Dirbtinis intelektas kibernetiniame saugume: privalumai ir trūkumai

Dirbtinis intelektas, arba tiesiog DI, yra viena iš labiausiai išpopuliarėjusių technologijų, dominuojančių pasaulyje pastaraisiais metais, ypač pasaulyje po COVID-19, kada skaitmeninimas žymiai suspartėjo. Šiomis dienomis DI įtaka yra beribė, nes jis nesustabdomai plečiasi įvairiose industrijose, pradedant sveikatos priežiūra ir švietimu, baigiant įdarbinimo, informacinių technologijų ir kituose sektoriuose. Visi bando įtraukti dirbtinį intelektą ir gauti iš jo naudos.

Taigi nenuostabu, kad dirbtinis intelektas pasirodė ir kibernetinio saugumo srityje. Kadangi kibernetinės atakos ir toliau darosi vis dažnesnės ir sudėtingesnės, pažangių saugumo priemonių poreikis tampa vis aktualesnis. Dirbtinis intelektas kaip tik ir yra viena iš perspektyviausių technologijų, galinčių aptikti grėsmes ir automatizuoti atsakymus realiuoju laiku. Šiame straipsnyje apžvelgsime teigiamus ir neigiamus DI panaudojimus kibernetiniame saugume.

DI kibernetiniame saugume pritaikymai ir privalumai:

DI technologijos, tokios kaip mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas ir gilusis mokymasis, yra naudojamos siekiant padėti IT saugumo komandoms automatizuoti pasikartojančias užduotis, pagreitinti grėsmių aptikimą ir reakciją į jas, pagerinti veiksmų tikslumą ir galiausiai sustiprinti saugumą prieš kibernetines atakas bei kitas problemas. Panagrinėkime būdus, kaip organizacijos integruoja dirbtinį intelektą į savo kibernetinio saugumo ekosistemą.

Rizikos valdymas

Dirbtinis intelektas gali padėti organizacijoms efektyviau valdyti savo saugumo riziką analizuodamas didelius duomenų kiekius ir aptikdamas galimus pažeidžiamumus. Ši technologija gali nustatyti tendencijas, pasikartojimus ir kitas įžvalgas, kurios gali būti nematomos analitikams, kas leidžia komandai imtis aktyvių priemonių rizikoms sumažinti, kol jos netampa kritinės.

Dirbtinis intelektas stebi ir analizuoja elgesio modelius jam priskirtose srityse ir nustato anomalijas: naujus vartotojus, neįprastą prisijungimo veiklą ir IP adresus, taip pat failų, aplankų ir kitų išteklių autorizavimo pakeitimus bei didelių duomenų kiekių kopijavimą ar ištrynimą. DI lygina aptiktas anomalijas su savo žinių baze ir numato galimus tolimesnius veiksmus bei tikėtinus neįprasto elgesio padarinius. Kai DI nustato galimą grėsmę, jis gali imtis nustatytų veiksmų, pavyzdžiui, užkirsti kelią ištrynimams, atjungti įtartinus vartotojus ir pranešti operatoriams apie įtariamą kenkėjišką veiklą. Tada administratoriai gali peržiūrėti įspėjimus ir, jei reikia, imtis tolesnių veiksmų.

Dirbtinis intelektas gali būti išmokytas stebėti ir veikti prieš naujus pažeidžiamumus, o naudodamas mašininį mokymąsi gali išmokyti save „atsiminti“ ankstesnius incidentus ir veiksmus, taip pagerindamas savo gebėjimą atpažinti įtartiną veiklą, numatyti pasekmes ir užkirsti kelią nusikalstamoms iniciatyvoms.

Grėsmių aptikimas ir atsakas realiuoju laiku

Vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto privalumų kibernetinio saugumo srityje yra jo gebėjimas aptikti grėsmes ir į jas reaguoti realiuoju laiku. Dirbtinio intelekto valdomos saugos sistemos gali stebėti tinklus, galinius įrenginius ir kitus naudojamus įrenginius tam, kad nustatytų anomalijas, elgesio modelius ir kitus puolimo požymius. Ši technologija taip pat gali automatizuoti reagavimo į grėsmes procesus, tokius kaip užkrėstų įrenginių izoliavimas ar kenkėjiško srauto blokavimas.

