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.

 

[Merfi]

Как интегрировать ИИ в информационную безопасность бизнеса?​

В целом у организации есть два пути интеграции ИИ в свою информационную безопасность: обращение к готовым продуктам от поставщиков ПО, либо построение индивидуальной инфраструктуры, с кастомной разработкой необходимых модулей и внедрением всех необходимых технологий.

Выбор в пользу одного из этих путей зависит от ряда факторов: характеристики существующей в компании IT-инфраструктуры, характер потенциальных угроз для системы, долговременные цели и задачи бизнеса, доступные ресурсы на кибербезопасность и т.д.

Согласно устоявшимся стереотипам, использование пакетных IT-продуктов и готовых сервисов – это самый простой и дешевый способ достижения цели. Но на самом деле интеграция готового решения может быть очень длительным, дорогостоящим и сложным процессом, особенно если речь идет о масштабах крупной организации. Проект внедрения пакетного решения на базе ИИ может поглотить огромные ресурсы и дать на выходе очень ограниченные успехи.

Как показывает наш опыт, развертывание сложных IT-продуктов с новейшими технологиями требует индивидуального формата и кастомной разработки. Только так можно гарантировать, что новое решение в полной мере будет учитывать все потребности и требования бизнеса, гарантировать достойный уровень безопасности.

Процесс кастомной интеграции средств ИИ в информационную безопасность бизнеса может осуществляться в несколько этапов. Назовем их.

Определение требований​

На старте команда разработки должна детально определить цели и задачи по внедрению инструментов ИИ в организацию. Техническое задание проекта прорабатывается в тесной коммуникации с бизнесом (выступающим заказчиком и владельцем системы). При необходимости команда может провести определенные рыночные исследования, мониторинг кибербезопасности и бизнес-аналитику. Результатом этой фазы разработки должны стать четкие и измеряемые требования к успеху проекта.

Проектирование​

На этом этапе технические специалисты определяют архитектуру системы, которую необходимо построить, выбирают соответствующие технологии, протоколы безопасности, наборы данных и модели ИИ для работы с ними. В то же время дизайнеры могут при необходимости готовить прототипы и макеты UI/UX для новых программных продуктов, которые будут использоваться с новыми средствами ИИ.

Техническая реализация​

Когда все ключевые решения по проекту приняты, разработчики воплощают их в жизнь. В зависимости от потребностей проекта этот этап может выглядеть по-разному и охватывать разные работы:

• фронтенд-разработчики создают пользовательскую часть требуемого софта;
• бэкенд-разработчики реализуют серверную часть;
• специалисты по работе с данными готовят датасеты, которые будут использоваться для обучения моделей ИИ.

Все создаваемые специалистами модули ПО проходят предварительное тестирование уже на этапе разработки.

Контроль качества​

После завершения основного этапа разработки команда QA проводит ряд тестов продукта: модульные, функциональные, регрессионные, тесты безопасности и т.д. Тесты могут проводиться мануально и автоматически, часто они осуществляются в несколько циклов для устранения любых проблем. Цель этапа контроля качества – обеспечить стабильность, безопасность, быстродействие и удобство продукта на релизе. Он должен отвечать всем ключевым требованиям проекта.

Релиз и дальнейшая поддержка​

После тестов продукт развертывается в рабочей среде бизнеса. В данном случае речь может идти о развертывании в компании ИИ-платформы для мониторинга трафика или выявления подозрительной активности в сети. Развертывание сопровождается обучением персонала и устранением последних технических недостатков продукта. В дальнейшем разработчики могут оказывать поддержку системы – обеспечивать ее стабильность, настройку и дальнейшее развитие.

Разработка уникальных ИИ-продуктов для кибербезопасности с WEZOM​

Мы уже более 20 лет разрабатываем уникальные IT-продукты для корпоративных клиентов из сфер производства, логистики, ритейла, eCommerce, энергетики и т.д. Наша команда реализовала более 2 тысяч успешных проектов, качество которых подтверждено многочисленными отраслевыми наградами и международными сертификатами.

Специалисты WEZOM хорошо знают, как работают технологии ИИ и информационной безопасности, потому что имеют уникальный опыт развертывания решений на базе искусственного интеллекта с нуля. Мы готовы применить этот опыт для создания совершенно нового продукта под нужды вашего бизнеса, или для тестирования безопасности и развития уже существующих IT-платформ.

Наши решения создаются с учетом лучших мировых рекомендаций и стандартов кибербезопасности: ISO 27001, GDPR, NIST CSF и т.д. И если вам нужна безопасная и качественная платформа – вы оказались на правильной странице. Обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас.

Выводы​

Искусственный интеллект развивается крайне быстро, и уже сегодня может решать большинство задач киберзащиты быстрее, эффективнее и точнее человека. Сектор безопасности стремительно осваивает средства ИИ, поскольку хакеры уже овладели этими технологиями и используют их для совершения преступлений. В то же время искусственный интеллект помогает организациям мгновенно реагировать на угрозы, смягчать нехватку кадров в сфере кибербезопасности, вовремя устранять уязвимости в системах и строить эффективные стратегии безопасности.

Как показывает практика, самый лучший путь внедрения средств ИИ в информационную защиту организации – индивидуальная разработка архитектуры безопасности и необходимого ПО. Для реализации такого проекта необходима по-настоящему профессиональная и опытная команда. Однако только построение системы с нуля позволяет обеспечить достойную безопасность и учесть в софте все особые требования бизнеса.

 

[HarleyQueen]

Это целая наука

 

[Merfi]

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одно из наиболее впечатляющих достижений современной науки и техники. Этот феномен стремительно развивается и находит все более широкое применение в различных сферах человеческой деятельности. От здравоохранения и образования до финансов и развлечений, ИИ меняет наше представление о мире и о возможностях, которые перед нами открываются.


Научная фантастика долгое время питала наше воображение историями о роботах и суперкомпьютерах, обладающих интеллектом, не уступающим человеческому. Однако сегодня концепция ИИ вышла за пределы литературы и кино, превращаясь в реальность. Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения стали основой современных технологий, позволяющих компьютерам распознавать речь, обрабатывать изображения и даже сочинять музыку или писать тексты.


Одним из ключевых аспектов развития ИИ стало его применение в медицине. Системы, способные анализировать огромные объемы медицинских данных, помогают врачам ставить точные диагнозы и разрабатывать индивидуализированные планы лечения. ИИ также используется для разработки новых лекарств, прогнозирования эпидемий и оптимизации работы медицинских учреждений.


В области образования ИИ может стать мощным инструментом, обеспечивающим персонализированный подход к обучению. Интеллектуальные системы способны подстраивать образовательный процесс под потребности и уровень подготовки каждого ученика, предоставляя индивидуальные задания и рекомендации. Это особенно важно в условиях возрастания объема информации и необходимости учиться на протяжении всей жизни.


Финансовый сектор также активно внедряет ИИ в свою деятельность. Современные алгоритмы могут анализировать рыночные тенденции, прогнозировать изменения курсов валют и акций, а также выявлять подозрительные транзакции и предотвращать финансовые преступления. Таким образом, ИИ способствует не только повышению эффективности работы банков и инвестиционных компаний, но и повышению уровня безопасности на финансовых рынках.


Однако вместе с огромными возможностями, которые открывает перед нами ИИ, возникают и серьезные вопросы. Как быть с этикой и социальной ответственностью, связанными с развитием и использованием ИИ? Какие меры необходимо принять для защиты персональных данных и предотвращения их неправомерного использования? Как противостоять угрозам кибербезопасности и избежать возможных негативных последствий автоматизации?


Ответы на эти вопросы требуют комплексного и многогранного подхода, объединяющего усилия ученых, инженеров, законодателей и общества в целом. Важно помнить, что ИИ — это лишь инструмент, и его влияние на будущее зависит от того, как мы будем его использовать и какие цели перед собой ставить.


Искусственный интеллект уже сейчас оказывает большое влияние на нашу жизнь и продолжит играть важную роль в формировании будущего общества. Поэтому необходимо ответственно подходить к его развитию и применению, обеспечивая баланс между техническим прогрессом и этическими нормами, безопасностью и инновациями. Только в этом случае ИИ сможет стать мощным драйвером позитивных изменений и помочь человечеству достичь новых высот.

 

[Merfi]

Искусственный интеллект в жизни человека​

Что представляет собой искусственный интеллект​

Сейчас возможности искусственного интеллекта в разы превосходят человеческий разум. Они быстро обрабатывают информацию, передают данные и выполняют творческие функции. ИИ используют в маркетинге, банковской сфере, медицине, роботостроении и промышленности. Искусственный интеллект - набор инструментов для получения информации, данных, оптимизации сложных процессов и выявления закономерностей в системе.

История возникновения искусственного интеллекта​

Информация об искусственном интеллекте стала распространяться после появления научного труда и статей Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» в 1950 году. В этой статье идет речь о том, могут ли думать машины и как можно использовать их возможности для помощи людям. Через 6 лет состоялась первая конференция на эту тему в 1956 году. И Джоном Маккарти впервые был употреблен термин ИИ.

Искусственный интеллект - это способность робота или компьютера выполнять различные задачи, которые ранее считались прерогативой человека. Проще говоря, это набор инструментов, которые помогают получать данные и выявлять закономерности, делать прогнозы.


Поглощая огромное количество информации, роботы анализируют и используют полученные данные для прогнозирования. Так работают чат-боты, которые генерируют картинки, текст. Например, это машины, которые анализируют объекты на фотографии и описывают их, исходя из изучения других изображений в интернете.

Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения​

Часто эти термины путают. Искусственный интеллект - это соответствующая область знаний. Машинное обучение - это алгоритмы, которые получают нужную информацию из исходных данных.

Нейросети - это один из возможных способов реализации искусственного интеллекта. В его разработке есть обширная область - машинное обучение. В рамках него изучают методы построения алгоритмов, которые могут обучаться сами. Это удобно, если нет четкого и ясного решения поставленной задачи. Тогда проще не тратить время на поиск другого решения, а создать программу, которая найдет методы его поиска.


Такой интеллект бывает двух типов. Узконаправленный или слабый справляется с ограниченным кругом дел. К числу лучших помощников человека относят Siri. Сильный ии теоретически разрешает любую задачу. Но таких технологий сейчас не существует. Это больше утопия, чем реальность.

