Проактивное управление рисками искусственного интеллекта
AI proactive risk management
Алексей Аменицкий

© Алексей Аменицкий, 2026

ISBN 978-5-0069-3736-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

ПРОАКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует различные аспекты нашей жизни, включая кибербезопасность. Поскольку ландшафт угроз становится все более сложным, одних традиционных мер кибербезопасности уже недостаточно. Искусственный интеллект представляет собой принципиально новую возможность для усиления защиты от кибератак и снижения рисков, связанных с кибератаками.

Целью данного исследования является всестороннее изучение влияния искусственного интеллекта на будущее кибербезопасности. Оно позволит не только проследить пути технологического развития. инновации, но и углубляют динамику взаимосвязи между искусственным интеллектом и кибербезопасностью, исследуя как многообещающие возможности, так и возможные проблемы.

Однако с появлением ИИ в сфере кибербезопасности возникают новые вызовы и риски. Злоумышленники могут использовать системы ИИ, что приводит к разработке состязательных атак и методов уклонения от них. Обеспечение надежности решений в области кибербезопасности на основе ИИ становится критически важным для поддержания их эффективности.

Искусственный интеллект обещает революцию в кибербезопасности: мощные инструменты для борьбы с постоянно развивающимися угрозами. Но использование этого потенциала требует устранения предвзятости, уязвимостей в системе безопасности и этических соображений. Будущее за гибридным подходом: человеческий опыт определяет силу ИИ. Объединив усилия, мы сможем создать устойчивую, адаптируемую систему защиты и на шаг приблизиться к будущему, в котором мы сможем противостоять киберугрозам.

АННОТАЦИЯ

Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым игроком в сфере кибербезопасности, превратившись из многообещающей концепции в важнейший инструмент для выявления, смягчения последствий и предотвращения киберугроз.

Прогнозы в отношении ИИ в сфере кибербезопасности предполагают, что он будет играть всё более важную роль в обнаружении угроз и реагировании на них, используя машинное обучение и инструменты ИИ для раннего выявления сложных киберугроз.

Это также указывает на использование генеративного ИИ для разработки прогностических моделей, расширяющих возможности специалистов по безопасности по быстрому выявлению вредоносной активности и автоматизации реагирования, что в конечном итоге сокращает время, необходимое для реагирования на угрозы и предотвращения кибератак.

Быстрое развитие технологий принесло значительные преимущества, но также и серьёзные риски, особенно в сфере кибербезопасности. С ростом сложности и частоты кибератак традиционные меры безопасности становятся всё менее эффективными. Искусственный интеллект (ИИ) стал многообещающим решением для прогнозирования и предотвращения кибератак. В этой статье рассматривается роль ИИ в сфере кибербезопасности, уделяя особое внимание его методикам, эффективности, проблемам и будущим направлениям. В частности, мы изучаем различные методы ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка, и рассматриваем их применение в обнаружении угроз, прогнозной аналитике и автоматизированном реагировании. С помощью всестороннего анализа тематическое исследование демонстрирует, как ИИ может преобразовать методы обеспечения кибербезопасности, предлагая надёжные решения для борьбы с современными киберугрозами.

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в кибербезопасность представляет собой значительный прогресс в обнаружении угроз, реагировании на них и защите системы в целом. Однако это стремительное развитие порождает серьезные этические и юридические проблемы, которые необходимо решить для обеспечения ответственного и законного внедрения ИИ. Это исследование исследует этические аспекты применения искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, уделяя особое внимание конфиденциальности и защите данных, предвзятости и справедливости, подотчетности и ответственности, прозрачности и объяснимости. В нем также анализируется правовая среда, рассматриваются существующие нормативные акты, новые стандарты, права интеллектуальной собственности и вопросы ответственности. Благодаря всестороннему анализу и тематическим исследованиям в исследовании были сделаны несколько ключевых выводов: системы кибербезопасности, управляемые искусственным интеллектом, могут повысить точность обнаружения угроз, но часто им не хватает прозрачности, что потенциально может привести к предвзятости и проблемам с подотчетностью. В исследовании также подчеркивается разрыв между действующей правовой базой и темпами развития искусственного интеллекта, что требует адаптивного регулирования.

Глава 1. Теоретические основы искусственного интеллекта и киберпреступности

1.1. Понятие и история развития искусственного интеллекта (ИИ):

Основные концепции и технологии ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) прошёл путь от простой автоматизации до сложных систем, способных обучаться на основе больших объёмов данных, открывая новые возможности в различных областях. Неудивительно, что 77% используемых сегодня устройств в той или иной форме используют ИИ и что около двух третей организаций планируют внедрить ИИ во всём мире в течение следующих трёх лет. Понимание технологии ИИ и того, как использовать её в своих интересах, жизненно важно для успеха вашей организации в будущем.

Поскольку ИИ играет всё более важную роль в повседневной деятельности организаций, повышение уровня осведомлённости об ИИ имеет решающее значение для использования его преимуществ и полного решения связанных с ним проблем. ИИ способен преобразовать все отрасли и сферы жизни, создавая новые рабочие места, автоматизируя другие и улучшая такие области, как здравоохранение. Точное обучение и понимание необходимы для укрепления доверия к этой мощной технологии.

ИИ имитирует человеческий интеллект: ИИ воспроизводит человеческое мышление и процесс принятия решений, улучшая процессы, требующие анализа и решения проблем.

Машинное и глубокое обучение в ИИ: ИИ развивается благодаря машинному (ML) и глубокому (DL) обучению, что позволяет системам обучаться на основе данных и решать сложные задачи.

ИИ повышает эффективность: быстро обрабатывая большие массивы данных, ИИ оптимизирует процесс принятия решений и оптимизирует работу в различных отраслях без участия человека.

Что такое технология искусственного интеллекта?

Технология искусственного интеллекта (ИИ) – это интеллект, проявляемый машинами и компьютерными системами, которые имитируют человеческое мышление, выполняя задачи, которые в противном случае потребовали бы человеческого интеллекта. Используя алгоритмы, данные и вычислительные мощности, ИИ может рассуждать, учиться и решать проблемы, распознавая закономерности на основе опыта и принимая обоснованные решения на основе данных.

Способность ИИ улучшать процесс принятия решений и оптимизировать решение проблем меняет правила игры. Кроме того, он быстро обрабатывает и анализирует большие объёмы данных, выявляя закономерности и оптимизируя процессы в различных областях. Такая вычислительная мощность приводит к более эффективному использованию ресурсов, снижению затрат и принятию более взвешенных стратегических решений. По мере того как ИИ продолжает обучаться и адаптироваться, он помогает системам развиваться, предлагая постоянные улучшения и повышая эффективность операций без необходимости постоянного вмешательства человека.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) – это разновидность ИИ, которая позволяет системам ИИ делать прогнозы и принимать решения на основе данных. Эти системы постоянно совершенствуются по мере обработки всё большего объёма информации без явного программирования для каждой задачи. Некоторые распространённые примеры приложений на основе машинного обучения – это системы рекомендаций, которые Amazon и Netflix используют для рекомендаций покупок или фильмов, фильтры спама и автономные транспортные средства.

ML обучает искусственному интеллекту с использованием обучения под наблюдением, без присмотра и с подкреплением:

Обучение с учителем Supervised Learning-: обучение с использованием размеченных наборов данных для прогнозирования результатов, обычно применяемое для обнаружения спама в электронной почте, поскольку оно позволяет различать «спам» и «не спам».

Обучение без учителя- Unsupervised Learning: обучение на основе немаркированных данных для выявления закономерностей и структур. Обычно используется для сегментации клиентов, а также для персонализации маркетинговых стратегий на основе сгруппированных характеристик и прошлого поведения.

Обучение с подкреплением- Reinforcement Learning: взаимодействие с окружающей средой для принятия решений и получение обратной связи в виде вознаграждений и штрафов. Обычно используется в автономных транспортных средствах, где автомобиль учится принимать решения о вождении на основе обратной связи в виде вознаграждений за желательные (безопасное вождение) действия и штрафов за нежелательные (столкновения).

Машинное обучение (ML) уже лежит в основе многих технологий, которыми мы пользуемся ежедневно, – от персонализированных рекомендаций в Google, YouTube и Amazon до таких достижений, как беспилотные автомобили, – и все они направлены на улучшение пользовательского опыта. Однако для задач, требующих обработки более сложных данных, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка, мы обращаемся к более специализированной области машинного обучения, известной как глубокое обучение. Давайте рассмотрим, как глубокое обучение использует машинное обучение для решения этих задач.

Глубокое Обучение

Глубокое обучение (DL- Deep Learning) – это специализированная область машинного обучения, которая использует нейронные сети – ряд многоуровневых взаимосвязанных узлов, созданных по образцу человеческого мозга – для анализа сложных закономерностей в больших наборах данных. DL значительно расширяет возможности ИИ, позволяя системам обрабатывать и интерпретировать неструктурированные данные с беспрецедентной точностью. Беспилотные автомобили, распознавание лиц и перевод с одного языка на другой – вот лишь несколько примеров успешного применения DL.

Некоторые часто используемые компоненты ИИ в DL – это обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV):

NLP обучает компьютеры понимать письменную и устную речь и выдавать ответы, похожие на человеческие, как в чат-ботах, языковых инструментах и системах анализа настроений (например, ChatGPT или Google Translate).

CV обрабатывает необработанные изображения, видео и визуальные материалы для классификации изображений, распознавания лиц и обнаружения объектов (например, Google Фото или Face ID на iPhone).

Глубокое обучение и такие компоненты, как нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, позволяют машинам имитировать процессы принятия решений человеком.

Типы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект можно разделить на два типа: возможности и функциональность.

Искусственный интеллект, основанный на возможностях Capability-Based AI-

ИИ, основанные на возможностях, имеют два аспекта: то, как они учатся, и то, насколько они могут применять свои знания.

Узконаправленный ИИ Narrow AI (Weak AI) предназначен для выполнения конкретных задач, преуспевая в одной области без возможности обучаться за пределами своей сферы. Он использует машинное обучение и нейронные сети для работы таких инструментов, как голосовые помощники (например, Siri, Alexa) и системы распознавания лиц (например, Face ID).

AGI- Artificial General Intelligence (Strong AI) – Искусственный общий интеллект (AGI) – это теоретический ИИ, обладающий когнитивными способностями, как у человека, и способный обучаться и применять знания в различных задачах. Несмотря на то, что AGI всё ещё находится в отдалённом будущем, он может появиться благодаря развитию суперкомпьютеров, квантового оборудования и генеративных моделей, таких как ChatGPT, но это сопряжено с техническими и этическими проблемами.

Искусственный сверхразум (ASI) (супер-ИИ) Artificial Superintelligence (ASI) (Super AI) – это гипотетическая форма ИИ, которая превосходит человеческий интеллект и способна решать задачи, недоступные человеку. В настоящее время только теоретический ASI обладает самосознанием, и он является предметом исследований и этических дискуссий.

Искусственный интеллект, основанный на функциональности

ИИ, основанные на функционале, классифицируются по тому, как они используют свои возможности обучения для обработки данных, реагирования на стимулы и взаимодействия с окружающей средой.

Реактивный машинный ИИ – Reactive Machine AI – это базовая система машинного обучения ИИ, которая может реагировать только на непосредственные запросы. Поскольку она не может сохранять информацию или учиться на прошлом опыте, она полезна для автономных функций, таких как Deep Blue от IBM, которая играет в шахматы, или система рекомендаций Netflix.

ИИ с ограниченной памятью- Limited Memory AI – это наиболее известная система ИИ с глубоким обучением, которая использует прошлый опыт для принятия решений на основе сохранённой в памяти информации, но только временно. ИИ с ограниченной памятью используется в различных приложениях, от чат-ботов до беспилотных автомобилей.

«Теория разума» в искусственном интеллекте – Theory of Mind AI – это теоретическая концепция искусственного интеллекта, который распознаёт эмоции, убеждения и мысли других людей и в настоящее время находится в стадии разработки. Хотя он может принести пользу, он также создаёт риск автоматизации некоторых профессий и замены людей.

Самосознающий ИИ- Self-aware AI – это теоретическая концепция ИИ на самом продвинутом уровне, при котором машины обладают самосознанием и осознают своё существование. София от Hanson Robotics, которая всё ещё находится на стадии разработки и является одной из конечных целей развития ИИ, является близким примером, как и игра Detroit: Become Human.

Приложения искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности

Искусственный интеллект находит множество применений в различных отраслях. Например, ИИ улучшает диагностику, лечение и операционную эффективность в сфере здравоохранения. Финансовые учреждения используют ИИ для выявления мошенничества, управления рисками и предоставления персонализированных финансовых услуг. В производстве ИИ повышает производительность, качество контроля и профилактическое обслуживание за счёт автоматизации задач, таких как системы визуального контроля на основе ИИ, которые могут выявлять и устранять дефекты на сборочных линиях более точно и экономично, чем люди.

Быстрое внедрение ИИ открывает новые возможности, но также вызывает опасения по поводу сокращения рабочих мест и того, как общество будет адаптироваться. ИИ уже стал частью повседневной жизни, питая энергией виртуальных помощников, таких как Siri и Alexa, системы рекомендаций на таких платформах, как Netflix и Amazon, и даже автономные транспортные средства. Поскольку ИИ продолжает формировать наш мир, важно учитывать проблемы, связанные с его развитием. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых проблем, которые ждут нас впереди.

Проблемы в развитии искусственного интеллекта

– Технические проблемы в области искусственного интеллекта

Искусственному интеллекту предстоит преодолеть несколько технических препятствий. Ему нужны высококачественные, непредвзятые данные для обучения, прозрачные алгоритмы, чтобы люди могли доверять его решениям, и достаточно вычислительных мощностей для работы с большими моделями. Многие системы ИИ работают как «чёрные ящики», то есть трудно понять, как они принимают решения, что снижает доверие к ним. Создание «объяснимого» ИИ – большая проблема. ИИ также с трудом адаптируется к новым задачам или условиям, выходящим за рамки того, для чего он изначально обучался, что ограничивает его гибкость.

– Социальные и этические последствия

Помимо технических проблем, ИИ вызывает социальные и этические опасения. К ним относятся потенциальное сокращение рабочих мест из-за автоматизации, проблемы конфиденциальности, связанные со сбором данных и наблюдением, а также риск усиления социального неравенства из-за предвзятости систем ИИ. Предвзятость в ИИ, вызванная некорректными входными данными, может привести к «краху модели», когда производительность системы ухудшается по мере того, как она обучается на собственных сгенерированных или некачественных данных, что со временем снижает точность.

Существуют также заблуждения об ИИ, например, страх, что он уничтожит рабочие места или поставит человечество под угрозу. ИИ, скорее всего, создаст новые рабочие места, автоматизируя повторяющиеся или опасные задачи, как и предыдущие технологические инновации.

– Будущее технологий искусственного интеллекта

Будущее ИИ будет включать в себя более продвинутые, автономные и ориентированные на человека технологии.

Новые тенденции и инновации в области искусственного интеллекта

– Генеративный ИИ- Generative AI-развивается, позволяя создавать творческие приложения (такие как ChatGPT и DALL-E) для генерации контента, дизайна и производства медиаконтента.

– Искусственный интеллект в здравоохранении- AI in healthcare- развивается в области персонализированной медицины, диагностики с помощью ИИ и роботизированной хирургии, улучшая результаты лечения пациентов и повышая эффективность оказания медицинской помощи.

– Автоматизация на основе ИИ- AI-driven automation- продолжит преобразовывать рабочие процессы и должностные обязанности, повышая производительность и внедряя инновации.

– Объяснимый ИИ (XAI) – Explainable AI (XAI) – поможет укрепить доверие и будет способствовать более широкому внедрению в критически важных областях, сделав ИИ более прозрачным и понятным.

– Кроме того, у ИИ есть мощные инструменты, доступные неспециалистам, что способствует более широкому внедрению инноваций и позволяет небольшим организациям использовать ИИ способами, ранее доступными только крупным предприятиям.

Этические соображения и управление искусственным интеллектом

Предвзятость и справедливость в ИИ имеют решающее значение, особенно при найме сотрудников, в правоохранительных органах и при кредитовании.

Конфиденциальность в отношении сбора данных, слежки и возможного неправомерного использования конфиденциальной информации.

Прозрачность и объяснимость в процессе принятия решений имеют решающее значение для укрепления доверия.

Борьба с использованием ИИ в злонамеренных целях, таких как создание дипфейков, автоматизация кибератак или усовершенствование автономного оружия.

По мере того, как ИИ начинает помогать людям или даже заменять их в ролях, требующих творческого подхода, принятия решений и общения, этические соображения становятся всё более важными, особенно когда решения ИИ могут существенно повлиять на жизнь людей.

Технология искусственного интеллекта развивается в различных отраслях: от усовершенствования медицинских устройств в здравоохранении до выявления мошенничества в финансовой сфере и персонализации предпочтений и опыта в маркетинге. Несмотря на то, что искусственный интеллект сопряжён с некоторыми рисками и проблемами, такими как необъективные данные и ограниченная гибкость, он прошёл путь от скромных истоков до современных инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и DALL-E.

Эволюция ИИ и его применение в различных сферах

Теоретические основы

1940-е – 1950-е годы: первые концепции искусственного интеллекта Концепция искусственного интеллекта (ИИ) зародилась в 1940-х и 1950-х годах, когда первые разработчики вычислительной техники начали изучать идею создания машин, способных имитировать человеческий интеллект.

В этот период теоретические работы и разработка первых вычислительных машин заложили основы искусственного интеллекта.

Работа Алана Тьюринга и тест Тьюринга Одной из самых значимых фигур в раннем развитии ИИ был Алан Тьюринг, британский математик и логик. В 1950 году Тьюринг опубликовал основополагающую статью под названием «Вычислительные машины и разум», в которой задавался вопросом: «Могут ли машины думать?»

Он предложил тест Тьюринга в качестве критерия машинного интеллекта, предположив, что если машина сможет вести беседу, неотличимую от человеческой, то её можно будет считать разумной. Тест Тьюринга остаётся фундаментальной концепцией в дискуссиях об искусственном интеллекте по сей день.

Первые программы искусственного интеллекта

1956 год: Дартмутская конференция и зарождение ИИ как научной области Официальным началом ИИ как научной области часто называют Дартмутскую конференцию, состоявшуюся летом 1956 года.

Конференция, организованная Джоном Маккарти, Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном, объединила исследователей для изучения возможности создания интеллектуальных машин. На этой конференции был введён термин «искусственный интеллект», ознаменовавший начало ИИ как отдельной области исследований.

Первые программы, такие как Logic Theorist и General Problem Solver, были разработаны после Дартмутской конференции. Одной из первых была программа Logic Theorist, созданная Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1955 году.

«Логический теоретик» был разработан для доказательства математических теорем и часто считается первой программой ИИ. Другой важной ранней программой был «Универсальный решатель задач» (GPS), который также разработали Ньюэлл и Саймон. GPS пытался создать универсальную машину для решения задач, которая могла бы решать широкий спектр задач с помощью эвристического подхода.

Эпоха символического искусственного интеллекта

Развитие символического ИИ и систем, основанных на правилах В 1960-х и 1970-х годах исследования в области ИИ были сосредоточены на символическом ИИ, который использовал символы и правила для представления знаний и выполнения логических операций.

Этот подход был основан на предположении, что человеческий интеллект можно воспроизвести, манипулируя символами в соответствии с логическими правилами. Исследователи разработали различные системы и алгоритмы на основе правил для имитации процессов решения задач и принятия решений человеком.

Создание первых экспертных систем, таких как Dendral и Mycin Одним из значительных достижений этой эпохи стало развитие экспертных систем, предназначенных для имитации способностей экспертов-людей к принятию решений в конкретных областях.

Двумя примечательными примерами являются Дендрал и Мицин:

Dendral: разработанная в середине 1960-х годов Эдвардом Фейгенбаумом, Брюсом Бьюкененом и Джошуа Ледербергом экспертная система для химического анализа. Она могла определять молекулярные структуры на основе данных масс-спектрометрии, демонстрируя потенциал ИИ в научных открытиях.

Mycin: созданная в начале 1970-х годов Эдвардом Шортлиффом система Mycin представляла собой экспертную систему для диагностики бактериальных инфекций и рекомендаций по лечению. Она принимала решения, используя набор правил, основанных на медицинских знаниях, демонстрируя применимость ИИ в медицине.

Ключевые проблемы и ограничения

Ограничения в вычислительной мощности и хранении данных Несмотря на прогресс, достигнутый в этот период, ИИ столкнулся со значительными трудностями и ограничениями. Одной из основных проблем была ограниченная вычислительная мощность и объём памяти первых компьютеров. Эти ограничения препятствовали разработке и запуску сложных алгоритмов ИИ, снижая масштаб и производительность систем ИИ.