Pažeidžiamumo įvertinimas dirbant nuotoliniu būdu

Dirbtinio intelekto nauda, į kurią neatkreipiamas pakankamas dėmesys, yra jo gebėjimas įvertinti pažeidžiamumą hibridinėje arba nuotolinėje darbo aplinkoje. Šiomis dienomis organizacijų tinklai yra labai išsiplėtę dėl namuose dirbančių žmonių skaičiaus, kas sukuria saugumo spragas. Dirbtinis intelektas gali padėti organizacijoms susidoroti su augančiais saugumo poreikiais, kai darbuotojai dirba nuotoliniu būdu.

Slaptažodžių valdymas

Kita kibernetinio saugumo sritis, kurioje naudojamas dirbtinis intelektas, yra autentifikavimas. DI yra praktiškas sprendimas, leidžiantis pergudrauti įsilaužėlius, sustiprinti slaptažodžius ir dar labiau apsaugoti vartotojų tapatybę nuo kibernetinių nusikaltimų. Įgaliotos prieigos prie jautrių duomenų gavimui įmonės dažniausiai naudojasi slaptažodžiais kaip pagrindiniu apsaugos metodu. Turėdami tiek daug slaptažodžių, kuriuos reikia atsiminti skirtingoms paskyroms, nenuostabu, kad daugelis žmonių naudoja tą patį slaptažodį kelioms svetainėms arba jį pasirenką paprastą ir lengvai atspėjamą. Tai gali būti tiksinti bomba, privedanti prie nelaimės, nes tereikia vieno duomenų pažeidimo viename iš internetinių puslapių, kad būtų paviešintos visos kitos paskyros, kuriose naudojamas tas pats slaptažodis. Šiuo metu atsiranda dirbtinio intelekto įrankiai, kurie padeda išspręsti šią problemą, aptikdami pakartotinai naudojamus arba silpnus slaptažodžius ir sukurdami stiprius bei unikalius kiekvienai paskyrai. Be to, DI sistemos gali pranešti vartotojams, kai jų slaptažodžiai yra lengvai pažeidžiami, įvertinus ankstesnių įsilaužimų duomenis.

DI kibernetiniame saugume trūkumai:

Apskritai dirbtinis intelektas kibernetinio saugumo srityje gali būti naudojamas dviem pagrindiniais būdais: kaip saugumo sprendimo dalis arba kaip puolėjas. Kitaip tariant, dirbtinį intelektą naudojančios saugos sistemos yra skirtos apsaugoti nuo kibernetinių grėsmių, tuo tarpu užpuolikai naudoja DI technologijas tam, kad galėtų vykdyti kenkėjišką veiklą, pavyzdžiui, duomenų viliojimo atakas ar apgaulę. Galų gale dirbtinis intelektas yra technologija, ir ji nėra nei gera, nei bloga, nei teisinga ar neteisinga. Dirbtinio intelekto prigimtis yra neutrali. Taigi, kyla klausimas: ar DI naudojimas kibernetiniame saugume daro daugiau žalos ar naudos? Tam, kad būtų galima atsakyti į šį klausimą, reikėtų susipažinti ir su pavojais, kylančiais naudojant DI šioje sferoje.

Panaudojimas kibernetinėms atakoms

Visų pirma, kibernetiniai nusikaltėliai gali pasitelkti dirbtinio intelekto sistemas tam, kad sukurtų pažangesnes atakas, tokias kaip automatizuoti grasinimai, nukreipti prieš įmonės saugumo infrastruktūrą ir sprendimus. Jie gali panaudoti mašininio mokymosi gebėjimus atakų paleidimo automatizavimui, pavyzdžiui, kurdami robotus, kurie gali vykdyti sukčiavimo kampanijas dideliu mastu. Be to, įsilaužėliai gali naudoti dirbtinį intelektą tam, kad išvengtų būti aptikti saugos priemonių, kurios pačios yra grįstos dirbtiniu intelektu.