Нейросети моделируют работу нервной системы человека. Ее основная особенность - самообучаться с учетом предшествующего опыта. То есть нейронные сети раз за разом, выполняя другие функции, совершают меньшее число ошибок и вырабатывают свою систему. Нейросети - это не искусственный интеллект, но сейчас они активно захватили всеобщее внимание. Если сейчас компания или стартап заявляют о внедрении лучших решений, то с высокой долей вероятности их представители ведут речь о нейросетях. Эти программы - это математическая модель, работа которой основана на большом числе искусственных нейронов с исходными данными.

В основе нейросетей лежит движение множества искусственных нейронов
В маркетинге часто нейросети и машинное обучение считают синонимами, хотя второе представляет процесс обучения нейронных сетей. Сначала возникло такое понятие, как искусственный интеллект. Затем внутри этой области знаний появились нейросети, совершенствование которых характеризуют машинным обучением.

Разница между искусственным и естественным интеллектом​

Искусственный интеллект справляется с выполнением дел, которые выполняет человек. Сравнивать же человеческий разум и искусственный интеллект можно только по некоторым параметрам. Принцип работы машины и человека схож. Это кодирование, хранение информации, анализ данных с предоставлением результатов. Самообучаться может разум человека и искусственный интеллект. Только люди используют одни алгоритмы, а роботы - другие. Мышление человека имеет много отличий от машин. Людям характерна эмоциональная окраска. ИИ не ориентирован социально и не находится в зависимости от влияния социума.

IQ или коэффициент интеллекта, по мнению многих ученых, не имеет никакой связи с ИИ. И если оценивать это мнение, то с одной стороны, так и есть. Классические тесты на определение его коэффициента измеряют качество мышления человека.

Если посмотреть на это по-другому, то для ИИ учеными был разработан свой тест. С помощью него определяют, насколько велики успехи компьютерных программ и насколько близка машина к протекающим в мозге людей процессам. Это определенный ориентир, эталон, модель, которую люди установили искусственно. При этом большинство ученых склоняются к тому, что машины в скором времени опередят по многим процессам человека.

Применение ИИ в современной жизни​

Мы уже говорили о двух видах машинного интеллекта. Это слабый и сильный ИИ. Слабый применяют в сфере медицины, управления робототехникой, в маркетинге. Второй вид предназначен для решения глобальных задач.

Big Data - это одна из самых популярных сфер применения ИИ. Крупные концерны используют его для того, чтобы исследовать поведение потребителей. Например, Яндекс создает музыку и запускает голосовые помощники. С помощью лучших сервисов и систем упрощается навигация по сайту и пользователи быстрее покупают товары или услуги компании. Большую роль играют нейросети, которые обрабатывают данные, фото и видео.

Машины применяют даже на производстве. Они отслеживают продуктивность работников и совершаемые ими действия. Новые технологические решения активно применяют в транспортной сфере. С помощью ИИ контролируют дорожное движение, фиксируют загруженность дорог и обнаруживают посторонние предметы.

Для анализа интересов покупателей и потребителей, других данных отделы маркетинга внедряют компьютерные технологии. Искусственный интеллект внедряют при проведении диагностических процедур в лучших клиниках и центрах, при создании страховок в путешествиях туристов, проведении исследований.

Внедрение ИИ на производство
Полный перечень сфер, в которых используют искусственный интеллект, объять невозможно. И это объяснимо тем, что автоматизация данных увеличивает производительность и приводит к продажам.

 

[Otobrajaemiy]

Я бы боялся квантовых компов в будущем)
В последние годы мы наблюдаем стремительное развитие трех, казалось бы, независимых областей: квантовых вычислений, искусственного интеллекта (ИИ) и кибербезопасности. Однако, их взаимодействие порождает как новые возможности, так и серьезные угрозы, особенно в контексте взлома паролей. В этой статье мы рассмотрим, как эти технологии влияют друг на друга и что это значит для нашей цифровой безопасности.


Квантовые Компьютеры: Революция в Вычислениях и Угроза Криптографии


Квантовые компьютеры, основанные на принципах квантовой механики, обещают экспоненциальный рост вычислительной мощности по сравнению с классическими компьютерами. Это достигается за счет использования кубитов, которые могут находиться в состоянии суперпозиции (одновременно представлять 0 и 1) и запутанности (корреляции между кубитами).


Эта вычислительная мощь представляет собой серьезную угрозу для современной криптографии, особенно для алгоритмов, лежащих в основе большинства систем шифрования, таких как RSA и ECC (эллиптическая криптография). Алгоритм Шора, разработанный Питером Шором в 1994 году, теоретически позволяет квантовому компьютеру взламывать эти алгоритмы за полиномиальное время, что делает их практически бесполезными.


Влияние на взлом паролей:

• Взлом современных алгоритмов шифрования: Квантовый компьютер, обладающий достаточной мощностью, сможет взламывать алгоритмы, используемые для защиты паролей, хранящихся в базах данных. Это означает, что злоумышленники смогут получить доступ к огромному количеству учетных записей.
• Ускорение перебора паролей: Даже если пароли не зашифрованы с использованием уязвимых алгоритмов, квантовые компьютеры могут значительно ускорить процесс перебора паролей (brute-force attack), делая даже сложные пароли более уязвимыми.

Искусственный Интеллект: Умный Взлом и Умная Защита


Искусственный интеллект, особенно машинное обучение, уже играет важную роль в кибербезопасности. Он используется для обнаружения аномалий, анализа вредоносного кода и автоматизации процессов защиты. Однако, ИИ также может быть использован для взлома паролей.


Влияние на взлом паролей:

• Улучшенные атаки перебором: ИИ может анализировать закономерности в паролях, такие как использование распространенных слов, дат рождения или последовательностей символов. Это позволяет создавать более эффективные атаки перебором, которые быстрее находят правильные пароли.
• Фишинговые атаки: ИИ может использоваться для создания более убедительных фишинговых писем и веб-сайтов, которые обманывают пользователей и заставляют их раскрывать свои пароли.
• Анализ поведения пользователей: ИИ может анализировать поведение пользователей в сети, чтобы выявить их пароли или предсказать их.

Квантовый ИИ: Синергия Угроз и Возможностей


Сочетание квантовых вычислений и искусственного интеллекта (квантовый ИИ) представляет собой еще более мощную силу. Квантовые компьютеры могут ускорить обучение моделей машинного обучения, что позволяет создавать более сложные и эффективные алгоритмы для взлома паролей.

 

[Merfi]

Влияние на различные области​

Машинный интеллект проникает во все сферы жизни. По прогнозам аналитиков благодаря таким решениям будет увеличен объем глобального рынка на 15 триллионов долларов к 2030 году. Лидерами в этой области сейчас становится Китай и США. При этом развитые страны не отстают от этих государств и с каждым годом демонстрируют лучшие показатели в этом вопросе.


Искусственный интеллект влияет на рынок труда. Из-за автоматизации и оптимизации на многих предприятиях возможно сокращение сотрудников в будущие годы.

Ученые все чаще пишут в статьях о рисках внедрения машинного интеллекта в обычную и повседневную жизнь. Например, ученый Стивен Хокинг говорил о том, что создание машинного разума станет под силу человеку, однако этим процессом будет нанесен существенный вред. По словам Илона Маска и в соответствии с данными статистики с годами ИИ будет представлять большую угрозу чем ядерное оружие.

Основные вызовы технологии ИИ​

Компании все чаще прибегают к внедрению технологий ИИ в свои процессы. Но для того, чтобы получить успех от этого дела, необходимо подойти к созданию такого решения комплексно, начиная с культурных изменений на предприятии, анализа других данных и решения вопросов.

Бизнес-процессы​

Зарабатывать деньги на одном вложении в искусственный интеллект не удастся. Это процесс, включающий в себя несколько стадий. От найма и обучения сотрудников до оптимизации и автоматизации процессов. Перечень таких действий не исчерпывающий.

Если вести речь о внедрениях, то десятая часть приложенных усилий тратится на создание алгоритма и системы. Пятую часть занимает построение технологии. На организацию же лучших бизнес-процессов требуется до 70 процентов усилий. По словам генерального директора Института Искусственного интеллекта Леонида Жукова для того, чтобы внедрение современных технологий в ближайшие годы принесло пользу компании, необходимо ее развитие на другом уровне.


Самый частый вопрос, который задают в этой области, касается того, почему не все предприятия идут в ногу со временем и внедряют ИИ. Ответ прост. Потому что многие руководители концентрируют внимание на частных проблемах, а не глобальном развитии компании. Крупные концерны, например, Google и Facebook используют нейросети и программы для анализа спроса покупателей и удержания их на своих площадках. В результате люди переходят по большому количеству объявлений и приносят компании большую прибыль.

Нехватка специалистов​

Развитие ИИ происходит стремительно. Если десятилетия назад в этой области были заняты лишь некоторые специалисты, то сейчас проблема с профессионалами в области внедрения таких технологий станет еще острее. За последние пять лет спрос на специалистов в сфере ИИ увеличился до 74 процентов. Нехватка работников в этой сфере остро ощущается корпорациями. Об этом свидетельствуют многочисленные данные исследований, статьи по тематике.

Такая ситуация образовалась во второй половине 2022 года. Ее причиной стало введение санкций. Сейчас для ИТ-отрасли на одну вакансию приходится менее двух претендентов. Это очень низкий показатель. В тот же год кадровыми сайтами было отмечено малое количество резюме. По данным аналитиков их число не превысило 16 000. Представители ИТ-отрасли в России заявляют, что в стране в высших учебных заведениях уделяют мало времени подготовке кадров по данному направлению.

Многие компаниям приходится даже дополнительно обучать сотрудников и вкладывать деньги в их повышение квалификации. По словам экспертов, чтобы исключить нехватку специалистов, требуется приводить систему российского образования в соответствие с существующими запросами.

Проблемы машинного обучения​

После нехватки молодых кадров следующим препятствием для внедрения ИИ является качество данных. Чтобы получить лучшие результаты, необходимы чистые данные. Ложные паттерны могут привести к неверным выводам. Например, неправильная информация может ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции. На качество результата влияют и другие параметры. Это могут быть расовые и гендерные особенности у человека, который работает в ИТ-отрасли.