Борьба ранних систем ИИ со сложностью и изменчивостью реального мира Другой серьёзной проблемой была работа со сложностью и изменчивостью реального мира. Ранние системы ИИ часто плохо работали за пределами контролируемой среды, поскольку они не были достаточно надёжными, чтобы справляться с непредсказуемостью и разнообразием реальных ситуаций.

Это ограничение подчёркивает необходимость в более продвинутых алгоритмах и более качественных данных для повышения надёжности и применимости ИИ и машинного интеллекта, которые оказывают глубокое влияние на различные аспекты жизни общества и промышленности.

Рождение машинного обучения

Причины «зимы ИИ»: неоправданные ожидания и завышенные обещания «Зима ИИ» – это период в 1980-х годах, когда интерес к исследованиям в области искусственного интеллекта и их финансирование значительно снизились.

Термин «AI-зима» был придуман для описания прохладного приёма, оказанного ИИ после того, как первоначальный ажиотаж 1960-х и 1970-х годов не оправдал ожиданий.

Этот спад был вызван несколькими ключевыми причинами:

Неоправданные ожидания: ранние исследования в области ИИ породили очень высокие ожидания в отношении возможностей интеллектуальных машин. Были даны обещания создать универсальный ИИ, способный выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Однако технологии того времени не были достаточно развиты, чтобы оправдать эти ожидания. Невыполнение обещаний привело к разочарованию инвесторов и широкой общественности.

Обещания, которые не были выполнены: исследователи и сторонники ИИ делали смелые заявления о потенциале систем ИИ, часто не до конца понимая связанные с этим технические проблемы. Эти обещания, которые не были выполнены, привели к завышенным ожиданиям, которые было невозможно оправдать при тогдашнем уровне технологий.

Основные извлеченные уроки

Важность реалистичных целей и необходимость надёжных алгоритмов Несмотря на неудачи «зимы ИИ», было извлечено несколько ценных уроков, которые помогли сформировать будущее исследований в области ИИ:

Реалистичные цели: одним из ключевых уроков стало понимание важности постановки реалистичных и достижимых целей. Сообщество специалистов по искусственному интеллекту узнало, что постепенный прогресс и постановка достижимых промежуточных целей более продуктивны, чем грандиозные обещания. Такой подход помог управлять ожиданиями и обеспечил стабильное развитие в этой области.

Надежные алгоритмы: еще одним важным уроком стала необходимость в надежных и масштабируемых алгоритмах. Ранние системы ИИ часто были ненадежными и выходили из строя при столкновении с вариациями или неожиданными входными данными. Это подчеркнуло важность разработки алгоритмов, способных обобщать и справляться со сложностями реального мира. Исследователи начали уделять внимание созданию более гибких и надежных моделей ИИ.

Эпоха Возрождения: 1990-е-2000-е. Возобновление интереса и инвестиций

Достижения в области компьютерного оборудования и доступности данных В 1990-х и 2000-х годах возродился интерес к искусственному интеллекту и инвестициям в него, что часто называют «возрождением ИИ». Этому возобновившемуся энтузиазму способствовало несколько факторов:

Достижения в области компьютерного оборудования: значительное увеличение вычислительной мощности, особенно с появлением более мощных процессоров и графических процессоров (GPU), обеспечило вычислительные ресурсы, необходимые для обучения и запуска более сложных моделей ИИ.

Доступность данных: взрывной рост объёмов цифровых данных, вызванный развитием интернета и технологий хранения данных, обеспечил доступ к огромному количеству информации, которую можно было использовать для обучения моделей машинного обучения. Наличие больших наборов данных позволило системам ИИ обучаться на реальных примерах, повышая их производительность и точность.

Появление машинного обучения и статистических методов В этот период произошёл переход от символьного ИИ к машинному обучению и статистическим методам. Машинное обучение, которое фокусируется на разработке алгоритмов, способных обучаться и делать прогнозы на основе данных, стало доминирующим подходом в исследованиях ИИ:

Машинное обучение: такие алгоритмы, как деревья решений, метод опорных векторов и нейронные сети, приобрели популярность. Эти методы оказались более эффективными при работе с реальными данными и решении практических задач, чем более ранние системы, основанные на правилах.

Статистические методы: интеграция статистических методов позволила лучше справляться с неопределённостью и изменчивостью данных. Такой подход обеспечил более точное моделирование и прогнозирование, что ещё больше расширило возможности систем искусственного интеллекта.

Прорывы в области искусственного интеллекта

Разработка машин опорных векторов, деревьев решений и нейронных сетей Несколько ключевых прорывов в области ИИ в 1990-х и 2000-х годах заложили основу для современных технологий ИИ:

Машинное обучение с использованием опорных векторов (SVM): в начале 1990-х годов SVM стали популярным алгоритмом машинного обучения для задач классификации и регрессии. Они известны тем, что находят оптимальную гиперплоскость, разделяющую различные классы в наборе данных.

Деревья решений: алгоритмы деревьев решений существуют с 1960-х годов, и в них наблюдается возрождение интереса и развитие. Такие методы, как случайные леса и градиентные бустинг-машины (GBM), повысили производительность и надёжность моделей деревьев решений.

Нейронные сети: нейронные сети подверглись критике и были заброшены во время «зимы ИИ», но пережили возрождение. Достижения в области алгоритмов обучения, таких как обратное распространение ошибки, позволяют создавать более глубокие и сложные нейронные сети, подготавливая почву для революции в области глубокого обучения.

Ключевые вехи, такие как победа Deep Blue от IBM над Гарри Каспаровым в шахматах (1997) Одной из самых заметных вех стало то, что Deep Blue от IBM победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году.

Это событие продемонстрировало потенциал ИИ в решении сложных и высокостратегических задач, которые ранее считались исключительной прерогативой человеческого интеллекта. Победа Deep Blue стала символическим моментом, продемонстрировавшим прогресс и возможности ИИ, что возродило интерес к этой области и увеличило инвестиции в неё.

Революция глубокого обучения: 2010-е

Расцвет глубокого обучения и нейронных сетей

Объяснение принципов глубокого обучения и нейронных сетей Глубокое обучение – это разновидность машинного обучения, которая предполагает обучение искусственных нейронных сетей распознаванию закономерностей и принятию решений.

Структура и функции человеческого мозга вдохновляют на создание нейронных сетей, которые состоят из слоёв взаимосвязанных узлов (нейронов), обрабатывающих данные.

Модели глубокого обучения характеризуются своей глубиной: между входным и выходным слоями имеется несколько скрытых слоёв, что позволяет им изучать сложные представления данных.

Нейронные сети: состоят из входного слоя, нескольких скрытых слоёв и выходного слоя. Каждый слой состоит из нейронов, которые присваивают вес входным данным и пропускают их через функцию активации для получения выходных данных.

Процесс обучения: модели глубокого обучения обучаются с использованием больших наборов данных и мощных вычислительных ресурсов. Обучение включает в себя корректировку весов нейронов для минимизации разницы между прогнозируемыми и фактическими результатами, как правило, с помощью метода обратного распространения ошибки.

Ключевые фигуры: Джеффри Хинтон, Ян ЛеКун и Йошуа Бенжио Три выдающиеся фигуры в революции глубокого обучения – Джеффри Хинтон, Ян ЛеКун и Йошуа Бенжио. Эти исследователи внесли значительный вклад в развитие и популяризацию глубокого обучения:

Джеффри Хинтон: известный как «крестный отец глубокого обучения», Хинтон своей работой по обратному распространению ошибки и нейронным сетям заложил основы современного глубокого обучения. Он также внёс значительный вклад в обучение без учителя и глубокие сети доверия.

Ян ЛеКун: пионер в области свёрточных нейронных сетей (CNN), работа ЛеКуна сыграла важную роль в развитии технологий распознавания изображений. Он также известен своим вкладом в разработку набора данных MNIST, который используется для оценки моделей распознавания изображений.

Йошуа Бенжио: Бенжио, известный своей работой над алгоритмами и архитектурами глубокого обучения, внёс вклад в развитие рекуррентных нейронных сетей (RNN) и генеративных моделей. Он также сосредоточился на изучении теоретических аспектов глубокого обучения и его применения.

Основные достижения

Прорывы в распознавании изображений и речи Глубокое обучение привело к значительному прогрессу в распознавании изображений и речи, позволив превзойти человеческий уровень во многих задачах:

Распознавание изображений: свёрточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в распознавании изображений, позволив использовать их в таких областях, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ медицинских изображений. Такие модели, как AlexNet, VGGNet и ResNet, достигли высокой точности на эталонных наборах данных.

Распознавание речи: рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) улучшили системы распознавания речи, обеспечив более точную транскрипцию и распознавание голосовых команд. Модели глубокого обучения используются в таких виртуальных помощниках, как Alexa от Amazon и Siri от Apple.

Такие успехи, как победа AlphaGo от Google DeepMind над Ли Седолем (2016) Одним из самых знаменитых достижений глубокого обучения стала победа AlphaGo от Google DeepMind над чемпионом мира Ли Седолем в сложной настольной игре Го в 2016 году.

AlphaGo использовала глубокое обучение с подкреплением, сочетая нейронные сети с поиском по дереву Монте-Карло, чтобы оценивать позиции на доске и выбирать оптимальные ходы.

Эта победа продемонстрировала потенциал глубокого обучения для решения сложных стратегических задач, которые ранее считались непосильными для ИИ.

Влияние на различные отрасли промышленности

Применение в здравоохранении, финансах, автомобилестроении и других отраслях. Глубокое обучение оказало значительное влияние на различные отрасли, стимулируя инновации и повышая эффективность во многих сферах:

Здравоохранение: модели глубокого обучения используются для анализа медицинских изображений, диагностики заболеваний, разработки лекарств и персонализированной медицины. Например, системы искусственного интеллекта могут с высокой точностью выявлять отклонения на рентгеновских снимках и МРТ, что помогает в ранней диагностике и лечении.

Финансы: алгоритмы ИИ используются для выявления мошенничества, алгоритмической торговли, оценки рисков и обслуживания клиентов. Модели глубокого обучения анализируют огромные объёмы финансовых данных, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы, улучшая процессы принятия решений.

Автомобильная промышленность: глубокое обучение лежит в основе автономных транспортных средств, позволяя им воспринимать окружающую среду, принимать решения и безопасно передвигаться. Такие компании, как Tesla и Waymo, используют глубокое обучение для распознавания объектов, удержания полосы движения и предотвращения столкновений.

Другие отрасли: в розничной торговле глубокое обучение также используется для предоставления персонализированных рекомендаций, в сельском хозяйстве – для мониторинга посевов и прогнозирования урожайности, а в сфере развлечений – для создания контента и рекомендаций по продуктам.

Современный искусственный интеллект: 2020-е и последующий период

– Достижения в области технологий искусственного интеллекта

Прогресс в обработке естественного языка (NLP) с помощью таких моделей, как GPT-3 и BERT Последние достижения в области обработки естественного языка (NLP) привели к разработке очень сложных языковых моделей:

GPT-3: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), разработанный компанией OpenAI, – это современная языковая модель с 175 миллиардами параметров. Она может генерировать текст, похожий на человеческий, выполнять языковой перевод и отвечать на вопросы с удивительной беглостью и связностью.

BERT: разработанная компанией Google модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это мощная модель обработки естественного языка, которая понимает контекст слов в предложении, рассматривая как предшествующие, так и последующие слова. BERT значительно повысила эффективность выполнения различных задач обработки естественного языка, таких как анализ тональности и ответы на вопросы.

Развитие автономных систем и робототехники Достижения в области искусственного интеллекта ускорили развитие автономных систем и робототехники, что привело к значительным инновациям в различных областях:

Автономные системы: системы на основе ИИ используются в таких приложениях, как беспилотные автомобили, дроны и промышленная автоматизация. Эти системы используют глубокое обучение и обучение с подкреплением, чтобы воспринимать окружающую среду, принимать решения и автономно выполнять задачи.

Робототехника: роботы с искусственным интеллектом используются в производстве, здравоохранении, логистике и других сферах. Роботы с искусственным интеллектом могут выполнять сложные задачи, такие как сборка, проверка, хирургическое вмешательство и доставка, с высокой точностью и эффективностью.

Текущие проблемы

Этические проблемы: предвзятость, конфиденциальность и прозрачность. По мере распространения технологий искусственного интеллекта необходимо решать ряд этических проблем:

Предвзятость: модели ИИ могут наследовать предвзятость, заложенную в обучающих данных, что приводит к несправедливым и дискриминационным результатам. Обеспечение справедливости и снижение предвзятости в системах ИИ имеет решающее значение для укрепления доверия и предотвращения вреда.

Конфиденциальность: сбор и использование больших объёмов персональных данных вызывают серьёзные опасения по поводу конфиденциальности. Защита пользовательских данных и обеспечение соблюдения правил конфиденциальности необходимы для поддержания общественного доверия к технологиям ИИ.

Прозрачность: многие модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, работают как «чёрные ящики», что затрудняет понимание и объяснение их решений. Повышение прозрачности и интерпретируемости систем ИИ имеет решающее значение для обеспечения подотчётности и доверия.

Технические проблемы: объяснимость, надёжность и обобщение При разработке и внедрении систем искусственного интеллекта остаётся несколько технических проблем:

Обобщение: улучшение способности моделей ИИ обобщать данные на основе ограниченного набора данных и хорошо справляться с различными задачами и условиями является ключевым направлением исследований. Более эффективное обобщение позволит системам ИИ стать более гибкими и адаптируемыми.

Объяснимость: разработка методов, позволяющих сделать модели ИИ более интерпретируемыми и объяснимыми, необходима для того, чтобы люди могли понимать их решения и доверять им.

Устойчивость: обеспечение устойчивости и надёжности моделей ИИ в различных условиях, включая вредоносные атаки и неожиданные входные данные, имеет решающее значение для безопасного использования в реальных приложениях.

Исторический контекст киберпреступности

За последнее десятилетие киберпреступность превратилась в процветающую индустрию, приносящую ошеломляющие доходы и использующую изощрённые тактики. Тем не менее, корни киберпреступности уходят не только в десятилетия, но и в века. В этом блоге мы отправляемся в увлекательное путешествие во времени, чтобы изучить историю киберпреступности с момента её зарождения в XIX веке до наших дней.

Зарождение киберпреступности:

Первая зарегистрированная кибератака произошла во Франции в 1834 году, задолго до появления интернета. Злоумышленники использовали французскую телеграфную систему для кражи информации о финансовом рынке, что стало началом киберпреступности. С тех пор киберпреступники постоянно совершенствуют свои методы, чтобы использовать технологические достижения для получения прибыли.

Середина XX века: киберпреступники осваивают технологии:

Только в середине 20 века, с приходом цифровой революции, киберпреступность набрала обороты. Заранее освоив технологии, киберпреступники использовали свое преимущество и интеллект, чтобы разработать инновационные методы извлечения данных и денег у отдельных лиц и организаций. Появились известные злоумышленники, которые также привлекли внимание гражданских следователей и коллег-хакеров.

1962 год: кибер-атака Аллена Шерра в Массачусетском технологическом институте:

В 1962 году Аллен Шерр совершил кибератаку на компьютерные сети Массачусетского технологического института, похитив пароли из их базы данных на перфокартах. Этот инцидент стал важной вехой в развитии киберпреступности, ознаменовав начало её ультрасовременной истории.

1971: Вирус Крипера:

Боб Томас создал первый компьютерный вирус, известный как Creeper Virus, в качестве исследовательского эксперимента. Эта самовоспроизводящаяся программа распространилась по сети ARPANET, продемонстрировав потенциальный ущерб, который могут нанести ещё не созданные вирусы.

1981 год: взлом AT&T Иэна Мерфи:

Иэн Мёрфи стал первым человеком, осуждённым за киберпреступление после того, как он взломал внутренние системы AT&T и вызвал хаос, изменив время на компьютерах. Это событие продемонстрировало разрушительную силу кибератак.

1988: Червь Морриса:

Роберт Моррис запустил «Морриса-червя» – первую крупную кибератаку в интернете. Он заразил компьютерные системы престижных учреждений, продемонстрировав уязвимость взаимосвязанных сетей.

1990-е: Новые технологии порождают новые преступления:

По мере того, как интернет объединял людей по всему миру, в 1990-х годах росла и киберпреступность. Отсутствие изначального доверия и контроля безопасности позволило хакерам использовать новые технологии. В этом десятилетии наблюдался рост числа киберпреступлений, поскольку злоумышленники находили новые способы манипулировать данными и получать несанкционированный доступ.

Известные киберпреступления 1990 – х годов:

– Атака Ковбоя и Кудзи на Римскую лабораторию ВВС.

– Попытка Владимира Левина ограбить банк путём взлома сети Ситибанка.

– Кевин Митник проникал в крупные сети, манипулируя людьми и инсайдерами.

– Взлом Максом Батлером правительственных сайтов США и последующие длительные сроки заключения.

– Вирус Melissa нанес значительный ущерб на сумму около 80 миллионов долларов.

Новое тысячелетие: киберпреступность набирает обороты:

Первое десятилетие нового тысячелетия действительно принесло с собой более изощрённые кибератаки, в которых участвовали продвинутые злоумышленники, получавшие поддержку от национальных государств. Кибербезопасность стала насущной проблемой, особенно для государственных учреждений и крупных корпораций.

Известные киберпреступления 2000- х годов:

– «Мафиабой» проводит распределённые атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) на крупные коммерческие веб-сайты.

– Нарушение безопасности поставило под угрозу 1,4 миллиона пользователей MasterCard банка HSBC.

– Взлом платёжной системы Heartland поставил под угрозу данные 134 миллионов пользователей.

Взрыв кибератак в 2010-х годах:

В течение одного десятилетия произошёл невиданный ранее всплеск киберпреступности, превративший её в прибыльную индустрию. Триллионы долларов были потеряны из-за того, что киберпреступники разрабатывали всё более сложные программы и использовали модели «вымогательство как услуга», нацеливаясь на организации любого размера.

Известные киберпреступления 2010-х годов:

– Операция «Аврора» нацелена на технологические компании и кражу интеллектуальной собственности.

– Взлом Sony PlayStation Network, компрометирующий конкретную информацию 77 миллионов пользователей.

– Атаки программ-вымогателей WannaCry и NotPetya приводят к масштабным сбоям.

– Утечка данных Equifax, в результате которой была раскрыта личная информация 147 миллионов человек.

Текущий ландшафт: вызовы и нерожденное:

В 2020-х годах киберпреступность продолжает развиваться. Злоумышленники используют уязвимости во взаимосвязанных системах, компрометируя критически важную инфраструктуру и вымогая деньги у организаций с помощью программ-вымогателей. Крупные инциденты, подобные взлому SolarWinds и атаке программы-вымогателя Colonial Pipeline, подчёркивают сохраняющуюся угрозу, исходящую от киберпреступников.

Будущее киберпреступности остается неопределенным, но ясно одно:

Специалисты по кибербезопасности и правоохранительные органы должны сохранять бдительность и адаптироваться к постоянно меняющейся географии угроз. Технологические достижения, в том числе машинное обучение и искусственный интеллект, используются как защитниками, так и злоумышленниками, формируя будущее кибервойн.

История киберпреступности – это подтверждение человеческой изобретательности и непрерывной эволюции преступных тактик в эпоху цифровых технологий. От первых взломов телеграфных сетей до современной эпохи программ-вымогателей как услуги – киберпреступники демонстрируют удивительную адаптивность и устойчивость. По мере нашего продвижения вперёд крайне важно, чтобы отдельные люди, организации и правительства уделяли приоритетное внимание кибербезопасности, сотрудничали и разрабатывали надёжные механизмы защиты от постоянной угрозы киберпреступности.

Роль технологий в эволюции киберпреступности

Постоянно развивающаяся цифровая эпоха влияет на кибербезопасность сильнее, чем большинство людей может себе представить. Количество киберпреступлений растёт в геометрической прогрессии и соответствует развитию технологий. По мере расширения и развития технологий растёт и количество совершаемых киберпреступлений. К счастью, по мере развития технологий растёт и возможность выявлять киберпреступления до того, как они совершаются, и защищать людей, когда они происходят.

Рассмотрим основные методы, которыми развивающиеся технологии изменили киберпреступность:

1. Нарушения корпоративной безопасности

Большинство таких нарушений корпоративной безопасности происходит, когда хакеры используют сотрудников с помощью социальной инженерии и мошенничества. С развитием технологий хакеры становятся всё более опытными в поиске уязвимостей и брешей в корпоративных системах безопасности и могут получать доступ к защищённым файлам и данным, представляя серьёзную угрозу кибербезопасности. К сожалению, 2012 год может стать рекордным по количеству нарушений корпоративной безопасности.