Dirbtinio intelekto apgavimas

Antra, DI apsaugos sistemas gali suklaidinti priešiškos atakos. Pastarosios būna tada, kai užpuolikas sąmoningai sukuria duomenis, skirtus apgauti mašininio mokymosi algoritmą. Pavyzdžiui, programišius gali sukurti netikrą svetainę, kuri atrodo identiška originaliąjai, ir taip apgauti dirbtinio intelekto apsaugos sistemą.

Klaidų neišvengiamumas

Dirbtinio intelekto sistemos nėra tobulos ir gali padaryti klaidų. Saugumo kontekste tai reiškia, kad dirbtiniu intelektu pagrįstos sistemos gali generuoti klaidingus teigiamus rezultatus – jais laikomos situacijos, kai sistema neteisingai pažymi nepiktybinę veiklą kaip kenkėjišką. Taip gali nutikti dėl įvairių priežasčių, pavyzdžiui, dėl neteisingo duomenų ženklinimo arba netinkamų mokymo duomenų. Pastarieji gali iškreipti DI sistemų rezultatus, pavyzdžiui, jei mokymo duomenys yra šališki, tikėtina, kad DI sistema taip pat bus šališka. Klaidingi teigiami rezultatai įmonėms gali kainuoti labai brangiai, nes jie gali sutrikdyti verslo veiklą ir sumažinti jos produktyvumą. Svarbu paminėti ir tai, jog klaidingi teigiami rezultatai gali sukelti budrumo nuovargį: apsaugos komanda yra užverčiama daugeliu klaidingų pavojaus signalų, ko pasekoje ji gali nepastebėti tikrų grėsmių.

Didelių resursų poreikis

Kitas reikšmingas trūkumas yra tai, kad dabar ir bent jau artimiausioje ateityje dirbtinio intelekto pasitelkimas turės didelių išteklių poreikį. Be pagrindinės infrastruktūros, dirbtinio intelekto modeliams reikalingi platūs ir įvairūs mokymo duomenys, taip pat personalas, suprantantis, kaip valdyti ir prižiūrėti tuos modelius ir programinę įrangą. Vis dėlto šiuo metu trūksta specialistų, turinčių reikiamų įgūdžių ir patirties dirbti su dirbtiniu intelektu kibernetinio saugumo srityje. Tad, DI pagrįstų saugos sistemų įdiegimas gali būti brangus, ypač mažesnėms organizacijoms, turinčioms ribotą biudžetą.

Apibendrinant, organizacijos turi atidžiai apsvarstyti DI privalumus ir trūkumus kibernetinio saugumo srityje ir pasverti naudą bei sąnaudas ir riziką. Dirbtiniu intelektu pagrįstų saugos sistemų įtraukimui reikia išsamios saugumo strategijos, apimančios kitas technologijas ir žmonių ekspertizę: tokiu būdu būtų užtikrinta daugiasluoksnė apsauga nuo besivystančių grėsmių. Nors dirbtinis intelektas yra perspektyvi technologija kibernetinio saugumo erdvėje, tai nėra panacėja nuo visų saugumo iššūkių. Visapusiškai pasitikėti DI ir visą saugumo užtikrinimo procesą įpareigoti jam būtų pernelyg naivu. Taip, jis gali efektyviai analizuoti ir atpažinti tam tikrus pažeidimus, bet tai neturėtų visiškai pakeisti žmogiškosios stebėsenos ir sprendimų priėmimo proceso. Tad siekiant didžiausio saugumo lygio, būtina pasitelkti įvairias priemones, tokiu būdu užtikrinant sąveiką tarp žmogiškųjų išteklių ir dirbtinio intelekto.