После качества еще одной важной характеристикой является количество. Чтобы отличить одно животное от другого, роботам понадобится больше 2 дней. Для этого им придется проанализировать десятки тысяч лучших фотографий из интернета. В это же самое время ребенок проанализировал бы эти данные за несколько секунд. То же самое касается и написания текстов.

Перед учеными в этой сфере и разработчиками стоит несколько задач. Это способность нейронных сетей и программ обучаться и помнить полученные знания. А также разбивать большие цели на несколько маленьких в рамках одной системы.

Справившись с этими и другими задачами, ученые создадут роботов, которые больше смогут понимать людей и помогать им в достижении больших целей. Несмотря на то, что ИИ может отличать кошек от собак и предугадывать неисправности в работе техники, применять полученные навыки в непривычных условиях нейросети еще не могут.

Перспективы развития искусственного интеллекта​

По словам экспертов машинное обучение - ключевой инструмент в различных областях. Но его потенциал в России и мире еще не раскрыт. Очень важно стимулировать новые открытия в сфере изменений окружающей среды, охраны дикой природы, медицины, органической химии.

Уже умные программы пишут тексты, генерируют фотографии, данные, создают дизайны и подводят итоги совещаний и конференций. Исследователи делают хорошие прогнозы и утверждают, что человеческий разум в ближайшие годы способен существенно изменить рынок труда в мире электронной коммерции, юридической отрасли и медицины. Это станет новой отправной точкой и поможет сделать новый прорыв на пути лучшего развития экономики и промышленности страны.

 

[Merfi]

Искусственный интеллект – модная ныне тема и в медицине, и в глобальном контексте. О нем пишут статьи и высказываются на специализированных и не- специализированных конференциях ученые и футуро- логи, оценивают его перспективы и принимают реше- ния правительства и частные компании…
Искусственный интеллект у всех на устах. Но сле- дует учесть, что предсказать все возможности и по- ведение искусственного интеллекта в будущем не удастся. По одной простой причине: наши прогнозы основаны на сегодняшних знаниях. А знания – и это уже доказано историей развития науки и техники – могут изменяться настолько, что, говоря словами по- эта, и невозможное станет возможным.
Наши пределы – человек в его настоящем виде. Сохранится ли в обозримых и необозримых далях его нравственное сознание, продолжатся ли духовные искания, душевные страдания, наслаждение прекрас- ным? Или они могут видоизмениться и даже утратить- ся вследствие не столько естественной биологической
и социальной эволюции, сколько опережающего их технологического прогресса? Может быть, надо при- ложить усилия, чтобы сохранить Homo sapiens в его нынешнем состоянии, подобно тому как охраняются редкие виды животных и растений или – шире – при- рода в целом?
Мы видим пример: в век возрастающих скоростей (авто-, авиа- и другой техники) очень высоко ценятся несоизмеримо меньшие скорости, достижимые благо- даря работе мышц человека. Вспомним всю систему профессионального спорта и ее вершину – Олимпий- ские игры.
Еще в середине прошлого века создатель киберне- тики Норберт Винер призывал: «Отдайте машине ма- шинное, а человеку – человеческое». Однако все ак- тивней происходит не только вторжение каждого из них в область функционирования другого, но и одно- направленное порабощение. В самом деле, все больше и чаще находят применение искусственные органы и ткани; некоторые из них теперь изготавливают на

трехмерных принтерах. Печать сосудов, костей, вну- тренних органов стала неотъемлемой частью современ- ной медицины. Разрабатываются электронные протезы для коррекции слуха и зрения. Роботы все активней заменяют хирургов в выполнении сложных оператив- ных вмешательств, ибо делают их точней и надежней.
Хлеб может быть полностью натуральным или мо- жет содержать синтетические добавки. По своей кало- рийности и тот, и тот сопоставимы. А вкус?! Но им пренебрегают. И подобных ситуаций тьма. Мы привы- каем и к заведомо более дешевым генетически моди- фицированным продуктам, хотя по своим вкусовым качествам (вопроса о возможной их генетической опасности здесь я не касаюсь) они не сравнимы с вы- ращенными без технологических ухищрений.
Достижения в области создания искусственного интеллекта не могут не вызывать восхищение – без- граничная по меркам человека память, логические связи, скорость обработки информации… Даже в та- кой интеллектуальной игре, как шахматы, машина обыгрывает чемпионов мира.
Сосуществование или «кто кого»? Конечно, лучше первое. Ибо в противном случае порожденный чело- веком искусственный интеллект поработит своего со- здателя, а может быть, и примет решение его уничто- жить. Известна человеческая черная неблагодарность. А искусственный интеллект, возможно, вообще не бу- дет испытывать не только муки совести, но и сомне- ния. Решения будут исключительно программными без учета того, что мы вкладываем в понятия «человеч- ность», «долг», «надежда», «дружба», «любовь», «настро- ение», «воображение», «жалость», «подлость» и т. д.
Великий философ Николай Бердяев считал, что машина никогда не сможет обладать духовностью. Но допустимо ли отрицать возможность того, что тех- нологический прогресс способен сотворить то же, что и биологическая эволюция, создавшая человека? Иным путем и в несоизмеримо более краткие сроки искусственный интеллект окажется в состоянии со- здать техногенного человека, обладающего теми же качествами, что и его биологический аналог. Я имею в виду способность мыслить, принимать решения, нести ответственность за свои поступки, верить, лю- бить, поступать по совести, испытывать разные эмо- ции – весь тот набор признаков, которыми обычно характеризуют духовную жизнь каждого индивидуума Homo sapiens.
Если неодушевленная природа смогла – по-види- мому, случайно – создать человеческий мозг, то поче- му ее создание – Homo sapiens – не может осознанно сотворить искусственный интеллект, аналогичный собственному по функциональным возможностям?
Бесспорно, то, на что будет способен искусствен- ный интеллект и что он реально совершит, мы не мо- жем сегодня представить. Однако, во-первых, это не означает, что этого не может случиться, а во-вторых, многое из реально существующего мы тоже не в со- стоянии представить, хотя даже можем понять. Или, признав непознаваемость Вселенной, верить в Бога, который единственный подает надежду…
Будет это или не будет?.. Пока мы продолжаем жить и творить, испытывая радости и огорчения и по- зволяя себе роскошь рассуждать о нашем темном бу- дущем.

 

[Merfi]

Современный мир переживает настоящую революцию в области технологий, и искусственный интеллект (ИИ) стал ее неотъемлемой частью. Этот феномен охватывает разнообразные сферы нашей жизни, начиная от повседневных задач и заканчивая промышленными процессами, научными исследованиями и даже искусством. Искусственный интеллект не просто расширяет наши возможности, но и кардинально изменяет само восприятие того, что возможно.


В начале двадцать первого века ИИ был скорее предметом научной фантастики или академических исследований. Сегодня же это основа для создания умных помощников, автомобильных пилотов, медицинских диагностических систем и даже партнера по играм. Примечательно, что технологии ИИ позволяют моделировать и анализировать огромное количество данных, что делает его незаменимым инструментом в самых различных отраслях.


Основу ИИ составляют алгоритмы машинного обучения, которые позволяют системам самостоятельно учиться и совершенствоваться. Один из самых ярких примеров применения ИИ – это распознавание образов и голоса. Современные устройства способны с высокой точностью узнавать лица и понимать речь, что открывает новые горизонты для взаимодействия человека и машины.


Одним из основных направлений развития ИИ является медицина. Системы искусственного интеллекта уже помогают врачам ставить точные диагнозы, прогнозировать заболевания и разрабатывать индивидуальные планы лечения. Это значительно повышает качество медицинского обслуживания и снижает риск врачебных ошибок.


Промышленность также активно внедряет ИИ-технологии для автоматизации производственных процессов и повышения их эффективности. Роботы, управляемые искусственным интеллектом, способны выполнять сложные и опасные работы, что позволяет снизить трудозатраты и повысить безопасность на производстве.


В сфере транспорта ИИ способствует развитию автономных транспортных средств. Самоуправляемые автомобили, дроны и корабли становятся все более популярными и обещают кардинально изменить логистику и пассажирские перевозки. Это не только повысит комфорт и безопасность, но и снизит нагрузку на окружающую среду благодаря оптимизации маршрутов и снижению потребления топлива.


Не менее важно использование ИИ в экологии и борьбе с изменением климата. Анализ больших данных позволяет более точно прогнозировать изменения климата и разрабатывать стратегии по его смягчению. ИИ также помогает в управлении ресурсами, отслеживании состояния окружающей среды и разработке экологически безопасных технологий.


Однако, как и любая крупная технологическая революция, рост ИИ вызывает ряд этических и социальных вопросов. Главным из них является проблема утраты рабочих мест в результате автоматизации. Множество профессий, которые раньше выполнялись людьми, теперь могут быть заменены машинами. Это создает вызов для обществ и правительств, которые должны искать пути для переобучения работников и создания новых рабочих мест.


Кроме того, остро стоит вопрос безопасности и ответственности за действия ИИ. Если автономная система совершит ошибку, кто будет нести ответственность? И как предотвратить использование ИИ во вред? Эти и многие другие вопросы требуют тщательного рассмотрения и разработки соответствующих нормативных актов.


В заключение, искусственный интеллект в современном мире – это мощный инструмент, который способен значительно улучшить качество жизни и открыть новые горизонты для человечества. Однако его развитие должно сопровождаться ответственным и осторожным подходом, чтобы минимизировать риски и максимально использовать все его преимущества. Искусственный интеллект – это не просто технология, это шаг в будущее, который мы все делаем вместе.

 

[Merfi]

Искусственный интеллект или что ждет нас в будущем?​

Злость болезненнее, чем отчаяние.
— Что?!
— В моих программах заложены «Основы психологии»

“Terminator 3: Rise of the Machines”​

С каждым днем возрастает интерес общества к такой проблеме, как искусственный интеллект, он же разум. Чаще это связано с вопросом, что же ждет нас в будущем. Ошибочно будет предположить, что это касается только лишь ученых, проводящих исследования в данной области. Это касается и нас, обычных людей. Совсем не ученых.




