые постоянные угрозы (APT), уязвимости нулевого дня, атаки на цепочки поставок и многие другие. Традиционные методы защиты часто оказываются недостаточно эффективными против этих сложных и быстро эволюционирующих угроз.

Искусственный интеллект предлагает революционные возможности для усиления кибербезопасности. Основные направления применения ИИ в этой сфере включают:

1. Обнаружение и предотвращение угроз: ИИ-системы способны анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявляя паттерны и аномалии, которые могут указывать на кибератаки. Машинное обучение позволяет идентифицировать вредоносную активность, обнаруживать неизвестное вредоносное ПО и предсказывать потенциальные атаки.
2. Поведенческая аналитика: ИИ может анализировать поведение пользователей и сетевой трафик, устанавливая нормальные паттерны и выявляя отклонения, которые могут свидетельствовать о подозрительной активности.
3. Обнаружение мошенничества: Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных и выявлять паттерны, связанные с мошенническими действиями, такими как кража личных данных или захват учетных записей.
4. Реагирование на инциденты и автоматизация: ИИ может автоматизировать и улучшить процессы реагирования на инциденты, быстро анализируя ситуацию и предоставляя актуальную информацию об угрозах.
5. Управление уязвимостями: ИИ помогает идентифицировать и управлять уязвимостями в компьютерных системах и сетях, анализируя данные из различных источников и приоритизируя действия по устранению уязвимостей.
6. Аутентификация пользователей и контроль доступа: ИИ улучшает механизмы аутентификации, используя такие технологии, как распознавание лиц, голоса и поведенческая биометрия.
7. Поиск угроз и разведка: ИИ-платформы могут проактивно искать продвинутые угрозы, исследуя различные источники данных и применяя алгоритмы машинного обучения для выявления скрытых паттернов и индикаторов компрометации.

Успешные примеры применения ИИ в кибербезопасности уже демонстрируют его эффективность. Компании, такие как Cylance, Darktrace, IronScales и ExtraHop, используют ИИ для обнаружения вредоносного ПО, выявления аномалий, защиты от фишинга и анализа сетевого трафика. Эти решения позволяют организациям более эффективно противостоять современным киберугрозам.

Однако применение ИИ в кибербезопасности сталкивается и с определенными вызовами. Среди них – проблемы предвзятости и справедливости в ИИ-системах, вопросы конфиденциальности данных, а также уязвимость самих ИИ-систем к состязательным атакам. Важно учитывать эти аспекты при разработке и внедрении ИИ-решений в сфере кибербезопасности.

В заключение, интеграция искусственного интеллекта в кибербезопасность открывает огромные возможности для усиления защиты цифровых систем и данных. ИИ способен значительно повысить эффективность обнаружения угроз, ускорить реагирование на инциденты и обеспечить более проактивный подход к кибербезопасности. Однако для полной реализации потенциала ИИ в этой сфере необходимо тесное сотрудничество между экспертами по кибербезопасности, специалистами по данным, политиками и регулирующими органами. Только совместными усилиями можно разработать надежные рамки, стандарты и руководства, обеспечивающие этичное и ответственное использование ИИ в кибербезопасности.

По мере того как ландшафт киберугроз продолжает эволюционировать, организации должны рассматривать ИИ как мощного союзника в своих постоянных усилиях по защите критически важных данных, систем и инфраструктуры от постоянно развивающихся киберугроз. Искусственный интеллект не является панацеей, но в сочетании с человеческим опытом и правильным подходом он может значительно повысить уровень кибербезопасности и помочь организациям оставаться на шаг впереди злоумышленников в постоянно меняющемся цифровом мире.

 

[Merfi]

​

10 лучших инструментов кибербезопасности на основе искусственного интеллекта​

скусственный интеллект используется во всем ландшафте кибербезопасности, предлагая беспрецедентные возможности обнаружения, предотвращения и реагирования на угрозы. Поскольку киберугрозы становятся все более изощренными, инструменты на базе ИИ стали необходимыми для организаций, стремящихся эффективно защитить свои цифровые активы.

В этой статье рассматриваются лучшие инструменты кибербезопасности на основе ИИ, которые лидируют в этой гонке технологических вооружений. От автономной защиты конечных точек до улучшенной с помощью машинного обучения разведки угроз, эти инновационные решения используют мощь ИИ, чтобы оставаться на шаг впереди киберпреступников. Изучая уникальные особенности и подходы каждого инструмента, мы стремимся предоставить информацию о том, как ИИ формирует будущее кибербезопасности и позволяет организациям защищаться даже от самых сложных угроз.

1.​

DARKTRACE

Darktrace стала пионером в области кибербезопасности на основе искусственного интеллекта, предлагая сложную платформу, которая использует самообучающиеся алгоритмы для обнаружения и реагирования на киберугрозы в режиме реального времени. В основе технологии Darktrace лежит ее корпоративная иммунная система, которая непрерывно обучается и адаптируется к уникальным цифровым шаблонам в сети организации.

Этот адаптивный ИИ анализирует данные из различных источников, включая облачные сервисы, приложения SaaS, системы электронной почты, устройства IoT, промышленные системы управления и традиционную сетевую инфраструктуру. Устанавливая базовый уровень «нормального» поведения для каждого пользователя, устройства и соединения, Darktrace может быстро выявлять аномалии, которые могут указывать на потенциальное нарушение безопасности.

Функция Cyber AI Analyst платформы выводит смягчение угроз на новый уровень, автоматизируя процесс расследования и отчетности. Эта возможность на основе ИИ может сократить время и усилия, необходимые службам безопасности для сортировки и реагирования на инциденты, часто завершая анализы, которые могли бы занять часы, всего за несколько минут.

Основные возможности:

• Самообучающийся ИИ, который постоянно адаптируется к поведению сети, не требуя ручных правил или подписей
• Обнаружение угроз в реальном времени в сочетании с возможностями автономного реагирования для быстрого устранения угроз
• Интуитивно понятная визуализация угроз, обеспечивающая контекстное понимание масштабов и последствий инцидентов безопасности
• Комплексный охват различных цифровых сред: от облачных сервисов до промышленных систем управления
• Расследование инцидентов с использованием искусственного интеллекта и предоставление отчетов с помощью Cyber AI Analyst, что значительно оптимизирует операции по обеспечению безопасности

Искусственный интеллект используется во всем ландшафте кибербезопасности, предлагая беспрецедентные возможности обнаружения, предотвращения и реагирования на угрозы. Поскольку киберугрозы становятся все более изощренными, инструменты на базе ИИ стали необходимыми для организаций, стремящихся эффективно защитить свои цифровые активы.

В этой статье рассматриваются лучшие инструменты кибербезопасности на основе ИИ, которые лидируют в этой гонке технологических вооружений. От автономной защиты конечных точек до улучшенной с помощью машинного обучения разведки угроз, эти инновационные решения используют мощь ИИ, чтобы оставаться на шаг впереди киберпреступников. Изучая уникальные особенности и подходы каждого инструмента, мы стремимся предоставить информацию о том, как ИИ формирует будущее кибербезопасности и позволяет организациям защищаться даже от самых сложных угроз.

1.​

DARKTRACE




Darktrace стала пионером в области кибербезопасности на основе искусственного интеллекта, предлагая сложную платформу, которая использует самообучающиеся алгоритмы для обнаружения и реагирования на киберугрозы в режиме реального времени. В основе технологии Darktrace лежит ее корпоративная иммунная система, которая непрерывно обучается и адаптируется к уникальным цифровым шаблонам в сети организации.

Этот адаптивный ИИ анализирует данные из различных источников, включая облачные сервисы, приложения SaaS, системы электронной почты, устройства IoT, промышленные системы управления и традиционную сетевую инфраструктуру. Устанавливая базовый уровень «нормального» поведения для каждого пользователя, устройства и соединения, Darktrace может быстро выявлять аномалии, которые могут указывать на потенциальное нарушение безопасности.

Функция Cyber AI Analyst платформы выводит смягчение угроз на новый уровень, автоматизируя процесс расследования и отчетности. Эта возможность на основе ИИ может сократить время и усилия, необходимые службам безопасности для сортировки и реагирования на инциденты, часто завершая анализы, которые могли бы занять часы, всего за несколько минут.

Основные возможности:

• Самообучающийся ИИ, который постоянно адаптируется к поведению сети, не требуя ручных правил или подписей
• Обнаружение угроз в реальном времени в сочетании с возможностями автономного реагирования для быстрого устранения угроз
• Интуитивно понятная визуализация угроз, обеспечивающая контекстное понимание масштабов и последствий инцидентов безопасности
• Комплексный охват различных цифровых сред: от облачных сервисов до промышленных систем управления
• Расследование инцидентов с использованием искусственного интеллекта и предоставление отчетов с помощью Cyber AI Analyst, что значительно оптимизирует операции по обеспечению безопасности

2.​

Подход CrowdStrike к искусственному интеллекту и машинному обучению


CrowdStrike Falcon представляет собой новую парадигму в платформах кибербезопасности, предлагая облачное решение, которое использует мощь ИИ и машинного обучения для защиты от сложных киберугроз. Архитектура платформы построена вокруг одного легкого агента, который объединяет несколько функций безопасности, включая антивирус следующего поколения (NGAV), обнаружение и реагирование на конечные точки (EDR), управляемый поиск угроз и управление уязвимостями.