2. Точечный Фишинг

В отличие от обычных фишинговых писем, которые рассылаются случайным людям, злоумышленники, которые обычно занимаются специфическим фишингом, ищут информацию для получения финансовой выгоды: коммерческие тайны или личную информацию. При специфическом фишинге хакеры рассылают сотрудникам электронные письма, которые выглядят так, будто их отправили коллеги из их собственной организации, что позволяет киберпреступникам украсть личную информацию. Благодаря современным технологиям хакеры могут рассылать электронные письма сотрудникам, выдавая себя за других сотрудников компании, что представляет собой значительную угрозу кибербезопасности.

3. Мошенничество с личными данными

Киберпреступники всё чаще используют социальные сети для кражи личных данных и заманивают людей, предлагая им загрузить вредоносные программы или раскрыть пароли. Опытные хакеры могут легко взломать аккаунты пользователей в социальных сетях, а затем использовать эту информацию, чтобы получить доступ к вашей личной электронной почте, рабочей электронной почте и банковской информации.

Среднестатистический пользователь делится большим количеством информации в социальных сетях; в большинстве случаев он указывает своё имя, возраст, дату рождения, родной город и членов семьи, а в некоторых случаях может раскрывать адреса, номера телефонов и даже обновлять своё местоположение с точностью до минуты. Некоторая из этой информации может быть достаточной для того, чтобы хакер нашёл возможность и украл ваши личные данные в интернете.

4. Нарушения безопасности в социальных сетях

Сайты социальных сетей не только предоставляют хакерам доступ к личной информации, но и могут сообщать о вашем точном местонахождении в любой момент времени. И если кто-то знает, где вы находитесь, он также знает, где вас нет. Например, социальная сеть Foursquare позволяет пользователям «отмечаться» в местах, которые они посещают, таких как школа, работа, рестораны или даже кинотеатры. Любое количество людей может легко узнать, где вы находитесь и в какое время суток, войдя в социальную сеть и просмотрев ваш профиль. Если вы находитесь вдали от дома, это может поставить под угрозу ваши ценности и безопасность.

5. Нарушения безопасности мобильных устройств

По мере развития мобильных технологий появляются и угрозы мобильной кибербезопасности. В настоящее время 45 процентов владельцев мобильных телефонов пользуются смартфонами, которые хранят больше данных, чем более старые альтернативные модели. Каждый новый телефон, планшет и мобильное устройство служат дополнительной возможностью для киберпреступников получить доступ к чьим-либо личным данным. Поскольку многие мобильные устройства можно подключать к компьютерам для зарядки, использование общих зарядных портов может привести к заражению вредоносным ПО многих различных устройств.

6. Данные стали цифровыми

Информация в печатном виде встречается всё реже – в наши дни практически всё цифровое. Хотя она часто защищена паролем, большая часть информации хранится в общей сети. В результате хакер может получить доступ к сети и добыть ценную информацию, которая может поставить под угрозу отдельных людей или компании.

7. Облачные вычисления

По мере того, как всё больше компаний переходят на облачные вычисления и сохраняют документы и информацию в облачных сетях, возникает дополнительный риск для кибербезопасности. Этот метод является привлекательным вариантом для многих компаний, поскольку облачные вычисления и хранение данных чрезвычайно эффективны и экономичны. Однако для защиты информации в облаке необходимо принять определённые сложные меры безопасности. Несмотря на то, что эта технология постоянно развивается, компаниям крайне важно внедрять меры безопасности для борьбы с новыми тенденциями.

8. Повышение квалификации сотрудников

Как уже отмечалось ранее, с развитием рынка смартфонов люди становятся более технически подкованными и нуждаются в обучении по мере развития технологий. Необходимо проводить надлежащее обучение, чтобы сотрудники компании понимали угрозы кибербезопасности и знали, как их избегать. Следовательно, сотрудники могут использовать эти знания, чтобы получать информацию от своих работодателей из баз данных, облака или общих для компании серверов.

9. Хактивизм

В 2012 году произошло несколько случаев хактивизма – взлома по политическим или социальным причинам. Хакеры выводят эту практику на новый уровень и пытаются проникнуть на сайты с большим количеством посетителей, чтобы получить доступ к информации и повлиять на как можно большее количество людей. Крупные сайты и компании подвергаются более высокому риску онлайн-атак.

10. Ботнеты

Ботнет – это группа компьютеров, настроенных на пересылку информации (например, спама и вирусов) на другие компьютеры. В прошлом ботнеты использовались для получения учётных данных электронной почты и паролей, что было очень полезно для спамеров. Однако с развитием технологий ботнеты собирают больше данных с компьютеров, таких как имя, адрес, возраст, финансовая информация, онлайн-активность и многое другое. Затем они собирают ваши данные и продают их другим лицам. Персональные данные могут покупаться и продаваться множеством компаний и предприятий, поэтому спамеры могут получать так много адресов электронной почты. Эти продвинутые ботнеты представляют значительную угрозу безопасности, делая личную информацию крайне уязвимой.

С развитием технологий растёт и число хакеров и других угроз кибербезопасности. С повышением осведомлённости потребителей и хакеров о технологиях и их знаний о них риски кибермошенничества возрастают. Чтобы частные лица и корпорации могли защитить свою информацию в интернете, важно принимать меры предосторожности для защиты от нарушений кибербезопасности.

1.2. Киберпреступность: понятие, виды и тенденции:

– Определение киберпреступности. Основные виды киберпреступлений (хакерские атаки, фишинг, вредоносное ПО, взлом, кража личных данных, программы-вымогатели и др.)

Киберпреступность – это любая преступная деятельность, связанная с компьютером, сетью или сетевым устройством.

В то время как большинство киберпреступников используют киберпреступления для получения прибыли, некоторые киберпреступления совершаются против компьютеров или устройств с целью их прямого повреждения или вывода из строя. Другие используют компьютеры или сети для распространения вредоносного ПО, незаконной информации, изображений или других материалов. Некоторые киберпреступления сочетают в себе и то, и другое: например, нацелены на компьютеры, чтобы заразить их компьютерным вирусом, который затем распространяется на другие устройства, а иногда и на целые сети.

Основным последствием киберпреступлений являются финансовые потери. Киберпреступность может включать в себя множество различных видов преступной деятельности, направленной на получение прибыли, в том числе атаки с использованием программ-вымогателей, мошенничество по электронной почте и в интернете, а также кражу личных данных, а также попытки украсть данные банковских счетов, кредитных карт или других платёжных карт.

Поскольку киберпреступники могут нацелиться на личную информацию человека или корпоративные данные с целью кражи и перепродажи, особенно важно защищать резервные копии данных.

Киберпреступления делятся на следующие три категории:

Преступления, целью которых является компьютерное устройство, – например, для получения доступа к сети.

Преступления, в которых компьютер используется в качестве оружия, – например, для проведения атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS).

Преступления, в которых компьютер используется как орудие преступления, – например, для хранения незаконно полученных данных.

Конвенция Совета Европы о киберпреступности, участником которой являются США, определяет киберпреступность как широкий спектр вредоносных действий, включая незаконный перехват данных, вмешательство в работу системы, которое нарушает целостность и доступность сети, а также нарушение авторских прав.

Необходимость подключения к интернету привела к увеличению объёма и темпов киберпреступности, поскольку преступникам больше не нужно физически присутствовать при совершении преступления. Скорость, удобство, анонимность и отсутствие границ интернета упрощают компьютерные варианты финансовых преступлений, таких как программы-вымогатели, мошенничество и отмывание денег, а также такие преступления, как преследование и травля.

Киберпреступная деятельность может осуществляться отдельными лицами или группами, обладающими относительно небольшими техническими навыками, или высокоорганизованными глобальными преступными группировками, в состав которых могут входить квалифицированные разработчики и другие специалисты. Чтобы ещё больше снизить вероятность обнаружения и судебного преследования, киберпреступники часто предпочитают действовать в странах со слабыми или отсутствующими законами о киберпреступности.

Как работает киберпреступность

Киберпреступные атаки могут начаться везде, где есть цифровые данные, возможности и мотивы. К киберпреступникам относятся все, от одинокого пользователя, занимающегося кибербуллингом, до спонсируемых государством субъектов, таких как разведывательные службы Китая.

Киберпреступления, как правило, не совершаются в вакууме; они во многом носят распределённый характер. То есть киберпреступники, как правило, полагаются на других участников преступления. Будь то создатель вредоносного ПО, использующий тёмную сеть для продажи кода, распространитель нелегальных фармацевтических препаратов, использующий криптовалютных брокеров для хранения виртуальных денег, или государственные угрозы, полагающиеся на технологических субподрядчиков для кражи интеллектуальной собственности.

Киберпреступники используют различные векторы атак для проведения кибератак и постоянно ищут новые методы и приёмы для достижения своих целей, избегая при этом обнаружения и ареста.

Киберпреступники часто совершают действия с использованием вредоносного и другого программного обеспечения, но социальная инженерия обычно является важным компонентом большинства видов киберпреступлений. Фишинговые электронные письма – ещё один важный компонент многих видов киберпреступлений, особенно целенаправленных атак, таких как компрометация корпоративной электронной почты, когда злоумышленник пытается выдать себя за владельца бизнеса и убедить сотрудников оплатить поддельные счета.

Виды киберпреступности

Киберпреступники используют множество видов киберпреступлений для проведения вредоносных атак. Большинство злоумышленников совершают киберпреступления в расчёте на финансовую выгоду, хотя способы получения денег киберпреступниками могут быть разными. К конкретным видам киберпреступлений относятся следующие:

– Киберпреступление

Это преступление включает в себя нападение или угрозу нападения в сочетании с требованием денег за прекращение атаки. Одной из форм киберпреступления является атака программ-вымогателей. Здесь злоумышленник получает доступ к системам организации и шифрует ее документы и файлы – все, что представляет потенциальную ценность, – делая данные недоступными до тех пор, пока не будет выплачен выкуп. Обычно оплата производится в какой-либо форме криптовалюты, такой как биткоин.

– Криптоджекинг

Эта атака использует скрипты для майнинга криптовалют в браузерах без согласия пользователя. Криптоджекинг может включать загрузку программного обеспечения для майнинга криптовалют в систему жертвы. Многие атаки зависят от кода JavaScript, который выполняет майнинг в браузере, если в браузере пользователя открыта вкладка или окно на вредоносной странице. Не нужно устанавливать вредоносное ПО, так как при загрузке заражённой страницы выполняется код майнинга в браузере.

– Кража личных данных

Этот тип атаки происходит, когда злоумышленник получает доступ к компьютеру, чтобы украсть личную информацию пользователя, которая затем используется для кражи личных данных этого человека или доступа к его ценным учётным записям, таким как банковские и кредитные карты. Киберпреступники покупают и продают личные данные на рынках даркнета, предлагая финансовые и другие типы учётных записей, такие как сервисы потокового видео, электронная почта, потоковое видео и аудио, онлайн-аукционы и многое другое. Личная медицинская информация – ещё одна частая цель для похитителей личных данных.

– Мошенничество с кредитными картами

Это атака, которая происходит, когда злоумышленники проникают в системы розничных продавцов, чтобы получить информацию о кредитных картах или банковских счетах их клиентов. Украденные платёжные карты можно массово покупать и продавать на рынках даркнета, где хакерские группы, укравшие большое количество кредитных карт, получают прибыль, продавая их киберпреступникам более низкого уровня, которые зарабатывают на мошенничестве с кредитными картами.

– Кибершпионаж

Это преступление, при котором киберпреступники взламывают системы или сети, чтобы получить доступ к конфиденциальной информации, хранящейся у правительства или другой организации. Целью атак является получение прибыли или идеологическая мотивация. Кибершпионаж включает в себя кибератаки, направленные на сбор, изменение или уничтожение данных, а также использование подключённых к сети устройств, таких как веб-камеры или камеры видеонаблюдения, для слежки за отдельными лицами или группами и мониторинга коммуникаций, включая электронную почту, текстовые сообщения и мгновенные сообщения.

– Пиратство программного обеспечения

Эта атака подразумевает незаконное копирование, распространение и использование программ с целью коммерческого или личного использования. Нарушения прав на товарные знаки, авторские права и патенты часто связаны с пиратством в сфере программного обеспечения.

– Аферы

Даркнет породил цифровую версию старого преступления, известного как афера с выводом средств. В современной форме администраторы даркнета переводят виртуальную валюту, хранящуюся на эскроу-счетах, на свои собственные счета – по сути, преступники крадут у других преступников.

– Распространенные примеры киберпреступности

Часто встречающиеся киберпреступные атаки включают:

Распределённые DoS-атаки (DDoS-атаки), которые используют собственный протокол связи сети против неё самой, подавляя её способность отвечать на запросы подключения. DDoS-атаки иногда проводятся со злым умыслом или в рамках схемы кибервымогательства, но они также могут использоваться для того, чтобы отвлечь организацию-жертву от другой атаки или эксплойта, проводимого в то же время.

Вредоносное ПО – ещё одно распространённое киберпреступление, которое может нанести ущерб системам, программному обеспечению или данным, хранящимся в системе. Атаки с использованием программ-вымогателей – это разновидность вредоносного ПО, которое шифрует или отключает системы жертв до тех пор, пока не будет выплачен выкуп.

Фишинговые кампании помогают злоумышленникам проникать в корпоративные сети. Фишинг включает в себя отправку мошеннических электронных писем пользователям организации, побуждая их загружать вредоносные вложения или переходить по вредоносным ссылкам, которые затем распространяют вредоносное ПО по сети.

При атаках с использованием учётных данных киберпреступники стремятся украсть или угадать имена пользователей и пароли жертв. Такие атаки могут осуществляться методом перебора – например, путём установки программного обеспечения для перехвата нажатий клавиш – или путём использования программных или аппаратных уязвимостей, которые раскрывают учётные данные жертвы.

Киберпреступники также могут взламывать веб-сайты, чтобы изменять или удалять контент, а также получать доступ к базам данных или изменять их без авторизации. Например, злоумышленники используют уязвимости инъекции языка структурированных запросов, чтобы внедрить вредоносный код на веб-сайт, который затем можно использовать для эксплуатации уязвимостей в базе данных веб-сайта, что позволяет злоумышленнику получить доступ к записям и изменить их или получить несанкционированный доступ к конфиденциальной информации и данным, таким как пароли клиентов, номера кредитных карт, персональные данные, коммерческая тайна и интеллектуальная собственность.

К другим распространённым примерам киберпреступлений относятся незаконные азартные игры, продажа запрещённых товаров, таких как оружие, наркотики или контрафактная продукция, а также распространение детской порнографии.

Современные тенденции в области киберпреступности

Цифровая среда быстро развивается, и это создаёт новые проблемы в сфере кибербезопасности для компаний по всему миру. От растущей скорости, масштабов и сложности кибератак до изменений в том, как мы работаем и общаемся, – будущее сетевой безопасности зависит от комплексного подхода, объединяющего передовые технологии искусственного интеллекта и удобство для пользователей.

Прогнозы по кибербезопасности и искусственному интеллекту показывают, что мы находимся на переломном этапе в развитии методов обеспечения безопасности на предприятиях. Один из наших самых ярких прогнозов заключается в том, что скоро предприятия повсеместно перейдут на защищённые браузеры. Эта тенденция не только неизбежна, но и необходима. Хотя в следующем году использование защищённых браузеров значительно возрастёт, они представляют собой лишь часть головоломки.

Тенденции в сфере сетевой безопасности, которые, по нашему мнению, изменят подход организаций к кибербезопасности

1. Появление безопасного браузера

Поскольку всё больше работы выполняется через браузер, а утечки данных всё чаще происходят из-за уязвимостей в браузерах, защита этого входа в цифровой мир стала обязательным условием. Мы больше не живём в эпоху, когда сотрудники получают доступ к бизнес-приложениям исключительно с настольных компьютеров, расположенных в основном в офисе. С распространением удалённой работы, BYOD (принеси своё устройство) и растущей зависимостью от облачных сервисов как никогда важно, чтобы организации предоставляли сотрудникам безопасный доступ к цифровым инструментам, необходимым для выполнения работы, независимо от местоположения, устройства или приложения. Безопасные браузеры не только защищают от атак, но и предотвращают случайную и намеренную утечку конфиденциальных данных, при этом они могут быть такими же простыми в использовании, как и потребительские браузеры. По мере широкого распространения этой технологии она коренным образом изменит подход организаций к безопасности браузеров, ознаменовав начало новой эры в безопасной цифровой трансформации.

2. По мере того как государства будут усиливать атаки на инфраструктуру, правительства будут инвестировать в интеллектуальные и безопасные инфраструктурные технологии

Мы ожидаем, что правительства будут инвестировать в модернизированные и защищённые системы, особенно в условиях растущего числа атак на критически важную инфраструктуру со стороны государств. Эти усилия выходят за рамки замены устаревших технологий и направлены на внедрение интеллектуальных технологий, обеспечивающих безопасность как старой, так и новой инфраструктуры для удовлетворения потребностей мира, подключённого к цифровым сетям.

Правительства также уделяют приоритетное внимание инвестициям в технологию 5G, чтобы сделать города «умными». Эти достижения будут способствовать инновациям в сфере транспорта, энергетики и коммунальных услуг, поддерживая переход к более интеллектуальной инфраструктуре. Однако проблем ещё много. Например, 66% транспортных организаций пострадали от атак программ-вымогателей, а 77% государственных и других организаций государственного сектора не имеют полного представления обо всех своих устройствах Интернета вещей. Эти пробелы подвергают критически важные системы рискам, таким как физический ущерб, кража данных и перебои в работе. Это подчеркивает настоятельную необходимость принятия всеобъемлющих мер безопасности.

Во многих критически важных средах, в том числе на промышленных объектах и удалённых объектах, возникают уникальные проблемы, связанные с обеспечением безопасности инфраструктуры. Промышленные NGFW-маршрутизаторы являются важным решением для таких условий, обеспечивая надёжную защиту там, где традиционное оборудование может выйти из строя. В условиях растущих угроз и сложности обеспечения безопасности устройств Интернета вещей и промышленной автоматизации необходим надёжный подход к мониторингу и защите.

Мы считаем, что правительства сосредоточатся на создании комплексных решений в области безопасности, которые будут защищать как устаревшие системы, так и новые технологии. Благодаря использованию инструментов на основе ИИ для обнаружения, мониторинга и защиты устройств Интернета вещей и промышленной автоматизации в режиме реального времени эти инвестиции обеспечат безопасность критически важных систем и будут способствовать цифровой трансформации общественной инфраструктуры. Эти усилия помогут обеспечить бесперебойную работу жизненно важных служб и гарантировать гражданам безопасность и уверенность, которых они ожидают.

3. Злоумышленники будут использовать постквантовую криптографию (PQC) для обхода средств защиты

Средства защиты, предназначенные для предотвращения будущих квантовых атак (PQCs), создали для злоумышленников возможность использовать решения для обеспечения безопасности, которые не поддерживают PQCs или не были обновлены для выявления и блокировки трафика, зашифрованного с помощью PQCs. Например, браузер Google Chrome теперь поддерживает PQCs по умолчанию. Непреднамеренным последствием этого станет рост числа атак с использованием PQC, встроенных в веб-трафик, который теперь по умолчанию зашифрован. Это повлияет на кибербезопасность, поскольку многие продукты для обеспечения сетевой безопасности не могут проверять трафик PQC, и злоумышленники воспользуются этим, чтобы скрыть атаки внутри постквантового шифрования.

Чтобы бороться с этим, предприятиям необходимо понимать, где используются эти алгоритмы, и иметь возможность расшифровывать и проверять все данные, проходящие через их корпоративные сети. Хорошая новость заключается в том, что существуют технологии, такие как платформа сетевой безопасности Strata, для выявления, блокировки и расшифровки PQC.

4. Для успешного взлома злоумышленники всё чаще будут использовать несколько методов, что потребует совместной работы служб безопасности в рамках платформы

Прошли те времена, когда атаки нацеливались на один продукт или уязвимость. Одной из самых тревожных тенденций в сфере кибербезопасности станет всё более широкое использование многовекторных атак и многоэтапных подходов. Как это работает? Киберпреступники используют комбинацию тактик, методов и процедур (TTP), одновременно атакуя несколько областей, чтобы прорвать оборону. Мы увидим рост сложности и количества атак, основанных на веб-ресурсах, файлах, DNS и программах-вымогателях, что усложнит эффективную защиту от современных угроз с помощью традиционных разрозненных инструментов безопасности.