Вы можете спросить, почему. Чтобы ответить на этот вопрос, достаточно просто привести определение искусственного интеллекта, которое дал Джон Маккарти в 1956 году по время дармутской конференции: «искусственный интеллект – это наука и сопутствующие технологии по созданию интеллектуальных машин. А именно – интеллектуальных компьютерных программ»[1].



Если и это не совсем отвечает на ваш вопрос, то давайте посмотрим на наши компьютеры и телефоны. Как просто они нас понимают. Выполняют все наши команды. А иногда, получается и так, что они умнее своих обладателей. И всегда, когда появляются новинки, еще круче, чем у нас, мы всегда стараемся их приобрести. А все почему? Потому что их создатели позаботились об огромном количестве интеллектуальных компьютерных программ внутри них.



А если же и это вас не убедило, то вот вам последний аргумент: фильмы. Но, для начала, стоит отметить, что, как и любая наука, искусственный интеллект связан с другими науками, например, с биологией, кибернетикой и робототехникой. Уже понимаете, к чему это все ведется? Правильно. Ко всем частям киносаги «Терминатор» (1984, 1991, 2003, 2009), к «Робокопу» (1987), «Искусственному разуму» (2001), «Восстание машин» (2011).



Теперь поговорим немного о науке, как таковой. Одним из наиболее важных направлений исследований в области искусственного интеллекта являются нейронные сети. Оно основано на попытках воспроизвести нервную систему человека, в частности – способность нервной системы обучаться, исправлять ошибки. То есть, нейронные сети в искусственном интеллекте – это упрощенные модели биологических нейронных сетей.



— А как же «Hasta La Vista, Baby»? Взрыв Кибердайна?
— Это был другой Т—101.
— Мне что, всему тебя заново учить?

“Terminator 3: Rise of the Machines”​

Эти исследования связаны с желанием ученых добиться большей схожести между способами обработки информации человеческим мозгом и компьютерами. Согласно некоторым подсчетам, количество нейронов в мозгу должно удваиваться примерно через каждые 2-4 миллиона лет, может быть сделан прогноз, что количество логических элементов в процессоре станет равным количеству нейронов в мозгу примерно к 2020 году.[2]



В принципе, подтверждением служит проект Blue Brain, который направлен на моделирование мозга млекопитающих. В 2007 году было объявлено об успешной имитации кортиковой колонки мозга мыши и о запланированном создании полной модели мозга человека до 2020 года.



Хотя прямое моделирование мозга не является наилучшим путём к универсальному искусственному интеллекту, прогноз успехов в этой области приближенно соответствует ожидаемым темпам разработки искусственного интеллекта. Ник Бостром в своей статье «Сколько осталось до суперинтеллекта?» показывает, что современное развитие технологий ведёт к созданию искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, в первой трети XXI века.[3]



При всем этом, многие ученые опасаются за нашу планету, утверждая, что дальнейшие успехи в развитии искусственного интеллекта могут привести к трагическим последствиям, с которыми мы столкнемся в будущем. А если не мы, то наши потомки точно.



По словам профессора философии Кембриджского университета Хью Прайса, необходимо инициировать серьезные исследования того, как сделать разработку интеллектуальных машин наиболее безопасной с точки зрения будущего человечества. Машины, возможно, будут просто безразличны к нам, что повлечет за собой катастрофические последствия.[4]



Согласно мнению русского исследователя глобальных рисков Алексея Турчина, велика вероятность создания генетически усовершенствованного человека или же просто вживления современному человеку в мозг средства доступа к Интернету (нейрошунт), что приведет к созданию сильного искусственного интеллекта, который унаследует все типичные человеческие цели, например, потребность во власти.



Однако это означает существование опасений относительно распространения компьютерного вируса, который может поразить таких киборгов и настроить их на агрессивное поведение против человека. (Тут в пример можно поставить фильм «Суррогаты» 2009 года, но в нем есть отличие от данной теории – вирус был направлен не только против людей, но и их андроидов).



На мой взгляд, пока полная модель человеческого мозга не создана и идеальный искусственный интеллект тоже, сложно судить о том, что ждет нас в будущем. Вполне возможно развитие сценариев, приведенных выше, но ведь никто не может гарантировать, что так и будет. Не все мечтают захватить мир с помощью киборгов и роботов.



Никто не отрицает возможности мирного сосуществования человека и искусственного интеллекта, чья нейронная сеть одинакова с человеческой. Даже при огромном желании роботов все равно не заставить испытывать чувства, которые наполняют нас и дают нам понять, что мы живые люди. Они будут знать только то, что заложено в них создателями.

Я понял, почему вы плачете. Но сам я никогда не смогу.

“Terminator 2: Judgement Day​

 

[Merfi]

Были времена, когда люди только мечтали о таких чудесах, как автономные роботы и компьютеры, способные думать и принимать решения. Сейчас же это стало реальностью, и мир увидел, что такое искусственный интеллект. Развитие этой революционной технологии изменило не только облик нашего общества, но и наш подход к решению старых, казалось бы, уже давно решённых вопросов.

Представьте себе утро в ближайшем будущем. Вы просыпаетесь не от привычного шума будильника, а от мягкого голоса вашего личного помощника, искусственного интеллекта, который знает все ваши предпочтения и настроения. Он уже подготовил вам горячий завтрак и предложил план на день, оптимизированный с учетом трафика, погоды и даже вашего самочувствия.

И вот, начав свой путь на работу, вы доверяетесь самоуправляемому автомобилю, который идеально рассчитывает маршрут, избегая пробок и аварий. Стоя на улице, вы никогда не задумываетесь о том, сколько жизней могут быть спасены благодаря этим беспилотным устройствам, которые моментально реагируют на изменяющиеся дорожные условия и минимизируют риск аварий.

На рабочем месте вы сталкиваетесь с еще одним чудом - вашим искусственным коллегой. Он сканирует горы данных, находит ошибки в мгновение ока и даже предлагает свежие идеи для проектов. Многие упрекали машины в бездушии и механичности, но время показало: разум созданный по принципам квантовой логики способен на глубокий анализ и даже иронию.

Однако, не стоит забывать, что все блага, которые принес нам искусственный интеллект, появились благодаря труду многих ученых и инженеров, чье неустанное стремление к инновациям прокладывало путь к этому будущему. Вспомним те дни, когда исследователи корпели над первыми алгоритмами машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Тогда это казалось почти волшебством - заставить машину понимать речь, видеть и анализировать изображения, играть в шахматы лучше человека. Но именно это волшебство, пропитанное тысячами часов труда, стало основой для современного ИИ.

Несмотря на всю мрачность некоторых прогнозов, искусственный интеллект принес не только удобство, но и возможность посмотреть на мир другими глазами. Взять, к примеру, медицину - умные системы диагностики уже смогли предсказать болезни на ранних стадиях, увеличив шансы на успех лечения. Или же применение ИИ в экологии, где он помогает отслеживать и устранять последствия климатических изменений.

Но одновременно с восторгом возникают вопросы: как далеко зайдёт развитие искусственного интеллекта? Будет ли он всегда под контролем человека или однажды возьмёт на себя больше, чем мы сможем позволить? На эти вопросы нет однозначного ответа, но мы знаем одно - как и любая мощная технология, ИИ требует ответственного подхода и осознания его последствий.

И ощущая дыхание времени, вспоминаешь слова старой песни: "Ах, если бы знать, что будет впереди..." Искусственный интеллект - это лишь инструмент, и каким станет его влияние на нашу жизнь, зависит исключительно от нас. Такая же ситуация была в древние времена с огнём: сначала он был угрозой, затем стал другом.

Как ни странно, в искусственном интеллекте есть что-то магическое: синергия между человеком и машиной создаёт нечто большее, чем сумма её частей. Возможно, именно в этой гармонии кроется будущий путь человечества, где ИИ станет не просто помощником или инструментом, а полноправным участником нашей жизни.

 

[Merfi]

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ:
Последние достижения в области искусственного интеллекта являются
трансформирующими и уже превосходят производительность человеческого уровня в таких
задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка и анализ данных.
Экономические факторы будут стимулировать внедрение новых приложений искусственного
интеллекта, которые разрушают почти все аспекты предприятия, как хорошие, так и плохие.
ИИ-системами можно манипулировать, уклоняться и вводить в заблуждение, что приводит к
серьезным последствиям для безопасности таких приложений, как инструменты сетевого
мониторинга, финансовые системы или автономные транспортные средства. Поэтому
безопасные и устойчивые методы и лучшие практики жизненно важны.
Интегрированные системы ИИ включают в себя четыре компонента: восприятие,
обучение, решения и действия. Эти системы работают в сложных средах, которые требуют,
чтобы каждый компонент взаимодействовал и был взаимозависим (например, ошибки в
восприятии могут привести к неправильному решению). Кроме того, существуют уникальные
уязвимости в каждом из компонентов (например, восприятие подвержено тренировочным
атакам, в то время как решения подвержены классическим кибер-эксплойтам). Наконец,
понятие правильности не является чисто логическим вопросом; шум и неопределенность
требуют границ для каждого компонента, чтобы защитить систему от неправильного
поведения.
Существует настоятельная потребность в формальных методах проверки компонентов
ИИ и машинного обучения, как независимо, так и совместно, поскольку это связано с
логической корректностью, теорией принятия решений и анализом рисков. Необходимы новые
методы, которые определяют, что должна делать система и как она должна реагировать на
атаку. В традиционных системах качества, соответствующие спецификации, могут быть
адаптированы для каждого компонента. Поскольку системы искусственного интеллекта
настолько сложны, их внедрение и конфигурацию трудно оценить. Необходимы исследования в
области архитектурных структур и методов анализа, которые позволяют верифицировать эти
компоненты и являются частью более масштабных усилий по разработке управляемых
стандартов, лучших практик, инструментов и методов для обоснования поведения системы.
Спецификация и верификация должны также учитывать такие аспекты, как
производительность, безопасность, надежность и справедливость. Исследования необходимы
для лучшего понимания компромиссов производительности, операционной среды и могут
потребовать участия эксперта по предметной области в команде. И, наконец, инженер должен
быть определен для внедрения, развертывания и обслуживания системы искусственного
интеллекта.
ИИ-системы нуждаются в инновационных инструментах и методах кибербезопасности
для повышения их надежности и отказоустойчивости; кибербезопасность может использовать
ИИ для повышения осведомленности, реагирования в реальном времени и повышения своей
общей эффективности. Это включает в себя самоадаптацию и адаптацию перед лицом
продолжающихся атак, которые изменяют текущую асимметрию атакующего и защитника.
Стратегии, которые выявляют слабые стороны противника, используют методы наблюдения и
собирают извлеченные уроки, могут использовать ИИ для классификации различных видов
атак и информирования адаптивных реакций (например, быстро находить несоответствия и

