Новые тренды использования искусственного интеллекта (AI) в сетевой безопасности

Искусственный интеллект (AI) уже давно зарекомендовал себя как мощный инструмент в области сетевой безопасности. Его возможности по анализу больших объемов данных, выявлению угроз в режиме реального времени и автоматизации защиты делают его незаменимым в борьбе с кибератаками. Однако технологии быстро развиваются, и 2024 год принес с собой новые тренды использования AI в сфере безопасности, которые стоит обсудить.

Современные решения в области кибербезопасности всё чаще используют AI не только для обнаружения атак, но и для их прогнозирования. Машинное обучение (ML) анализирует исторические данные, выявляет шаблоны поведения и предсказывает потенциальные уязвимости до того, как они станут объектами атак.

"Мы наблюдаем значительное увеличение эффективности ИИ в прогнозировании киберугроз. Системы на базе ML могут заранее указывать на слабые места и тем самым сокращать вероятность успешных атак на инфраструктуру," — утверждает Джон Вуд, эксперт по кибербезопасности в компании Symantec.

Многие компании, такие как Palo Alto Networks и Darktrace, уже внедряют AI-решения, которые анализируют поведение пользователей и сетевого трафика, прогнозируя аномалии и возможные вторжения. Система автоматизированного ответа на угрозы может не только предупредить команду IT о возможных угрозах, но и автоматически закрыть бреши в системе.

Одним из главных трендов является автоматизация ответных действий на кибератаки с помощью AI. В прошлом, реагирование на инциденты требовало участия людей, что увеличивало время на обработку. AI позволяет уменьшить время ответа до минимума за счет автоматизированных решений.

Это позволяет сократить количество ошибок и сделать процесс более предсказуемым.

Атаки с нулевым днем представляют собой наиболее опасные угрозы, поскольку они используют ранее неизвестные уязвимости. AI-системы способны анализировать миллионы данных о вирусах, вредоносных программах и других видах атак, чтобы находить схожие шаблоны в ранее не выявленных угрозах.

По словам Тома Паркера, главного архитектора по кибербезопасности в FireEye:

"AI помогает идентифицировать атаки с нулевым днем в момент их возникновения. Такие системы создают защитные слои, которые предотвращают распространение угроз даже без необходимости вручную обновлять антивирусные базы данных."

Глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет возможность глубже анализировать сложные данные, которые могут включать в себя не только текстовую, но и мультимедийную информацию. Например, современные системы анализа вредоносных файлов могут использовать модели глубокого обучения для анализа поведения программ и идентификации подозрительных действий.

С ростом числа IoT-устройств в сетях корпоративных и личных пользователей, увеличиваются и риски, связанные с их уязвимостями. AI-технологии могут эффективно управлять безопасностью этих устройств, предоставляя возможность автоматически выявлять угрозы и предотвращать несанкционированный доступ.

"Безопасность IoT — это одна из ключевых областей, где AI играет решающую роль. Интеллектуальные алгоритмы способны идентифицировать атаки на устройства на самых ранних этапах их возникновения," — делится Сьюзан Ли, директор по развитию AI-решений для IoT в Cisco.

AI-системы начинают использоваться для повышения кибергигиены в организациях. Они могут проводить автоматическую проверку безопасности используемого ПО, выявлять устаревшие версии программ, следить за паролями и доступами, а также помогать сотрудникам следовать лучшим практикам в области безопасности.

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью сетевой безопасности. Прогнозирование угроз, автоматизация реагирования, борьба с атаками с нулевым днем и защита IoT-устройств — все это позволяет значительно повысить уровень защищенности сетей и данных. Внедрение AI-технологий в кибербезопасность — это не просто тренд, это необходимость для любой компании, стремящейся защитить свои активы от современных угроз.

Автор: Козловский Станислав
21.10.2024 г.