Модели искусственного интеллекта Falcon постоянно обучаются на триллионах событий безопасности ежедневно, что позволяет платформе адаптироваться к меняющимся угрозам и обеспечивать проактивную защиту. Этот огромный набор данных в сочетании с передовыми алгоритмами машинного обучения позволяет Falcon обнаруживать и предотвращать даже самые сложные атаки, включая угрозы без вредоносных программ и файлов.

Облачный дизайн платформы предлагает несколько преимуществ, включая бесшовное развертывание, автоматические обновления и единую консоль управления. Эта архитектура упрощает операции по обеспечению безопасности, снижает сложность и гарантирует организациям постоянный доступ к новейшим возможностям анализа угроз и защиты.

Основные возможности:

• Возможности обнаружения угроз и автоматического реагирования на основе искусственного интеллекта для предотвращения и смягчения последствий атак в режиме реального времени
• Облачная архитектура, обеспечивающая упрощенное развертывание, легкую масштабируемость и автоматические обновления
• Единый легкий агент, объединяющий несколько модулей безопасности для комплексной защиты конечных точек
• Расширенная поведенческая аналитика и анализ угроз для обнаружения и предотвращения сложных угроз нулевого дня
• Унифицированная консоль управления и модульная конструкция платформы для оптимизированных операций безопасности и легкой интеграции

 

[Merfi]

3.​

Обзор Vectra AI

Vectra AI заняла лидирующие позиции в области кибербезопасности на основе ИИ с помощью своей платформы Vectra AI. Это инновационное решение использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения непрерывного мониторинга в реальном времени всей цифровой экосистемы организации.

Движок платформы Vectra AI анализирует огромные объемы сетевых метаданных, включая шаблоны трафика, поведение пользователей и взаимодействия с облаком. Этот комплексный подход позволяет платформе обнаруживать как известные угрозы, так и тонкие индикаторы потенциальных атак, которые могут обойти традиционные меры безопасности.

Одной из выдающихся особенностей платформы Vectra AI является ее способность автоматически расставлять приоритеты обнаруженных угроз на основе их потенциального воздействия и серьезности. Эта возможность помогает группам безопасности сосредоточить свои усилия на наиболее критических инцидентах, значительно улучшая время реагирования и общую эффективность безопасности.

Основные возможности:

• Обнаружение угроз на основе искусственного интеллекта, постоянно отслеживающее сетевой трафик, поведение пользователей и облачные среды
• Автоматизированная приоритизация угроз с использованием машинного обучения для ранжирования обнаруженных угроз на основе серьезности и потенциального воздействия
• Поиск угроз с помощью искусственного интеллекта, который осуществляет проактивный поиск скрытых угроз во всей цифровой экосистеме
• Комплексная видимость локальных сетей, облачных рабочих нагрузок, SaaS-приложений и поведения пользователей
• Полная интеграция с существующими инструментами безопасности для скоординированного и эффективного реагирования на угрозы

4.​

Internxt

Internxt представляет собой смену парадигмы в облачном хранилище, уделяя первостепенное внимание конфиденциальности пользователей и безопасности данных с помощью инновационных технологий на базе искусственного интеллекта. Основанная в 2020 году, эта испанская компания быстро завоевала признание благодаря своему подходу к шифрованию с нулевым разглашением и децентрализованной архитектуре.

В основе сервиса Internxt лежит процесс шифрования на стороне клиента. Перед тем, как какие-либо данные покидают устройство пользователя, они шифруются с использованием передовых алгоритмов, что гарантирует, что ключи дешифрования есть только у пользователя. Такой подход гарантирует, что даже сам Internxt не сможет получить доступ или просмотреть сохраненные файлы, что обеспечивает беспрецедентный уровень конфиденциальности.

Децентрализованная архитектура платформы, улучшенная алгоритмами ИИ, дополнительно усиливает безопасность, фрагментируя файлы и распределяя их по нескольким серверам. Это не только повышает устойчивость данных, но и делает практически невозможным для неавторизованных лиц реконструировать полные файлы.

Основные возможности:

• Шифрование с нулевым разглашением, обеспечивающее абсолютную конфиденциальность пользователя и данных
• Открытое программное обеспечение, прошедшее независимую проверку ведущей европейской компанией по безопасности на прозрачность и надежность
• Децентрализованная архитектура с улучшенным искусственным интеллектом, фрагментирующая и распределяющая файлы для повышения безопасности и устойчивости
• Интуитивно понятный пользовательский интерфейс для веб-, настольных и мобильных приложений для удобного управления файлами
• Щедрый уровень бесплатного хранения (до 10 ГБ) и конкурентоспособные цены на платные планы, что делает безопасное облачное хранилище доступным

 

[Merfi]

5.​

Защитите свое предприятие с помощью CylanceGATEWAY и CylancePROTECT

Cylance, которая теперь работает как дочерняя компания BlackBerry Limited, произвела революцию в области безопасности конечных точек, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения. Флагманский продукт компании, CylancePROTECT, использует уникальный подход к обнаружению и предотвращению угроз.

В отличие от традиционных антивирусных решений, которые полагаются на обнаружение на основе сигнатур, CylancePROTECT использует ИИ для анализа ДНК файла и прогнозирования его потенциального вредоносного поведения. Этот предиктивный подход позволяет программному обеспечению выявлять и блокировать как известные, так и неизвестные угрозы, включая атаки нулевого дня, прежде чем они смогут выполниться и нанести вред.

Модели искусственного интеллекта Cylance обучаются на миллионах как вредоносных, так и безвредных файлов, что позволяет системе делать высокоточные прогнозы о намерениях файла. Такой подход не только обеспечивает более эффективную защиту, но и значительно снижает использование системных ресурсов, обычно связанное с традиционными антивирусными решениями.

Основные возможности:

• Обнаружение вредоносных программ на основе искусственного интеллекта, которое заблаговременно выявляет и блокирует как известные, так и неизвестные угрозы, не полагаясь на обновления сигнатур
• Легкий агент конечной точки, использующий до 20 раз меньше ресурсов ЦП, чем традиционные антивирусные решения
• Эффективное предотвращение угроз нулевого дня, вредоносного ПО без файлов и атак на основе памяти с помощью предиктивного анализа файлов
• CylancePROTECT Home Edition расширяет защиту корпоративного уровня на основе искусственного интеллекта на личные устройства сотрудников без ущерба для конфиденциальности
• Возможность непрерывного предотвращения угроз, не требующая постоянных обновлений или активного подключения к Интернету, что упрощает управление безопасностью

6.​

Фиолетовый ИИ от SentinelOne: как этот аналитик безопасности на основе ИИ помогает вам оставаться впереди злоумышленников

SentinelOne зарекомендовала себя как лидер в индустрии кибербезопасности с ее автономной платформой защиты конечных точек на базе искусственного интеллекта. Платформа Singularity XDR (Extended Detection and Response) компании предлагает комплексное решение безопасности, которое выходит за рамки традиционных конечных точек и охватывает облачные рабочие нагрузки и устройства IoT.

В основе технологии SentinelOne лежат передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые постоянно развиваются, чтобы опережать сложные киберугрозы. Этот адаптивный подход позволяет платформе предотвращать, обнаруживать и реагировать на известные и неизвестные угрозы в режиме реального времени, включая сложные вредоносные программы, программы-вымогатели и эксплойты нулевого дня.

Технология SentinelOne ActiveEDR выводит обнаружение угроз и реагирование на них на новый уровень, автоматически отслеживая угрозы и обеспечивая глубокую видимость цепочек атак. Эта возможность в сочетании с функцией Storyline платформы позволяет группам безопасности быстро понимать и контекстуализировать инциденты безопасности, значительно сокращая время расследования и реагирования.

Основные возможности:

• Автономная защита конечных точек с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для предотвращения угроз и реагирования на них в режиме реального времени
• Платформа Singularity XDR, объединяющая безопасность конечных точек, облачных рабочих нагрузок и устройств Интернета вещей
• Технология ActiveEDR для автоматизированного поиска угроз и глубокого анализа цепочки атак
• Функция сюжетной линии, контекстуализирующая и сопоставляющая события на конечных точках для упрощения расследования инцидентов
• Возможности Ranger, распространяющие защиту на все подключенные устройства, включая неуправляемые конечные точки и IoT

 

[Merfi]

7.​

Новый подход к кибербезопасности | Fortinet Security Fabric


Fortinet стала мировым лидером в области комплексных решений по кибербезопасности, предлагая единый подход к защите цифровых активов организаций в условиях постоянно расширяющейся поверхности атак. Основанная в 2000 году, Fortinet выросла в одну из крупнейших компаний по кибербезопасности в мире, уделяя особое внимание высокопроизводительной интеллектуальной защите.

Краеугольным камнем предложений Fortinet является архитектура Security Fabric, которая обеспечивает единую платформу, интегрирующую широкий спектр технологий безопасности. Такой подход обеспечивает автоматизированные возможности защиты, обнаружения и реагирования во всей сетевой экосистеме организации.

Флагманская операционная система Fortinet, FortiOS, обеспечивает работу ее межсетевых экранов следующего поколения (NGFW) и других решений безопасности. Инновационное использование компанией пользовательских процессоров безопасности (SPU) и передовых алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет ей ежедневно анализировать миллиарды событий, предоставляя информацию об угрозах в реальном времени и улучшенную защиту.