знаnь, как их исправить) в масштабе. Понятно, что небольшая команда опытных
киберзащитников может эффективно защитить сети, используемые тысячами. Использование
ИИ могло бы расширить этот же уровень защиты системы, сделать его повсеместным, а также
обеспечить знание предметной области, необходимое для решения таких аспектов, как
ограничения качества обслуживания и деградация поведения системы

 

[Merfi]

Технологии искусственного интеллекта могут захватывать и обрабатывать огромное
количество данных, производимых современными технологическими системами. В свою
очередь, эта способность обеспечивает обучающие данные, необходимые для стимулирования
инноваций и развития систем искусственного интеллекта. Рассуждения на основе
искусственного интеллекта, согласованные с приоритетами кибербезопасности, могли бы
сделать как полностью автоматизированные, так и человеко-замкнутые системы более
надежными. Две потенциальные области-это создание и внедрение более надежных
программных систем и управление идентификацией. Перспективные исследования включают в
себя использование ИИ для обнаружения ошибок в программах, проверки лучших практик,
выявления уязвимостей безопасности и облегчения инженерам-программистам проектирования
систем безопасности.
В современной практике разработки код часто развивается быстро. Было бы полезно
использовать “партнеров по кодированию” на основе ИИ для оказания помощи менее опытным
разработчикам и аналитикам в понимании больших и сложных программных систем, и
консультирования их по вопросам безопасности и надежности предлагаемых изменений кода.
ИИ также может помочь в безопасном развертывании и эксплуатации программных систем.
После разработки кода ИИ может использоваться для обнаружения низкоуровневых векторов
атак, проверки конфигурации домена и приложения или логических ошибок, предоставления
рекомендаций по безопасной работе системы и мониторинга сетей. Разработка программного
обеспечения с открытым исходным кодом предоставляет уникальную и высокоэффективную
возможность для повышения безопасности на основе искусственного интеллекта благодаря его
широкому использованию коммерческими и правительственными организациями. Однако из-за
своей публичной природы открытый исходный код уязвим для вредоносных действий
противника, основанного на ИИ.
Еще одна перспективная область использования ИИ-управление идентификацией и
контроль доступа. Противники могут скомпрометировать многие методы просто путем кражи
токенов авторизации. Система, основанная на ИИ, может использовать метод, основанный на
истории взаимодействий и ожидаемом поведении, который также является легким, прозрачным
и трудным для обхода. Для биометрических систем аутентификации ИИ может повысить
точность и уменьшить угрозы. Однако ИИ-мониторинг поведенческих паттернов может
привести к нарушениям конфиденциальности. Необходимы дальнейшие исследования для
разработки методов, учитывающих как этические, так и технические аспекты, а также
потенциальную возможность злоупотребления управлением идентичностью с помощью
искусственного интеллекта.
Эта статья отражает информацию, полученную от различных научных и инженерных
экспертов, и предполагает, что будущее ИИ зависит от способности страны сбалансировать
преимущества и проблемы ИИ, особенно в области кибербезопасности. Пожалуйста, обратите
внимание, что эти дискуссии представляют собой точки зрения с одного момента времени.
Стремительный прогресс в области технологий, новые области применения и взаимодействие
между МО, ИИ и кибербезопасностью будут продолжать создавать новые возможности и
проблемы. Как таковое, национальное (и глобальное) мышление по этим вопросам, как
ожидается, со временем изменится, и эти вопросы и идеи необходимо будет периодически
пересматривать, пересматривать и обновлять

 

[Merfi]

Кибербезопасность — одна из самых актуальных тем в нашем современном мире. С каждым днем угрозы для баз данных и систем электронной коммуникации становятся все более сложными и разнообразными. В связи с этим внимание к применению искусственного интеллекта (ИИ) в области информационной безопасности (ИБ) растет. Однако использование новых технологий всегда несет как новые преимущества, так и новые вызовы, к которым необходимо находить свежие решения.

В этой статье мы рассмотрим основные возможности, ограничения и риски использования машинного обучения и искусственного интеллекта в кибербезопасности.

Возможности и ограничения​

Можно выделить несколько основных возможностей ИИ и машинного обучения в кибербезопасности:

• Профили безопасности на основе поведения пользователей. С помощью индивидуальных профилей сотрудников можно создать предиктивную модель, которая будет выявлять поведенческое отклонение пользователей.
• Профили безопасности на основе данных о работе системы. Изучив обычную загруженность системы, алгоритм может определить отклонения, как в случае с поведением пользователя.
• Устранение багов и уязвимостей на этапе написания кода.
• Распознавание фальшивых документов, биометрических данных и прочих идентификаторов.
• Формирование методичек базового уровня для работы новых специалистов (с помощью ChatGPT).

Более подробно с возможностями и ограничениями ИИ и машинного обучения в кибербезопасности можно ознакомиться в нашей прошлой статье.

Несмотря на ряд возможностей этих технологий в сфере ИБ, с их использованием связаны следующие проблемы [1]:

1. Так как ИИ представляет из себя нечто вроде «черного ящика», результат его работы остается непредсказуемым для человека и поэтому требует тщательного наблюдения извне;
2. Отсутствие достаточного количества данных для обучения ML-моделей;
3. Возможность атак на алгоритмы машинного обучения;
4. Использование злоумышленниками ИИ для создания вредоносных программ, анализа пользовательского поведения, разработки ботов-сборщиков персональных данных, поиска уязвимостей, подбора паролей, подмены личности, обхода систем защиты и пр.

Риски использования ИИ​

Остановимся подробнее на рисках, связанных с использованием интеллектуальных систем. Они в основном определяются атаками на ИИ.

В этом году аналитическое агентство Gartner выпустило исследование об атаках на ИИ, в котором поинтересовалось у разработчиков, случались ли у них нарушения конфиденциальности ИИ или ИБ-инциденты. Согласно исследованию, 41% опрошенных компаний ответили положительно. Из зафиксированных ими инцидентов 60% были компрометацией данных внутренними злоумышленниками, а 27% — атаками на инфраструктуры, которые используются для работы алгоритмов ИИ.

Разберем атаки в зависимости от их цели:

• Шпионаж - получение представления о системе и использование полученной информации для собственной выгоды или подготовки более сложных атак.
• К примеру, так злоумышленник может обмануть личного голосового помощника и получить личные данные пользователя, просто сымитировав его голос.
  
  
• Саботаж - действия, направленные на введение в неисправность системы ИИ. Его можно произвести несколькими способами:
  1. Затопление ИИ запросами, которые требуют больше времени вычислений, чем обычно;
  2. Затопление неправильно классифицированными объектами для увеличения ручной работы по ложным срабатываниям, либо с целью уничтожить доверие к системе. В результате таких действий система, к примеру, может рекомендовать фильмы ужасов любителям комедии;
  3. Модификация модели путем ее переподготовки;
  4. Использование вычислительной мощности модели ИИ для решения задач злоумышленника.
• Мошенничество — обман ИИ через неправильную классификацию. Так можно обмануть систему, чтобы она ошибочно классифицировала, например, кошек и собак. У мошенника есть два способа сделать это – взаимодействуя с системой на этапе обучения или через применение моделей. Первый подход называется «Отравление», а второй «Уклонение».

Рассмотрим их поподробнее:

Отравление данных — атака, при которой ошибка закладывается на этапе обучения и злоумышленник заранее знает как обмануть сеть.

Приведем пример такой атаки на дорожных знаках [2]. При обучении модели ей показывались дорожные знаки «Стоп», отмечая, что они значат «Стоп», знаки «Ограничение скорости» с также правильной меткой, а также знаки «Стоп» с наклеенным на них стикером и меткой «Ограничение скорости». В итоге, если такой системой воспользоваться в качестве автопилота, то увидев знак «Стоп» со стикером, машина продолжит движение.

Отравление данных может произойти в следующих случаях:

1. Порча данных на краудсорсинг-платформах, например, при пометке капчей с определенными объектами;
2. Использование предобученных моделей, т.е моделей, уже обученных на определенном наборе данных, схожих с целевыми;
3. Порча данных при обучении в облаке.

Порой для целостности данных и уменьшения рисков данной атаки производится хеширование исходных данных и хранение их в виде хеш-сумм, однако Microsoft рекомендует считать, что все данные изначально отравлены и требуют обработки для удаления потенциально отравленных данных.

Атаки уклонения — атаки, возникающие на этапе применения нейронных сетей. Целью также является заставить выдавать ИИ неверные ответы в определенных ситуациях.

В этом случае злоумышленник пытается создать оптическую, слуховую или смысловую иллюзию для модели. Поскольку восприятие человека значительно отличается от восприятия нейронных сетей, возникает проблема с различением поддельных данных. То, что может быть легко распознано и определено как поддельное для человека, может быть неразличимым для искусственного интеллекта.

 

[Merfi]

В основном для атак уклонения используются «состязательные примеры». Эти примеры обладают некоторыми свойствами, ставящими под угрозу многие системы:

1. Состязательные примеры зависят от данных, а не от архитектур, и их можно сгенерировать для большинства датасетов. Обман сети производится с помощью наложения шума на изображение. К примеру, здесь описано, как с помощью шума можно заставить модель думать, что лиса — это варан, а варан — лиса.
2. 
3. Состязательные примеры отлично переносятся в физический мир. Можно аккуратно подобрать примеры, которые неверно распознаются, исходя из известных человеку особенностей объектов, а также перенести состязательные примеры из цифрового образа в физический, распечатав его и продолжив обманывать сеть.

Для предотвращения данной атаки известно несколько техник:

1. Использование преобразования данных для изображений (метод главных компонент, пороговое преобразование, вейвлет-преобразование, уменьшение глубины цвета, а также сжатие в JPEG);
2. Обучение модели на наборе с состязательными примерами и правильно размеченными метками.