Для предотвращения таких атак потребуется, чтобы несколько служб безопасности работали вместе как часть интегрированной платформы, останавливающей каждую атаку на любом этапе цепочки киберпреступлений. Например, наши облачные службы безопасности (CDSS) на базе точного искусственного интеллекта могут предотвращать новейшие и самые изощрённые угрозы в режиме реального времени с помощью встроенных в нашу платформу сетевой безопасности средств защиты, которые предоставляются автоматически. Обеспечивая защиту на нескольких этапах цепочки киберпреступлений, компании могут предотвратить атаку, обеспечивая многоуровневую защиту от всего спектра угроз. В последующие годы наиболее эффективную защиту обеспечат только решения для обеспечения безопасности, позволяющие отслеживать атаки в сети, облаке и на конечных устройствах.

5. ИИ в сфере безопасности позволит организациям сократить разрыв в навыках кибербезопасности

По мере того, как киберугрозы становятся всё более изощрёнными и распространёнными, спрос на квалифицированных специалистов по кибербезопасности продолжает опережать предложение. Но впереди нас ждёт светлое будущее, поскольку помощники на базе ИИ заполняют пробелы в качестве интеллектуальных ассистентов, призванных помогать специалистам по кибербезопасности в их повседневных задачах. Если раньше каждый поставщик решений для обеспечения безопасности представил своего помощника, то скоро они получат широкое распространение, поскольку клиенты осознают всю их мощь. Используя наших помощников, специалисты по кибербезопасности могут получать знания, не отходя от рабочего места, мгновенно получать доступ к аналитической информации и пользоваться преимуществами управляемой автоматизации. В будущем жизнь специалистов по кибербезопасности станет ещё проще благодаря способности помощников автоматизировать повторяющиеся задачи, обрабатывать огромные объёмы данных и давать более точные ответы и проводить анализ.

Это очень важно, поскольку нехватка специалистов по кибербезопасности уже давно является проблемой для предприятий по всему миру. Когда каждый специалист по кибербезопасности будет вооружён мощным помощником на базе искусственного интеллекта специалисты по кибербезопасности смогут работать эффективнее, а не усерднее.

6. Настанет переломный момент, когда компании удвоят свой интерес к внедрению единого поставщика услуг безопасного доступа (SASE)

Работники больше не привязаны к офису, и им нужен безопасный и высокопроизводительный доступ к критически важным бизнес-технологиям. Независимо от того, где они находятся – в домашнем офисе, в местной кофейне или на пляже, – им нужно выполнять свою работу, где бы они ни находились и какое бы устройство ни использовали. Чтобы адаптироваться к новым условиям работы, компаниям придется делать больше для защиты конфиденциальных рабочих нагрузок и данных, обеспечивая при этом продуктивность сотрудников. Именно поэтому скоро мы увидим повсеместное внедрение решений SASE от одного поставщика.

Поскольку сотрудники будут требовать от корпоративных приложений того же, что и от потребительских, выбранное решение для обеспечения безопасности должно помогать, а не препятствовать повышению производительности. Это включает в себя обеспечение минимальной задержки и времени простоя даже при доступе к облачным приложениям из удалённых мест. Сотрудники смогут получать доступ к SaaS-приложениям в 5 раз быстрее, чем при прямом подключении через Интернет, поэтому вам не придётся выбирать между безопасностью и производительностью. Будущее сферы труда требует гибкости, и решения SASE от одного поставщика способны обеспечить оперативность и безопасность, необходимые предприятиям для успешной работы в условиях растущей распределённости сотрудников. И комплексное решение SASE должно изначально включать защищённый браузер!

7. ИИ будет использоваться в каждом крупном бизнес-приложении, что приведёт к росту числа атак, ориентированных на ИИ

Мы ожидаем, что в ближайшие 12—24 месяца количество приложений с искусственным интеллектом увеличится в 3—5 раз. По мере того, как компании будут внедрять эти технологии, они могут упустить из виду ключевые проблемы, связанные с методами сбора данных, управлением и потребностями в безопасности, характерными для ИИ. Злоумышленники будут использовать эти уязвимости, чтобы усилить атаки на новые компоненты, такие как большие языковые модели, а также на данные для обучения и умозаключений. Это может привести к инцидентам, связанным с безопасностью, соблюдением нормативных требований и юридическими проблемами в следующем году.

В конечном счёте речь идёт о защите ваших конфиденциальных данных. Но вопрос в том, как это сделать? Единственный способ защититься от всех этих угроз, связанных с ИИ, – это комплексные решения на основе ИИ. Вы можете использовать ИИ с помощью ИИ, применяя защиту доступа к ИИ, которая обеспечивает сотрудникам безопасный доступ к приложениям GenAI. Управление безопасностью ИИ (SPM) выявляет риски в вашей цепочке поставок ИИ, включая проблемы с конфигурацией и способы, которыми вы можете раскрывать свои конфиденциальные данные. Безопасность ИИ во время выполнения гарантирует, что ваши приложения, данные и модели защищены от угроз, связанных с ИИ. Компании, которые будут безопасно внедрять ИИ, выделятся на фоне остальных.

8. ИИ сделает фишинговые электронные письма неотличимыми от настоящих

Методы, ориентированные на пользователей, такие как фишинговые электронные письма, станут более успешными благодаря тому, что злоумышленники будут использовать генеративный искусственный интеллект (GenAI) для создания более эффективных и убедительных атак. Мы уже наблюдаем 30-процентный рост числа успешных попыток фишинга, когда электронные письма пишутся или переписываются с помощью GenAI. Обычные люди станут ещё менее надёжными в качестве последней линии защиты, и предприятия будут полагаться на передовые средства защиты на основе ИИ для защиты от этих сложных атак.

В то время как сегодня компании полагаются на антифишинговые технологии, такие как фильтрация URL-адресов (AURL) на сетевом уровне, всё больше компаний будут усиливать свою защиту с помощью безопасных браузеров в качестве первой линии обороны от этих атак. В сочетании с решением SASE от одного поставщика на базе искусственного интеллекта, которое предлагает расширенные облачные сервисы безопасности, ваша компания будет готова предотвращать новейшие и самые изощрённые угрозы в режиме реального времени.

Подготовка к будущему сетевой безопасности

Будущее сетевой безопасности выглядит захватывающим, но оно также сопряжено с трудностями. Организациям крайне важно опережать эти новые тенденции, разрабатывая гибкие стратегии безопасности, которые можно адаптировать к быстро меняющемуся ландшафту угроз.

Для компаний, стремящихся обеспечить сетевую безопасность на будущее, ключевым фактором является инвестирование в комплексный платформенный подход, который включает в себя новые технологии, такие как защищённые браузеры, SASE от одного поставщика, ИИ-копипасты и обнаружение угроз и реагирование на них с помощью ИИ. Таким образом, они не только защитятся от сегодняшних угроз, но и будут готовы к киберугрозам завтрашнего дня.

В будущем сетевая безопасность станет более динамичной, инновационной и проактивной, чем когда-либо прежде. Это изменит подход организаций к защите своих наиболее ценных активов и обеспечит безопасное и устойчивое будущее в условиях постоянно меняющегося цифрового мира.

1.3. Взаимосвязь ИИ и киберпреступности:

– Использование ИИ для предотвращения киберпреступлений

ИИ способен произвести революцию в сфере кибербезопасности, и вот почему. Искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для обнаружения потенциальных киберугроз, которые могут остаться незамеченными аналитиками-людьми. Алгоритмы ИИ также могут выявлять изменения в коде и уязвимости системы в режиме реального времени.

Кроме того, ИИ может обеспечить более полную оценку рисков, сканируя сетевой трафик постоянно, а не только периодически. Инструменты на базе ИИ могут даже автоматизировать процесс создания индивидуального плана реагирования на взлом.

Более того, эти машины способны учиться на собственном опыте, а это значит, что с каждым сканированием и реакцией они становятся лучше. Благодаря непрерывному автоматизированному сканированию системы на базе ИИ могут обнаруживать необычные действия и быстро их фиксировать – обычно до того, как будет нанесён реальный ущерб.

Вот некоторые из наиболее распространенных вариантов использования искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности:

– Обнаружение и анализ угроз

– Обнаружение и предотвращение вторжений

– Обнаружение вредоносных программ

– Управление уязвимостями

– Оптимизация Центра управления безопасностью (SOC)

– Управление идентификацией и доступом

– Обнаружение мошенничества

– Безопасность данных

– Защита паролем и аутентификация

– Сетевая безопасность

– Обнаружение и предотвращение фишинга

Вот несколько областей, в которых ИИ может обеспечить значительные преимущества в сфере безопасности:

– Уменьшено количество ложных срабатываний

По прогнозам, к 2027 году ИИ значительно снизит количество ложных срабатываний на 30%, улучшив результаты различных методов, которые позволяют отличать безопасные события от вредоносных. Такое снижение количества ложных срабатываний не только повышает эффективность операций по обеспечению безопасности, но и позволяет командам сосредоточить свои усилия на реальных угрозах безопасности, тем самым повышая общий уровень кибербезопасности.

– Интеграция в Центры управления безопасностью (SOC)

Интеграция генеративного ИИ в центры управления безопасностью (SOC) открывает большие перспективы для улучшения анализа угроз и рабочих процессов реагирования на инциденты. Благодаря таким функциям, как интерактивная аналитика угроз, расширенная обработка оповещений и помощь в устранении последствий, эти инструменты на базе ИИ позволяют специалистам по безопасности быстрее и эффективнее обнаруживать киберугрозы, реагировать на них и устранять их. Оптимизируя процессы и предоставляя контекстную информацию, интеграция ИИ повышает квалификацию операторов, производительность и, в конечном итоге, безопасность организаций.

– Помощники по кодированию в безопасной разработке приложений

Генеративный искусственный интеллект также может улучшить разработку безопасных приложений, предлагая инновационных помощников в написании кода. Эти технологии интегрируют функции безопасности непосредственно в процесс написания кода, помогая разработчикам выявлять уязвимости, сокращая количество ложных срабатываний и внедряя рекомендации по устранению проблем. Эти помощники в написании кода позволяют специалистам по безопасности приложений заблаговременно устранять потенциальные угрозы безопасности, что в конечном итоге приводит к созданию более безопасных приложений.

Такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, проникают практически во все сферы деятельности предприятий, и безопасность не является исключением. Сегодня большинство отраслей в значительной степени полагаются на технологии для эффективного и безопасного ведения бизнеса, что делает искусственный интеллект мощным инструментом для предотвращения кибератак. По мере развития технологий они станут ещё более эффективными в защите цифровых активов от злоумышленников.

В ходе опроса 600 ИТ-директоров только 6% заявили, что их организация не использует ИИ в настоящее время. Более того, 14% участников опроса планируют стать предприятиями, управляемыми ИИ, к 2025 году. То же исследование показало, что компании считают более широкое внедрение ИИ критически важным для своего будущего. Это означает, что многие организации уже вкладывают значительные средства в решения для обеспечения безопасности, связанные с ИИ, или планируют сделать это в ближайшее время. Однако внедрение ИИ сопряжено с трудностями.

Проблемы, связанные с искусственным интеллектом в области кибербезопасности

ИИ создаёт множество проблем, когда речь заходит о кибербезопасности. ИИ может быть сложным и требовать от организаций инвестиций в ресурсы, обучение и персонал. Кроме того, при использовании аналитики на основе ИИ для обнаружения угроз безопасности возникают проблемы с конфиденциальностью данных, а также опасения по поводу хранения и использования собранных данных.

– Ресурсы и затраты на обучение

Интеграция ИИ в систему кибербезопасности требует значительных вложений в ресурсы, инструменты и персонал. Компаниям необходимо приобрести и настроить необходимое оборудование и программное обеспечение для ИИ-решений. Им также необходимо обучить своих сотрудников работе с новыми технологиями, что сопряжено с дополнительными расходами, которые могут оказаться непосильными для некоторых организаций. Внедрение систем кибербезопасности на основе ИИ требует высококвалифицированных специалистов, которые могут проектировать, разрабатывать и обслуживать системы. Многие организации испытывают трудности с поиском персонала, обладающего необходимыми знаниями и опытом для создания и обслуживания программ кибербезопасности на основе ИИ.

– Качество данных

Системы искусственного интеллекта используют большие объёмы высококачественных данных для выявления закономерностей и составления точных прогнозов. Некачественные данные могут привести к неточным результатам и ложным срабатываниям. Многие организации испытывают трудности со сбором и обработкой больших объёмов данных, необходимых для эффективных программ кибербезопасности на основе ИИ.

– Конфиденциальность данных

Использование ИИ в решениях для обеспечения кибербезопасности подразумевает сбор и анализ огромного количества данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных. Компаниям необходимо обеспечить соблюдение соответствующих законов, таких как GDPR, когда речь идёт о хранении и защите данных клиентов. Им также необходимо следить за тем, чтобы собранные данные не использовались в несанкционированных целях и не передавались третьим лицам без разрешения.

– Точный Анализ

Решения на основе ИИ эффективны только в том случае, если они могут точно определять потенциальные угрозы и реагировать на них соответствующим образом. Это означает, что их необходимо постоянно обучать на больших наборах данных, чтобы они лучше распознавали закономерности вредоносной активности, что может быть трудоёмким процессом. Кроме того, компаниям необходимо регулярно проверять точность своих систем ИИ, чтобы снизить количество ложных срабатываний и ложных пропусков, которые могут возникнуть в результате неточного анализа.

– Этика и предубеждения

Существует риск того, что системы на основе ИИ могут закреплять или даже усиливать существующие предубеждения и дискриминацию. Организации должны принимать меры для обеспечения справедливости, прозрачности и этичности своих систем кибербезопасности на основе ИИ.

Злоупотребление ИИ в целях киберпреступности

Искусственный интеллект в кибератаках

Если киберпреступники и любят что-то делать, так это обходить системы безопасности. Пожалуй, самым большим недостатком ИИ является то, что не всегда киберзащитники используют ИИ для разработки новых стратегий. Злоумышленники тоже это делают.

Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT попал в новости из-за своего продвинутого уровня понимания языка, но также и по многим другим причинам. Чат-бот с искусственным интеллектом уже может создавать очень убедительные фишинговые электронные письма и мошеннические схемы социальной инженерии. Более того, его возможности программирования могут даже генерировать вредоносный код на лету. Более 53% респондентов в недавнем отчёте обеспокоены тем, что ChatGPT может помочь хакерам создавать более правдоподобные и убедительные фишинговые электронные письма. 49% говорят, что это позволит менее опытным хакерам улучшить свои технические навыки и распространять ложную информацию.

Хотя ИИ помогает снизить нагрузку на аналитиков-людей и автоматизировать операции по обеспечению безопасности, он также позволяет хакерам автоматизировать и совершенствовать свои вредоносные кампании. Рассмотрим ключевые тенденции негативного влияния ИИ-

– ИИ обеспечивает расширение возможностей в области разведки и социальной инженерии, делая их более эффективными, действенными и менее заметными.

– Более сложные способы применения ИИ в кибероперациях, скорее всего, будут доступны только злоумышленникам, имеющим доступ к качественным обучающим данным, значительным экспертным знаниям (как в области ИИ, так и в области кибербезопасности) и ресурсам.

– ИИ сделает кибератаки более разрушительными, потому что злоумышленники смогут быстрее и эффективнее анализировать украденные данные и использовать их для обучения моделей ИИ.

– ИИ снижает барьеры для начинающих киберпреступников, наёмных хакеров и хактивистов, позволяя им эффективно получать доступ и собирать информацию. Этот расширенный доступ будет способствовать распространению программ-вымогателей.

– Коммерциализация возможностей ИИ на криминальных и коммерческих рынках создаст более широкие и доступные возможности для киберпреступников.

– ИИ в первую очередь расширит возможности злоумышленников в области социальной инженерии. Генеративный ИИ (GenAI) уже можно использовать для убедительного взаимодействия с жертвами, в том числе для создания документов-приманок, без перевода, орфографических и грамматических ошибок, которые часто выдают фишинг. В ближайшие два года, по мере развития моделей и роста их популярности, эта тенденция, скорее всего, усилится.

– Способность ИИ быстро обобщать данные, скорее всего, также позволит злоумышленникам выявлять ценные активы для изучения и кражи, что повысит эффективность и влияние кибератак.

– Злоумышленники, в том числе те, кто занимается программами-вымогателями, уже используют ИИ для повышения эффективности таких аспектов киберопераций, как разведка, фишинг и программирование. Эта тенденция сохраняется. Фишинг, который обычно направлен либо на распространение вредоносного ПО, либо на кражу паролей, играет важную роль в предоставлении начального доступа к сети, необходимого киберпреступникам для проведения атак с использованием программ-вымогателей или других киберпреступлений. Таким образом, в ближайшем будущем использование киберпреступниками доступных моделей ИИ для улучшения доступа будет способствовать распространению глобальной угрозы программ-вымогателей.

– ИИ помогает в разработке вредоносного ПО и эксплойтов, исследовании уязвимостей и горизонтальном перемещении, сделав существующие методы более эффективными. Однако в ближайшей перспективе в этих областях по-прежнему будет использоваться человеческий опыт, а это означает, что любое ограниченное улучшение, скорее всего, будет доступно только существующим злоумышленникам, которые уже обладают необходимыми навыками. ИИ может создавать вредоносное ПО, которое сможет обойти существующие фильтры безопасности, но только в том случае, если он обучен на качественных данных об эксплойтах. Высокий уровень развития технологий позволяет иметь хранилища вредоносного ПО, достаточно большие для эффективного обучения модели ИИ для этой цели.

– Проблемы киберустойчивости становятся все более острыми по мере развития технологий. GenAI и Large language models (LLM) затруднят каждому, независимо от уровня его понимания кибербезопасности, оценку того, является ли запрос на электронное письмо или сброс пароля подлинным, или выявление попыток фишинга, подмены или социальной инженерии. Время между выпуском обновлений для системы безопасности, исправляющих недавно выявленные уязвимости, и исполнителями угроз, использующими необновлённое программное обеспечение, уже сокращается. Это усугубило проблему, с которой сталкиваются сетевые менеджеры по исправлению известных уязвимостей до того, как они могут быть использованы. ИИ, скорее всего, ускорит решение этой проблемы, поскольку разведка для выявления уязвимых устройств стала быстрее и точнее.

– Для более продвинутого использования ИИ в кибероперациях в настоящее время решающее значение имеют опыт, оборудование, время и финансовые ресурсы. Только те, кто инвестирует в ИИ, обладает ресурсами и опытом, а также имеет доступ к качественным данным, смогут извлечь выгоду из его использования в сложных кибератаках. Государственные субъекты с высоким уровнем подготовки почти наверняка лучше всего подготовлены к использованию потенциала ИИ в продвинутых кибероперациях. Другие государственные субъекты и большинство коммерческих компаний, предоставляющих услуги государствам по всему миру, значительно улучшают свои возможности в области социальной инженерии, разведки и утечки информации. У опытных и устоявшихся преступных группировок накапливается достаточно данных для обучения и ресурсов, чтобы значительно улучшить свои возможности.

– Однако вполне вероятно, что со временем эти факторы могут стать менее значимыми по мере распространения и внедрения более сложных моделей ИИ. Общедоступные модели ИИ уже в значительной степени устраняют необходимость в создании злоумышленниками собственных технологий-копий, особенно в таких малосложных операциях, как целевой фишинг. Менее квалифицированные киберпреступники получают значительные преимущества в этом типе операций. Коммерциализация возможностей киберпреступников, например, в рамках бизнес-моделей «как услуга», практически гарантирует, что способные к этому группы будут монетизировать киберинструменты с поддержкой ИИ, делая их доступными для всех, кто готов платить.

– Обучение ИИ на качественных данных будет иметь решающее значение для его эффективного использования в кибероперациях. Препятствия для масштабирования автоматизированной разведки целей, социальной инженерии и вредоносного ПО в первую очередь связаны с данными. По мере успешного похищения данных, ИИ, работающий с данными, будет совершенствоваться, что позволит проводить более быстрые и точные кибероперации.

– Увеличение объёма, усложнение и повышение эффективности киберопераций будут свидетельствовать о том, что злоумышленники смогли эффективно использовать ИИ. Это, скорее всего, в ближайшей перспективе усугубит проблемы киберустойчивости.

Глава 2. Искусственный интеллект как инструмент противодействия киберпреступности

– Обзор приложений ИИ в кибербезопасности (например, обнаружение угроз, аномалий)

– Тематические исследования успешных внедрений ИИ в предотвращении киберпреступности

– Ограничения и проблемы использования ИИ в целях кибербезопасности

2.1. Применение ИИ в кибербезопасности:

– Анализ больших данных для выявления угроз.

– Системы обнаружения вторжений на основе ИИ.

– Прогнозирование и предотвращение атак.

2.2. Примеры использования ИИ в борьбе с киберпреступностью:

– Кейсы успешного применения ИИ в различных организациях.

