Jaka jest rola sztucznej inteligencji (AI) w cyberbezpieczeństwie?

Częstotliwość cyberataków nadal jest powszechna – według Forbesa w 2021 roku 66% firm doświadczyło cyberataku. W miarę jak cyberzagrożenia i ataki stają się coraz bardziej wyrafinowane, podobnie jak technologia, która im zapobiega. Wiele firm zwraca się do sztucznej inteligencji, aby wzmocnić ochronę przed przestępstwami, z którymi borykają się ich branże. Chociaż istnieje wiele przypadków użycia i korzyści związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego na potrzeby cyberbezpieczeństwa, te same technologie mogą być również wykorzystywane przez przestępców dla własnych korzyści.

Sztuczna inteligencja jest potężna, ale może być wykorzystywana do niewłaściwych działań. Obecnie pomaga rządom w opracowywaniu innowacyjnych metod cenzurowania treści internetowych. Sztuczna inteligencja może również potajemnie zbierać dane i uzyskiwać dostęp do danych osobowych osób na całym świecie. Wtedy wirtualne sieci prywatne nadal są potrzebne.

Przyjrzyjmy się roli, jaką sztuczna inteligencja odgrywa w cyberbezpieczeństwie, jej zaletach i wadach, w jaki sposób cyberprzestępcy wykorzystują również sztuczną inteligencję oraz jak nasze najbardziej podstawowe środki ostrożności w zakresie cyberbezpieczeństwa są nadal naszymi najlepszymi narzędziami.

Jak ewoluowały cyberzagrożenia?

Pierwsze cyberzagrożenie wcale nie było zagrożeniem. Bob Thomas, inżynier technologii, zaprojektował pierwszego wirusa komputerowego na początku 1970 roku, który mógł przemieszczać się między komputerami. Jedynym zagrożeniem, jakie stanowił, był komunikat: „Jestem pnączem: złap mnie, jeśli możesz!”. W odpowiedzi na to przyjaciel i współpracownik Thomasa, Ray Tomlinson, który stworzył pierwszy program pocztowy, stworzył dodatkowy kod, który mógł nie tylko przenosić się z komputera na komputer, ale także powielać się podczas przenoszenia. To skutecznie usunęło „Creepera” i nowy kod, a pierwsze w historii oprogramowanie antywirusowe zostało nazwane „Reaper”.

Więcej złośliwych wirusów pojawiło się pod koniec lat 90. i na początku XXI wieku. Wirusy ILOVEYOU i Melissa zainfekowały dziesiątki milionów urządzeń na całym świecie, zakłócając systemy pocztowe. Niestety zdecydowana większość zhakowanych wiadomości e-mail pochodziła od nieświadomych ofiar o słabych zabezpieczeniach. Exploity te, przeznaczone przede wszystkim do osiągania korzyści finansowych lub celów strategicznych, trafiały na pierwsze strony gazet, gdy zajmowały centralne miejsce w świecie cyberataków.

W ciągu ostatnich kilku dekad nastąpiła ogromna ewolucja i wzrost w zakresie cyberbezpieczeństwa. Globalny krajobraz zagrożeń wciąż się zmienia, co daje nam nowe bitwy, a użytkownicy Internetu stają dziś w obliczu różnych zagrożeń. Z jednej strony ogromne iw większości zautomatyzowane botnety atakują urządzenia konsumenckie. Z drugiej strony ataki socjotechniczne (lub phishing) mają na celu nakłonienie osób do przekazania ich pieniędzy i danych osobowych.

W rezultacie cyberbezpieczeństwo ewoluowało zarówno pod względem zagrożenia, jak i reagowania. Cyberprzestępcy mają teraz bardziej kreatywne sposoby przeprowadzania bardziej skoordynowanych ataków. Pomimo metod pozwalających uniknąć śledzenia w Internecie, ostatnie kilkadziesiąt lat zmusiło firmy do ponownego rozważenia swoich praktyk w zakresie cyberbezpieczeństwa. Cyberprzestępcy infiltrują teraz więcej sieci w wyniku ekspansji urządzeń w chmurze i IoT i nadal wykorzystują tę nową technologię do wykonywania coraz bardziej wyrafinowanych ataków.

Polecane dla Ciebie: Data Science a sztuczna inteligencja – jakie są różnice?

Jak sztuczna inteligencja przeciwdziała cyberatakom?