Основные возможности:

• Архитектура Security Fabric, обеспечивающая единую интегрированную платформу для комплексной кибербезопасности
• Операционная система FortiOS, обеспечивающая конвергенцию сетевых функций и функций безопасности
• Изготовленные на заказ блоки обработки данных безопасности (SPU), обеспечивающие лучшую в отрасли производительность и ценность
• FortiGuard Labs на базе искусственного интеллекта и машинного обучения ежедневно обрабатывает более 100 миллиардов событий для получения информации об угрозах в режиме реального времени
• Комплексный портфель решений, включая NGFW, защищенную SD-WAN, SASE и защиту конечных точек

8.​

Представляем ThreatCloud AI — мозг, стоящий за безопасностью контрольно-пропускных пунктов

Check Point Software Technologies использует искусственный интеллект для улучшения своих решений по кибербезопасности, позиционируя себя на передовой в предотвращении угроз с помощью ИИ. Услуги Infinity AI компании сочетают в себе передовой интеллект угроз на основе ИИ с генеративным ИИ для обеспечения комплексной защиты всей инфраструктуры безопасности организации.

В основе возможностей ИИ Check Point лежит технология ИИ ThreatCloud, которая использует более 50 движков ИИ и обрабатывает большие данные с сотен миллионов датчиков. Эта мощная комбинация позволяет системе предотвращать широкий спектр угроз, включая сложные попытки фишинга, атаки программ-вымогателей, эксплойты DNS и различные формы вредоносного ПО.

Check Point также представила Infinity AI Copilot — помощника по безопасности на базе искусственного интеллекта, который предоставляет экспертные рекомендации и аналитические данные на основе данных. Этот инновационный инструмент помогает группам безопасности выполнять общие административные задачи до 90% быстрее, значительно повышая операционную эффективность.

Основные возможности:

• Сервисы Infinity AI, объединяющие интеллектуальную разведку угроз на основе ИИ с генеративным ИИ для расширенной защиты
• Технология искусственного интеллекта ThreatCloud, использующая более 50 механизмов искусственного интеллекта и большие данные для комплексного предотвращения угроз
• Infinity AI Copilot обеспечивает помощь на базе искусственного интеллекта для эффективного администрирования безопасности
• Корреляции на основе искусственного интеллекта в Horizon XDR/XPR для расширенного предотвращения и реагирования в масштабах всей системы безопасности
• Непрерывная интеграция данных об угрозах на основе искусственного интеллекта для борьбы с новыми кибератаками, осуществляемыми с использованием искусственного интеллекта

 

[Merfi]

9.​

Корпоративное облако Symantec


Symantec Endpoint Protection, в настоящее время разработанный Broadcom Inc., представляет собой комплексный программный пакет безопасности, предназначенный для защиты широкого спектра устройств, включая ноутбуки, настольные компьютеры и серверы. Это решение использует многоуровневый подход к безопасности, сочетая традиционные возможности защиты от вредоносных программ с передовыми технологиями, такими как предотвращение вторжений, защита брандмауэром и машинное обучение.

Сила Symantec Endpoint Protection заключается в его проактивном подходе к кибербезопасности. Сосредоточившись на предотвращении атак до, во время и после их возникновения, программное обеспечение значительно снижает риск раскрытия и минимизирует влияние инцидентов безопасности. Его архитектура клиент-сервер обеспечивает централизованное управление и применение политик, позволяя ИТ-администраторам эффективно управлять безопасностью во всех организациях.

Передовые алгоритмы машинного обучения Symantec и глобальная сеть аналитики играют решающую роль в способности программного обеспечения адаптироваться к новым угрозам. Эта непрерывная эволюция гарантирует, что конечные точки остаются защищенными от постоянно меняющегося ландшафта киберугроз.

Основные возможности:

• Многоуровневая защита, сочетающая традиционные меры безопасности с передовыми технологиями машинного обучения
• Проактивный подход к кибербезопасности, направленный на упреждающее предотвращение угроз и минимизацию последствий инцидентов
• Централизованное управление и применение политик с помощью надежной клиент-серверной архитектуры
• Расширенные возможности обнаружения с использованием методов, основанных как на сигнатурах, так и на поведении
• Постоянная адаптация к возникающим угрозам с помощью машинного обучения и глобальной разведывательной сети

10. Воспользуйтесь функционалом​

Cybereason: Это XDR :30

Cybereason зарекомендовала себя как ведущий поставщик решений по защите конечных точек, обнаружению и реагированию на них на основе ИИ. Основанная в 2012 году, компания ставит своей целью предоставить защитникам инструменты и интеллект, необходимые для прекращения кибератак с конечных точек на более широкую сетевую среду.

Флагманская платформа Cybereason Defense Platform объединяет возможности EDR, NGAV и проактивного поиска угроз. Этот интегрированный подход обеспечивает контекстно-богатый анализ каждого элемента вредоносной операции, которую Cybereason называет MalOp™ (вредоносная операция).

Используя передовые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, платформа Cybereason постоянно развивается, чтобы опережать сложные угрозы. Эта адаптивная способность позволяет автоматизировать процессы обнаружения и устранения, значительно снижая нагрузку на группы безопасности и минимизируя потенциальное влияние нарушений.

Основные возможности:

• Защита конечных точек на основе искусственного интеллекта, объединяющая EDR, NGAV и упреждающий поиск угроз для комплексной безопасности
• Автоматизированные возможности исправления, позволяющие быстро реагировать на инциденты безопасности и минимизировать последствия нарушений
• Комплексная видимость конечных точек, пользователей и сетей с контекстно-ориентированным анализом MalOp™
• Облачная архитектура, обеспечивающая простоту масштабирования и управления в распределенных средах
• Непрерывная эволюция платформы посредством машинного обучения для адаптации к новым методам атак и угрозам

Будущее ИИ в кибербезопасности​

Как мы выяснили в этом обзоре лучших инструментов кибербезопасности на основе ИИ, искусственный интеллект кардинально меняет подход служб безопасности постоянно меняющийся ландшафт киберугроз. Эти передовые инструменты ИИ позволяют специалистам по безопасности обнаруживать, предотвращать и реагировать на инциденты безопасности с беспрецедентной скоростью и точностью. Используя алгоритмы машинного обучения и сложную технологию ИИ, эти решения значительно улучшают состояние безопасности организаций и их способность защищать конфиденциальные данные от все более сложных кибератак.

Интеграция ИИ в кибербезопасность оказывается особенно эффективной в таких областях, как охота за угрозами и расширенное обнаружение угроз. Системы ИИ отлично справляются с выявлением закономерностей и аномалий, которые могут указывать на вредоносное поведение, часто выявляя потенциальные угрозы до того, как они смогут нанести значительный ущерб. Этот проактивный подход имеет решающее значение в борьбе с современными киберугрозами, многие из которых разработаны для обхода традиционных мер безопасности. По мере того, как инструменты ИИ продолжают развиваться, они, вероятно, станут еще более искусными в предвидении и нейтрализации возникающих угроз, еще больше укрепляя защиту организаций от сложных кибератак.

Однако важно отметить, что хотя ИИ является мощным союзником в борьбе с киберпреступностью, он не является панацеей. Наиболее эффективные стратегии кибербезопасности будут по-прежнему опираться на сочетание передовых инструментов ИИ и человеческого опыта. Специалисты по безопасности играют решающую роль в интерпретации информации, полученной с помощью ИИ, принятии стратегических решений и постоянной адаптации методов безопасности для решения новых задач. Поскольку ИИ в кибербезопасности продолжает развиваться, синергия между искусственным интеллектом и человеческим интеллектом будет иметь ключевое значение для опережения киберпреступников и обеспечения надежной защиты цифровых активов во все более взаимосвязанном мире.

 

[Merfi]

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ​

ВВЕДЕНИЕ​

С развитием технологий растет потребность в обеспечении кибербезопасности. Угрозы, направленные на нарушение целостности и конфиденциальности данных, становятся все более сложными и изощренными. В этой связи искусственный интеллект (ИИ) начал играть важную роль в усилении средств кибербезопасности. Он помогает идентифицировать и предотвращать атаки в реальном времени, что делает системы более устойчивыми к угрозам.

ИИ способен не только улучшить скорость обнаружения и реагирования на кибератаки, но и адаптироваться к новым угрозам. Использование ИИ помогает создать интеллектуальные системы защиты, которые могут развиваться вместе с эволюцией атак, что делает их более надежными и эффективными по сравнению с традиционными методами защиты.

ИСТОРИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ​

Первые попытки обеспечения кибербезопасности базировались на использовании простых антивирусных программ и межсетевых экранов, которые могли блокировать известные угрозы на основе сигнатур. Однако с ростом сложности атак и увеличением объемов данных эти подходы стали неэффективными. В 2010-х годах начали активно развиваться системы, использующие машинное обучение для анализа больших объемов данных, что привело к значительному улучшению возможностей обнаружения угроз. Появление продвинутых алгоритмов машинного обучения и технологий глубокого обучения в последние годы открыло новые горизонты для кибербезопасности, позволив системам обнаруживать даже самые сложные угрозы, ранее незаметные для традиционных решений.

