Искусственный интеллект в кибербезопасности

Искусственный интеллект в кибербезопасности — использование передовых технологий ИИ с целью обнаружения и предотвращения атак, автоматизации процессов защиты информационных систем.

История развития

Кибербезопасность началась с ранних экспериментов в 1990-2000-х с применения простых схем машинного обучения для выявления известных атак и вредоносных программ.

В 2010-х годах началось использование нейронных сетей. Рост производительности и доступности вычислительных ресурсов, а также накопление на основе достаточных объемов данных для обучения позволили расширить использование в ИИ.

В настоящее время развивается глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение. Сфера использования — не только с целью обнаружения известных угроз, но и с целью выявления неизвестных атак, предотвращения и управления информационными инцидентами.

Новые системы теперь способны к самообучению и адаптации, автоматизации, интеграции с облачными вычислениями, Интернетом вещей. Применение искусственного интеллекта в позволяет выявлять сложные, многоступенчатые атаки и осуществлять корреляцию различных источников данных.

Генеративный искусственный интеллект в кибербезопасности

Появление и развитие генеративных моделей искусственного разума (GPT-3, DALL-E и Stable Diffusion) оказывает значительное влияние. Теперь они способны генерировать различный контент — от текстов до изображений и аудио — на основе обучения на больших объёмах данных. Функция ИИ— упрощение работы сотрудников. Он выполняет задачи:

• синтез данных;
• отчеты и презентации для сотрудников;
• ответы об уязвимостях.

Генеративный искусственный интеллект иногда имеет проблемы с точностью. Важно, что основные возможности использования ИИ помогут компаниям противостоять угрозам.

Искусственный разум — принцип работы

Существует возможность, что специалист по кибербезопасности боится, что ИИ может его заменить, но он становится хорошим помощником. Системы анализируют большие объёмы данных: сетевой трафик, журналы событий и другую информацию. Они используют алгоритмы машинного обучения, которые позволяют распознавать признаки подозрительной активности, выявляют аномалии в поведении, отклоняющиеся от нормального. Такое использование помогает обнаруживать как известные, так и новые, ранее неизвестные типы атак.

Анализируя различные характеристики файлов, сетевой трафик и другие данные, системы с искусственным разумом определяют, является ли объект вредоносным или безопасным. Для этого используется информационная технология глубокого обучения, которая позволяет выявлять даже сложные, зашифрованные или изменяющиеся вредоносные программы.

Системы анализируют исторические данные об инцидентах, информацию об уязвимостях и другие источники, чтобы спрогнозировать возможные будущие атаки. Это позволяет автоматизировать действия по предотвращению и смягчению последствий таких угроз.

Искусственный интеллект выявляет связи между различными событиями, находит закономерности и корреляции индикаторов компрометации. Инструмент обработки на основе естественного языка применяется в сфере автоматизированного анализа отчетов и журналов.

ИИ-системы быстро реагируют на обнаруженные угрозы, применяя заранее определенные меры для нейтрализации атак. Это позволяет повысить скорость реагирования и снизить нагрузку на работников в безопасности.

Области применения

Для использования искусственного интеллекта подходят направления:

• Идентификация и доступ (IAM). Анализ модели поведения пользователей, обнаружение аномалий, автоматизация двухфакторной аутентификации и блокирование доступа при подозрении в компрометации учётной записи.
• Сфера безопасности и управления конечными точками. Идентификация всех устройств организации, обновления систем и выявление вредоносного ПО.
• Обнаружение угроз. XDR и SIEM отслеживают аномальную активность, агрегируют сигналы и предоставляют команде более полную картину.
• Сфера защиты информации. Нейросеть обнаруживает попытки её вывода из организации.
• Информационные инциденты. Анализ данных, выявление релевантных событий, упрощение понимания инцидентов.

Преимущества и роль искусственного интеллекта в кибербезопасности

Искусственный интеллект повышает эффективность обнаружения киберугроз за счёт анализа огромных объемов данных и обнаружения сложных закономерностей. Системы способны классифицировать даже сложное, зашифрованное вредоносное ПО. Автоматическое реагирование на обнаруженные угрозы ускоряет процесс и снижает нагрузку на работников. Прогнозирование будущих атак и предупреждающие действия помогают предотвратить их. Кроме того, искусственный интеллект повышает эффективность расследования инцидентов, выявляя связи между событиями и автоматизируя анализ отчетов.

Инструменты и платформы для ИИ

Категории продуктов включают:

• Системы обнаружения и предупреждения вторжений (IDPS). Основа — алгоритмы анализа сетевого трафика, выявления аномалий и обнаружения признаков вторжений. Эти системы способны распознавать как известные, так и новые, ранее неизвестные атаки.
• Решения для анализа и управления угрозами. Инструменты применяют для выявления связей между различными киберинцидентами и закономерностей. Такие решения помогают аналитикам ещё быстрее реагировать на угрозы и принимать эффективные меры.
• Системы обеспечения защиты против вредоносного ПО. Эти продукты используют технологии машинного обучения (ML), включая глубокое обучение, для классификации и выявления вредоносных объектов. Они способны обнаруживать даже сложные, зашифрованные и полиморфные виды Malware.
• Решения для автоматизации реагирования на инциденты. Их применение направлено для быстрого анализа событий и автоматического принятия ответных мер, что повышает эффективность и скорость реагирования на угрозы.
• Платформы управления рисками и соответствия. Используется основа — технология анализе рисков, выявления уязвимостей и оценки соответствия нормативным требованиям. Это помогает организациям более эффективно обеспечивать кибербезопасность на основе ИИ.

Использование GigaChat API в кибербезопасности

В контексте кибербезопасности GigaChat, встроенный по API во внутренние системы, может быть использован для создания инструментов и сервисов, которые помогают организациям и пользователям защищать свои данные и системы от кибератак. Например:

• GigaChat, интегрированный с помощью API, может быть использован для создания чат-ботов, которые могут помочь пользователям обнаруживать и предотвращать фишинговые атаки. Чат-бот может быть запрограммирован на распознавание подозрительных ссылок или сообщений и предупреждение пользователей о потенциальной угрозе.
• Может использоваться для создания инструментов анализа данных, которые помогают организациям выявлять аномалии в поведении пользователей или систем, которые указывают на возможную кибератаку.
• Предоставит помощь в создании обучающих материалов и курсов по кибербезопасности, которые могут быть адаптированы под конкретные потребности и уровень знаний пользователей.

Можете обратиться к специалистам https://giga.chat/b2b#form, которые помогут с интеграцией, или встроить Гигачат самостоятельно.

Пример применения

Российские компании активно внедряют алгоритмы с интеллектом и нейронки в кибербезопасности с целью совершенствования систем защиты. Так, в «Сбере» ИИ применяется для защиты персональных данных клиентов за счёт встроенных алгоритмов в DLP-системы.

Согласно оценкам «Сбера», общая точность классических DLP-решений обычно составляет около 70%. Среднюю точность повысили до 95%, при этом около 40% атрибутов определяются с точностью до 99,9%.

GigaChat может предоставить информацию и помощь в обучении по теме. Он может отвечать на вопросы о кибербезопасности, объяснять термины и концепции, а также предоставлять советы по защите данных и устройств от кибератак.

Таким образом, платформа кибербезопасности информационных технологий с искусственным интеллектом позволяет значительно повысить эффективность защиты от утечек конфиденциальной информации в российских организациях.