Заключение​

Применение ИИ и машинного обучения в кибербезопасности имеет ряд преимуществ, такие как повышенная точность определения и предотвращения угроз, ускорение процессов обработки данных, прогнозирование вероятных атак и многие другие. Однако, оно также представляет определенные риски, связанные с атаками на системы ИИ. Для минимизации подобных угроз необходимо развивать интенсивные меры по улучшению безопасности систем ИИ, такие как обеспечение шифрования данных, фильтрация и анализ аномальной активности.

 

[Merfi]

ИИ и кибербезопасность​

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает преобразовывать множество аспектов нашей жизни, включая сферу кибербезопасности. Внедрение ИИ в эту область приносит как новые возможности для защиты данных и сетей, так и новые угрозы, которые требуют инновационных подходов к их нейтрализации. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ влияет на кибербезопасность, какие преимущества он приносит и с какими рисками приходится сталкиваться.

Новые возможности ИИ в кибербезопасности​

• Улучшенное обнаружение угроз:ИИ способен анализировать огромные объемы данных и выявлять аномалии, которые могут указывать на потенциальные угрозы. Использование машинного обучения помогает системам безопасности обучаться на предыдущих атаках и улучшать свои способности к обнаружению новых угроз. Пример: Системы, такие как Darktrace и Cylance, используют ИИ для мониторинга сетевого трафика и обнаружения подозрительного поведения в реальном времени.
• Автоматизация реагирования на инциденты:ИИ может автоматизировать процессы реагирования на инциденты, снижая время реакции и уменьшая количество ошибок. Автоматические системы могут блокировать подозрительный трафик или изолировать зараженные устройства до вмешательства специалистов. Пример: Платформы SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) такие как Splunk Phantom или Demisto, используют ИИ для автоматизации и координации реагирования на инциденты.
• Анализ и предотвращение угроз:ИИ может анализировать данные из различных источников для прогнозирования возможных атак. Эти прогнозы могут основываться на анализе поведения пользователей, а также на информации о новых уязвимостях и методах атак. Пример: Платформы предиктивной аналитики, такие как Preempt Security, помогают предвидеть и предотвращать атаки, анализируя поведение пользователей и идентифицируя подозрительные паттерны.

Новые угрозы ИИ в кибербезопасности​

• Атаки с использованием ИИ:Киберпреступники также могут использовать ИИ для улучшения своих атак. Машинное обучение может помочь им создавать более сложные и трудновыявляемые методы взлома. Атаки с использованием ИИ могут адаптироваться и изменяться в реальном времени, что делает их более эффективными. Пример: Фишинговые атаки, подкрепленные ИИ, способны генерировать высокореалистичные сообщения, которые труднее отличить от легитимных.
• Социальная инженерия:ИИ может использоваться для сбора и анализа больших объемов данных из социальных сетей и других публичных источников, чтобы создать персонализированные атаки социальной инженерии. Это делает фишинговые и другие виды атак более убедительными. Пример: Deepfake-технологии могут использоваться для создания поддельных видео или аудиозаписей, имитирующих известных лиц, что усиливает эффективность атак социальной инженерии.
• Уязвимости в ИИ-системах:Сами системы ИИ могут быть уязвимы к атакам. Например, злоумышленники могут манипулировать данными для обучения ИИ (атаки на данные) или встраивать вредоносные компоненты в алгоритмы (атаки на модели), чтобы в дальнейшем использовать их для своих целей.Пример: Атаки на модели машинного обучения, такие как «отравление данных», где злоумышленники вводят искаженную информацию в тренировочные наборы данных, чтобы исказить результаты ИИ.

Заключение​

ИИ открывает огромные возможности для улучшения кибербезопасности, предоставляя инструменты для более быстрого и точного обнаружения угроз, автоматизации реагирования и прогнозирования атак. Однако эти же технологии могут быть использованы киберпреступниками, создавая новые виды угроз и уязвимостей. Чтобы эффективно противостоять этим вызовам, необходимо постоянно обновлять и адаптировать стратегии кибербезопасности, учитывая как возможности, так и риски, связанные с ИИ. Инвестиции в исследования и разработки в области ИИ и кибербезопасности помогут создать более надежные и защищенные системы в будущем.

 

[Reiman]

Каковы риски ИИ в кибербезопасности​

Как и любая технология, ИИ может использоваться как во благо, так и в злонамеренных целях. Злоумышленники могут использовать те же инструменты ИИ, которые предназначены для помощи человечеству, для совершения мошенничества, обмана и других киберпреступлений.

Давайте рассмотрим некоторые риски ИИ в кибербезопасности:

Эксперты говорят, что злоумышленники могут использовать генеративный ИИ и большие языковые модели, чтобы масштабировать атаки до невиданных уровней скорости и сложности. Они могут использовать генеративный ИИ, чтобы находить новые способы подрыва сложности облачных технологий и использовать геополитические напряжённости для проведения продвинутых атак. Они также могут оптимизировать свои техники атак с использованием программ-вымогателей и фишинговых атак благодаря генеративному ИИ.

ИИ, такой как ChatGPT, отлично справляется с точными вычислениями. По словам профессора Колумбийской бизнес-школы Одеда Нетцера, ChatGPT уже может "хорошо писать код."

Специалисты считают, что в ближайшем будущем он может помочь разработчикам программного обеспечения, программистам и кодерам или вытеснить большую часть их работы.

Хотя в программном обеспечении, таком как ChatGPT, есть некоторые механизмы защиты, предотвращающие создание пользователями вредоносного кода, эксперты могут использовать хитрые трюки, чтобы обойти их и создавать вредоносные программы. Например, исследователь нашёл лазейку и создал почти не заметное сложное исполняемое приложение для кражи данных. Это приложение имеет сложность вредоносного ПО, созданного государственной спонсируемой группировкой*.

Это может быть лишь верхушка айсберга. В будущем инструменты, работающие на базе ИИ, могут позволить разработчикам с начальными навыками программирования создавать автоматизированные вредоносные программы, такие как продвинутые злонамеренные боты. Так, что такое злонамеренные боты? Злонамеренный бот может красть данные, заражать сети и атаковать системы с минимальным или отсутствием участия человека.


По мере того как больше систем, таких как автономные автомобили, производственное и строительное оборудование, а также медицинские системы начинают использовать ИИ, риски для физической безопасности, связанные с искусственным интеллектом, могут увеличиваться. Например, если ИИ-управляемый автомобиль с полностью самостоятельным вождением станет жертвой кибератаки, это может создать риски для физической безопасности его пассажиров. Аналогично, набор данных для инструментов технического обслуживания на строительной площадке может быть манипулирован злоумышленником для создания опасных условий.

В результате досадной ошибки в OpenAI, генеральному директору Сэму Альтману ChatGPT приписывается утечка фрагментов истории чатов других пользователей. Хотя ошибка была исправлена, остаются другие возможные риски для конфиденциальности из-за огромного объема данных, которые ИИ обрабатывает. Например, хакер, который взломает систему ИИ, может получить доступ к различной конфиденциальной информации.

Система ИИ, предназначенная для маркетинга, рекламы, профилирования или наблюдения, также может угрожать конфиденциальности способами, которые Джордж Оруэлл даже не мог себе представить. В некоторых странах технология ИИ для профилирования уже помогает государствам вторгаться в личную жизнь пользователей.

Риски кражи моделей ИИ существуют из-за сетевых атак, методов социальной инженерии и эксплуатации уязвимостей зловредами, такими как государственные агенты, внутренние угрозы в виде корпоративных шпионов и обычные компьютерные хакеры. Похищенные модели могут быть манипулирована и модифицирована для помощи злоумышленникам в различных злонамеренных действиях, усугубляя риски искусственного интеллекта для общества.

Хотя искусственный интеллект — мощный инструмент, он может быть уязвим к манипуляциям данными. Ведь ИИ зависит от своих обучающих данных. Если данные изменены или отравлены, инструмент на базе ИИ может генерировать неожиданные или даже злобные результаты.

Теоретически злоумышленник может отравить тренировочный набор данных зловредной информацией, чтобы изменить результаты модели. Злоумышленник также может осуществить более тонкую манипуляцию, известную как введение предвзятости. Такие атаки могут быть особенно опасны в таких отраслях, как здравоохранение, автомобильная промышленность и транспорт.

Вы не должны искать дальше, чем киноиндустрия, чтобы увидеть, как инструменты на базе ИИ помогают режиссерам обманывать зрителей. Например, в документальном фильме Роудраннер голос умершего знаменитого шеф-повара Энтони Бурдена был спорно создан с помощью аудио, сгенерированного искусственным интеллектом, что легко обмануло зрителей. Подобным образом, ветеран-актер Харрисон Форд был убедительно омоложен на несколько десятилетий с помощью возможностей искусственного интеллекта в фильме Индиана Джонс и Круг судьбы.

Злоумышленнику не нужен большой голливудский бюджет, чтобы провернуть похожий обман. С правильными кадрами любой может создать deepfake-видео с помощью бесплатных приложений. Люди также могут использовать бесплатные инструменты на базе ИИ для создания невероятно реалистичных поддельных голосов, обученных на нескольких секундах аудио.

Так что неудивительно, что ИИ теперь используется для виртуальных похищений. Дженнифер Дестефано пережила худший кошмар родителя, когда её дочь позвонила ей, крича и рыдая. Её голос был заменён мужчиной, который угрожал её накачать наркотиками и мучить, если не заплатят выкуп в миллион долларов.

Подвох в том, что эксперты считают, что голос был сгенерирован с помощью ИИ. Правоохранительные органы считают, что помимо схем виртуального похищения, ИИ может помочь преступникам в других видах мошенничества, включая схемы с дедушками и бабушками.

 

[Reiman]

Повышение общего уровня информационной защиты инфраструктуры ИТ​

В рамках реализации федерального проекта «Инфраструктура кибербезопасности» проводится независимый анализ защищённости государственных информационных систем. Создаются Отраслевой центр государственной системы обнаружения и противодействия компьютерным атакам, Национальный удостоверяющий центр для выдачи российских сертификатов безопасности, Центр кибербезопасности по компьютерным инцидентам, Центр проверки мобильных и веб-приложений.





