Искусственный интеллект в кибербезопасности: роль, влияние, приложения и список компаний

Введение

С развитием технологий киберпреступления также увеличиваются и становятся все более сложными. Киберпреступники проводят изощренные атаки, которые подвергают риску современные системы безопасности. Таким образом, индустрия кибербезопасности также развивается, чтобы удовлетворить растущие требования безопасности компаний. Но эти защитные стратегии специалистов по безопасности также могут в какой-то момент потерпеть неудачу.

Чтобы улучшить свою игру и улучшить свои механизмы обнаружения уязвимостей, компании выбирают искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект в кибербезопасности помогает компаниям защищать свои механизмы защиты. Это также помогает им лучше анализировать киберпреступления.

Каково влияние искусственного интеллекта на кибербезопасность?

Сейчас компании уделяют больше внимания кибербезопасности, чем когда-либо прежде. Это связано с тем, что передовые кибератаки обошлись компаниям в миллионы долларов из-за утечек данных. Все начинается с разработки многоуровневой системы безопасности , которая защитит сетевую инфраструктуру. Первый шаг — установить брандмауэр, который будет фильтровать сетевой трафик.

Затем антивирусное программное обеспечение используется для очистки вредоносных файлов и вирусов в инфраструктуре. В рамках их плана аварийного восстановления выполняется регулярное резервное копирование данных.

И тут на помощь приходит искусственный интеллект.

ИИ повлиял на безопасность, помогая профессионалам выявлять нарушения в сети, анализируя действия пользователей и изучая закономерности. Специалисты по безопасности теперь могут изучать сетевые данные с помощью ИИ и обнаруживать уязвимости для предотвращения вредоносных атак. ИИ поможет улучшить традиционный подход к безопасности следующими способами:

• Передовые инструменты безопасности на базе искусственного интеллекта будут использоваться для мониторинга событий безопасности и реагирования на них.
• Современные брандмауэры будут иметь встроенную технологию машинного обучения , которая легко обнаружит обычный шаблон в сетевом трафике и удалит его, если он будет считаться вредоносным.
• Используя функцию обработки естественного языка в AI, специалисты по безопасности могут обнаружить источник кибератаки. Обработка естественного языка также помогает в анализе уязвимостей.
• Сканирование интернет-данных и использование предиктивного анализа заранее выявляют вредоносные угрозы.
• Более высокая безопасность условного доступа и аутентификации

Еще одно важное откровение об искусственном интеллекте в кибербезопасности это биометрические системы входа в систему . Это чрезвычайно безопасные входы в систему, которые используют отпечатки пальцев, сканирование сетчатки глаза и отпечатки ладоней. Вместе с этой биометрической информацией можно использовать пароль для безопасного входа в систему. Этот метод используется в организациях для входа сотрудников и даже в смартфонах.

Читайте: Будущие возможности ИИ в различных отраслях

Приложения в кибербезопасности

Машинное обучение, очень важная часть искусственного интеллекта, в наши дни также используется корпорациями для улучшения своих систем безопасности. Помимо помощи экспертам по безопасности в обнаружении вредоносных атак, он имеет следующие приложения:

Безопасность мобильных конечных точек

Машинное обучение используется для обеспечения безопасности конечных точек мобильных устройств , поскольку смартфоны, планшеты и ноутбуки подвержены кибератакам. Компания Wandera недавно запустила свой механизм обнаружения угроз на основе машинного обучения под названием MI: RIAM . Этот модуль успешно обнаружил несколько следов переупакованного SLocker Ransomware, нацеленного на мобильные конечные точки.

Нет уязвимостей нулевого дня

Уязвимость нулевого дня — это угроза, совершенно новая для специалиста по безопасности, и у него еще нет решения или патча для ее устранения. Нулевой день означает, что у профессионалов есть нулевой день, чтобы решить проблему, и они, возможно, уже были использованы злоумышленником. Эти угрозы иногда обнаруживаются в незащищенных IoT-устройствах .

Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать угрозы нулевого дня, анализируя аномалии в сетевом трафике. Уязвимости удаляются, а использование исправлений предотвращается с помощью машинного обучения.

Улучшение человеческого анализа

Машинное обучение помогает улучшить человеческий анализ в действиях по кибербезопасности, таких как оценка уязвимости, обнаружение угроз, сетевой анализ и безопасность конечных точек. Алгоритмы машинного обучения могут отфильтровывать подозрительные данные в сети и передавать их специалисту по безопасности. В результате частота обнаружения предупреждений может значительно возрасти.

Автоматизация задач безопасности

Машинное обучение позволяет сократить количество повторяющихся и скучных задач по обеспечению безопасности. Это помогает специалистам сосредоточиться на важных задачах. Такие задачи, как проверка сетевого трафика, прерывание таких угроз, как программы- вымогатели , удаление вирусов и анализ сетевых журналов , можно автоматизировать с помощью машинного обучения.

Ресурсы по обеспечению безопасности персонала также можно эффективно распределять с помощью машинного обучения.

Компании, использующие искусственный интеллект в кибербезопасности

Следующие компании используют системы на базе ИИ для укрепления своей инфраструктуры безопасности:

Google

Они используют систему искусственного интеллекта для глубокого обучения на своей платформе Cloud Video Intelligence . Видео, хранящиеся на их облачном сервере, анализируются алгоритмами ИИ на основе их содержания и контекста. Если обнаруживается аномалия, которая может представлять угрозу, алгоритмы ИИ отправляют предупреждение.

Gmail использует машинное обучение для фильтрации спама из вашей почты, чтобы обеспечить беспроблемную среду. Ежедневно блокируется более 100 миллионов спам-сообщений.

IBM

IBM Watson использует машинное обучение в своих когнитивных тренировках для обнаружения угроз и создания решений кибербезопасности. Кроме того, искусственный интеллект сокращает трудоемкие задачи по исследованию угроз и помогает определять риски безопасности.

Читайте также: Захватывающие приложения с искусственным интеллектом в реальном мире

Заключение

Использование искусственного интеллекта в кибербезопасности вскоре станет стандартной практикой разработки и эксплуатации систем безопасности. Поскольку многие вредоносные угрозы могут быть обнаружены до того, как они нанесут какой-либо ущерб, у экспертов по безопасности будет больше времени для реагирования на эти вредоносные атаки.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.