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ​

1. Обнаружение аномалий: ИИ используется для анализа большого количества сетевых данных и выявления аномальных событий, которые могут свидетельствовать о потенциальной кибератаке. Применяя машинное обучение, системы способны обучаться на исторических данных и находить отклонения, которые человек мог бы не заметить. Эти системы могут, например, анализировать паттерны сетевого трафика и обнаруживать подозрительные действия, которые могут свидетельствовать о вредоносной активности.
2. Автоматизация анализа угроз: Машинное обучение и нейронные сети позволяют автоматизировать процесс анализа угроз, минимизируя количество ложных срабатываний и увеличивая точность обнаружения. Это значительно снижает нагрузку на специалистов по информационной безопасности и ускоряет процесс принятия решений. В условиях постоянно увеличивающегося количества угроз автоматизация становится ключевым фактором для поддержания высокого уровня защиты.
3. Реакция на инциденты: ИИ способен анализировать данные о текущих инцидентах и предлагать оптимальные варианты их устранения. Таким образом, системы, использующие ИИ, могут автоматически реагировать на некоторые виды атак, снижая ущерб. Например, системы могут изолировать зараженное устройство, чтобы предотвратить дальнейшее распространение вредоносного ПО по сети.
4. Анализ вредоносного ПО: Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа вредоносного ПО и определения его поведения. ИИ способен быстрее, чем традиционные методы, выявлять неизвестное вредоносное программное обеспечение и предотвращать его распространение. Такие системы могут также классифицировать угрозы по типам и уровню опасности, что позволяет быстрее предпринимать меры по защите.
5. Фильтрация фишинговых атак: ИИ помогает в обнаружении фишинговых атак, анализируя электронные письма и выявляя подозрительные шаблоны. Системы на базе ИИ могут распознавать фишинговые сообщения, которые содержат признаки мошенничества, такие как подозрительные ссылки или неправдоподобные запросы.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ МЕТОДОВ ИИ​

Преимущества:

1. Обработка больших объемов данных: ИИ может анализировать огромное количество данных, которые человек не в состоянии обработать вручную. Это особенно важно для выявления сложных атак в реальном времени.
2. Обнаружение неизвестных угроз: Используя машинное обучение, системы ИИ могут выявлять угрозы, которые не были ранее известны, включая атаки нулевого дня и неизвестное вредоносное ПО.
3. Скорость и эффективность: Автоматизация процессов анализа угроз и реагирования на них позволяет значительно ускорить время обнаружения и устранения атак.
4. Адаптивность: Системы ИИ могут обучаться на новых данных и адаптироваться к изменяющимся методам атак.
5. Минимизация ложных срабатываний: ИИ способен анализировать контекст угроз и снижать количество ложных положительных сигналов, что упрощает работу специалистов.
6. Проактивная защита: Вместо реагирования на атаки после их обнаружения ИИ помогает предотвращать угрозы заранее, анализируя потенциальные уязвимости.

Недостатки:

1. Высокая стоимость: Разработка, внедрение и поддержка систем на базе ИИ требуют значительных финансовых вложений, что может быть недоступно для малого и среднего бизнеса.
2. Зависимость от данных: Для обучения ИИ требуется большое количество качественных данных. Ошибки в данных или их недостаток могут снизить точность работы системы.
3. Сложность внедрения: Реализация ИИ-систем может быть технически сложной задачей, требующей высококвалифицированных специалистов.
4. Этичные риски: Неправильное использование ИИ, например, для слежки или нарушения конфиденциальности, может привести к юридическим и репутационным последствиям.
5. Использование ИИ злоумышленниками: Хакеры также могут использовать технологии ИИ для создания сложных атак, которые трудно обнаружить.
6. Риск ложных срабатываний: Несмотря на высокую точность, системы ИИ все же могут генерировать ложные сигналы, особенно в условиях недостатка обучающих данных.

ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ​

• Darktrace – система, использующая машинное обучение для обнаружения угроз в сетевом трафике и определения аномальных действий. Она позволяет выявлять угрозы в реальном времени и предпринимать автоматические меры по их нейтрализации. Darktrace работает на основе технологии «Enterprise Immune System», которая имитирует работу иммунной системы человека, что позволяет ей адаптироваться к новым угрозам и эффективно защищать корпоративные сети.
• IBM QRadar – платформа для управления безопасностью, которая использует ИИ для корреляции событий и выявления потенциальных инцидентов. QRadar помогает объединять данные из разных источников и анализировать их, чтобы найти сложные угрозы. Она автоматически выделяет наиболее важные инциденты для оперативной реакции и позволяет интегрировать информацию из различных источников, таких как сетевые логи, данные о пользователях и другие источники, что повышает точность обнаружения.
• Cylance – антивирусное решение, использующее ИИ для предотвращения кибератак. Cylance анализирует поведение программ и предотвращает их выполнение, если обнаружены подозрительные действия. В отличие от традиционных антивирусных программ, Cylance опирается на поведенческий анализ и не требует постоянных обновлений сигнатур, что делает его более эффективным в борьбе с новыми и неизвестными угрозами. Он использует предиктивные модели, чтобы предсказать и заблокировать вредоносное ПО до его выполнения, что значительно снижает риски инфицирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ​

Использование ИИ в кибербезопасности становится неотъемлемой частью современных стратегий защиты информации. Несмотря на сложности, связанные с реализацией и обучением таких систем, они предоставляют мощные инструменты для защиты от кибератак и минимизации ущерба от возможных инцидентов. В будущем можно ожидать дальнейшего развития методов на базе ИИ, которые сделают кибербезопасность еще более адаптивной и надежной.

 

[Merfi]

ИИ в кибербезопасности: друг или враг​

Стремительное развитие искусственного интеллекта — одна из главных примет технологических трендов нашего времени. Сегодня в ИИ, а также нейросетях некоторые видят универсальное решение для многих технических и социальных проблем. Другие считают, что ничего хорошего из этого не выйдет. Истина, как обычно, где-то посередине. Искусственный интеллект — это обоюдоострое лезвие, которое может применяться по-разному, в зависимости от того, в чьих оно руках. Сегодня мы поговорим про то, как ИИ используют в кибербезопасности — и в кибератаках, которые эта дисциплина предотвращает.

Как ИИ применяют для защиты от киберугроз​

Системы искусственного интеллекта, такие как алгоритмы машинного обучения и нейросети, играют важную роль в кибербезопасности. Они помогают обнаруживать аномалии, анализировать потенциальные угрозы и принимать меры по защите данных и сетей. ИИ применяют для защиты от киберугроз, включая анализ отчетов ИБ, обнаружение уязвимостей, мониторинг трафика, масштабирование инфраструктуры и прогнозирование киберугроз.

Список задач, которые может решать ИИ в кибербезопасности​

1. Автоматическая обработка и анализ отчетов систем информационной безопасности. ИИ эффективнее человека может заметить повторяемость паттернов и указать на уязвимость в системе.
2. Детектирование вторжений в систему извне, как по заранее известному алгоритму (распознавание сигнатур), так и работа с ранее неизвестным типом угрозы (эвристический анализ). В последнем случае алгоритм анализирует не образцы данных (например, вирусного кода), а последовательность наступающих событий, распознавая в них, например, признаки DDoS-атаки.
3. Непосредственно связано с предыдущим: непрерывный мониторинг и анализ трафика и паттернов поведения пользователей.
4. Борьба с фальшивым срабатыванием угроз. Необходима тонкая работа, чтобы отделить аномальные сигналы от настоящей угрозы, и пока что с этим лучше всего справляются человеческие специалисты. Однако уже в ближайшем будущем, скорее всего, ИИ сможет полноценно взять на себя эту роль.
5. Использование адаптивных инструментов для оценки конфигурации при масштабном обновлении инфраструктуры, например, установке новой системы поверх старой локальной среды.
6. Классификация и кластеризация данных для соблюдения законодательства, для дальнейшего построения профилей атак и уязвимостей и анализа данных в контексте кибератаки, а также для прогнозирования будущих ситуаций.

Слабый ИИ используется в кибербезопасности уже долгое время, сильный (генеративный) только начинает набирать популярность.

Интересный факт:

В профессиональном сообществе все чаще обсуждается вопрос об использовании предиктивных моделей машинного обучения для моментального обнаружения DDoS-атак. Некоторые эксперты считают, что такой подход позволяет достичь точности детектирования атак, близкой к 99%.

На текущем этапе, однако, рекомендуется не отдавать этот процесс на полное управление ИИ, а внедрять алгоритмы на базе машинного обучения под контролем экспертов-людей.

 

[Merfi]

Как ИИ применяют для кибератак​

У хакеров сегодня широкие возможности для применения ИИ. Это не только автоматизация уже существующих схем кибератак, но и возможность совершать принципиально новые их типы, например, генерировать фишинговые письма с помощью языковых моделей или имитировать дипфейками изображение и голос реальных людей.

Перечислим направления, которые уже активно используются злоумышленниками при помощи искусственного интеллекта и явно будут совершенствоваться в ближайшем будущем.

1. Автоматизация процессов взлома​

Применение нейросетей делает процесс взлома информационной инфраструктуры более быстрым. Хакерам больше не нужно самим собирать информацию и составлять таблицу паролей. ИИ способен помочь в автоматическом брутфорсе и поиске известных уязвимостей. Более того, он все лучше умеет проходить капчу, которая должна защищать от брутфорса.

Например, ИИ может помочь с минимальными вводными данными собрать информацию про человека по его следам присутствия в сети (включая имя пользователя, дату рождения и другие личные данные) и предложить возможные варианты того, какой он использует пароль или ответ на контрольный вопрос для его восстановления.

