Искусственный интеллект в информационной безопасности

Искусственный интеллект (ИИ или AI – Artificial Intelligence) – функциональное и автоматизированное решение для сбора данных, управления бизнес-процессами, аналитики, поиска оптимальных способов ведения бизнеса. Его можно использовать для выполнения рутинных заданий: выстраивания статистики, выявления потенциальных рисков, поддержания информационной безопасности (ИБ).

Внедрение машинного обучения (МО или ML – Machine Learning) в бизнес обеспечивает:

• быструю и глубокую обработку крупных информационных массивов;

• создание готовых интеллектуальных платформ для коммуникации с потенциальным клиентом;

• регулярный мониторинг рынка товаров и услуг;

• протекцию.

Машинное обучение в ИБ стабильно применяется в крупных и средних компаниях. Стало трендом на многие годы вперёд.

Задачи искусственного интеллекта

Этот инструмент нашел наибольшее применение в сфере защиты бизнеса. Так, силами AI, решаются следующие задачи:

1. Изучение и анализ поведения пользователей. Это важно с точки зрения распознавания мошенничества и нестандартного поведения пользователей. Алгоритм выстраивается на основе собранных данных – паттернов поведения человека. Поведение хакера и поведение работника в корне отличаются. Если работник монотонно повторяет привычные действия из раза в раз, то хакер действует нацелено и быстро на конкретные объекты и процессы. Машина легко распознает “нетипичное” для работника поведение, сигнализирует об этом службе безопасности, которая принимает решения по изоляции или блокировке доступа.
2. Определение количества и вида устройств, подключенных к сети. Локальные рабочие сети зачастую ограничены количеством устройств, с которых выполняется доступ. ИИ способен определить вид подключенного устройства, каналы, которые задействованы, трафик, активность пользователя. Тем самым быстро пресекаются попытки несанкционированного доступа, утечки информации, использования незащищенных каналов связи.
3. Исследование функций в исполняемых файлах. Также производится аналитика поведения процессов, а значит, становится возможным обеспечить надёжную защиту для конечных устройств: сервера, станции, контейнера.
4. Выявление аномалий, происходящих в бизнес-процессах. Метод основывается на сопоставлении и анализе “нетипичного” поведения в рамках системы, что часто сигнализирует о мошеннических схемах и проведении финансовых махинаций.
5. Обеспечение защиты web-приложений. Встречается среди систем с единым и меняющимся кодом, а также экранов web-приложений (WAF).
6. Предотвращение инцидентов безопасности. Основывается на анализе трафика, выявлении попыток атак, несанкционированного доступа к защищенным информационным ресурсам. Своевременно сигнализирует службе безопасности о подозрительных действиях, чтобы дать вовремя адекватный ответ.

Как искусственный интеллект помогает создать надежную защиту компании?

Искусственный интеллект в кибербезопасности давно доказал свою состоятельность и необходимость. Во-первых, он выполняет объем работы 2-3 человек. Во-вторых, повышает скорость реагирования на угрозу в несколько раз, что немаловажно в условиях высоких скоростей передачи данных и направленного нападения.

Методы злоумышленников становятся все более изощренными и продуманными – обманные ходы для отвлечения от истинной цели, высокий уровень имитации поведения живого человека, множественные атаки. При таком развитии сценария киберугрозы возникает необходимость контроля множества процессов одновременно, что многократно повышает нагрузку на службу безопасности.

Искусственный интеллект в ИБ используют как аналитический инструмент, обрабатывающий множество данных, под управлением людьми. Задача машин – собрать входящую информацию, сканировать трафик, изучить входные шлюзы, оценить уровень аномалий в работе системы, выявить слабые места и бреши в обороне. Для этого ИИ опирается на имеющийся опыт, историю произошедших инцидентов, сравнение случаев атак между собой. Автоматическая обработка данных, проверка больших информационных массивов средствами AI и ML сильно упрощают поиск угроз и оценку их опасности. Быстрые и точные действия, выполненные машиной при информационных инцидентах – половина успеха в борьбе с киберпреступниками. Подобная защитная модель доказала свою состоятельность и эффективность, особенно в случаях резкого скачка аномалий в событиях информационной безопасности.

В пользу внедрения машинного обучения в ИБ свидетельствует расширенная модель принятия мер и реагирования на угрозу. Классические защитные системы руководствуются сводом правил, директив, готовых алгоритмов, а это чревато ошибкой или неисполнением команды, при выявлении нового вида угрозы. “Обученные” же компьютеры способны действовать быстро: определять угрозу, ее класс опасности, мишени, предлагать различные варианты защиты. Время реагирования на хакерскую атаку принимает первостепенное значение, для обеспечения защиты и минимизации последствий.