Jak wspomniano, do niedawna rozwiązania zabezpieczające były przede wszystkim reaktywne: nowe złośliwe oprogramowanie było wykrywane, analizowane i dodawane do baz danych złośliwego oprogramowania przez ekspertów. Branża nadal przyjmuje tę strategię, ale staje się bardziej proaktywna, szczególnie w obliczu zagrożeń związanych z socjotechniką.

W tej transformacji kluczowe znaczenie mają uczenie maszynowe lub algorytmy sztucznej inteligencji. Chociaż nie są panaceum na wszystkie wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem, takie jak zabezpieczenie firmy po naruszeniu danych, są niezwykle przydatne do szybkiego usprawnienia procesów decyzyjnych i wywnioskowania wzorców z niekompletnych lub zmanipulowanych danych. Algorytmy te uczą się na podstawie rzeczywistych danych, takich jak aktualne zagrożenia bezpieczeństwa i fałszywe alarmy, a także najnowsze zagrożenia wykryte przez badaczy na całym świecie.

Zastosowania przypadków

W pierwszej połowie 2022 r. liczba ataków szkodliwego oprogramowania na całym świecie przekroczyła 2,8 miliarda. W 2021 r. wykryto 5,4 miliarda ataków szkodliwego oprogramowania. W ostatnich latach najwięcej ataków szkodliwego oprogramowania wykryto w 2018 r., kiedy na całym świecie zarejestrowano 10,5 miliarda takich ataków.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym mogą analizować złośliwe oprogramowanie na podstawie nieodłącznych właściwości, a nie sygnatur. Na przykład, jeśli oprogramowanie zostało stworzone do szybkiego szyfrowania wielu plików, jest to podejrzane zachowanie. Kolejną wskazówką, że oprogramowanie nie jest prawdziwe, jest to, że podejmuje działania, aby się ukryć. Program oparty na sztucznej inteligencji może uwzględnić te i inne czynniki, aby określić niebezpieczeństwo nowego, wcześniej nieznanego oprogramowania. Ostatecznym rezultatem może być znaczny wzrost bezpieczeństwa punktów końcowych.

Sztuczna inteligencja może również pomóc w identyfikowaniu zagrożeń i ustalaniu ich priorytetów. Analitycy w centrach operacji bezpieczeństwa są codziennie bombardowani alertami bezpieczeństwa, z których wiele to fałszywe alarmy. Mogą spędzać zbyt dużo czasu na tych podstawowych zadaniach, a za mało czasu na przyglądanie się realnym zagrożeniom lub mogą całkowicie przegapić zaawansowane ataki. Według raportu z dochodzenia w sprawie naruszenia danych firmy Verizon, 20% naruszeń zajęło firmom miesiące lub dłużej, aby zauważyć, że wystąpił problem.

Wreszcie, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można wykorzystać do usprawnienia i automatyzacji operacji, w tym reagowania na dużą liczbę ostrzeżeń o niskim ryzyku. Są to ostrzeżenia, w których wymagana jest szybka reakcja, ale ryzyko popełnienia błędu jest niskie, a system jest pewny zagrożenia. Na przykład, jeśli znana próbka oprogramowania ransomware pojawi się na urządzeniu użytkownika końcowego, natychmiastowe odłączenie połączenia sieciowego może zapobiec zainfekowaniu reszty firmy.

Druga strona

Wadą roli sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie jest to, że hakerzy mogą odnieść największe korzyści. Hakerzy mogą wykorzystywać postępy sztucznej inteligencji do przeprowadzania cyberataków, takich jak ataki DDoS, ataki MITM i tunelowanie DNS. Wykorzystują też sztuczną inteligencję do szybszego włamywania się do haseł.

Włączenie uczenia maszynowego do podejścia do wykrywania zagrożeń jest kluczowym aspektem każdej dzisiejszej strategii cyberbezpieczeństwa. Jak wspomniano wcześniej, technologie oparte na sztucznej inteligencji zmniejszają stres pracowników ochrony, którzy każdego dnia są poddawani tysiącom alertów.

Jednak hakerzy mogą skorzystać z tych analiz, zalewając systemy zbyt dużą liczbą alertów. Zbyt wiele fałszywych alarmów może przytłoczyć nawet największe systemy uczenia maszynowego i specjalistów ds. bezpieczeństwa. Atakujący może przytłoczyć system i wygenerować dużą liczbę fałszywych alarmów, a następnie przeprowadzić prawdziwy atak, podczas gdy system dostosowuje się do odfiltrowywania fałszywych zagrożeń.