– Ограничения и риски использования ИИ в кибербезопасности.

2.3. Правовые и этические аспекты применения ИИ:

– Регулирование использования ИИ в кибербезопасности.

– Этические вопросы, связанные с автоматизацией и принятием решений.

ИИ в сфере кибербезопасности – это использование таких методов, как глубокое обучение, машинное обучение и обработка естественного языка, для создания более автоматизированных и интеллектуальных систем защиты. ИИ в сфере кибербезопасности используется для того, чтобы помочь организациям автоматически выявлять новые угрозы, определять неизвестные векторы атак и защищать конфиденциальные данные.

Искусственный интеллект как инструмент противодействия киберпреступности

– Обзор приложений ИИ в кибербезопасности (например, обнаружение угроз, аномалий)

ИИ в сфере кибербезопасности помогает обнаруживать и устранять новые киберугрозы и векторы атак. Он позволяет организациям идти в ногу с меняющимся ландшафтом угроз и справляться с огромными объёмами угроз. ИИ находит применение в различных важных областях кибербезопасности. К ним относится обнаружение угроз, когда ИИ анализирует сетевой трафик, системные журналы и поведение пользователей для выявления подозрительных закономерностей. Он также играет роль в автоматизированном реагировании, помогает управлять уязвимостями, обеспечивает поведенческую аналитику и способствует обнаружению фишинга.

ИИ находит применение в различных важных областях кибербезопасности. К ним относится обнаружение угроз, когда ИИ анализирует сетевой трафик, системные журналы и поведение пользователей для выявления подозрительных закономерностей. Он также играет роль в автоматизированном реагировании, помогает управлять уязвимостями, обеспечивает поведенческую аналитику и способствует обнаружению фишинга.

Генеративный ИИ в сфере кибербезопасности имитирует атаки, прогнозирует угрозы и совершенствует модели обнаружения. Он обеспечивает проактивную защиту, улучшает стратегии реагирования и повышает общий уровень безопасности.

Системы искусственного интеллекта приносят огромную пользу командам по кибербезопасности организаций, помогая им защищать свои сети от новейших угроз в режиме реального времени. Однако стоит отметить, что киберпреступники всё чаще используют те же инструменты искусственного интеллекта для развития своих методов атак.

Лучшие практики применения ИИ в сфере кибербезопасности включают использование высококачественных данных, регулярное обновление моделей, сохранение контроля со стороны человека, обеспечение прозрачности и налаживание сотрудничества между ИИ и аналитиками-людьми.

Искусственный интеллект (ИИ) – это применение интеллектуальных алгоритмов и методов машинного обучения для улучшения обнаружения, предотвращения и реагирования на киберугрозы. ИИ позволяет системам кибербезопасности анализировать огромные объёмы данных, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения со скоростью и в масштабах, недоступных человеку.

Роль ИИ в усилении мер безопасности многогранна. Он может автоматизировать рутинные задачи, такие как анализ журналов и сканирование уязвимостей, позволяя аналитикам сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах. ИИ в сфере кибербезопасности играет важнейшую роль в обнаружении угроз. Системы на базе ИИ могут обнаруживать угрозы в режиме реального времени, обеспечивая быстрое реагирование и устранение последствий. Более того, ИИ может адаптироваться и развиваться, постоянно изучая новые данные и улучшая свою способность выявлять новые угрозы и противостоять им.

ИИ в сфере кибербезопасности совершает революцию в обнаружении угроз, автоматизирует реагирование и повышает эффективность управления уязвимостями. Анализируя поведение, выявляя фишинг и адаптируясь к новым угрозам, ИИ совершенствует стратегии кибербезопасности, обеспечивая проактивную защиту и сохранность конфиденциальных данных.

Как искусственный интеллект может помочь предотвратить кибератаки?

В настоящее время отмечается существенный рост использования Киберпреступниками новых уязвимостей. Искусственный интеллект в сфере кибербезопасности усиливает разведку о киберугрозах, позволяя специалистам по безопасности:

– поиск и аналитику характеристик кибератак

– укрепление защиты

– анализ данных, таких как отпечатки пальцев, стиль набора текста и особенности голоса, для аутентификации пользователей

Безопасно ли автоматизировать кибербезопасность?

Для усиления кибербезопасности в настоящее время требуется вмешательство человека. Однако такие задачи, как мониторинг системы, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Автоматизация процесса расширит возможности организаций по выявлению угроз и сэкономит время при обнаружении новых угроз. Это крайне важно, поскольку кибератаки становятся всё более изощрёнными.

Автоматизация кибербезопасности с помощью ИИ безопасна, поскольку основана на существующих сценариях использования в различных бизнес-средах. Например, отделы кадров (HR) и информационных технологий (IT) используют ИИ для адаптации новых сотрудников и предоставления им ресурсов и соответствующего уровня доступа для эффективного выполнения работы.

Автоматизация особенно важна в сфере кибербезопасности, учитывая сохраняющуюся нехватку квалифицированных специалистов по безопасности. Это позволяет организациям увеличивать инвестиции в безопасность и улучшать работу, не беспокоясь о поиске дополнительного квалифицированного персонала.

Преимущества автоматизации искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности включают:

Экономическая эффективность: сочетание кибербезопасности с искусственным интеллектом позволяет быстрее собирать данные. Это делает реагирование на инциденты более динамичным и эффективным. Кроме того, специалистам по безопасности не нужно выполнять трудоемкие задачи вручную, что позволяет им сосредоточиться на более стратегически важных видах деятельности, которые приносят пользу бизнесу.

Устранение человеческой ошибки: Общим недостатком традиционных средств защиты является необходимость вмешательства человека, что может привести к дорогостоящей человеческой ошибке. Искусственный интеллект в кибербезопасности устраняет человеческий фактор из большинства процессов обеспечения безопасности. Это более эффективный подход, поскольку человеческие ресурсы могут быть перераспределены туда, где они наиболее необходимы.

Более эффективное принятие решений: автоматизация кибербезопасности помогает организациям выявлять и устранять потенциальные недостатки в своей стратегии безопасности. Таким образом, они могут внедрять формализованные процедуры, которые могут привести к созданию более безопасных ИТ-сред.

Однако организациям также необходимо учитывать, что киберпреступники адаптируют свои методы для противодействия новым инструментам кибербезопасности на основе ИИ. Хакеры также используют ИИ для создания сложных атак и внедрения новых и обновлённых вредоносных программ, нацеленных как на традиционные системы, так и на системы с поддержкой ИИ.

Применение искусственного интеллекта в кибербезопасности

– Защита паролем и аутентификация

С помощью ИИ в сфере кибербезопасности организации могут лучше защищать пароли и учётные записи пользователей с помощью аутентификации. Большинство веб-сайтов включают функции, которые позволяют пользователям входить в систему для покупки товаров или заполнять контактные формы для ввода конфиденциальных данных. Для защиты информации и предотвращения её попадания в руки злоумышленников необходимы дополнительные уровни безопасности.

Инструменты на основе ИИ, такие как CAPTCHA, распознавание лиц и сканеры отпечатков пальцев, позволяют организациям автоматически определять, является ли попытка входа в систему подлинной. Эти решения помогают предотвратить такие виды киберпреступлений, как атаки методом перебора и подбор учётных данных, которые могут поставить под угрозу всю сеть организации.

– Контроль за обнаружением и предотвращением фишинга

Фишинг остается одной из самых серьезных угроз кибербезопасности, с которыми сталкиваются компании во всех отраслях. ИИ в решениях для защиты электронной почты позволяет компаниям обнаруживать аномалии и признаки вредоносных сообщений. Он может анализировать содержание и контекст электронных писем, чтобы быстро определить, являются ли они спамом, частью фишинговых кампаний или легитимными. Например, ИИ может быстро и легко выявлять признаки фишинга, такие как подмена адреса электронной почты, поддельные отправители и неправильно написанные доменные имена.

Методы машинного обучения позволяют ИИ обучаться на основе данных, чтобы делать анализ более точным и развиваться для борьбы с новыми угрозами. Это также помогает ИИ лучше понимать, как общаются пользователи, их типичное поведение и текстовые шаблоны. Это крайне важно для предотвращения более сложных угроз, таких как спекулятивный фишинг, при котором злоумышленники пытаются выдать себя за известных личностей, например, за руководителей компаний. ИИ может перехватывать подозрительную активность, чтобы предотвратить атаку с помощью спекулятивного фишинга до того, как она нанесёт ущерб корпоративным сетям и системам.

– Управление уязвимостями

По мере того как киберпреступники внедряют всё более изощрённые методы и приёмы, каждый год обнаруживаются и регистрируются тысячи новых уязвимостей. В результате компаниям сложно справляться с огромным количеством новых уязвимостей, с которыми они сталкиваются каждый день, а их традиционные системы не могут предотвращать эти угрозы высокого риска в режиме реального времени.

Решения для обеспечения безопасности на основе ИИ, такие как аналитика поведения пользователей и сущностей (UEBA), позволяют компаниям анализировать активность устройств, серверов и пользователей, помогая выявлять аномальное или необычное поведение, которое может указывать на атаку нулевого дня. ИИ в сфере кибербезопасности может защитить компании от уязвимостей, о которых они не знают, до того, как о них официально сообщат и устранят.

– Сетевая безопасность

Сетевая безопасность включает в себя трудоёмкие процессы создания политик и понимания топологии сети. Когда политики внедрены, организации могут запускать процессы для выявления законных подключений и тех, которые могут потребовать проверки на потенциально вредоносное поведение. Эти политики также могут помочь организациям внедрить и применять подход к безопасности с нулевым доверием.

Однако создание и поддержка политик в нескольких сетях требует значительного количества времени и усилий, выполняемых вручную. Организации часто не используют правильные соглашения об именовании для своих приложений и рабочих нагрузок. Это означает, что специалистам по безопасности, возможно, придется тратить больше времени на определение того, какие рабочие нагрузки относятся к конкретным приложениям. ИИ со временем изучает структуру сетевого трафика организаций, что позволяет ему рекомендовать правильные политики и рабочие нагрузки.

– Поведенческая аналитика

С помощью поведенческой аналитики организации могут выявлять развивающиеся угрозы и известные уязвимости. Традиционные средства защиты полагаются на сигнатуры атак и индикаторы компрометации (IOC) для обнаружения угроз. Однако из-за тысяч новых атак, которые киберпреступники совершают каждый год, такой подход нецелесообразен.

Организации могут внедрить поведенческую аналитику для улучшения своих процессов поиска угроз. Она использует модели искусственного интеллекта для создания профилей приложений, развернутых в их сетях, и обработки больших объемов данных об устройствах и пользователях. Затем входящие данные можно анализировать с помощью этих профилей для предотвращения потенциально вредоносной активности.

Ключевые инструменты кибербезопасности на базе искусственного интеллекта

ИИ был интегрирован в несколько инструментов кибербезопасности для повышения их эффективности. Вот несколько примеров:

– Решения для обеспечения безопасности конечных точек на базе искусственного интеллекта

Эти решения используют искусственный интеллект для упреждающего обнаружения угроз и реагирования на них на конечных устройствах, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и мобильные устройства, защищая их от вредоносных программ, программ-вымогателей и других атак.

– NGFW на основе искусственного интеллекта

Брандмауэры нового поколения (NGFW) с возможностями искусственного интеллекта обеспечивают расширенную защиту от угроз, предотвращение вторжений и контроль приложений, повышая безопасность сети.

– Информация о безопасности и управление событиями (SIEM)

Решения SIEM на базе искусственного интеллекта анализируют журналы безопасности и события из различных источников, что позволяет быстрее обнаруживать угрозы, проводить расследования и реагировать на них.

– Облачные решения для обеспечения безопасности на основе искусственного интеллекта

Эти решения используют искусственный интеллект для защиты данных и приложений в облачных средах, обеспечивая их безопасность и соответствие требованиям.

– Решения NDR на базе искусственного интеллекта для обнаружения киберугроз

Решения для обнаружения и реагирования в сети (NDR) с возможностями искусственного интеллекта отслеживают сетевой трафик для выявления сложных угроз и реагирования на них, которые могут обойти традиционные меры безопасности.

– Будущее искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности

ИИ в сфере кибербезопасности всё чаще играет ключевую роль в борьбе с более изощрёнными киберугрозами. Поскольку ИИ постоянно обучается на основе данных, с которыми он работает, новые технологии, основанные на процессах и методах ИИ, имеют решающее значение для выявления новейших угроз и предотвращения использования хакерами новых уязвимостей в кратчайшие сроки.

– Роль генерирующего искусственного интеллекта в кибербезопасности

Генеративный искусственный интеллект, известный своей способностью создавать новые данные, похожие на существующие, является мощным инструментом для улучшения стратегий и защиты в сфере кибербезопасности.

Реалистичное моделирование: генеративный ИИ может создавать очень реалистичные модели кибератак, позволяя специалистам по безопасности тестировать свою защиту и планы реагирования на инциденты в условиях широкого спектра потенциальных угроз. Такой упреждающий подход помогает выявлять уязвимости и повышать готовность к реальным атакам.

Прогнозирование сценариев атак. Анализируя обширные массивы данных о прошлых атаках и инцидентах, связанных с безопасностью, генеративный ИИ может выявлять закономерности и тенденции, что позволяет ему прогнозировать потенциальные сценарии атак в будущем. Эта функция прогнозирования позволяет организациям быть на шаг впереди киберпреступников и заблаговременно принимать контрмеры.

Улучшение обнаружения угроз: генеративный ИИ может дополнять системы обнаружения угроз, генерируя синтетические данные, имитирующие реальные схемы атак. Это расширяет набор обучающих данных для моделей машинного обучения, улучшая их способность выявлять и отмечать даже неочевидные или новые угрозы.

Генеративный искусственный интеллект выступает в качестве мощного союзника в продолжающейся борьбе с киберугрозами. Создавая реалистичные модели, прогнозируя сценарии атак и улучшая обнаружение угроз, он позволяет специалистам по кибербезопасности заблаговременно защищать свои организации и опережать постоянно меняющиеся угрозы.

Преимущества искусственного интеллекта (ИИ) В управлении Киберрисками

Внедрение ИИ в сфере кибербезопасности даёт широкий спектр преимуществ организациям, стремящимся управлять своими рисками. Типичные преимущества:

– Постоянное обучение: возможности искусственного интеллекта постоянно совершенствуются по мере того, как он извлекает уроки из новых данных. Такие методы, как глубокое обучение и ML, позволяют ИИ распознавать закономерности, устанавливать базовую линию регулярной деятельности и обнаруживать любые необычные или подозрительные действия, которые отклоняются от нее. Способность искусственного интеллекта обучаться на постоянной основе затрудняет хакерам обходы систем защиты организации.

– Обнаружение неизвестных угроз: по мере того, как киберпреступники разрабатывают всё более изощрённые векторы атак, организации становятся уязвимыми перед неизвестными угрозами, которые могут нанести серьёзный ущерб сетям. ИИ позволяет выявлять и предотвращать неизвестные угрозы, в том числе уязвимости, которые ещё не были обнаружены или устранены поставщиками программного обеспечения.

– Огромные объёмы данных: системы искусственного интеллекта могут обрабатывать и понимать огромные объёмы данных, с которыми не могут справиться специалисты по безопасности. Таким образом, организации могут автоматически обнаруживать новые угрозы среди огромных объёмов данных и сетевого трафика, которые могут остаться незамеченными традиционными системами.

– Улучшенное управление уязвимостями: помимо обнаружения новых угроз, ИИ позволяет организациям лучше управлять уязвимостями. Он помогает им более эффективно оценивать свои системы, решать проблемы и принимать более взвешенные решения. Он также может выявлять слабые места в сетях и системах, чтобы организации постоянно были сосредоточены на наиболее важных задачах по обеспечению безопасности.

– Повышенная общая безопасность: вручную управлять рисками, связанными с целым рядом угроз, от атак типа «отказ в обслуживании» (DoS) и фишинговых атак до программ-вымогателей, может быть сложно и трудоёмко. Но с помощью ИИ организации могут обнаруживать различные типы атак в режиме реального времени и эффективно определять приоритетность рисков и предотвращать их.

– Более эффективное обнаружение и реагирование: обнаружение угроз является необходимым элементом защиты данных и сети. Кибербезопасность с использованием ИИ может обеспечить быстрое обнаружение ненадёжных данных и более систематическое и оперативное реагирование на новые угрозы.

Тематические исследования успешных внедрений ИИ в предотвращении киберпреступности

ИИ в сфере кибербезопасности – это интеграция технологий искусственного интеллекта для улучшения систем безопасности. Эти технологии включают машинное обучение, нейронные сети и аналитику данных, что позволяет автоматически обнаруживать угрозы, реагировать на них и предотвращать их. Анализируя огромные объёмы данных, ИИ может выявлять закономерности и аномалии, которые могут указывать на угрозу безопасности, и более эффективно автоматизировать действия по реагированию.

В течение многих лет алгоритмы машинного обучения использовались для выявления закономерностей и аномалий, указывающих на потенциальные нарушения безопасности, часто до того, как они наносят значительный ущерб. Такой упреждающий подход позволяет решениям по обеспечению безопасности адаптироваться к новым угрозам и выявлять атаки, которые не соответствуют известным закономерностям. Новые технологии, такие как генеративный искусственный интеллект, позволяют системам безопасности проводить глубокий анализ данных о безопасности и разрабатывать практические меры по устранению уязвимостей и реагированию на угрозы.

Ключевые примеры успешного использования искусственного интеллекта в кибербезопасности

Искусственный интеллект предоставляет несколько возможностей для обеспечения кибербезопасности.

– Защита конечных точек и обнаружение вредоносных программ

Искусственный интеллект может улучшить методы обнаружения и нейтрализации вредоносного ПО системами безопасности. Традиционные методы обнаружения на основе сигнатур могут затруднять выявление новых или развивающихся угроз, особенно тех, которые еще не были каталогизированы. Системы на базе искусственного интеллекта используют модели машинного обучения, обученные на обширных наборах данных, для распознавания шаблонов, указывающих на вредоносное поведение.

Такой подход позволяет обнаруживать неизвестные угрозы, не полагаясь на уже существующие сигнатуры, что делает системы защиты конечных точек более адаптивными. Искусственный интеллект также повышает скорость и точность анализа вредоносных программ. Он может анализировать большие объемы данных безопасности с нескольких конечных точек, выявляя подозрительные файлы и поведение в режиме реального времени.

– Автоматизированное реагирование на инциденты

ИИ ускоряет реагирование на инциденты, автоматизируя обнаружение, расследование и устранение угроз безопасности. Традиционно реагирование на нарушение безопасности включает в себя трудоёмкий процесс сбора данных, анализа инцидента и выполнения действий по устранению последствий. ИИ может автоматизировать большую часть этого процесса, обеспечивая более быстрое и точное реагирование.

Системы искусственного интеллекта могут мгновенно оценивать масштаб и серьёзность обнаруженной угрозы, определять подходящий ответ и выполнять заранее заданные действия, такие как изоляция затронутых систем или блокировка вредоносной активности. Такая автоматизация снижает нагрузку на специалистов по безопасности, устраняя повторяющиеся задачи и сводя к минимуму человеческий фактор.

– Улучшенная информация об угрозах

Традиционные методы анализа угроз в значительной степени зависят от ручного сбора и анализа данных, которые могут быть медленными и приводить к ошибкам. Системы на основе ИИ могут обрабатывать различные наборы данных, такие как сетевой трафик, поведение пользователей и внешние источники угроз, чтобы быстро и точно выявлять потенциальные угрозы. Они обнаруживают новые угрозы, распознавая необычные закономерности и сопоставляя их с известными моделями атак.

Кроме того, системы искусственного интеллекта могут собирать информацию об угрозах от нескольких организаций и поставщиков средств безопасности, создавая более полное представление о глобальных угрозах. Эта коллективная информация позволяет службам безопасности опережать злоумышленников, получая представление о новейших тактиках, методах и процедурах (TTP), используемых киберпреступниками.

– Восстановление под руководством генеративного искусственного интеллекта

Используя передовые модели машинного обучения, генеративный ИИ может моделировать различные сценарии атак, оценивать их потенциальное воздействие и рекомендовать конкретные контрмеры. Это позволяет организациям внедрять индивидуальные стратегии устранения угроз, учитывающие особенности каждой из них.

Генеративный ИИ также может помочь в автоматизации сложных задач по устранению неполадок, таких как исправление уязвимостей программного обеспечения или перенастройка параметров сетевой безопасности. Вместо того чтобы полагаться на ручное вмешательство, системы ИИ могут выполнять эти действия автономно, сокращая время, необходимое для локализации и устранения инцидентов, связанных с безопасностью.