2. Упрощение целевого фишинга​

Надобность в OSINT-разведке и навыках психолога также теперь практически отпадает. Нейросети могут самостоятельно проанализировать особенности личности или компании, которые являются целью хакера, и составить оптимальное фишинговое послание. Рутинный фишинг, опирающийся на инфоповоды, также становится очень легким: нейросеть может анализировать новостные повестки различных регионов и включать их в состав вредоносной рассылки. То же самое с персонализацией фишингового контента в зависимости от интересов жертв.

3. Легкость в изготовлении дипфейков​

Создать аудио- или видео-запись, имитирующую послание реального человека — например, начальника жертвы или его родственника, якобы попавшего в беду — сегодня как никогда просто. Это делается при помощи синтезирования аудио или видео с использованием генеративно-состязательных нейросетей. Такой метод используется для принуждения адресата к совершению каких-то действий, выгодных злоумышленнику: срочный перевод денег, передача логина и пароля, информация из смс-сообщения и не только.

4. Атаки типа «отравление данных»​

ИИ можно использовать для нанесения вреда другим ИИ-моделям, которые используются в разных сферах и для разных целей. Атака такого типа препятствует адекватному обучению нейросетей, закрепляя ложные соответствия и саботируя итоговый результат. Уязвимости подобного рода в нейросетях были обнаружены еще несколько лет назад: в 2019-м хакеры в рамках эксперимента убедили автопилот Tesla Model S въехать выехать на встречное движение, внеся минимальные изменения в разметку, которые не видит человек, но видит компьютерное зрение — после чего резко меняет интерпретацию знака в целом.

5. Упрощение разработки вредоносов​

Открытые модели нейросетей вроде ChatGPT не позволяют хакерам создавать новые вирусные программы или модифицировать существующие, однако ничто не мешает им обойти это ограничение (например, создавая код по частям). Существуют также различные криминальные аналоги, например, закрытый в августе 2023 года WormGPT, который помогал хакерам генерировать письма, обходящие стандартные спам-фильтры. На черном рынке по-прежнему остается масса программ, которые позволяют человеку сегодня стать киберпреступником вообще без знания кода.

Интересный факт:

В июле 2023 года глава Канадского центра кибербезопасности Сами Хури заявил о всплеске использования языковых моделей «в фишинговых электронных письмах, во вредоносном коде, а также в создании контента с целью дезинформации». Аналогичные отчеты в этом году выпустили Европол и и Британский центр кибербезопасности.

 

[Merfi]

Плюсы и минусы искусственного интеллекта в кибербезопасности​

У применения ИИ в кибербезопасности есть как положительные, так и отрицательные стороны. Рассмотрим их в формате сводной таблицы.

Плюсы	Минусы
Способность к обработке big data Искусственный интеллект эффективно анализирует большие объемы данных и быстро обнаруживает аномальные паттерны в реальном времени.	Зависимость от данных Эффективность работы ИИ напрямую зависит от качества, объема и репрезентативности данных, которые были использованы для его обучения.
Автоматизация рутины Когда ИИ берет на себя процессы обнаружения и реагирования на типовые угрозы, это сильно разгружает сотрудников компании-провайдера защиты и высвобождает их ресурсы на решение нестандартных и сложных задач.	Уязвимость к специфическим атакам Слабое место у ИИ-киберзащитника — в самой структуре его работы. Так, злоумышленники могут применить ИИ для атак непосредственно на модели машинного обучения, чтобы сделать защитный ИИ менее эффективным.
Повышение точности Должным образом обученный ИИ создает модели, которые выявляют угрозы с высокой точностью, минимизируя количество ложных срабатываний.	Сложность внедрения и поддержки Реализация систем ИИ в кибербезопасности требует значительных инвестиций как в оборудование, так и в квалифицированных специалистов, которые бы могли их обучать, поддерживать и оптимизировать.
Прогнозы и адаптация ИИ может предсказывать потенциальные угрозы, анализируя текущие тенденции и обнаруживая в них определенные паттерны. Такие системы быстро адаптируются к новым типам угроз, что помогает поддерживать актуальность защиты.	Парадоксальный эффект на усложнение атак Когда типовые кибератаки уже не будут приносить достаточно эффективности, использование ИИ в киберзащите неизбежно приведет к разработке более сложных и изощренных атак, для решения которых понадобится более совершенная защита.
Гибкость и расширяемость Технологии ИИ могут легко интегрироваться с другими средствами кибербезопасности и масштабироваться в зависимости от потребностей.	Экономическая недоступность для малых организаций Разработка и внедрение систем ИИ в кибербезопасность это достаточно дорого, что делает такой вариант невыгодным для малых и средних предприятий.

Прогнозы на будущее​

Несомненно, уже в ближайшие годы мы увидим стремительный рост применения ИИ и нейросетей как в киберзащите, так и в кибернападении. Развитие этих технологий пока что не ограничено ничем, кроме вычислительных мощностей и некоторых юридических проблем. Например, необходимость использования больших данных для машинного обучения противоречит растущему тренду на конфиденциальность персональных данных, которая в некоторых частях мира, например, в Европе, закреплена законодательно (GDPR).
Еще одна проблема: непредсказуемость использования языковых моделей в программировании. С одной стороны, применение инструментов типа ChatGPT для создания полноценного кода, выглядит как чудо. С другой стороны, человеческий фактор может как раз повлиять на это негативно и снизить общее качество кода: например, если программист заказал нейросети код, а тот был сгенерирован с уязвимостями, и это не было исправлено, то ChatGPT запомнит именно эту версию, и возможно предложит ее из датасета следующему желающему сгенерировать код. Таким образом, уязвимости будут распространяться.
В любом случае, можно с уверенностью сказать, что без работы специалисты по кибербезопасности не останутся еще долго. ИИ уже сегодня демонстрирует удивительные таланты, но все еще нужно, чтобы им управляла рука человека.

 

[Merfi]

Что такое кибербезопасность​

Термин «кибербезопасность», по оценкам разных источников, начал использоваться примерно в конце 20 века. Его возникновение связывают с развитием компьютерных технологий и интернета, а также закономерно возникшей необходимостью защиты информации. Кибербезопасность применима в самых разных сферах: от бизнеса до мобильных технологий. В понятие входит сразу несколько категорий, которые включают в себя безопасность сетей и приложений, операционную безопасность, аварийное восстановление бизнеса и информационную осведомленность. Подробнее о каждой категории, а также о сфере кибербезопасности в России, — поговорим далее в статье.

Понятие «Кибербезопасность»​

Кибербезопасность - совокупность технологий и процессов для защиты систем, сетей и данных от кибератак и вирусов.

Каждую минуту в мире совершаются тысячи попыток взлома систем — в 2023 году Россия заняла второе место в мире по количеству взломанных аккаунтов. За преступными действиями могут стоять как хакеры-одиночки, так и организованные группы, а в некоторых случаях — целые государства.

Ряд громких инцидентов, связанных с хищением конфиденциальных данных и нарушением работы сетей, только доказывает, что цифровая информация стала основой для функционирования бизнеса, государственной инфраструктуры, а также прочно вошла в личную жизнь пользователей. Сохранность данных напрямую влияет на безопасность общества. Явным примером является атака вируса Stuxnet в 2010 году, которая показала, что вредоносные программы способны влиять на ядерные программы целых стран.

Важность развития кибербезопасности также растет из-за огромных темпов увеличения числа подключенных устройств Интернета вещей (IoT). По данным РБК, ожидается, что к 2028 году объем рынка IoT с искусственным интеллектом достигнет $24,9 млрд с ежегодным ростом около 38%. Почти каждый прибор — от умных телевизоров до медицинских устройств — может стать потенциальной мишенью для хакеров. Взломанные устройства становятся либо частью ботнета, либо позволяют злоумышленникам получить доступ к конфиденциальным данным.

Помимо всех перечисленных выше аспектов, кибербезопасность связана и с человеческим фактором. По статистике, большинство инцидентов происходит благодаря элементарным ошибкам пользователей: слабым паролям, кликам по вредоносным ссылкам или скачиванию сомнительных файлов. В ответ на быстрорастущий уровень угроз со стороны мошенников крупнейший британский оператор О2 разработал «ИИ-бабушку», которая мешает телефонным мошенникам. В России также есть подобные инициативы. Т-Банк создал экспериментальный сервис по борьбе с мошенниками «Форд-рулетка», который позволяет захватывать и анонимно переводить звонки злоумышленников на себя. Пранкеры уже записали десятки видео, где они всячески издеваются над мошенниками, задавая им глупые вопросы или выдавая себя за сотрудников компаний-операторов или правоохранительных органов.

Отличие кибербезопасности от информационной безопасности​

Кибербезопасность основывается на защите данных, систем и сетей от цифровых атак хакеров и вирусов. Информационная безопасность основана на защите информации в любом виде (цифровом, бумажном) от любых угроз. Сюда входят утечки данных или физическое уничтожение. Кибербезопасность — часть информационной безопасности, но с акцентом на цифровую среду.

Кибербезопасность ​

Кибербезопасность сосредоточена на защите данных, систем и сетей, которые связаны с интернетом и цифровыми технологиями. Она направлена на предотвращение угроз, возникающих в киберпространстве, таких как хакерские атаки, вредоносное ПО или фишинг. Цель кибербезопасности — обеспечить целостность, доступность и конфиденциальность данных в цифровой среде.

