Kaip AI paveiks ir kibernetinį saugumą, ir kibernetines atakas

Kibernetinis saugumas yra viena iš labiausiai dirbtinio intelekto (AI) technologijų paveiktų sričių, o organizacijos ir kibernetiniai nusikaltėliai DI diegia savais būdais. Kadangi dirbtinis intelektas didina kibernetinių atakų riziką ir veiksmingumą, organizacijos taip pat turi dėti daugiau pastangų. Būsimi tokių atakų rezultatai labai priklausys nuo to, kas geriau išmanys dirbtinio intelekto technologijas.

Štai keletas būdų, kaip dirbtinis intelektas paveiks kibernetinį saugumą ir kibernetines atakas:

AI varomos kibernetinės atakos 

Kadangi mes tampame labiau skaitmeniniu pasauliu, dirbtinio intelekto valdomų kibernetinių atakų rizika taip pat labai padidėja. AI ir mašinų mokymąsi naudoja ne tik IT saugos profesionalai, bet ir valstybės remiami veikėjai, nusikalstamos kibernetinės organizacijos ir asmenys.

Visa tai reiškia, kad įmonės ir vyriausybės turės nuolat tobulinti savo praktiką, kad neatsiliktų nuo besikeičiančių technologijų.

Štai keletas būdų, kaip dirbtinis intelektas naudojamas kibernetinėms atakoms skatinti:

• Socialinės inžinerijos išpuoliai: Kibernetiniai nusikaltėliai savo socialinės inžinerijos atakose naudoja AI, nes ji gali aptikti elgesio modelius. Tada ši įžvalga gali būti naudojama manipuliuoti elgesiu, gauti prieigą prie jautrių duomenų ir pažeisti tinklus.

• Mutuojanti programinė įranga: AI gali būti naudojamas kuriant mutuojančias kenkėjiškas programas, kurios išvengia aptikimo keičiant savo struktūrą.

• Duomenų manipuliavimas: Manipuliavimas duomenimis gali turėti niokojantį poveikį organizacijoms, jei joms nepavyks to aptikti. Pasiekus šį tašką, labai sunku atkurti teisingus duomenis, kurie maitina AI sistemas.

• Pažeidžiamumų nustatymas: AI gali būti naudojamas nuolat stebėti tinklus, siekiant aptikti naujus pažeidžiamumus. Žmonių įsilaužėliai gali pasinaudoti šiais pažeidžiamumais.

AI pagrįstos apsaugos sistemos

Organizacijoms taip pat yra daug būdų, kaip įdiegti AI, siekiant apsisaugoti nuo dirbtinio intelekto atakų. Mes judame į pasaulį, kuriame AI bus ir užpuolikas, ir gynėjas.

Štai keletas būdų, kaip dirbtinis intelektas gali būti naudojamas saugumui:

• Pasirengimas grėsmei: Įdėjus dirbtinį intelektą į saugos sistemą, ji gali padėti organizacijoms sukurti stipresnį atsaką į grėsmes. Teikdami naujausią informaciją apie pasaulines ir pramonės grėsmes, lyderiai gali atitinkamai nustatyti išteklių prioritetus.

• Dirbtinio intelekto veikiamas grėsmių aptikimas: Įmonės gali naudoti dirbtinio intelekto platformas tinklo metaduomenims rinkti ir saugoti bei gauti saugumo įžvalgų. Naudojant metaduomenis ir mašininio mokymosi metodus, kibernetines atakas galima aptikti ir nustatyti prioritetus realiuoju laiku.

• Atsakymo laikas: Dirbtinio intelekto aptikimo ir reagavimo sistemos gali padėti organizacijai geriau aptikti grėsmes ir reaguoti į pažangias atakas. Jie padeda reaguoti į duomenų išfiltravimą, išplėstines tikslines atakas, išpirkos reikalaujančias programas, kenkėjiškas programas, socialinę inžineriją ir šifruotas atakas.

• Mobiliojo įrenginio apsauga: DI naudoja didžiosios įmonės, kad analizuotų mobiliųjų galinių taškų grėsmes ir apsaugotų asmeninius mobiliuosius įrenginius. Dirbtinis intelektas yra įtrauktas į apsaugos nuo kenkėjiškų programų sprendimus ir gali spręsti tinklo, įrenginių ir programų grėsmes.

• Saugumo analitiko papildymas: Mašinų mokymasis gali padidinti žmonių analitikus, automatizuodamas pasikartojančias užduotis, susijusias su tokiais dalykais kaip duomenų sodrinimas, ir leidžia analitikams pirmiausia spręsti aukštesnio lygio grėsmes.

Kadangi mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas ir toliau keičia daugiau mūsų skaitmeninio pasaulio aspektų, kibernetinių atakų grėsmė smarkiai išaugs. Įmonės ir išorės veikėjai naudos technologiją, kad padidintų saugumo ir atakų efektyvumą. Abu šie kibernetinės aplinkos aspektai mažiau priklausys nuo žmonių, todėl labai svarbu neatsilikti nuo naujausių technologijų ir jų galimybių.