– Автоматизация опроса по безопасности

Автоматизация на основе ИИ также упрощает процесс заполнения анкет по безопасности, которые часто требуются при оценке поставщиков или проверках на соответствие требованиям. Традиционно заполнение таких анкет – это трудоёмкая задача, требующая сбора информации из нескольких отделов и обеспечения точности и актуальности ответов.

ИИ может автоматизировать этот процесс, извлекая необходимые данные из внутренней документации и генерируя ответы, соответствующие политике и методам безопасности организации. Системы на базе ИИ могут постоянно обновлять ответы на вопросы о безопасности на основе новой информации, обеспечивая их точность с течением времени.

Преимущества искусственного интеллекта в области безопасности

Существует несколько причин для включения искусственного интеллекта в стратегию кибербезопасности организации:

– Улучшенное обнаружение угроз и реагирование на них: выявляет закономерности и аномалии, которые могут быть пропущены традиционными системами. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объёмы данных для выявления необычного поведения и потенциальных угроз в режиме реального времени, что позволяет быстрее и эффективнее реагировать на них. Системы на основе ИИ также могут определять приоритетность оповещений в зависимости от серьёзности угроз.

– Автоматизация повторяющихся задач: снижает нагрузку, связанную с трудоемкими задачами, такими как мониторинг сетевого трафика, анализ журналов и реагирование на оповещения низкого уровня. Автоматизация этих задач обеспечивает их последовательное и точное выполнение без усталости или ошибок, которые могут возникать у операторов-людей.

– Повышенная ситуационная осведомлённость и принятие решений: повышает ситуационную осведомлённость за счёт интеграции и анализа данных из различных источников, предоставляя специалистам по безопасности полное представление о ситуации с угрозами. Системы ИИ могут сопоставлять информацию о сетевом трафике, действиях конечных устройств и внешних угрозах, чтобы выявлять тенденции и прогнозировать потенциальные атаки.

Ключевые методы внедрения искусственного интеллекта в программу кибербезопасности

Рассмотрим ключевые способы, с помощью которых организации могут обеспечить наиболее эффективное использование ИИ в своих стратегиях кибербезопасности.

1. Обеспечение качества данных и конфиденциальности

Качественные данные необходимы для обучения точных моделей ИИ, которые могут обнаруживать угрозы и реагировать на них. Организациям следует уделять приоритетное внимание очистке и проверке данных, чтобы устранять ошибки и несоответствия, которые могут снизить эффективность ИИ.

Организации также должны обеспечивать конфиденциальность данных. Внедрение мер по шифрованию, анонимизации данных и контролю доступа может защитить конфиденциальную информацию и обеспечить эффективное обнаружение угроз. Соблюдение таких нормативных требований, как GDPR и CCPA, гарантирует соблюдение конфиденциальности данных, сохраняя доверие и безопасность.

2. Интеграция с существующими системами

Бесшовная интеграция ИИ с существующими системами безопасности повышает их общую эффективность, не вызывая сбоев в работе. Это предполагает обеспечение совместимости инструментов ИИ с текущей инфраструктурой, включая брандмауэры, системы обнаружения вторжений и платформы SIEM.

Использование API и стандартизированных протоколов обеспечивает плавную интеграцию, позволяя ИИ дополнять традиционные меры безопасности. Тщательное тестирование во время интеграции гарантирует, что ИИ улучшает, а не ухудшает существующие операции по обеспечению безопасности.

3. Сотрудничество человека и искусственного интеллекта

Эффективное сотрудничество человека и ИИ позволяет использовать сильные стороны как ИИ, так и человеческого опыта. ИИ полезен для обработки больших объёмов данных и выявления закономерностей, но контроль со стороны человека имеет решающее значение для понимания контекста и принятия решений.

Внедрение ИИ в качестве помощника, а не замены, позволяет наладить взаимодействие между человеком и машиной. Специалисты по безопасности могут сосредоточиться на стратегических задачах, в то время как ИИ выполняет рутинный мониторинг и анализ. Регулярное обучение и обратная связь между системами ИИ и операторами-людьми могут постоянно повышать эффективность ИИ.

4. Регулярное тестирование и обновление моделей искусственного интеллекта

Регулярное тестирование и обновление моделей ИИ необходимы для поддержания их эффективности в условиях динамичного развития угроз. Постоянный мониторинг производительности ИИ помогает выявлять области, требующие улучшения, и предотвращает смещение модели, при котором точность ИИ со временем снижается.

Внедрение графика переобучения моделей с использованием новых данных гарантирует, что они будут соответствовать новым угрозам. Кроме того, проведение состязательного тестирования может выявить уязвимости в моделях ИИ, что позволит организациям защитить их от потенциальных атак. Поддержание актуальности и устойчивости моделей ИИ необходимо для обеспечения надлежащей защиты от кибератак.

Ограничения и проблемы использования ИИ в целях кибербезопасности

Проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности

Хотя системы кибербезопасности с использованием ИИ полезны для повышения уровня безопасности, их эффективное внедрение может быть затруднительным по следующим показателям:

1. Предвзятость и ошибки

Несмотря на свою сложность, алгоритмы ИИ могут быть подвержены предубеждениям, унаследованным от обучающих данных, что приводит к ошибочным решениям и потенциальному игнорированию определённых угроз.

2. Этические последствия при принятии решений в области искусственного интеллекта

Этические последствия предвзятого принятия решений с помощью ИИ вызывают опасения по поводу справедливости и точности, что требует постоянного контроля и усилий по смягчению последствий.

3. Проблемы с алгоритмической точностью

Системы искусственного интеллекта могут иногда ошибочно воспринимать безобидные действия как угрозы или не распознавать новые схемы атак из-за ограничений в своих алгоритмах.

4. Изощренные атаки на искусственный интеллект

Киберпреступники нацеливаются на системы искусственного интеллекта, стремясь манипулировать ими или использовать уязвимости в этих системах, чтобы избежать обнаружения или совершить сложные атаки.

5. Угрозы, Нацеленные на системы искусственного интеллекта

Злоумышленники разрабатывают методы манипулирования алгоритмами ИИ с помощью состязательных атак, направленных на то, чтобы обмануть системы безопасности на основе ИИ.

6. Риски безопасности в моделях искусственного интеллекта

Ошибки в моделях ИИ или уязвимости в их реализации создают риски, которые могут привести к их использованию злоумышленниками.

7. Зависимость и чрезмерная зависимость

Чрезмерная зависимость от мер безопасности, основанных на искусственном интеллекте, может привести к самоуспокоенности и потенциально снизить роль человеческого фактора в сфере кибербезопасности.

8. Потенциальная Эрозия человеческих навыков

Чрезмерная зависимость от ИИ может ослабить критическое мышление и навыки решения проблем у специалистов по кибербезопасности, что повлияет на их способность справляться с непредвиденными угрозами.

10. Уязвимости в системах, ориентированных на искусственный интеллект

Полная зависимость от систем искусственного интеллекта может создать единую точку отказа, сделав организации уязвимыми в случае взлома этих систем.

11. Сложность и проблемы внедрения

Интеграция ИИ в существующую инфраструктуру кибербезопасности может вызвать трудности при внедрении, в том числе проблемы с совместимостью и нехватку квалифицированного персонала.

12. Проблемы интеграции в существующие системы

Согласование систем искусственного интеллекта с устаревшей инфраструктурой безопасности может вызвать проблемы с совместимостью, требующие тщательного планирования и реализации.

13. Дефицит навыков во внедрении ИИ и управлении им

Нехватка квалифицированных специалистов, разбирающихся как в кибербезопасности, так и в искусственном интеллекте, является препятствием для эффективного внедрения систем безопасности на основе ИИ и управления ими.

Ложные срабатывания и необходимость вмешательства человека: инструменты кибербезопасности на основе ИИ могут генерировать ложные срабатывания, когда безобидные действия ошибочно помечаются как вредоносные. Эти ложные оповещения требуют вмешательства человека для проверки и устранения, что может привести к усталости специалистов по безопасности от оповещений.

Проблемы с конфиденциальностью данных: системы ИИ часто полагаются на поведенческую аналитику для выявления аномалий и потенциальных угроз. Однако такой подход вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных, поскольку предполагает мониторинг и анализ действий пользователей.

Ресурсо- и вычислительные затраты: внедрение ИИ в сфере кибербезопасности требует значительных вычислительных ресурсов и инфраструктуры. Алгоритмы ИИ нуждаются в значительной вычислительной мощности и емкости хранилища для анализа больших объемов данных и выполнения сложных вычислений. Кроме того, разработка и поддержка моделей ИИ могут быть ресурсозатратными, требующими специальных знаний и постоянных инвестиций.

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современной кибербезопасности, предлагая расширенные возможности обнаружения угроз, автоматизированного реагирования и улучшения ситуационной осведомлённости. Однако его успешное внедрение требует тщательного планирования, в том числе обеспечения качества данных, интеграции с существующими системами, содействия сотрудничеству человека и ИИ и регулярного обновления моделей. Следуя передовым методам, организации могут эффективно использовать ИИ для укрепления своей системы безопасности, снижения рисков и опережения развивающихся киберугроз.

2.1. Применение ИИ в кибербезопасности:

– Анализ больших данных для выявления угроз

ИИ в сфере кибербезопасности изменил подход организаций к обнаружению, предотвращению угроз и реагированию на них. Автоматизируя процессы, анализируя поведение и прогнозируя уязвимости, ИИ укрепляет защиту от киберугроз и помогает компаниям опережать киберпреступников. Поскольку киберугрозы продолжают развиваться, ИИ будет играть всё более важную роль в защите цифровой инфраструктуры, конфиденциальных данных и поддержании доверия. Для профессионалов и научных работников сфере кибериндустрии, важно понимать роль ИИ в обеспечении безопасности. Обладая знаниями об инструментах безопасности на основе ИИ, машинном обучении и прогнозной аналитике, вы сможете получить значительное преимущество в этой быстро развивающейся сфере.

Растущий объём ежедневно генерируемых данных представляет собой как проблему, так и возможность для специалистов по кибербезопасности. Использование аналитики больших данных стало критически важным для повышения эффективности обнаружения киберугроз и обеспечения надёжных мер безопасности. В этой статье рассматриваются особенности аналитики больших данных в сфере кибербезопасности и то, как Brandefense может помочь организациям в борьбе с киберугрозами.

Аналитика больших данных в сфере кибербезопасности

Аналитика больших данных предполагает изучение больших и разнообразных наборов данных для выявления скрытых закономерностей, взаимосвязей и идей. В сфере кибербезопасности этот подход помогает выявлять потенциальные угрозы путём анализа огромных объёмов данных из различных источников, включая сетевые журналы, социальные сети и различные источники информации об угрозах. Давайте подробнее рассмотрим, как аналитика больших данных помогает обнаруживать киберугрозы:

Сбор и интеграция данных

– Сетевые журналы:

Сетевые журналы предоставляют подробную информацию о сетевом трафике, фиксируя каждое действие, происходящее в сети. Анализ этих журналов помогает выявлять необычные действия, которые могут указывать на потенциальные киберугрозы.

– Действия пользователя:

Мониторинг действий пользователей, таких как время входа в систему, доступ к файлам и схемы передачи данных, может выявить аномалии, которые могут указывать на взлом учётной записи или вредоносные действия инсайдеров.

– Каналы сбора информации об угрозах:

Объединение данных из различных источников информации об угрозах позволяет организациям быть в курсе последних киберугроз, уязвимостей и векторов атак.

– Социальные сети и данные из открытых источников:

Анализ данных из социальных сетей и другой информации из открытых источников может обеспечить раннее предупреждение о киберугрозах и вредоносных действиях.

Алгоритмы машинного обучения

– Распознавание образов:

Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с распознаванием закономерностей в больших массивах данных. Эти алгоритмы могут более точно выявлять потенциальные атаки, определяя закономерности, связанные с известными угрозами.

– Обнаружение Аномалий:

Алгоритмы обнаружения аномалий имеют решающее значение для выявления отклонений от нормального поведения. Эти аномалии часто служат ранними индикаторами кибератак.

– Прогнозная аналитика:

Предиктивная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих событий. В сфере кибербезопасности она помогает предвидеть потенциальные угрозы на основе прошлых инцидентов и тенденций.

Анализ в режиме реального времени

– Непрерывный Мониторинг:

Анализ данных в режиме реального времени обеспечивает своевременное обнаружение и устранение потенциальных угроз. Постоянный мониторинг сетевого трафика, действий пользователей и других источников данных обеспечивает упреждающую защиту от киберугроз.

– Динамические Оповещения:

Системы анализа в реальном времени могут генерировать динамические оповещения при обнаружении подозрительных действий. Эти оповещения позволяют службам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы.

Оценка рисков

– Оценка угроз:

Оценка угроз на основе их серьёзности и потенциального влияния помогает определить приоритетность мер реагирования.

– Анализ воздействия:

Оценка потенциальных последствий выявленных угроз позволяет организациям понять риски и реализовать соответствующие стратегии по их снижению.

– Оценка вероятности:

Оценка вероятности реализации угроз помогает сосредоточиться на наиболее значимых рисках и эффективно распределять ресурсы.

Эффективные стратегии улучшенного обнаружения киберугроз

– Постоянный Мониторинг и анализ угроз

Постоянный мониторинг сетевого трафика и каналов передачи данных об угрозах необходим для раннего обнаружения киберугроз. Внедрение передовых инструментов анализа угроз помогает анализировать входящие данные на наличие известных индикаторов компрометации (IOC), вредоносных URL-адресов и подозрительных действий.

– Расширенные инструменты анализа данных

Современные инструменты анализа данных повышают эффективность обнаружения и устранения киберугроз. Эти инструменты могут анализировать большие объёмы данных в режиме реального времени, выявлять потенциальные угрозы и предоставлять полезную информацию.

Программы Обучения и повышения осведомленности пользователей

Человеческий фактор часто является самым слабым звеном в сфере кибербезопасности. Регулярные программы обучения и повышения осведомлённости знакомят сотрудников с распознаванием потенциальных киберугроз и способами реагирования на них. Упражнения по имитации кибератак укрепляют навыки обеспечения безопасности и готовят сотрудников к работе с реальными инцидентами.

– Многофакторная аутентификация (MFA)

Внедрение многофакторной аутентификации добавляет дополнительный уровень безопасности, затрудняя злоумышленникам доступ к данным, даже если они получат учётные данные для входа. Многофакторная аутентификация требует от пользователей предоставления двух или более факторов подтверждения, повышая общую безопасность.

Реагирование на инциденты и отчетность

Разработка чётких протоколов реагирования на инциденты гарантирует оперативное и эффективное устранение потенциальных киберугроз. Поощрение сотрудников к сообщению о подозрительных действиях и упрощённый процесс подачи отчётов помогают быстро устранять угрозы.

Системы обнаружения вторжений на основе ИИ

Интернет и средства связи стремительно развиваются, что приводит к значительному увеличению объёма и разнообразию данных. Системы обнаружения вторжений играют важнейшую роль в обеспечении безопасности и целостности компьютерных систем. Эти системы были разработаны исследователями, учёными и специалистами-практиками для эффективного обнаружения и предотвращения сетевых атак. Системы обнаружения вторжений предназначены для анализа сетевого трафика и сравнения его с базовым уровнем нормального поведения, что позволяет выявлять любые отклонения или несоответствия, которые могут указывать на вторжение.

Кроме того, совместная и распределённая архитектура систем обнаружения вторжений позволяет им эффективно обнаруживать атаки и защищать сеть от несанкционированного доступа. Кроме того, для повышения производительности систем обнаружения вторжений используются такие методы, как повторная выборка данных и применение ансамблей классификаторов для повышения точности классификации. Более того, системы обнаружения вторжений интегрированы с системами реагирования на вторжения для обеспечения своевременного и эффективного реагирования на обнаруженные атаки. Системы обнаружения вторжений на основе ИИ стали важнейшим инструментом обеспечения сетевой безопасности и борьбы с киберугрозами. Эти системы используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа сетевого трафика, выявления закономерностей вредоносной активности и обнаружения потенциальных кибератак. Они доказали свою высокую эффективность в повышении точности обнаружения, сокращении количества ложных срабатываний и даже в обнаружении ранее неизвестных типов атак. Таким образом, разработка точных и эффективных систем обнаружения вторжений имеет решающее значение для обеспечения сетевой безопасности. В современном быстро меняющемся мире важность точных систем обнаружения вторжений трудно переоценить.

Методы обнаружения вторжений искусственного интеллекта

– Обнаружение на основе сигнатур

Обнаружение на основе сигнатур предполагает сравнение входящих данных или кода с базой данных известных сигнатур угроз. Несмотря на эффективность в борьбе с известными угрозами, этот метод может не справляться с обнаружением новых атак.

– Обнаружение на основе поведения

Обнаружение на основе анализа поведения направлено на выявление необычного поведения в системе или сети. Оно ищет отклонения от обычных моделей поведения, чтобы выявить потенциальные вторжения.

– Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий направлено на выявление отклонений или нерегулярных действий, которые не соответствуют типичным шаблонам. Оно может выявить неизвестные угрозы и атаки нулевого дня.

– Обнаружение на основе эвристики

Обнаружение на основе эвристических методов опирается на заранее заданные правила или эвристику для выявления потенциально вредоносных действий. Оно обеспечивает баланс между обнаружением на основе сигнатур и на основе поведения.

Подходы к обнаружению аномалий искусственного Интеллекта

– Статистические методы

Статистические подходы используют математические модели для анализа данных и выявления аномалий на основе отклонений от ожидаемых значений.

– Алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM) и случайный лес, используют исторические данные для выявления аномалий и вторжений.

– Модели глубокого обучения

Модели глубокого обучения, такие как нейронные сети, отлично справляются с обработкой сложных данных и могут выявлять едва заметные аномалии, которые могут остаться незамеченными другими методами.

Прогнозирование и предотвращение атак

– Роль искусственного интеллекта в предотвращении вторжений

Системы обнаружения вторжений на основе ИИ не только выявляют угрозы, но и могут быть интегрированы в превентивные меры. Активно анализируя сетевой трафик и поведение пользователей, системы ИИ могут блокировать подозрительные действия в режиме реального времени, предотвращая потенциальные угрозы до того, как они нанесут ущерб.

В сфере кибербезопасности используются следующие методы ИИ: обучение с учителем, обучение без учителя, глубокое обучение, обучение с подкреплением, когнитивные вычисления и другие. Наиболее часто используются сервисы ИИ и машинного обучения, глубокое обучение и нейронные сети.

ИИ в сфере кибербезопасности – это, по сути, использование алгоритмов и машинного обучения для повышения эффективности стратегии кибербезопасности, оценки, предотвращения и противодействия киберугрозам. ИИ позволяет системам самостоятельно анализировать большие данные, выявлять признаки атаки, распознавать схемы противоправных действий и предотвращать риски. Таким образом, системы ИИ делают кибербезопасность более эффективной, ускоряют реагирование на угрозы и повышают защиту от новых киберугроз в постоянно меняющейся цифровой среде.

Основные концепции и технологии ИИ в сфере кибербезопасности, которые применяются в целях прогнозирования и предотвращения атак, включают:

Расширенное обнаружение угроз: ИИ может быстро анализировать данные и выявлять потенциальные угрозы, обнаруживая закономерности и аномалии, такие как необычный сетевой трафик или подозрительное поведение пользователей, что часто указывает на вредоносное ПО, фишинг или другие кибератаки.

Проактивная защита: ИИ прогнозирует и выявляет потенциальные угрозы до того, как они причинят вред, что позволяет принимать упреждающие меры безопасности.

Автоматизация повторяющихся задач: ИИ автоматизирует рутинные задачи в сфере кибербезопасности, позволяя людям сосредоточиться на стратегической деятельности. Это включает в себя управление исправлениями, мониторинг сетевого трафика и сортировку ложных срабатываний.

Улучшенное реагирование на инциденты: ИИ может помочь координировать и оперативно реагировать на инциденты, связанные с безопасностью. Он может автоматизировать реагирование на распространенные угрозы и давать рекомендации по устранению более сложных проблем, тем самым сокращая время, необходимое для устранения инцидентов, и минимизируя потенциальный ущерб.

Адаптивные меры безопасности: киберугрозы постоянно развиваются; то, что работает сегодня, может не работать завтра. Системы искусственного интеллекта могут обучаться и меняться на основе новых данных и угроз, тем самым постоянно адаптируя свои защитные механизмы.

Масштабируемость: по мере роста организаций увеличивается сложность и объём их данных, а также потребности в обеспечении безопасности. Системы искусственного интеллекта могут масштабироваться для обработки больших объёмов данных без ущерба для производительности или точности, что делает их незаменимыми для крупных сред с большим объёмом данных.