Задачи кибербезопасности

• Защита сетей и серверов от взломов.
• Обнаружение и устранение уязвимостей в программном обеспечении.
• Защита от атак на устройства Интернета вещей.
• Реагирование на инциденты, связанные с утечкой данных в цифровом формате.

 

[Merfi]

Информационная безопасность​

Информационная безопасность охватывает более широкий спектр защиты информации, независимо от ее формата. В сферу ее защиты входит как цифровая, так и физическая информация. Цель информационной безопасности — защита информации от утраты, изменения или несанкционированного доступа.
Задачи информационной безопасности

• Контроль доступа к конфиденциальной информации (физический или цифровой).
• Шифрование данных.
• Разработка и реализация корпоративных политик безопасности.

Основные различия кибербезопасности и информационной безопасности по области применения, фокусу и средствам защиты представлены в таблице ниже.

	Кибербезопасность	Информационная безопасность
Область применения	Цифровая среда и интернет	Все формы информации, включая физическую
Фокус	Защита сетей, устройств и данных в киберпространстве	Защита информации в любых формах
Средства и методы	Технические решения: антивирусы, фаерволы, система обнаружения вторжений	Шифрование, контроль доступа, обучение сотрудников
Примеры угроз	Хакерские атаки, фишинг, вредоносное ПО	Утечка документов, перехват конфиденциальных переговоров
Подходы к защите	Фокус на предотвращении атак в сети и в цифровой среде	Комплексный подход: защита данных как в цифровом, так и в физическом формате

Как работает кибербезопасность​

Кибербезопасность работает на основе нескольких принципов защиты информации, сетей и систем от атак, несанкционированного доступа и утечек данных. Принципы описанные ниже, включают в себя технические, организационные и человеческие меры, они формируют комплексную стратегию киберзащиты.


1. Конфиденциальность
Обеспечение доступа к данным только для авторизованных пользователей или систем.

Инструменты: шифрование данных, контроль доступа (через пароли, биометрию, двухфакторную аутентификацию), управление правами пользователей.

2. Целостность
Гарантия того, что данные остаются неизменными и достоверными, за исключением случаев, когда изменения разрешены.

Инструменты: алгоритмы кэширования, фиксирование всех изменений данных, отслеживание несанкционированного доступа.

3. Доступность
Данные и системы должны быть доступны для использования 24/7.

Для этого используется: сервисы по защите от DDoS-атак, резервное копирование данных, отказоустойчивые системы.

4. Аутентификация и авторизация
Подтверждение личности пользователя и устройства, а также предоставление доступа только к разрешенным данным.

Инструменты: механизмы аутентификации, политики управления правами доступа.

5. Мониторинг и обнаружение угроз
Круглосуточный анализ сетевого трафика и пользовательской активности для выявления аномалий, которые могут свидетельствовать об атаках.

Инструменты: системы обнаружения и предотвращения вторжений, аналитические инструменты на основе машинного обучения, SOC (Центр реагирования на инциденты).

6. Реакция на инциденты
Составление и реализация плана реагирования для минимизации ущерба и восстановления после инцидентов.
7. Обучение и осведомленность пользователей
Важно проинформировать сотрудников и пользователей о том, как распознать фишинговые письма, какие пароли надежны, как обращаться с подозрительными файлами и ссылками. Человеческий фактор остается одной из главных причин успешных атак злоумышленников.

Стратегии кибербезопасности ​

Стратегии кибербезопасности основываются на анализе общепризнанных подходов и принципов, которые описаны в научной литературе, международных стандартах и рекомендациях, таких как ISO/IEC 27001 или NIST Cybersecurity Framework.
ISO/IEC 27001
Международный стандарт, определяющий требования к системам управления информационной безопасностью. Описывает лучшие практики по выстраиванию процессов для повышения эффективности управления информационной безопасности.

NIST Cybersecurity Framework
Руководство, разработанное Национальным институтом стандартов и технологий США, помогающее организациям снижать риски в области кибербезопасности.
Концепции стратегии кибербезопасности могут быть как национальные, которые включают в себя государственную политику безопасности киберпространства, так и более узконаправленные и специализированные. Например, для отдельных компаний.

Эффективная стратегия кибербезопасности строится на стыке нескольких подходов, где задействованы сотрудники, процессы и технологии организации. Рекомендуется регулярно проводить обучения для сотрудников, чтобы они были обучены и осведомлены о современных угрозах. Команда специалистов по ИТ-безопасности должна выстроить систему непрерывного мониторинга и информирования об известных угрозах. Сами же организациям следует использовать современные решения и технологии для защиты подключенных устройств, серверов и сетей. Например, антивирусное ПО, программы обнаружения вредоносных программ, DNS-фильтрацию, сервисы по защите от DDoS-атак и другие.

 

[Merfi]

Резюмируя все вышеперечисленное, можно выделить четыре основных этапа, которые рекомендуется включить в стратегию кибербезопасности.

1. Профилактика — упреждающие меры, такие как установка фаерволов, обновление ПО, регулярные аудиты безопасности.
2. Обнаружение — идентификация угроз в реальном времени через мониторинг и анализ.
3. Реагирование — быстрое устранение угрозы и ограничение ее воздействия, а также восстановление систем после инцидента.
4. Восстановление — возвращение организации в рабочее состояние после атаки, анализ и улучшение защитных мер.

Примеры стратегии кибербезопасности​

Все перечисленные далее стратегии несут ознакомительный характер. Их можно комбинировать между собой, а также включать более расширенные меры по защите

1. Упреждающая защита
Цель: предотвратить возможные угрозы до их реализации.

Основные меры:

• Регулярное обновление программного обеспечения для устранения уязвимостей.
• Использование систем обнаружения угроз и предотвращения атак.
• Проведение тестов на проникновение для выявления слабых мест.
• Внедрение принципа «минимальных привилегий», когда пользователи и системы получают доступ только к необходимым ресурсам.
• Участие и реализация программ по типу Bug Bounty с вознаграждением за найденные ошибки и уязвимости.

2. Защита на основе рисков
Цель: ориентированность ресурсов компании на защиту наиболее ценных активов и устранение ключевых киберугроз.

Основные меры:

• Оценка и анализ рисков, включая классификацию данных и определение их критичности.
• Разработка индивидуальных планов защиты для высокоприоритетных систем.
• Постоянный мониторинг изменений в угрозах и адаптация защитных мер.

3. Многоуровневая защита
Цель: создать несколько слоев защиты, чтобы затруднить проникновение злоумышленников.

Основные меры:

• Использование фаерволов, антивирусов и систем шифрования.
• Использование профессиональных решений по защите от DDoS-атак.
• Ограничение доступа к сетям через сегментацию.
• Внедрение механизмов контроля и аудита действий пользователей.

4. Адаптивная кибербезопасность
Цель: обеспечить способность системы реагировать на новые типы угроз.

Основные меры:

• Использование технологий на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления аномалий.
• Регулярное обновление защитных механизмов в соответствии с развивающимися угрозами.
• Создание динамических защитных систем, которые адаптируются к поведению атакующих.

5. Подход «Нулевого доверия»
Цель: исключить предположение, что внутренние системы или пользователи автоматически заслуживают доверия.

Основные меры:

• Проверка всех пользователей и устройств перед предоставлением доступа.
• Ограничение доступа даже даже к тем ресурсам, которые необходимы для выполнения задач.
• Мониторинг действий даже авторизованных пользователей.

 

[Merfi]

10 крупнейших DDoS-атак в истории​

С каждым годом DDoS-атаки бьют собственные рекорды мощности и угрожают сетевой безопасности различных проектов, компаний, корпораций и даже целых государств. Рассказываем о самой крупной кибератаке за всю историю и других актах цифровой агрессии, их причинах и последствиях.

С развитием технологий растет и мощность атак. Например, в августе 2024 года Global Secure Layer зафиксировала DDoS-атаку на неофициальные игровые серверы Minecraft. Ее пиковая мощность достигла 3,15 млрд пакетов в секунду при относительно низкой пропускной способности в 849 Гбит/с и длительности чуть более часа.

Что такое DDoS-атака​

DDoS (Distributed Denial of Service) или «распределенная атака типа отказа в обслуживании» — вид кибератаки, когда злоумышленники направляют так много запросов на ресурс, что сервер-жертва не справляется с нагрузкой становясь недоступным для пользователей.

В отличие от DoS-атак, которые выполняются из одного источника, DDoS-атаки используют сеть зараженных устройств — ботнет. Он состоит из огромного количества зараженных устройств, которыми управляет злоумышленник. Иногда роль ботнета выполняет легитимный трафик другого приложения, например, атака Misused Application направляет запросы реальных пользователей на сервер-жертву. Другой вариант — виртуальная «сидячая забастовка» — злоумышленники с минимальным интервалом посещают сайт занимая всю полосу пропускания (HTTP-флуд).

Немного истории ​

Первая DDoS-атака зафиксирована в 1996 году на компанию Panix — одного из старейших интернет-провайдера в мире. Атака представляла собой SYN-Flood — большое количество поддельных запросов с поддельным IP-адресом источника. В результате такой атаки на сервере быстро заканчивается память таблицы соединений (Transmission Control Block Table) и критически падает производительность, приводя к отказу работы сервера.

​

Насколько опасны DDoS-атаки​

Масштабная DDoS-атака может полностью парализовать работу системы, будь то сервер, облачная инфраструктура или сетевое устройство. Допустим, атака выводит из строя, сайт интернет-магазина, компания теряет прибыль, поскольку клиенты просто не могут зайти на него.