Минцифры внедряет концептуально новые методы повышения безопасности систем. Например, в 2023 - 2024 годах реализовали проект «Багбаунти». Суть проекта — проверка на прочность государственных систем «белыми» хакерами, которые за денежное вознаграждение пытаются взломать Госуслуги и найти уязвимости. Эту практику Минцифры предлагает распространить и на другие органы власти. Было разработано типовое техзадание, программа «Багбаунти» включена в рейтинг руководителей цифровой трансформации.

Развитие программ и технологий, направленных на повышение киберзащиты граждан и противодействие мошенничеству​

В этой задаче можно выделить 2 направления.





Первое направление — законодательные инициативы в области защиты персональных данных граждан, противодействия телефонному мошенничеству с подменой номеров.





Второе направление — создание платформ противодействия кибермошенникам и профилактика киберпреступлений. С помощью системы обнаружения фишинговых сайтов осуществляется поиск и блокировка нежелательных ресурсов. Система блокировки звонков с подменных номеров «Антифрод» вместе с операторами связи защищает граждан от кибермошенников.





Несмотря на функционирование в Российской Федерации отдельных отраслевых и корпоративных информационных систем, решающих частные задачи противодействия мошенническим операциям и иным противоправным деяниям с использованием ИКТ, системно на государственном уровне данная проблема не решена. Для противодействия противоправным деяниям с использованием ИКТ планируется создать специализированную цифровую Платформу, обеспечивающую оперативный обмен информацией между правоохранительными органами, Банком России, кредитными организациями, операторами связи о сведениях, необходимых для установления обстоятельств противоправных деяний и лиц, их совершивших, с использованием средств мобильной и стационарной связи, сервисов сети Интернет и иных информационных технологий.





Профилактику киберпреступлений Минцифры реализует с помощью программы кибергигиены — информационной кампании по повышению осведомлённости граждан о киберрисках, правилах безопасного поведения в интернете, методах защиты личной информации, информирования о применяемых мошенниками схем.

Координация работы, диалог и взаимодействие с ведущими компаниями в области кибербезопасности​

Продуктивное взаимодействие с ведущими компаниями реализуется путём регулярных встреч и обмена мнениями. Понимание запросов компаний в актуализации нормативной правовой базы, необходимых бизнесу мерах стимулирования спроса и государственной поддержки, способствует правильному диалогу и обеспечению должного уровня защиты информации.





Кроме того, Минцифры реализует ещё один важный аспект работы по обеспечению кибербезопасности — развитие международного сотрудничества в области информационной безопасности. Россия активно участвует в международных программах и инициативах по борьбе с киберугрозами и развитию международной информационной безопасности.

 

[Reiman]

В результате резкого распространения удаленного обучения родителям стало гораздо труднее контролировать действия детей в интернете. Дети проводят в сети гораздо больше времени, чем хотелось бы многим родителям. Большинство родителей не всегда могут найти время, чтобы следить за действиями детей в интернете.

Это напряженное время для родителей, которые хотят защитить своих детей. Недавнее исследование «Лаборатории Касперского» демонстрирует масштаб проблемы. Вот что происходит с сегодняшней молодежью:

• 73% подростков не представляют жизни без смартфонов, а половина из них берут с собой телефон, когда ложатся спать.
• 44% детей в возрасте от 8 до 16 лет постоянно находятся в сети, предпочитая приложения для развлечения и социальные сети.
• 40% детей раскрывают в интернете конфиденциальную информацию, включая домашний адрес.
• Треть молодых людей сообщают в интернете неверную информацию о своем возрасте.
• 37% детей сталкивались с опасностями в интернете, включая кибербуллинг, финансовые угрозы и неприемлемый контент.

Ни один родитель не сможет отследить все, что ребенок делает на своем смартфоне и ноутбуке. А даже если и смог бы, стоит ли? Технологии играют важную роль в жизни, начиная с детства, и затем во взрослой жизни. Ранние годы – шанс для ребенка развить навыки, необходимые для обеспечения безопасности в интернете.

Идеальный подход – обучать и расширять возможности детей, чтобы они сами могли обеспечить свою безопасность.

Обучайтесь, чтобы защитить своих детей​

Если вы хотите, чтобы ваши дети были в безопасности, сначала необходимо понять, с какими опасностями они сталкиваются, когда выходят в интернет. Когда вы разберетесь в этом сами, вы также сможете помочь детям безопасно и весело проводить время в сети.

В интернете есть множество отличных ресурсов, где рассказывается об основных угрозах, в форме, понятной даже тем, кто далек от техники. Вы можете начать с изучения материалов в Kaspersky Resource Center – бесплатном ресурсе с понятными статьями о безопасности в интернете. Здесь приведены определения наиболее важных терминов и инфографика, которую можно показать детям. Также ресурс содержит/resource-center/threats новости о последних угрозах и советы о том, как обезопасить свою семью.

В целом, существует три категории угроз, с которыми дети сталкиваются в интернете:

• Незнакомцы. Злоумышленники скрываются на сайтах, привлекающих детей, таких как сайты социальных сетей и онлайн-игр. Такие злоумышленники часто сами притворяются детьми. Этот метод называется кэтфишинг. Также существуют хакеры и киберпреступники, атакующие всех пользователей с недостаточно высоким уровнем безопасности, не важно, ребенок это или взрослый. Они также могут попытаться обманом выяснить у ребенка пароли или платежную информацию.
• Сверстники. Ваш ребенок может подвергаться издевательствам или травле со стороны своих знакомых. Это часто происходит в личных чатах в социальных сетях и приложениях для обмена сообщениями. Иногда другие дети могут публиковать личную информацию вашего ребенка, что доставляет ему сильные страдания. Если такая информация имеет сексуальный характер, например интимные фотографии, это может быть уголовным преступлением.
• Самостоятельно. Дети без присмотра могут сами создать для себя опасные ситуации в сети. Они часто нажимают кнопки или устанавливают программное обеспечение, не понимая последствий своих действий, а также публикуют личную информацию, например дату рождения или адрес.

Некоторые из этих угроз являются социальными угрозами – они связаны с вымогательством или манипуляциями. Часто незнакомей завоевывает доверие ребенка, а затем пользуется этим. Чтобы защититься от этих угроз, ребенку необходимо знать, как безопасно общаться с другими людьми.

Другой тип угроз – это цифровые угрозы, когда кто-то использует технологии для доступа к данным. Это могут быть вредоносные программы (например, для кражи личных данных), или фишинг (вынуждение обманным путем посетить поддельный веб-сайт). Для защиты от такого типа угроз необходимо объяснить ребенку, как правильно использовать интернет и установить надежные антивирусные программы.

5 советов, как поговорить с детьми о кибербезопасности​

Каждый ребенок уникален. Каждого интересуют разные темы в интернете, и все по-разному справляются с опасностями. Не существует универсально правильного способа рассказать детям о безопасности в интернете. Вы сами должны найти способы заинтересовать ребенка этой темой и помочь ему понять, что делать. Вот несколько советов, как начать диалог.

Используйте образовательные ресурсы, предназначенные для детей​

Часто непросто говорить с детьми об их безопасности в интернете. Это особенно сложно с детьми младшего возраста, которые просто не понимают многих используемых понятий. Как объяснить третьекласснику, что в сети есть киберпреступники и сексуальные маньяки? И что еще более важно, как донести эту информацию, не напугав ребенка?

С этой проблемой сталкиваются родители во всем мире. К счастью, существуют инструменты, предназначенные для того, чтобы донести до детей такую информацию.

Отличный вариант – бесплатная электронная книга «Каспер, Скай и Зеленый медведь» ("Kasper, Sky and the Green Bear"). Это увлекательное повествование о мальчике и его лучшем друге – волшебном медведе по имени Кума. Каждая из историй в книге помогает объяснить фундаментальные понятия кибербезопасности. Уроки объясняют, как управлять конфиденциальностью, как выбрать надежный пароль и что делать жертвам кибербуллинга.

Книгу можно скачать бесплатно. Если ваши дети предпочитают учиться по видео, на YouTube есть мультсериал, включающий эти же уроки. Подобные истории помогают детям понять основы кибербезопасности, не причиняя им излишнее беспокойство. Детей, обладающих этими знаниями, легко научить, как сохранять безопасность в интернете.

Установите основные правила работы в интернете​

Интернет – огромное запутанное место, в котором хорошо бы опираться на несколько базовых правил, которые помогут понять, как оставаться в безопасности.

Вместе с ребенком договоритесь о нескольких основных правилах использования им интернета. Для маленьких детей эти правила должны быть понятными и простыми для выполнения. Например, правила могут быть такими:

• Не выходить в интернет без разрешения взрослых.
• Не более 30 минут в день перед экраном устройства.
• Разрешено использовать только определенные приложения (например, YouTube с безопасным поиском или веб-браузер с фильтрами).
• Спрашивать разрешения для установки игр.

Можно записать эти правила и время от времени обновлять их.

Когда ваш ребенок станет старше, ему, вероятно, понадобится дополнительная свобода. Можно немного расширить правила, чтобы они включали следующее:

• Никогда не называть свое настоящее имя и адрес в интернете.
• Не авторизовывать платежи в приложениях без разрешения.
• Избегать сомнительных приложений.
• Не публиковать свою личную информацию и интимные фотографии.
• Обратиться к взрослым, если кто-то пытается заставить совершить нежелательные действия.

По мере того, как ребенок вступает в подростковый возраст, придется придумывать правила, поддерживающие его жизнь в сети. С детьми более старшего возраста можно совместно создавать полезные, но не ограничивающие правила.

Выше приведены только примеры правил, которые вы можете использовать. Каждый ребенок индивидуален и имеет уникальные потребности, поэтому вам придется разработать правила, подходящие именно вашему ребенку.

Сосредоточьтесь на возможностях, а не на опасностях​

Цифровой мир не должен пугать детей и родителей. Гораздо правильнее не беспокоиться о том, что может случиться, а сосредоточиться на обучении детей навыкам, необходимым для безопасности в сети.