Экономическая эффективность: автоматизируя многие аспекты кибербезопасности, ИИ помогает сократить трудозатраты, связанные с мониторингом и реагированием на угрозы. Кроме того, предотвращая атаки и быстро устраняя последствия уже произошедших, ИИ может значительно сократить потенциальные убытки и расходы на восстановление.

Искусственный интеллект и продвинутые системы управления постоянными угрозами APTs

Некоторые примеры из реальной жизни помогут понять, как ИИ может прогнозировать и предотвращать киберугрозы, и продемонстрировать его потенциал для повышения уровня кибербезопасности.

Обнаружение поведенческих аномалий: узлы, образующие AIS (Automatic Identification System), могут выявлять признаки различных киберугроз или любые аномальные действия в отношении пользователей или трафика. Например, аномальный доступ к данным или подключение неизвестных устройств могут активировать оповещения, требующие принятия превентивных мер до того, как произойдёт взлом.

Прогнозирование угроз: ИИ может использовать большие массивы данных, содержащие информацию о прошлых киберугрозах и их характеристиках, чтобы делать выводы о закономерностях возникновения угроз. Таким образом, алгоритмы ИИ постоянно обучаются на новых данных и дают представление о том, как развиваются атаки и насколько они похожи на ранее выявленные атаки или новые типы вредоносного ПО.

Предотвращение атак нулевого дня: системы на основе ИИ способны обнаруживать и предотвращать новые или неизвестные атаки или атаки, которые ещё не были определены и называются атаками нулевого дня.

Адаптивные меры безопасности: технологии искусственного интеллекта делают решения в области безопасности динамичными, а их стратегии меняются в зависимости от возникающих угроз. Такие алгоритмы машинного обучения, способные адаптировать меры безопасности на основе получаемой информации об угрозах, могут значительно ограничить угрозы и снизить количество успешно проведённых кибератак.

Автоматизированное реагирование на инциденты ИИ ускоряет реагирование на инциденты и сокращает время, необходимое для выявления, изоляции и устранения угроз. В целом, ИИ обеспечивает кибербезопасность скоростью, эффективностью и проактивными возможностями, помогая защищаться от всё более изощрённых и автоматизированных киберугроз. Это крайне важно в эпоху цифровых технологий, когда количество и сложность кибератак продолжают расти.

Этические вопросы, связанные с автоматизацией и принятием решений

При использовании ИИ в сфере кибербезопасности возникает множество этических проблем. Несмотря на то, что такие технологии нашли своё место в оборонных стратегиях, их использование следует тщательно продумывать.

Алгоритмы ИИ, интегрированные в решения по кибербезопасности, всегда должны быть понятны с точки зрения их функциональности и принятия решений. В связи с необходимостью привлечения заинтересованных сторон к ответственности за свои действия крайне важно установить, как такие системы ИИ приходят к выводам об угрозах и мерах реагирования.

Системы кибербезопасности, основанные на искусственном интеллекте, могут использовать большие объёмы данных и их анализ для защиты, что нарушает права на неприкосновенность частной жизни. Всегда важно находить правильный баланс между такими потребностями, как обнаружение угроз, и правом людей на неприкосновенность частной жизни.

Технологии искусственного интеллекта, используемые в сфере кибербезопасности, должны соответствовать законодательным требованиям, политикам кибербезопасности, а также нормам и ценностям. Только при соблюдении этих принципов можно управлять рисками и ответственно подходить к внедрению ИИ.

Прогнозы будущих тенденций и инноваций

Поскольку обработка полевых данных со временем меняется, прогнозирование будущих кибератак с помощью систем искусственного интеллекта также будет совершенствоваться. Алгоритмы машинного обучения станут более эффективными в распознавании даже незначительных различий, которые могут быть обнаружены в угрозах.

Машины, использующие искусственный интеллект для защиты предприятий от киберугроз, будут развиваться вместе с угрозами, а значит, их механизмы защиты будут реагировать на постоянно возникающие угрозы. Эти адаптивные механизмы обеспечат более эффективную защиту от постоянно развивающихся угроз.

ИИ приведёт к появлению усовершенствованных средств автоматизированного поиска активных угроз, а это значит, что системы, которые ищут признаки вредоносной активности, станут умнее. Самое большое преимущество, которое организации могут получить от этого процесса, заключается в том, что он может выявить угрозы, о которых организация не знала.

Таким образом, чем лучше ИИ будет прогнозировать атаки, тем больше он будет помогать в развитии технологий обмана. Во-первых, злоумышленники будут отвлекаться от реальных и уязвимых целей, тратя время и силы на атаку ложных сетей или «приманки».

ИИ уже начал менять стратегию предотвращения киберугроз, поскольку концепция реактивных мер постепенно уступает место проактивным. Организации восстанавливают контроль над быстро развивающимися киберугрозами, и в ближайшие годы ситуация в сфере кибербезопасности, скорее всего, будет только улучшаться.

2.2. Примеры использования ИИ в борьбе с киберпреступностью:

– Кейсы успешного применения ИИ в различных организациях.

Расширяющаяся доступность, растущие возможности и более широкое внедрение инструментов искусственного интеллекта открывают новые возможности для дополнения и повышения способности служб кибербезопасности и инфраструктурной безопасности обеспечивать надлежащим образом киберзащиту. Инструменты искусственного интеллекта – от выявления аномалий в сетевых данных до составления публичных сообщений – становятся все более важными компонентами инструментария безопасности и администрирования. Внедряя эти новые инструменты, кибериндустрия работает над обеспечением соответствия требованиям и стандартам Регуляторов и всем применимым законам и политике информационной безопасности, в том числе тем, которые касаются федеральных закупок, неприкосновенности частной жизни, гражданских прав и свобод.

Рассмотрим семь активных отчетных вариантов использования ИИ, которые квалифицируются как активные варианты использования, и отражают потенциальное будущее использование ИИ для профилактики киберпреступности. Приверженность радикальной прозрачности и подотчетности является основным принципом подхода к обеспечению безопасности посредством дизайна. Этот принцип особенно важен в области искусственного интеллекта, где непредсказуемость может создавать уникальные проблемы, и вызывает стремление подать пример ответственного управления искусственным интеллектом в частном и государственном секторе.

– Автоматическое обнаружение информации, позволяющей установить личность (PII), в данных о кибербезопасности

Сервис Automated Indicator Sharing (AIS) позволяет организациям государственного и частного секторов добровольно делиться информацией о киберугрозах в режиме реального времени. Хотя целью этого сервиса является сбор информации, непосредственно связанной с потенциальными киберугрозами, существует вероятность того, что в примечаниях к отправке может быть случайно указана информация, позволяющая установить личность (PII), например имена или адреса. Для повышения уровня конфиденциальности этот инструмент на основе ИИ использует обработку естественного языка (NLP) для автоматического выявления потенциальной PII для проверки и удаления аналитиками.

Автоматизированный процесс обнаружения и проверки персональных данных использует аналитику для выявления и управления потенциальными персональными данными в заявках. Если персональные данные помечены как подозрительные, заявка отправляется аналитикам, которые с помощью ИИ просматривают и подтверждают или отклоняют обнаружение, при необходимости редактируя информацию. Специалисты по конфиденциальности контролируют систему и предоставляют обратную связь. Система учится на основе этой обратной связи, что помогает обеспечить соблюдение правил конфиденциальности и повысить эффективность за счет сокращения количества ложных срабатываний. Регулярные проверки помогают поддерживать надежность и эффективность процесса. Используемая техника искусственного интеллекта: Извлечение ключевых слов, Извлечение информации

– Оценка достоверности показателей угроз кибербезопасности

Сервис автоматического обмена индикаторами (AIS) позволяет организациям государственного и частного секторов добровольно делиться информацией о киберугрозах в режиме реального времени. Функция оценки достоверности индикаторов угроз кибербезопасности, входящая в состав сервиса AIS, использует процесс принятия решений на основе ИИ для присвоения «оценки достоверности» отправленной информации. Алгоритм оценки учитывает такие факторы, как наличие в отправленной информации технических деталей, которые ранее наблюдались или проверялись аналитиками. Оценка отражает достоверность и полноту отправленной информации и помогает аналитикам определить, какую информацию следует изучить в первую очередь. Набор показателей достоверности включается в набор данных об индикаторах наряду с другими полями. Показатели достоверности позволяют партнерам CISA по автоматизированному обмену индикаторами (AIS) контекстуализировать информацию об индикаторах для более эффективного сбора данных. Используемая техника искусственного интеллекта: Классификация.

– Обратный инжиниринг вредоносного ПО

Получение информацию об уязвимостях и угрозах компьютерной безопасности в виде образцов вредоносного кода (вредоносных программ) от своих федеральных гражданских партнёров и партнёров, работающих в критически важной инфраструктуре. Эти образцы вредоносных программ требуют ручного анализа для поиска полезной информации, связанной с вредоносными программами, например, признаков потенциального взлома или управления со стороны злоумышленников.

Эта функция искусственного интеллекта использует глубокое обучение, чтобы помочь аналитикам понять содержание образцов вредоносного ПО. Это одна из функций в более широком наборе инструментов для анализа методом обратного проектирования. Этот вариант использования позволяет усовершенствовать внутренние правительственные инструменты для обратного проектирования вредоносного ПО, ускоряя разработку информации о киберугрозах, которой обмениваются между ведомствами и партнёрами. Используемые методы ИИ: классификация, кластеризация, генеративный ИИ (генерация текста или кода), извлечение информации, технология языкового перевода (LTT)

– Обнаружение аномалий в сети критической инфраструктуры

Предоставление своевременной технической поддержки, помощи в управлении рисками и реагировании на инциденты по запросу федеральным и не федеральным партнёрам, работающим в сфере критически важной инфраструктуры. В рамках этой ответственности партнёры, работающие в сфере критически важной инфраструктуры, могут присоединиться к программам, которые отслеживают сети критически важной инфраструктуры. Помимо более широкого набора аналитических инструментов и методов, такие программы используют машинное обучение без учителя (алгоритмы, которые анализируют наборы данных без пометок) для выявления тенденций, закономерностей и аномалий в сетевых данных.

Эта функция ИИ автоматизирует процессы объединения и сопоставления данных, выполняемые вручную, и выявляет потенциальные аномалии для анализа аналитиками. Аналитики используют интерактивный интерфейс панели управления для доступа к результатам процесса ИИ и другим эвристическим методам, основанным на правилах, для дальнейшего запроса данных о кибербезопасности и выявления информации для потенциальных оповещений о киберугрозах. Этот вариант использования предоставляет аналитикам усовершенствованные государственные инструменты для поиска и обнаружения злоумышленников в критически важных инфраструктурных сетях. Используемые методы ИИ: обнаружение аномалий, непрерывная оценка (регрессия, прогнозирование и предсказание), генеративный ИИ (генерация текста или кода).

– Центр управления безопасностью (SOC) Обнаружение сетевых аномалий

Аналитики Центра по борьбе с угрозами и обеспечению безопасности (SOC) ежедневно обрабатывают терабайты данных сетевых журналов с датчиков сетевого трафика. Сеть датчиков отслеживает сетевой трафик на предмет вредоносной активности в участвующих государственных департаментах и агентствах и за их пределами. Эта функция ИИ использует такие методы, как машинное обучение без учителя (алгоритмы, которые анализируют наборы данных без пометок), для выявления тенденций, закономерностей и аномалий в сетевых данных.

Возможности ИИ автоматизируют процессы объединения и сопоставления данных, а также выявляют потенциальные аномалии, позволяя аналитикам сузить область анализа и определить приоритетность данных для изучения. Аналитики используют интерфейс для доступа к результатам процесса ИИ и другим эвристическим методам, основанным на правилах, для дальнейшего запроса данных о кибербезопасности и определения приоритетности оповещений для дальнейшего изучения. Этот вариант использования предоставляет аналитикам усовершенствованные государственные инструменты для поиска и обнаружения злоумышленников в сетях федеральных гражданских ведомств. Этот вариант использования теперь включает в себя модели оповещения о событиях и угрозах безопасности SIEM и расширенное оповещение об аномалиях в сети – два схожих варианта использования, которые были оптимизированы на основе схожести использования ИИ и соображений управления. Используемые методы ИИ: обнаружение аномалий, непрерывная оценка (регрессия, прогнозирование и предсказание), генеративный ИИ (генерация текста или кода)

Как работают кибератаки с использованием искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект стал ключевой технологией в наборе ИТ – инструментов каждого предприятия, а также оружием в арсеналах киберпреступников.

Кибератаки на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы и методы искусственного интеллекта или машинного обучения (ML) для автоматизации, ускорения или улучшения различных этапов кибератаки. Это включает в себя выявление уязвимостей, развертывание кампаний по выявленным направлениям атак, продвижение путей атаки, создание бэкдоров в системах, эксфильтрацию или подделку данных, а также вмешательство в работу системы.

Как и все алгоритмы искусственного интеллекта, алгоритмы, используемые при кибератаках с использованием ИИ, могут со временем обучаться и развиваться. Это означает, что кибератаки с использованием ИИ могут адаптироваться, чтобы избежать обнаружения или создать схему атаки, которую система безопасности не сможет обнаружить.

В отчете о глобальных угрозах за 2024 год сообщается о тревожном росте скрытой активности и киберугрозах, в которых доминирует скрытность. Число краж данных, взломов облачных сервисов и атак без использования вредоносных программ растет. Читайте о том, как злоумышленники продолжают адаптироваться, несмотря на достижения в области технологий обнаружения.

Кибератаки с использованием искусственного интеллекта имеют пять основных характеристик:

Автоматизация атак: До недавнего времени для большинства кибератак требовалась значительная практическая поддержка со стороны человека-противника. Однако растущий доступ к инструментам с поддержкой искусственного интеллекта и генеративных технологий позволяет злоумышленникам автоматизировать исследование и выполнение атак.

Эффективный сбор данных: Первым этапом любой кибератаки является разведка. В течение этого периода кибератакеры будут искать цели, уязвимые места, которые можно использовать, и активы, которые могут быть скомпрометированы. Искусственный интеллект может автоматизировать или ускорить большую часть этой работы, позволяя противникам значительно сократить этап исследования и потенциально повысить точность и полноту своего анализа.

Кастомизация: Одной из ключевых возможностей искусственного интеллекта является обработка данных, при которой собирается и анализируется информация из общедоступных источников, таких как сайты социальных сетей и корпоративные веб – сайты. В контексте кибератаки эта информация может быть использована для создания гиперперсонализированных, актуальных и своевременных сообщений, которые служат основой для фишинговых атак и других атак, использующих методы социальной инженерии.

Обучение с подкреплением: алгоритмы искусственного интеллекта обучаются и адаптируются в режиме реального времени. Эти инструменты постоянно совершенствуются, чтобы предоставлять корпоративным пользователям более точную информацию, а также помогают злоумышленникам совершенствовать свои методы или избегать обнаружения.

Таргетинг на сотрудников: Подобно кастомизации атак, искусственный интеллект может использоваться для идентификации людей в организации, которые являются важными целями. Это люди, которые могут иметь доступ к конфиденциальным данным или широкому доступу к системе, могут иметь более низкие технологические способности или иметь тесные связи с другими ключевыми целями.

Типы кибератак с использованием ИИ

Существует множество типов кибератак, которые могут быть осуществлены с помощью ИИ и машинного обучения. Некоторые из них включают в себя:

– Атаки с использованием социальной инженерии, управляемые ИИ

Атаки с использованием социальной инженерии, основанные на ИИ, используют алгоритмы ИИ для оказания помощи в исследованиях, разработке творческих концепций или проведении атак с использованием социальной инженерии. Атака социальной инженерии – это любой вид кибератаки, направленный на манипулирование поведением человека для достижения определенной цели, такой как обмен конфиденциальными данными, передача денег или права собственности на ценные предметы, или предоставление доступа к системе, приложению, базе данных или устройству.

При атаке с использованием социальной инженерии, основанной на искусственном интеллекте, можно использовать алгоритм, позволяющий выполнить следующие действия:

– Определить идеальную цель, включая как общую корпоративную цель, так и человека в организации, который может служить воротами в ИТ-среду

– Создавать имидж и соответствующее присутствие в Сети, чтобы поддерживать связь с объектом атаки

– Разрабатывать реалистичный и правдоподобный сценарий, который привлечет внимание

– Написать персонализированные сообщения или создавать мультимедийные ресурсы, такие как аудиозаписи или видеоматериалы, для привлечения внимания объекта

Фишинговые атаки с использованием искусственного интеллекта

Фишинговые атаки, управляемые искусственным интеллектом, используют генеративный искусственный интеллект для создания персонализированных и реалистичных электронных писем, SMS-сообщений, телефонной связи или общения в социальных сетях для достижения желаемого результата. В большинстве случаев цели этих атак те же, что и у атак социальной инженерии: получить доступ к конфиденциальной информации, получить доступ к системе, получить денежные средства или предложить пользователю установить вредоносный файл на свое устройство.

В сложных случаях искусственный интеллект может быть использован для автоматизации взаимодействия в режиме реального времени, используемого при фишинговых атаках. Например, чат-боты на базе искусственного интеллекта могут поддерживать взаимодействие, которое делает их практически неотличимыми от людей. Злоумышленники могут использовать эти инструменты, развернутые в больших масштабах, чтобы попытаться связаться с бесчисленным количеством пользователей одновременно. Во многих случаях эти чат-боты выдают себя за агентов службы поддержки клиентов, пытаясь собрать личную информацию и учетные данные учетной записи, сбросить пароли учетной записи или получить доступ к системе или устройству.

Глубокие подделки- Deep Fakes

Фейк – это видео, изображение или аудиофайл, созданные с помощью искусственного интеллекта и предназначенные для обмана людей. Фейки обычно появляются в Интернете только для того, чтобы развлечь и сбить с толку. Однако они также могут быть использованы более злонамеренно в рамках кампаний по дезинформации, «фейковых новостей», клеветнических кампаний в отношении высокопоставленных лиц или кибератак.

В контексте кибератак глубокая подделка обычно является частью кампании социальной инженерии. Например, злоумышленник может использовать существующие кадры с изображением руководителя компании или клиента для создания поддельной записи голоса или видеоматериала. Инструмент может имитировать голос пользователя и давать ему инструкции о выполнении определенных действий, таких как перевод средств, смена пароля или предоставление доступа к системе.

Состязательный искусственный интеллект/Adversarial AI/Adversarial ML

Состязательный ИИ или ML – это когда злоумышленник стремится нарушить работу или снизить точность систем ИИ/ML путем манипуляций или преднамеренной дезинформации. Злоумышленники используют несколько конкурирующих методов искусственного интеллекта/ОД, нацеленных на различные области разработки и эксплуатации моделей. К ним относятся:

Атаки с отравлением-Poisoning Attacks: Атаки с отравлением нацелены на данные обучения модели AI/ML, которые представляют собой информацию, используемую моделью для обучения алгоритма. При отравлении злоумышленник может ввести поддельную или вводящую в заблуждение информацию в обучающий набор данных, чтобы поставить под угрозу точность или объективность модели.

Атаки уклонения-Evasion Attacks: целью атак уклонения являются входные данные модели AI/ML. Эти атаки вносят незначительные изменения в данные, которые используются совместно с моделью, что приводит к их неправильной классификации и негативно влияет на прогнозирующие возможности модели.

Манипулирование моделью-Model Tampering: целью манипулирования моделью являются параметры или структура предварительно подготовленной модели искусственного интеллекта/ML. В ходе этих атак злоумышленник вносит несанкционированные изменения в модель, чтобы поставить под угрозу ее способность создавать точные выходные данные.

Вредоносные GPT/ Malicious GPTs

Генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT) – это тип модели искусственного интеллекта, которая может генерировать интеллектуальный текст в ответ на запросы пользователя. Вредоносный GPT – это измененная версия GPT, которая выдает вредоносные или намеренно дезинформированные выходные данные.

В контексте кибератак вредоносный GPT может генерировать векторы атаки (например, вредоносное ПО) или вспомогательные материалы для атаки (например, мошеннические электронные письма или поддельный онлайн-контент) для продвижения атаки.

Атаки с использованием программ-вымогателей/ Ransomware Attacks

Программы-вымогатели с поддержкой ИИ – это тип программ-вымогателей, которые используют ИИ для повышения производительности или автоматизации некоторых аспектов атаки.

Например, ИИ можно использовать для исследования целей, выявления уязвимостей в системе или шифрования данных. Искусственный интеллект также может быть использован для адаптации и модификации файлов-вымогателей с течением времени, что затрудняет их обнаружение средствами кибербезопасности.

– Отчеты об охоте за угрозами/ Threat hunting Reports

В отчетах по поиску угроз раскрываются новейшие тактики современных злоумышленников и приводится аналитика, как эти злоумышленники продолжают развиваться и имитировать законное поведение пользователей.