Иногда DDoS становится прикрытием для сложных, опасных кибератак, цель которых не вывести систему из строя, а похитить данные компании и ее клиентов. Это могут быть персональные данные (номера паспортов, медицинские карты, адреса), учетные записи и пароли (электронная почта, социальные сети) или другая конфиденциальная информация, которую используют для шантажа, вымогательства или других преступлений.

Поэтому большие организации с финансовой отчетностью, информацией о клиентах и бизнес-секретах часто становятся мишенью. Яркий пример — инцидент WannaCry и NotPetya в 2017 году, вирус-шифровальщик кодировал данные и требовал выкуп для дешифровки. Как итог: вредоносный код вывел из строя тысячи компаний по всему миру нанеся ущерб в миллиарды долларов.

Эстония (2007)​

2007 год запомнился выходом первого iPhone и крупной DDoS-атакой на целую страну. Хактивисты атаковали сетевые ресурсы правительства, банков и медиа Эстонии. Три недели DDoS нарушал работу значительной части эстонской интернет-инфраструктуры парализовав доступ к ключевым услугам.

После этого инцидента НАТО провела внутреннюю оценку кибербезопасности, защиты инфраструктуры альянса. Разработана политика киберзащиты. Создан Центр передового опыта по кооперативной киберзащиты НАТО.

Spamhaus (2013)​

Spamhaus — международная некоммерческая организация, которая занимается сбором и предоставлением данных о репутации IP-адресов и доменов. Проект существует с 1998 года и активно борется со спамом ведением черных списков.

2013 год — компания Spamhaus, внесла провайдера Cyberbunker в списки спамеров из-за сомнительной деятельности его клиентов. После публикации информации в открытом доступе, Spamhaus подверглась мощной DDoS-атаке до 300 Гбит/сек. Масштаб вредоносного трафика был настолько велик, что его последствия затронули даже Tier-1-операторов и крупные точки обмена трафиком в Европе.

​

 

[Merfi]

Code Spaces (2014)​

Крупный хостинг-сервис и платформу для совместной работы над кодом Code Spaces атаковали в 2014 году, но это была не самая большая проблема. DDoS ослабил сетевую защиту и отвлек внимание, в то время как хакеры проникли в панель управления Code Spaces на Amazon EC2 с целью вымогательства.

Code Spaces отказалась платить и поменяла пароли в EC2, однако злоумышленники успели создать резервные доступы. Заметив попытки отбить атаку, хакеры начали удалять данные, включая конфигурации машин и резервные копии, даже сделанные вне офиса.

После такой широкомасштабной DDoS-атаки компания не смогла оправиться от удара и завершила свою работу.

BBC (2015)​

Под конец 2015 года все домены BBC, включая новостные веб-сайты, телевизионные плееры и радио на несколько часов перестали открываться. В компании назвали это техническим сбоем, но позже признали, что подверглись DDoS-атаке.

Группа хакеров, которые назвали себя New World Hacking, взяли на себя ответственность и заявили, что мощность атаки достигла 602 Гбит/с. Достичь таких показателей удалось благодаря использованию серверов Amazon. Однако ни одно из их сообщений не подтвердилось, несмотря на то, что официальные данные о мощности ddos-атаки так и не были опубликованы.

В конечном итоге атака на BBC была признана не столь значительной, и, вероятнее всего, была попыткой New World Hacking привлечь к себе внимание.

GitHub (2015 и 2018)​

На веб-сервисе для хостинга IT-проектов и совместной разработки GitHub появилось несколько решений для обхода китайской государственной цензуры. Их URL-адреса стали целью DDoS-атаки из Поднебесной.

Злоумышленники создавали вредоносный трафик, внедряя JavaScript код в браузеры посетителей Baidu – самого популярного китайского поисковика. Другие сайты, которые использовали аналитические сервисы поисковика, также распространяли вредоносное ПО.

Зараженные устройства несколько дней отправляли HTTP-запросы на указанные страницы, перегружая весь ресурс.

Белые хакеры с помощью модифицированной версии traceroute отследили местоположение узла, с которого отправляли вредоносный код. Настроенная трассировка использовала HTTP-пакеты, чтобы отследить их путь по Интернету, вместо UDP или ICMP-пакетов, используемых в обычных трассировках.

Скорее всего, атака исходила из Китая, однако утверждать точно нельзя. В большинстве случаев злоумышленники специально создают впечатление и оставляют улики, будто за этим стоит кто-то другой.

Dyn (2016)​

В октябре 2016 года целью очередной масштабной DDoS-атаки стал поставщик DNS-услуг Dyn. Хакеры использовали ботнет-сеть под названием Mirai, захватившую тысячи плохо защищенных IoT-устройств, чтобы бомбардировать Dyn потоком мусорных данных.

О Mirai следует сказать отдельно. Это один из самых больших ботнетов (на то время), в котором было задействовано порядка 145 тысяч IoT-устройств. 30 сентября на хакерских форумах опубликовали исходный код, после чего количество крупных DDoS-атак значительно возросло.

В итоге на поставщика сетевых сервисов обрушился поток трафика мощностью в 1 Тбит\сек, и пользователи потеряли доступ к множеству сайтов, включая GitHub, HBO, Twitter, Reddit, PayPal, Netflix и Airbnb. Хакеры трижды атаковали компанию, и каждый раз Dyn требовалось несколько часов, чтобы восстановить свою работу.

Google (2017 и 2023)​

В конце 2020 года команда Google Cloud рассказала об одной из крупных DDoS-атак на сервисы компании в 2017. По заявлению SRE-инженера Дамиана Меншера, злоумышленники шесть месяцев пытались нащупать брешь в защите Google, а мощность атак достигала 2,54 Тбит\сек.

Специалист отметил, что несмотря на внушительную длительность, пиковую нагрузку и изобретательность кибератаки, она не нанесла интернет-гиганту ущерба. Чтобы выстроить защиту, Google группирует объемные атаки по нескольким ключевым метрикам:

• bps — количество битов в секунду, направленных на сетевые каналы;
• pps — количество пакетов в секунду, нацеленных на сетевое оборудование или DNS-серверы;
• rps — количество HTTP(S) - запросов в секунду, направленных на серверы приложений.

Это позволяет сосредоточить усилия на обеспечении достаточной пропускной способности для каждой системы.

Самая мощная DDoS-атака в истории​

В октябре 2023 года специалисты Google рассказали о новой сильной DDoS-атаке, основанной на сетевом протоколе HTTP/2, на несколько сервисов компании и клиентов Google Cloud.

Кибератаки были мощнее, чем любые, ранее зафиксированные на уровне L7, а крупнейшая из них превысила 398 RPS (запросов в секунду). До сих пор эта атака остается мощнейшей из зарегистрированных DDoS-атак. Большую часть трафика остановили на границе сети с помощью глобальной системы балансировки нагрузки, поэтому он не повлиял на работу сервисов.

Компания помогла скоординировать процесс раскрытия уязвимостей HTTP/2 и оповестила инфраструктурные компании и разработчиков ПО.

AWS (2020)​

Amazon Web Services (AWS) — коммерческое публичное облако от компании Amazon для оказания услуг по инфраструктурной модели и платформенного уровня. В отчете AWS Shield за первый квартал 2020 года компания сообщила о крупной DDoS-атаке с пиковым объемом 2,3 Тбит/с.

Атака продолжалась три дня и была усилена захваченными CLDAP (Code Access Protocol Lightweight, протокол доступа к каталогам без подключения) веб-серверами. AWS не уточнила, куда именно была направлена DDoS-атака, но сообщила о ее полной нейтрализации благодаря архитектуре, которая распределяет обработку запросов между пограничными точками AWS и временно блокирует исходные IP-адреса, превышающие заранее установленный лимит.

 

[Merfi]

Яндекс (2021)​

В сентябре 2021 года жертвой киберпреступников стал Яндекс. На пике атаки на серверы компании поступало более 21,8 млн RPS.

Новый ботнет Mēris (по-латышски «чума») заражал устройства латвийской фирмы MikroTik и Linksys. Предположительно он насчитывал более 200 тысяч устройств и обладал потенциалом для организации атак в несколько Тбит\сек.

По мнению специалистов, устройства в Mēris более высокопроизводительные, чем девайсы «интернета вещей», подключенные Wi-Fi. Скорее всего сеть состоит из мощных IoT-устройств, требующих Ethernet-подключения и роутеров, коммутаторов, а также других элементов инфраструктуры для управления трафиком.

Компания передала всю информацию в профильные организации и производителям оборудования, чтобы совместными усилиями нейтрализовать Mēris.

10 крупнейших DDoS-атак в истории​

​

 

[Merfi]

Мы живем во времена невиданного расцвета киберпреступности. Количество и сложность атак на диджитал-системы продолжает расти уже несколько лет подряд, хакеры постоянно придумывают все новые методы преступлений и активно используют передовые технологии.

Как бизнесу противостоять этим угрозам? Как обеспечить безопасность данных, систем и сетей? Одним из возможных ответов является применение средств искусственного интеллекта. Ниже мы раскроем роль и преимущества алгоритмов ИИ в кибербезопасности, а также расскажем о путях внедрения таких решений.

