3 столпа ИИ в кибербезопасности

Искусственный интеллект (ИИ) революционизировал отрасль кибербезопасности, и многие поставщики работают над интеграцией ИИ в свои решения. Однако связь между ИИ и безопасностью заключается не только в реализации возможностей ИИ, но и в том, как обе стороны – защитники и нападающие – используют эту технологию для изменения современного ландшафта угроз. Это также связано с тем, как эти модели ИИ разрабатываются, обновляются и защищаются. Сегодня существуют три основных столпа ИИ в кибербезопасности, и по мере того, как все больше организаций обращаются к поставщикам безопасности с решениями на основе ИИ, становится все более важно понимать, как эта технология фактически используется.

Столп #1: Защита возможностей ИИ

По мере того, как внедрение решений на основе ИИ продолжает стремительно расти, бизнес все больше осознает, что защита этих решений должна быть приоритетом. Решения на основе ИИ обучаются на огромных объемах данных (чем больше данных, тем точнее решение), что означает, что нападающий, который сумеет проникнуть в одно из этих решений, может получить доступ к сокровищнице данных клиентов, интеллектуальной собственности, финансовой информации и других ценных активов. Поскольку нападающие все чаще используют эти векторы атак, первая линия защиты для организаций – это их способность защитить модели ИИ, которые они используют в повседневной деятельности.

К счастью, эта проблема не является секретом – на самом деле, рынок решений, специально предназначенных для защиты моделей ИИ, растет быстро, и за последний год или два появилось значительное количество стартапов. Также важно помнить, что хотя решения, такие как генеративный ИИ, относительно новые, ИИ существует уже довольно давно, и большинство решений ИИ имеют некоторый уровень безопасности встроенной в них. Тем не менее, организации всегда должны принимать дополнительные меры для защиты себя и своих данных, и существует множество сторонних решений, которые могут помочь защитить трубопроводы ИИ от нападающих, ищущих легкую добычу.

Столп #2: Остановка нападающих, использующих ИИ

С ростом доступности ИИ не должно удивлять, что нападающие используют эту технологию для своих целей. Как ИИ позволяет организациям оптимизировать свои операции и автоматизировать скучные и повторяющиеся процессы, он также помогает нападающим увеличивать масштаб и сложность своих атак. В практическом смысле нападающие не используют ИИ для проведения “новых” типов атак – по крайней мере, пока. Но технология делает более простым проведение существующих тактик атак в чрезвычайно высоком объеме.

Например, фишинговые атаки – это игра в числа – если только 1% получателей кликнет на вредоносную ссылку, это победа для нападающего. Но с помощью ИИ нападающие могут применить беспрецедентный уровень персонализации к своим фишинговым электронным письмам, что делает их более убедительными и опасными, чем когда-либо. Хуже того, как только организация была скомпрометирована (через фишинг или другие средства), нападающий может использовать ИИ для анализа данных об открытии и создания процесса принятия решений, который делает распространение более простым и скрытным. Чем больше нападающие могут автоматизировать распространение, тем быстрее они могут достичь своей цели – часто до того, как традиционные средства безопасности смогут даже определить атаку, не говоря уже о том, чтобы отреагировать на нее эффективно.

Это означает, что организации должны быть готовы – и все начинается с наличия решений, которые могут выявить и защитить от этих высокообъемных и высокосложных атак. Хотя многие предприятия могут иметь решения для защиты от фишинговых атак, атак вредоносного ПО и других векторов, важно протестировать эти решения, чтобы убедиться, что они остаются эффективными по мере роста частоты и сложности атак. Руководители по безопасности должны помнить, что это не только о наличии правильных решений – это также о том, чтобы убедиться, что они работают так, как ожидается, против реальных угроз.

Столп #3: Использование ИИ в продуктах кибербезопасности

Финальный столп – это тот, с которым знакомы специалисты по безопасности: поставщики кибербезопасности используют ИИ в своих продуктах. Одним из того, что ИИ лучше всего умеет, является выявление закономерностей, что делает его идеальным для выявления подозрительного или аномального поведения. Растущее число поставщиков развертывает ИИ в своих решениях обнаружения, и многие также используют ИИ для автоматизации определенных элементов смягчения. В прошлом борьба с низкоуровневыми угрозами была скучной, но необходимой частью кибербезопасности. Сегодня ИИ может автоматизировать большую часть этого процесса, автоматически решая незначительные инциденты и позволяя специалистам по безопасности сосредоточиться только на тех угрозах, которые требуют прямого внимания.

Это добавило значительную ценность широкому спектру решений безопасности, но это не происходит в вакууме. Модели ИИ необходимо поддерживать, и важно работать с поставщиками, которые имеют репутацию постоянного обновления своих моделей. Проверка потенциальных партнеров по безопасности имеет решающее значение, и организации должны знать, как поставщики работают с ИИ: откуда берутся их данные, как они избегают проблем, таких как встроенный предвзятость, и другие факторы могут (и должны) повлиять на решение о том, чтобы работать с определенным поставщиком. Хотя решения ИИ набирают популярность почти в каждой отрасли, они не все созданы равными. Организации должны убедиться, что они работают с партнерами по безопасности, которые понимают тонкости технологии, а не с поставщиками, которые видят в “ИИ” просто маркетинговый слоган.

Подход к ИИ с уверенностью

По мере того, как ИИ становится все более повсеместным в ландшафте кибербезопасности, важно для организаций ознакомиться с тем, как эта технология фактически используется. Это означает понимание как способов, которыми ИИ может улучшить решения безопасности, так и способов, которыми он может помочь нападающим создать более сложные атаки. Это также означает признание того, что данные, на которых построены современные модели ИИ, необходимо защитить – и работа с поставщиками, которые отдают приоритет безопасному и безопасному развертыванию технологии, имеет решающее значение. Понимая три основных столпа ИИ и безопасности, организации могут убедиться, что у них есть базовые знания, необходимые для подхода к технологии с уверенностью. Сегодняшние модели ИИ требуют защиты – и работа с поставщиками, которые отдают приоритет безопасному и безопасному развертыванию технологии, имеет решающее значение. Понимая три основных столпа ИИ и безопасности, организации могут убедиться, что у них есть базовые знания, необходимые для подхода к технологии с уверенностью.