Ограничения и риски использования ИИ в кибербезопасности

Хотя системы обнаружения на основе ИИ обладают значительными преимуществами, они не лишены недостатков, связанных с определёнными рисками:

– Ложные срабатывания: системы ИИ могут иногда выдавать ложные срабатывания, помечая законные действия как угрозы.

– Развивающиеся угрозы: по мере развития киберугроз системы искусственного интеллекта должны постоянно обновлять свои алгоритмы, чтобы оставаться эффективными.

– Проблемы конфиденциальности данных: системы ИИ обрабатывают большие объёмы данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и защиты данных.

Технология искусственного интеллекта имеет множество преимуществ для кибербезопасности, но её безопасность вызывает опасения у специалистов по безопасности. Необходимо понимать потенциальные риски, связанные с технологией искусственного интеллекта.

Интеграция технологий искусственного интеллекта в стратегии кибербезопасности сопряжена со множеством проблем. Некоторые из них обусловлены особенностями технологий искусственного интеллекта, такими как потребность в большей прозрачности и вопросы, связанные с качеством данных. Предвзятость или неточности в источниках контента, используемых для обучения алгоритма, могут повлиять на принятие решений в сфере безопасности.

Это может привести к искажению результатов алгоритмов ИИ и моделей машинного обучения. Это распространённые опасения, которые подчёркивают важность данных вопросов. Чтобы избежать этих рисков, важно, чтобы обучающие данные, используемые алгоритмами ИИ и моделями машинного обучения, были разнообразными и непредвзятыми.

– Уязвимость к атакам искусственного интеллекта

Решения в области кибербезопасности на основе ИИ в значительной степени зависят от данных, которые используются для машинного обучения и алгоритмов ИИ. Из-за этого специалисты по безопасности обеспокоены тем, что злоумышленники могут внедрять вредоносный контент, чтобы обойти защиту. В этом случае злоумышленники могут манипулировать алгоритмом, чтобы обойти защиту.

Кроме того, технология ИИ может создавать трудно обнаруживаемые угрозы, такие как фишинговые атаки с использованием ИИ. Ещё одна проблема, связанная с использованием ИИ в преступных целях, – это вредоносное ПО в сочетании с технологией ИИ, которое может обучаться на основе систем киберзащиты организации и создавать или находить уязвимости.

– Вопросы конфиденциальности

ИИ в сфере кибербезопасности вызывает особую озабоченность из-за множества законов и нормативных актов, в которых установлены строгие правила в отношении конфиденциальности данных и того, как можно собирать, обрабатывать и использовать конфиденциальную информацию. Инструменты кибербезопасности на основе ИИ собирают информацию из различных источников и в процессе сбора обычно получают конфиденциальную информацию. Злоумышленники, нацеленные на системы с этой информацией, подвергают эти хранилища данных риску кибератак и утечек данных.

Кроме того, использование технологии искусственного интеллекта для выявления факторов риска на основе больших массивов данных, включая личные сообщения, поведение пользователей и другую конфиденциальную информацию, может привести к нарушениям нормативных требований из-за риска неправомерного использования или несанкционированного доступа.

– Зависимость от искусственного интеллекта

Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к нехватке специалистов по кибербезопасности, поскольку люди больше полагаются на технологии, чем на свой интеллект. Это может привести к самоуспокоенности специалистов по безопасности, поскольку они считают, что системы ИИ обнаружат любые потенциальные угрозы. Чтобы этого избежать, важно помнить, что человеческий интеллект по-прежнему играет ключевую роль в обеспечении безопасности.

Эксперты-люди привносят уникальный опыт в поиск и обнаружение угроз. К сожалению, некоторые организации пытаются заменить человеческий интеллект технологиями искусственного интеллекта, что может нанести ущерб общей безопасности.

– Этические дилеммы

Использование ИИ в сфере кибербезопасности поднимает дополнительные этические вопросы. При рассмотрении факторов риска, связанных с этическими проблемами, чаще всего упоминаются предвзятость ИИ и отсутствие прозрачности.

Предвзятость ИИ и отсутствие прозрачности могут привести к несправедливому преследованию и дискриминации конкретных пользователей или групп. Это может привести к ошибочной идентификации в качестве инсайдерской угрозы и нанести непоправимый ущерб.

– Стоимость внедрения

Внедрение технологий искусственного интеллекта в сферу кибербезопасности может быть дорогостоящим и требовать больших ресурсов, в том числе ограниченных человеческих ресурсов для настройки, развёртывания и управления системами искусственного интеллекта.

Кроме того, для решений на основе ИИ может потребоваться специализированное оборудование, вспомогательная инфраструктура, а также значительные вычислительные мощности и энергия для выполнения сложных вычислений. Хотя преимущества использования ИИ в сфере кибербезопасности неоспоримы, организации должны иметь полное представление о сопутствующих расходах, чтобы избежать неприятных сюрпризов.

Будущие тенденции в области обнаружения вторжений и аномалий с помощью ИИ

Область обнаружения вторжений и аномалий с помощью ИИ постоянно развивается. Некоторые будущие тенденции включают:

– Повышенная объяснимость: системы ИИ, предоставляющие чёткие объяснения своих решений для повышения прозрачности.

– Интеграция периферийных вычислений: устройства на базе ИИ на границе сети для более эффективного обнаружения угроз в реальном времени.

– Ролевой интеллект: системы искусственного интеллекта, вдохновлённые коллективным поведением, для более эффективного анализа угроз.

2.3. Правовые и этические аспекты применения ИИ:

– Регулирование использования ИИ в кибербезопасности

Искусственный интеллект (ИИ) является ключевым элементом кибербезопасности и предоставляет множество динамичных инструментов для борьбы со всё более сложными средствами кибератак. Тем не менее, интеграция ИИ в киберзащиту сопряжена с этическими и юридическими проблемами, которые следует решать с осторожностью, чтобы гарантировать ответственное использование этих технологий. Важнейший вопрос, касающийся этики ИИ в сфере киберзащиты, связан с его двойственной природой. Это означает, что ИИ может использоваться как в оборонительных, так и в разрушительных целях, что создаёт серьёзные моральные проблемы. В первом случае искусственный интеллект может помочь организациям реагировать на киберугрозы, тем самым повышая уровень защиты критически важной инфраструктуры, а также конфиденциальной информации. С другой стороны, эта же технология может способствовать развитию навыков противодействия в киберпространстве, тем самым потенциально усиливая конфликты и приводя к непредвиденным результатам. Более того, поскольку искусственный интеллект имеет двойное назначение, необходимо тщательно изучить возможные преимущества и недостатки, связанные с внедрением этой технологии, и создать эффективные правила для её ответственного использования.

Увеличение количества систем искусственного интеллекта, функционирующих без участия человека, привело к появлению различных мнений в сфере киберзащиты, а также к возникновению множества других этических дилемм. Это связано с тем, что самоуправляемые системы искусственного интеллекта могут самостоятельно принимать решения и совершать действия без участия человека, что ставит под сомнение вопросы подотчётности и ответственности. Существует множество юридических проблем, связанных с искусственным интеллектом. Если автономная система искусственного интеллекта принимает неверные решения, которые приводят к нарушению безопасности или непреднамеренной эскалации, неясно, кто должен нести за это ответственность: разработчики ИИ, операторы или организация, которая его внедрила. Например, установление чётких границ ответственности поможет обеспечить ответственное использование систем ИИ и принятие соответствующих мер в случае любых негативных последствий.

– Предвзятость в искусственном интеллекте

Предвзятость в искусственном интеллекте (ИИ) – это систематическая и несправедливая дискриминация в системах ИИ, часто отражающая предубеждения, присутствующие в данных, используемых для обучения этих систем. Предвзятость может возникать из-за различных факторов, включая сбор данных, разработку алгоритмов и методы внедрения. Предвзятость в обучающих данных возникает, когда данные, используемые для обучения модели ИИ, нерепрезентативны или отражают существующие предубеждения. Алгоритмическая предвзятость возникает из-за разработки и реализации самих алгоритмов, которые могут отдавать предпочтение одним группам перед другими. Предвзятость при развёртывании возникает, когда система ИИ используется в контексте, отличном от того, в котором она обучалась, что приводит к необъективным результатам.

Исследования показали, что многие системы распознавания лиц хуже работают с женщинами и темнокожими людьми. В исследовании (2018) Джой Буоламвини и Тимнита Гебру оценивалась точность трёх коммерческих алгоритмов определения пола. Выяснилось, что процент ошибок при определении пола у темнокожих женщин составлял 34,7%, а у светлокожих мужчин – 0,8%. Системы искусственного интеллекта, используемые при приёме на работу, могут закреплять гендерные предубеждения, если они обучены на исторических данных о приёме на работу, отражающих гендерное неравенство. В 2018 году компания Amazon отказалась от инструмента подбора персонала на основе ИИ, обнаружив, что он предвзято относится к женщинам. Общая точность была самой низкой для темнокожих женщин во всех протестированных системах.

Алгоритм COMPAS, один из наиболее широко используемых алгоритмов в системе уголовного правосудия США, который применяется для оценки вероятности повторного совершения преступления подсудимым, подвергся критике за предвзятое отношение к чернокожим подсудимым. Проведенный ProPublica анализ расследования COMPAS (2016) выявил расовые различия в инструменте оценки рисков COMPAS: вероятность того, что чернокожие обвиняемые будут ошибочно отнесены к категории более высокого риска, была почти в два раза выше по сравнению с белыми обвиняемыми (45% по сравнению с 23%).

Модели ИИ, используемые для прогнозирования результатов лечения пациентов, могут демонстрировать предвзятость, если обучающие данные преимущественно представляют определённые группы населения. Например, система ИИ может недооценивать заболевания, распространённые в недостаточно представленных сообществах. В нескольких отчётах и исследованиях была проведена количественная оценка степени и влияния предвзятости в системах ИИ. В отчёте McKinsey & Company об ИИ и предвзятости (2020) было освещено несколько выводов, в том числе о том, что предвзятые данные могут снизить эффективность моделей ИИ на 30%. Разнообразные команды, работающие с ИИ, на 21% чаще разрабатывают непредвзятые системы ИИ по сравнению с однородными командами.

Опрос исследовательского центра Pew о восприятии ИИ (2021) показал, что 68% респондентов считают, что системы ИИ с большей вероятностью отражают предубеждения своих создателей-людей, а 56% респондентов считают, что правительство должно делать больше для регулирования ИИ и устранения предвзятости.

Когда речь заходит об искусственном интеллекте в сфере киберзащиты, он может включать в себя социальные предубеждения, в том числе по признаку пола, возраста, этнической принадлежности и инвалидности, и часто возникает из-за данных, используемых в этих системах, или алгоритмической обработки этих данных. Непреднамеренные предубеждения могут иметь неблагоприятные последствия, такие как ошибочное определение военных целей и непредсказуемость в работе системы.

Проблемы конфиденциальности искусственного интеллекта в киберзащите

Проблемы конфиденциальности при использовании ИИ для киберзащиты часто связаны с массовым сбором и анализом данных, что вызывает серьёзные опасения по поводу конфиденциальности. Например, для быстрого обнаружения угроз приложениям ИИ может потребоваться доступ к личным данным, но это также может привести к злоупотреблению ими или несанкционированному доступу к конфиденциальной информации. Чтобы найти баланс между защитой конфиденциальности отдельных лиц и использованием ИИ в сфере кибербезопасности, необходимо применять строгие меры контроля в сочетании с механизмами доступа для этичного использования и соблюдения необходимых правил. Организации, применяющие ИИ для защиты от киберугроз, сталкиваются с запутанной системой стандартов и нормативных требований. В зависимости от юрисдикции могут существовать правовые нормы, регулирующие использование ИИ, сбор персональных данных, а также обеспечение их безопасности от взлома.

Правовые последствия использования искусственного интеллекта в киберзащите

Использование ИИ для киберзащиты – это палка о двух концах: он предоставляет мощное оружие для повышения уровня кибербезопасности, но в то же время вызывает сложные юридические вопросы. С юридической точки зрения, применение ИИ в киберзащите всё ещё находится на стадии разработки, и появляются сертификаты и другие механизмы, предназначенные специально для этой технологии. К ним относятся соблюдение нормативных требований, нарушение прав интеллектуальной собственности и ответственность, а также возмещение ущерба в рамках международного права или кибервойн с использованием ИИ. Неудивительно, что соблюдение нормативных требований является одной из основных проблем, которые необходимо решить при внедрении ИИ для киберзащиты. Вот в чём настоящая сложность: каждая организация работает в рамках сложной системы нормативных требований, которые различаются в зависимости от региона.

Например, Общий регламент по защите данных в Европейском союзе по своей сути накладывает очень строгие обязательства в отношении сбора, обработки и хранения персональных данных. Аналогичные правила существуют в разных регионах, и они предъявляют требования к организациям, которые необходимо соблюдать, чтобы не нарушать закон и не быть привлечёнными к ответственности. Законопроект о защите персональных данных в Индии обеспечивает основу для защиты персональных данных при их обработке. В нём закреплены обязанности обработчиков данных, права субъектов данных и наказания за несоблюдение требований, как это предусмотрено в международных стандартах, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR). Соблюдение этих требований необходимо для любой организации, использующей ИИ в киберзащите; в противном случае это может привести к крупным штрафам и репутационному ущербу.

Создание и внедрение систем искусственного интеллекта сопряжено с серьёзными проблемами, связанными с интеллектуальной собственностью. Однако в интересах организации защищать свои запатентованные технологии и алгоритмы искусственного интеллекта с помощью патентов, авторских прав и коммерческой тайны, чтобы сохранить конкурентное преимущество. В то же время этот процесс должен в равной степени защищать права других лиц на их интеллектуальную собственность, чтобы не было нарушений существующих патентов или авторских прав. Патентный закон Индии от 1970 года устанавливает правовую основу для защиты изобретений, в том числе технологий искусственного интеллекта.

Международное право и кибервойны

Взаимосвязь искусственного интеллекта в сфере киберзащиты с международным правом и правилами ведения кибервойн представляется туманной. Разрабатываемые возможности использования искусственного интеллекта в наступательных целях поднимают вопросы о соблюдении существующих международных законов, таких как Закон о вооружённых конфликтах, и принципов, связанных с пропорциональностью и различием. В целом такие работы, как «Таллиннское руководство 2.0 по международному праву, применимому к кибервойнам», представляют собой академическое, необязательное к исполнению исследование о том, как международное право, особенно jus ad bellum (право на войну) и международное гуманитарное право, применяется к киберконфликтам и кибервойнам. В них изложены руководящие принципы применения международного права к кибероперациям. В этих руководящих принципах подчёркивается, что даже в контексте киберопераций, основанных на искусственном интеллекте, государства соблюдают существующие принципы международного права. Во-первых, использование искусственного интеллекта в кибервойнах должно соответствовать принципам необходимости, соразмерности и избирательности, чтобы не наносить неизбирательный ущерб гражданскому населению и гражданской инфраструктуре.

В индийском контексте, если международное право противоречит Индийскому законодательству, то такой закон не может быть истолкован или рассмотрен в Индии. Индия должна следовать всем предписаниям международных договоров и конвенций, но при этом заключать двусторонние и многосторонние соглашения о сотрудничестве и недопущении эскалации конфликтов. С юридической точки зрения, существуют также проблемы, связанные с атрибуцией, так что может быть сложнее отследить атаки, управляемые искусственным интеллектом, вплоть до их инициаторов.

Для снижения этих рисков, важно разработать международные нормы или соглашения, регулирующие использование искусственного интеллекта в кибероперациях. Совет Европы создал Рамочную конвенцию об искусственном интеллекте, которая стала первой в истории конвенцией об искусственном интеллекте и в которой говорится о том, как ограничить контроль над ИИ и другими оптимизированными и регулируемыми способами его использования. Однако проблема заключается в том, что нет чёткой концепции того, как это можно реализовать, а охват и влияние конвенции были очень низкими. Необходимо срочно создать конвенции, в которых можно было бы говорить об искусственном интеллекте и его ответственности. Конвенции Международной модели Организации Объединённых Наций (IMUN) также могут быть инициированы среди студентов, чтобы повысить осведомлённость о необходимости законов и правовых основ в этой сфере.

Чтобы завоевать доверие и управлять этическими и юридическими рисками, системы ИИ должны быть прозрачными и подотчётными. Это подразумевает создание моделей ИИ, которые могут объяснить принцип работы механизма принятия решений, чтобы заинтересованные стороны могли определить, можно ли им доверять. Это также означает установление ответственности за действия или решения системы ИИ таким образом, чтобы вина за негативные последствия возлагалась на соответствующую сторону. Если мы учитываем глобальный характер киберугроз и широкое использование ИИ, то международное сотрудничество становится первостепенным для решения этических и юридических проблем, связанных с ИИ в сфере киберзащиты. Таким образом, сюда входят международные нормы/соглашения о том, как можно использовать ИИ во время киберопераций, а также обмен информацией между различными странами, что способствует усилению мер по обеспечению кибербезопасности. Инициативы по сотрудничеству, такие как конвенции, могут помочь обеспечить согласованные действия против новых угроз и способствовать ответственному использованию технологий искусственного интеллекта. Чтобы лучше понять моральные дилеммы, связанные с использованием искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, необходимо инвестировать в исследования и преподавание. Это включает в себя поддержку междисциплинарных исследований, изучающих взаимосвязь искусственного интеллекта, кибербезопасности, этики и права, а также разработку образовательных программ для подготовки следующего поколения специалистов по кибербезопасности и политиков. Развивая глубокое понимание этих вопросов, мы сможем лучше подготовиться к вызовам и возможностям, которые предоставляет ИИ в сфере киберзащиты.

Решения ключевых юридических проблем

Что касается общих юридических проблем, связанных с ИИ в сфере киберзащиты, то некоторые из предлагаемых решений включают в себя создание подробной правовой базы для решения специфических проблем, связанных с ИИ. Это будет включать в себя существующие законы, регулирующие положения, касающиеся ИИ, а также создание новых нормативных актов, определяющих стандарты прозрачности, подотчётности и справедливости. Кроме того, ожидается, что международное сотрудничество поможет в разработке правовых стандартов и гармонизации законодательства в разных юрисдикциях для решения трансграничных киберугроз. Сотрудничество может заключаться в обмене информацией, совместных исследовательских программах или разработке международных норм и соглашений, но, что более важно, в конвенциях, которые будут в целом регулировать использование ИИ. Инвестиции в образование и подготовку специалистов в области политики, юриспруденции и кибербезопасности в целом будут способствовать полному пониманию правовых и этических последствий использования ИИ. В связи с этим крайне важно внедрить надёжные механизмы подотчётности за действия и решения, принимаемые системами ИИ, с чёткими линиями ответственности. Это предполагает создание механизмов надзора, аудита и возмещения ущерба, с помощью которых ответственные стороны могут быть привлечены к ответственности за неблагоприятные последствия, а пострадавшим лицам могут быть предоставлены средства правовой защиты.

Обнаружение вторжений и аномалий с помощью ИИ – значительный шаг вперёд в области кибербезопасности. Используя возможности искусственного интеллекта, организации могут усилить свою защиту от широкого спектра киберугроз. От обнаружения известных вторжений до выявления новых аномалий – инструменты на основе ИИ обеспечивают комплексную защиту в условиях постоянно меняющегося ландшафта угроз. По мере развития технологий обнаружение вторжений и аномалий с помощью ИИ будет играть ключевую роль в защите цифрового мира.

Этические вопросы, связанные с автоматизацией и принятием решений

Необходимость и сложность применения ИИ в сфере кибербезопасности вызывает моральные опасения. Многие эксперты по кибербезопасности, возможно, сталкивались с существенным влиянием ИИ при защите от кибератак. Однако, остаётся множество спорных аспектов у тех, кто сталкивался со сложными этическими и моральными проблемами, возникающими при применении технологий ИИ в этой сфере. Специалисты по кибербезопасности регулярно сталкиваются с этическими вопросами, связанными с ИИ. Ниже приведены некоторые проблемы, с которыми часто сталкиваются при использовании ИИ в сфере кибербезопасности.

Принятие решений с помощью ИИ предполагает, что системы искусственного интеллекта анализируют большие массивы данных для получения информации и принятия автономных решений без непосредственного участия человека. Эти системы используют различные технологии, в том числе машинное обучение, нейронные сети и экспертные системы. Машинное обучение, например, использует алгоритмы для выявления закономерностей и прогнозирования на основе исторических данных. Нейронные сети, напротив, имитируют структуру человеческого мозга для послойной обработки информации, что позволяет принимать более сложные решения. Экспертные системы полагаются на заранее заданные правила и базы знаний для принятия решений в конкретных областях.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.