Jeśli chodzi o złośliwe oprogramowanie, skuteczność oprogramowania ransomware zależy od tego, jak szybko rozprzestrzenia się w systemie sieciowym. W tym celu cyberprzestępcy już wykorzystują sztuczną inteligencję. Na przykład wykorzystują sztuczną inteligencję do monitorowania reakcji zapór ogniowych i identyfikowania punktów dostępu, które przeoczyli pracownicy ochrony.

Biorąc pod uwagę ich ewoluujące wyrafinowanie, inne ataki okupu są oparte na sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja jest zawarta w zestawach exploitów sprzedawanych na ciemnym rynku. Jest to niezwykle opłacalna taktyka dla cyberprzestępców, a pakiety SDK oprogramowania ransomware są wypełnione technologią sztucznej inteligencji.

Powrót do podstaw

„Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają ogromny potencjał, nie są to szybkie rozwiązania. Pomimo korzyści, sztuczna inteligencja nie jest idealna do wykrywania cyberzagrożeń. Cierpi z powodu szybkich zmian, takich jak nieoczekiwana epidemia COVID-19, która radykalnie zmieniła zachowanie pracowników”. – jak wyjaśnił Urban VPN w jednym ze swoich ostatnich postów na blogu.

Korzystanie ze sztucznej inteligencji może również zagrażać poufności danych. Algorytmy AI są związane z analizą danych o dużej objętości, która jest wymagana, aby opracowane algorytmy dawały dokładne wyniki. Dane firmy zawierają ruch związany z codziennymi transakcjami i aktywnością online, a także wrażliwe informacje o jej klientach, takie jak dane osobowe. To, co faktycznie dzieje się z naszymi danymi, gdy są one przesyłane do agenta AI, pozostaje tajemnicą. Ponieważ naruszenia danych osobowych stale pojawiają się na pierwszych stronach gazet, bezpieczeństwo danych konsumentów nie powinno być zagrożone ze względu na zaawansowaną technologię.

Podstawy cyberbezpieczeństwa powinny być nadal przestrzegane niezależnie od postępu nowych technologii. Chroń swoje połączenie internetowe, instalując zaporę i szyfrując dane. Połączenie z bezpłatną siecią Wi-Fi może być wygodne, ale może zaszkodzić bezpieczeństwu Twojej firmy. Połączenie z niezabezpieczoną siecią umożliwia hakerom dostęp do Twoich komputerów. Zainwestuj w VPN, aby zapewnić prywatność swojej sieci. Adresy IP mogą być również wykorzystywane do ochrony danych w celu ochrony cyberprzestępców przed dostępem do poufnych danych.

Wdrażanie haseł w celu ochrony sieci komputerowych jest oczywiste, ale jeśli chcesz w pełni wykorzystać ochronę hasłem, musisz zwracać uwagę nie tylko na nieparzyste sekwencje cyfr i liter. Rozważ wymaganie mechanizmu uwierzytelniania wieloskładnikowego, który wymaga więcej informacji niż jedno hasło w celu uzyskania dostępu.

Ponadto, aby zaoszczędzić czas i pieniądze na sprawdzaniu interakcji w cyberprzestrzeni, stwórz przepisy określające, w jaki sposób pracownicy powinni chronić informacje identyfikacyjne i inne dane wrażliwe. Obejmuje to ograniczanie dostępu do określonych informacji i stosowanie warstwowych środków bezpieczeństwa, takich jak dodatkowe szyfrowanie, pytania zabezpieczające i tak dalej. Upewnij się, że Twoi pracownicy rozumieją kary wynikające z naruszenia standardów cyberbezpieczeństwa Twojej firmy.

Możesz także polubić: 7 zawodów niezastąpionych przez sztuczną inteligencję (AI).

Najważniejsze!

Sztuczna inteligencja to już nie science fiction, ale bardzo realny element współczesnego rozwoju cyberbezpieczeństwa. Jednak pomimo jego odwołania nie powinniśmy odrzucać innych zabezpieczeń cyberbezpieczeństwa, które nadal chronią zarówno firmy, jak i użytkowników, ani możliwości użycia sztucznej inteligencji w celu wyrządzenia szkody, a nie pożytku.