Можно составить список вопросов и утверждений, обсудить его с детьми и понять, что они знают ответы на все вопросы и согласны со всеми утверждениями. Этот список может содержать следующие пункты:

• Что делать, если кто-то заставляет испытывать неловкость?
• Какую информацию можно сообщать в интернете, а что можно сообщать только лично?
• Общаться можно только с друзьями, а не с незнакомцами.
• Как проверить, является ли сайт настоящим или фальшивым?
• Почему следует избегать опасных сайтов?
• Как создать надежный пароль и использовать телефон для двухфакторной аутентификации?
• Необходимо всегда спрашивать разрешения родителей, прежде чем совершать онлайн-платеж.
• Необходимо соблюдать осторожность при размещении своих секретов и фотографий в интернете.
• При возникновении сомнений следует поговорить со взрослым и попросить о помощи.

Это навыки кибербезопасности также необходимы и взрослым. Если вы обучите ребенка этому упреждающему подходу с раннего детства, во взрослом возрасте он уже будет знать, как обеспечить безопасность.

​

 

[Reiman]

Создайте доверительную и уважительную атмосферу​

В идеальном мире при возникновении вопросов об онлайн-безопасности дети всегда будут обращаться к вам за помощью. Но так не бывает.

Иногда дети чувствуют, что просьба о помощи может повлечь неприятности. Например, если ребенок стал жертвой фишингового мошенничества или кэтфишинга в результате нарушения установленных правил поведения в интернете. В этом случае ребенок сталкивается со сложной дилеммой: если он попросит вашего совета, у него могут возникнуть проблемы из-за нарушения правил.

Вот почему так важно дать ребенку понять, что вы всегда поддержите его, когда он будет в вас нуждаться. Пусть ребенок знает, что самое главное – это его безопасность. Если что-то пойдет не так, постарайтесь найти положительные моменты, из которых можно извлечь уроки.

Дети также могут беспокоиться, что вы просто не поймете их проблемы. Это может произойти в случае с преследованием и травлей – проблемами, которые могут возникнуть как в реальном школьном дворе, так и в цифровом мире. В вопросах подобного рода всегда важно, чтобы дети рассказывали вам о своих чувствах, а вы серьезно относились к их проблемам. Даже если для вас это звучит банально, для них это может иметь большое значение.

Самое главное – родители должны быть примером для подражания для своих детей. Убедитесь, что ваше собственное поведение в сети всегда является безопасным и ответственным. При нахождении рядом с детьми постарайтесь ограничить время, проводимое перед экраном устройств.

Используйте правильные инструменты безопасности​

Интернет-безопасность – это сложная задача даже для взрослых, не говоря уже о детях. Существует множество комплексных угроз, и ребенок может столкнуться с проблемами даже при соблюдении всех правил.

Итак, как взрослым обеспечить безопасность в интернете? Для этого используются различные инструменты, которые помогут избежать основных угроз, возникающих при использовании цифровых услуг. Каждое устройство в вашем доме должно иметь следующие инструменты:

Антивирус – это основа интернет-безопасности. Он работает в фоновом режиме и защищает от вирусов, включая трояны, шпионских программ программ-вымогателей. Когда вредоносная программа пытается заразить ваше устройство, антивирус останавливает ее.

Антифишинг. Фишинг – один из самых популярных методов, используемых киберпреступниками, простой, но при этом весьма деструктивный. Чтобы ни вы, ни ваш ребенок случайно не перешли по фальшивой ссылке, нужна дополнительная защита.

Защита веб-камеры. Если злоумышленник получит доступ к веб-камере, он сможет шпионить за вами и вашими детьми. В период школьных уроков в Zoom нельзя просто отключить веб-камеру. Вместо этого нужно средство, защищающее от такой опасности.

Блокировщик контента. Лучший способ не стать жертвой хакеров и вирусов – избегать небезопасного контента. Можно использовать блокировщики контента, чтобы запретить детям посещать небезопасную область интернета.

VPN. VPN фактически защищает ваши данные при перемещении из одного места в другое. Это особенно важно, если ребенок использует общедоступные сети Wi-Fi, например, в школе.

Защита паролем. Детям очень трудно соблюдать правила надежных паролей. Инструмент Защита паролей создает надежный пароль и сохраняет его для следующего входа в систему.

Программы такого типа помогают предотвратить случайную опасность, с которой можно столкнуться в сети. Знакомство с /home-securityлинейкой продуктов «Лаборатории Касперского» позволит вам найти решение, отвечающее потребностям вашей семьи.

Как обеспечить кибербезопасность детей​

Быть родителями – это самая большая ответственность, с которой только можно столкнуться. Каждый родитель хочет, чтобы его дети исследовали мир, находили себя и использовали интересные возможности, но при этом находились в безопасности и по возможности избегали рисков.

Почему родителям иногда очень тревожно наблюдать, как их дети используют электронные устройства. И возникает вопрос: эти устройства – средство обучения и источник знаний, или они подвергают детей опасностям?

Приведенные выше советы помогут продуктивно поговорить с детьми о кибербезопасности, защитить их и развить у них навыки, необходимые для обеспечения собственной безопасности.

Но иногда родителям нужна дополнительная помощь. Kaspersky Safe Kids – одна из ведущих платформ кибербезопасности для семей, предлагающая набор основных инструментов, таких как:

• Отслеживание по GPS позволяет контролировать местоположение детей в любое время. Вы можете установить безопасную зону на карте и получать уведомление, если ребенок вышел за ее пределы.
• Контроль времени использования устройства для автоматического управления использованием устройства вашим ребенком. Эта функция позволяет ограничить время, которое ребенок каждый день проводит в играх и социальных сетях, и заставить ребенка выключать устройство перед сном.
• Фильтрация контента обеспечивает защиту от небезопасного контента и позволяет скрыть неподходящий контент при поиске в интернете и на YouTube. Вы можете управлять уровнем ограничений по своему усмотрению.

Решение Kaspersky Safe Kids похоже на вспомогательные колеса детского велосипеда – помогает детям учиться без слез и царапин на коленях. В непредсказуемом мире интернета каждому ребенку нужно немного больше защиты.

 

[Reiman]

Многие люди считают, что инфо- и кибербезопасность — это одно и то же. Действительно, понятия довольно близкие, но означают разное. Например, у них отличаются цели, задачи и объекты защиты. В статье расскажем об основных различиях между кибер- и информационной безопасностью.
Профессия / 13 месяцев
«Белый» хакер
Взламывайте ПО безнаказанно и за оплату

4 360 ₽/мес

7 267 ₽/мес
Подробнее

«Белый» хакер

Что такое кибербезопасность​

Кибербезопасность — это направление информационной безопасности, которое предполагает защиту цифровой среды от кражи или повреждения злоумышленниками. Кибербезопасность важна для всех сфер, которые работают в цифровом пространстве, — от заводов до IT-кластеров.

Чем занимаются специалисты по кибербезопасности​

• Защищают информационные системы, сайты и приложения, телекоммуникационные сети, облачные хранилища, данные в цифровой среде.
• Изучают, какие угрозы и преступления совершают в цифровой среде, чтобы эффективно противостоять им.
• Разрабатывают документацию для хранения, использования и передачи информации в цифровой среде, доступа к ней, а также предусматривают ответственность за нарушение этих нормативов.
• Создают системы защиты, которые бы оберегали компанию от кибератак без прерывания бизнес-процессов.
• Обучают конечных пользователей, например сотрудников компании, основам кибербезопасности.

Каким угрозам противостоит​

У злоумышленников много способов получить информацию через интернет или программные средства. Рассмотрим основные виды угроз, от которых защищают специалисты по кибербезопасности.

Вредоносное ПО​

Специальные программы, которые наносят вред, — самое частое оружие мошенников, применяемое, чтобы украсть информацию, изменить или удалить важные файлы. Перечислим основные типы вредоносного ПО:

• Компьютерные вирусы — программы с вредоносным кодом, которые «заражают» файлы, нарушают структуру хранения данных, приводят к блокировке пользователей. Вирусы копируют сами себя и таким образом быстро и бесконтрольно распространяются по системе.
• Троянцы — ПО, которое на первый взгляд выглядит как обычное, легальное. Пользователи загружают его на компьютер, а злоумышленники крадут информацию или повреждают ее.
• Шпионы — программы, которые отслеживают действия пользователей и собирают информацию о них. Например, данные банковских карт, пароли. Затем злоумышленники используют эти сведения в преступных целях.
• Вымогатели — это ПО для шифрования данных и файлов. А чтобы пользователь вновь получил доступ к ним, злоумышленники просят выкуп.
• Рекламное ПО — это рекламные программы, которые помогают преступникам распространять вредоносные файлы.
• Ботнеты — это компьютерные сети, зараженные вредоносным ПО.

Читайте такжеТест: какой вы компьютерный вирус?

Фишинг​

Злоумышленники часто пользуются доверчивостью пользователей в интернете. Преступники обманом заставляют предоставить конфиденциальную информацию или скачать вредоносное ПО. Например, выдают себя за известную компанию и рассылают от ее имени письма на электронную почту со ссылкой на выигрыш в конкурсе. Человек проходит по ней, а на его компьютер попадает вирус.

SQL-инъекция​

При такой кибератаке злоумышленники крадут информацию из баз данных. Например, используют уязвимости в приложениях, которые управляют БД, и внедряют в них вредоносный код на языке SQL.

Man-in-the-Middle, или «Человек посередине»​

Разновидность кибератаки, при которой преступник крадет данные в процессе их передачи. Тем самым он как бы становится промежуточным звеном между отправителем и получателем, которые даже не подозревают об этом. Такое часто случается, например, если подключиться к незащищенной сети Wi-Fi.

DoS-атаки​

Злоумышленники нередко пользуются слишком большой нагрузкой на серверы и сети объекта атаки. Ведь в такой ситуации система работает со сбоями и ею сложнее пользоваться. В результате злоумышленники могут, например, внести изменения в важные элементы инфраструктуры или прервать основные бизнес-процессы.

Внутренние угрозы​

В данном случае речь не о злоумышленниках извне, а о людях, которые имеют легальный доступ к информации. Это могут быть сотрудники компании, подрядчики, клиенты. Иногда человек намеренно крадет информацию. Например, когда увольняется с работы и забирает с собой данные покупателей для дальнейшего использования в другой фирме. Но бывает, что это происходит по ошибке. Так, сотрудник может по невнимательности случайно разместить конфиденциальную информацию в открытом источнике.