Роль искусственного интеллекта в кибербезопасности​

Специалисты по кибербезопасности рассматривают ИИ как алгоритм, который может находить паттерны во вводных данных или проводить их оценку, чтобы в дальнейшем использовать полученные результаты для самостоятельного принятия решений. ИИ должно действовать как человек, следовать принципу "наблюдай, ориентируйся, решай, действуй" (OODA). При этом "робот" может делать это в сотни раз быстрее человека.

Первые инструменты на основе ИИ начали применяться для нужд безопасности еще в конце восьмидесятых. Это были системы оповещения о киберугрозах на основе заранее определенных правил и параметров. В двухтысячных роль ИИ начала расти, прежде всего благодаря прогрессу в области машинного обучения. Но настоящий прорыв для ИИ в кибербезопасности обеспечило стремительное развитие нейросетей и генеративного ИИ в последние годы

Сегодня искусственный интеллект в кибербезопасности уже превратился в обоюдоострое лезвие, которое может быть как наибольшей угрозой, так и самым эффективным средством защиты. Всё зависит от того, в чьих руках находится этот инструмент.

К сожалению, хакеры овладели технологиями ИИ очень быстро и активно используют их для кибератак по ряду направлений:

• автоматизация процессов излома (поиск уязвимостей, преодоление средств защиты);
• упрощение и автоматизация целевого фишинга для хищения личных данных;
• изготовление дипфейков для мошенничества и социальной инженерии;
• "отравление данных" для выведения строя ИИ-моделей под любые задачи;
• упрощение разработки вредоносного софта.

Эти новые угрозы заставляют сферу киберзащиты срочно адаптироваться и широко внедрять соответствующие алгоритмы ИИ для мониторинга подозрительной активности, поиска уязвимостей в системах, оценки рисков, распознавания сгенерированных ИИ материалов и мгновенного реагирования на атаки.

Как итог, внедрение ИИ в киберзащиту развивается крайне быстро. Согласно данным Spherical Insights, в 2022 году объем глобального рынка решений ИИ для кибербезопасности оценивался в $15,25 млрд, а уже к 2032 году он должен будет вырасти до отметки в $96.81 млрд, то есть увеличиться по меньшей мере в 6 раз. Ожидается, что в прогнозируемый период эта сфера будет расти со среднегодовым темпом роста в 20%. Фактически, уже через два-три года сферу кибербезопасности невозможно будет представить без алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

Как применяется ИИ в кибербезопасности​

Значение и роль ИИ в кибербезопасности невозможно переоценить. Ниже мы приведем только ключевые направления применения алгоритмов машинного и глубокого обучения в области киберзащиты.

Автоматическая обработка и анализ отчетов безопасности​

Искусственный интеллект может автоматически собирать, обрабатывать и анализировать данные различных источников, связанных с информационной безопасностью: логи событий, результаты аудита, оповещения систем безопасности, отчеты об инцидентах и т.д. Алгоритмы машинного обучения и нейросети эффективно выявляют в таких данных паттерны, корреляции и аномалии, которые могут сигнализировать об уязвимостях системы, попытках кибератак и других проблем. ИИ осуществляет такой анализ в десятки раз быстрее и точнее человека.

Детектирование вторжений в систему​

Средства ИИ могут эффективно фиксировать попытки вмешательства в систему извне. Для этого используются два основных подхода: распознавание сигнатур и эвристический анализ.

Метод распознавания сигнатур предполагает поиск уже известных алгоритмов взлома: ИИ сравнивает входные данные с базой известных сигнатур атак (вирусные коды, эксплойты и т.п.), чтобы мгновенно выявлять и останавливать атаки по распространенным сценариям. Метод эвристического анализа предполагает изучение поведения системы и пользователей, чтобы выявлять отклонения от нормы, которые могут сигнализировать об атаке. Важно, что алгоритмы ИИ могут осуществлять такую оценку непрерывно и в режиме реального времени, а также реагировать мгновенно, даже без участия человека.

Мониторинг и анализ трафика​

Это направление напрямую связано с предыдущим. ИИ помогает следить за потоками данных в системе, анализируя трафик между устройствами, приложениями и сервисами. Подобным образом он следит за тем, как с системой взаимодействуют пользователи: какие они авторизуются, какие файлы загружают на серверы, как обмениваются сообщениями и т.д. ИИ может использовать методы анализа сетевого трафика и поведенческого анализа для выявления аномалий, которые могут указывать на наличие атаки или компрометацию данных. Он также может адаптироваться к изменениям, учась на новых данных и обновляя свои модели.

 

[Merfi]

Борьба с "ложной тревогой"​

Ошибочные уведомления вредят киберзащите, ведь плохо влияют на восприятие опасности и приводят к излишним тратам и без того ограниченных ресурсов сектора безопасности.

Чтобы система уведомлений об угрозах кибербезопасности работала корректно, необходима по-настоящему искусная настройка алгоритмов безопасности и ручной мониторинг. Искусственный интеллект в информационной безопасности бизнеса помогает снизить количество ошибочных уведомлений, вызванных неправильной оценкой обычных событий и безвредных эпизодов в работе системы. Использование методов статистического анализа, алгоритмов ML и нейросетей позволяет машинам оценивать угрозы не хуже человека, учитывать в оценке обратную связь от специалистов и контекст эпизода.

Обновление инфраструктуры​

Средства ИИ могут помочь с оценкой и оптимизацей при масштабном обновлении IT-инфраструктуры в компании. Например, при установке новой системы над новой локальной средой, при переходе в облако, при внедрении новых технологий или интеграции различных систем и т.п. Алгоритмы ИИ упрощают анализ конфигурации и настройку, а также тестирование для проверки совместимости, производительности и безопасности системы. Алгоритмы тестирования ИИ позволяют выявить большинство конфликтов, ошибок и уязвимостей, которые могут возникнуть при модернизации или смене рабочей среды. Достичь подобных результатов только мануальным тестированием практически невозможно.

Прогнозирование угроз​

Алгоритмы ИИ могут быть полезны в классификации и кластеризации данных системы под различные требования. В частности, для соблюдения требований законодательства в части информационной безопасности, для дальнейшего построения профилей атак и уязвимостей, для анализа данных в контексте эпизодов кибератак, а также для дальнейшего прогнозирования и формирования стратегии киберзащиты.

Это наиболее распространенные на сегодняшний день пути использования ИИ в информационной безопасности бизнеса. Нет сомнений в том, что с усовершенствованием технологий искусственного интеллекта и развитием рынка этот перечень можно будет продлить.

Преимущества применения ИИ в кибербезопасности​

Сектор киберзащиты не может обойтись без масштабного применения алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Рассмотрим преимущества использования ИИ в кибербезопасности бизнеса.

Скорость реагирования​

Средства ИИ способны анализировать сетевой трафик и большие объемы данных непрерывно и в режиме реального времени, а также реагировать на любые аномалии и угрозы мгновенно. Искусственный интеллект превосходит способности человеческого реагирования в тысячи раз. И поскольку при реагировании на кибератаку важной становится каждая секунда, скорость реагирования становится определяющей характеристикой любой системы защиты. Как пример, специалисты уже сегодня говорят о том, что предиктивные модели ИИ позволяют моментально определять DDoS-атаки и изолировать их.

Автоматизация и экономия ресурсов​

Не секрет, что сектор киберзащиты страдает от жесткого дефицита кадров. По данным, ISC2, глобальному рынку кибербезопасности не хватает по меньшей мере 3 миллионов специалистов. Это одна из главных причин невиданного расцвета киберпреступности, которая началась еще в эпоху локдауна.

Развитие инструментов и алгоритмов ИИ может смягчить этот дефицит, позволит организациям использовать доступные ресурсы кибербезопасности более эффективно. Перегруженные специалисты сильно выигрывают от внедрения алгоритмов, которые могут распознавать сигнатуры атак, подозрительный трафик и уязвимость кода без прямого вмешательства человека.

Тестирование систем и выявление уязвимостей​

Средства ИИ позволяют повысить эффективность функционального и pen-тестирования цифровых продуктов для заблаговременного обнаружения уязвимостей в коде, эксплойтов и т.п. Искусственный интеллект может помочь автоматизировать и оптимизировать процессы тестирования, уменьшая время, затраты и риски.

Инструменты ИИ позволяют автоматизировать и ускорить процесс сканирования уязвимостей, которые часто требуют ручного вмешательства специалистов. Кроме того, алгоритмы машинного обучения и нейросети способны учиться, поэтому могут постоянно использовать новые методы проверки. Фактически ИИ способен эффективно имитировать действия преступников, чтобы определить ключевые риски и направления атаки системы.

Разработка стратегий киберзащиты​

Возможности ИИ в сборе и анализе больших объемов данных касательно уязвимости систем, сигнатур кибератак и поведения пользователей позволяет эффективно определять потенциальные риски и проблемы в кибербезопасности организации.

Нейросети и алгоритмы машинного обучения могут использовать эти данные для прогнозирования будущих кибератак и их последствий, определения векторов угроз, рисков и т.д. Все это позволяет специалистам построить эффективную и надежную стратегию кибербезопасности. С помощью ИИ можно повысить уровень образования и подготовки специалистов по кибербезопасности, а также повысить сознание и культуру киберзащиты среди сотрудников организации.

Это только фундаментальные преимущества ИИ в кибербезопасности. Можно привести и более локальные преимущества, такие как обеспечение защиты облачных сетей, защита ИИ-моделей для бизнеса, распознавание сгенерированных фейковых материалов от мошенников, распознавание и фильтрация фишинговых рассылок и т.д.