Актуальным вариантом использования AI и ML ИБ выступает борьба с внутренними нарушителями. Риски мошеннических действий среди сотрудников велики, а искушение толкает на совершение несанкционированных действий в корыстных целях.

Системы безопасности, использующие AI и ML, научились распознавать и выявлять нарушителей, при анализе типичного поведения сотрудников: рабочая активность, авторизация, смена прав доступа, навигация внутри баз данных. Чрезмерная активность, интерес к закрытым данным, неудачные попытки проникновения, все это легко выявляется с помощью отслеженных и обработанных сигналов. Полученные вовремя сигналы о попытках взлома или превышении полномочий, помогают предотвратить ЧП, а также сохранить в неприкосновенности интеллектуальную собственность организации, цифровую и ресурсы.

Основные преимущества привлечения обученных роботов для обеспечения защиты бизнес-процессов

• Регулярное улучшение и расширение защитных возможностей. Нельзя быть уверенным в недосягаемости для угроз, если функционал защитных алгоритмов не обновляется и не развивается. То, что работало вчера, может быть бесполезным сегодня. Злоумышленники совершенствуют свои технологии и инструменты, поэтому нужно быть на шаг впереди них, прогнозировать вероятные сценарии развития событий, потенциальные риски для бизнеса. Искусственный интеллект в ИБ, тот самый случай, когда нет предела совершенству – новые технологии, интеграция, многопоточность – с таким набором функций противостоять нападению гораздо проще.

• Мгновенная реакция. AI работает быстрее человека, причем одновременно по нескольким направлениям. Своевременность реагирования на вторжение, запрос на блокировку дальнейших неблагоприятных событий – ключевой момент в успешном противостоянии злоумышленникам. Защитные платформы на базе Machine Learnin (ML) и Artificial Intelligence (AI) реагируют за миллисекунды, не давая тем самым вредоносному коду, боту или программе, проникнуть и распространиться вглубь базы данных, спровоцировать утечку или урон.

• Расширение возможностей, работающих в отрасли, специалистов. Большинство потенциально опасных программ, вирусов, кодов способны застать врасплох единожды, когда они только появились, не попали в хранилище угроз. ИИ дополняет возможности человека: анализ, обработка информации, поиск оптимальных решений, снижение времени реагирования. Значит имеющееся защитные ресурсы получится использовать эффективнее и разумнее.

• Всегда актуальные сведения о киберугрозах. Совершенствование методов вторжения и атак на компании продолжает оставаться на высоком уровне. Это значит, что в любой системе будут присутствовать слабые места – точки или зоны проникновения угроз. Перекрыть все лазейки, да еще и одновременно, невозможно. Зато посредством машинного обучения в ИБ становится возможным – выявить наиболее привлекательные для кибератак точки входа, повысить контроль, защиту, выполнить превентивные меры, что положительно сказывается на снижении опасности.

• Широкая вариативность использования. Сегодня на рынке присутствуют алгоритмы и платформы, которые готовы предоставить защиту в комплексе или по группам критериев. Например, обнаружение, мониторинг, предотвращение, аналитика инцидентов. Выбор зависит от того, какая цель преследуется и сколько готовы вложить владельцы бизнеса в протекцию. Вариативность решений, персональная настройка, позволяют подобрать и запустить наиболее подходящий вариант как для малых, так и крупных организаций.

Тенденции и перспективы развития AI в ML в сфере безопасности

1. Гиперавтоматизация. Направлена на объединение используемых технологий в единый управленческий центр. Она повысит скорость реагирования на инциденты, поможет сформировать принципиально новую защитную среду, где меры противодействия киберугрозам построены на принятии ответа в реальном времени, а не на основе узкоспециализированных сценариев релевантного опыта
2. Объединение машин и людей в единую связку для повышения когнитивной производительности. Сегодня доля использования ИИ-решений для обеспечения безопасности составляет порядка 30-35%, остальная доля отечественных организаций продолжает использовать только персонал. Учитывая темпы развития отрасли, прогнозируется, что доля цифровых работников, задействованных в ИБ, будет и дальше увеличиваться.
3. Множественное прогнозирование. Алгоритмы совершенствуются, обрабатываются тысячи матриц за раз. Увеличивается доля, вероятность точных прогнозов и оптимальных решений, для устранения потенциальных рисков и слабых мест в кибербезопасности. Большинство аналитических процессов станут полностью автоматизированными и контролируемыми, что положительно скажется на протекции.
4. AI и ML все шире и глубже проникают в бизнес-процессы на разных уровнях. Посредством роботизированных и интеллектуальных инструментов возможно обрабатывать большие массивы данных, своевременно реагировать, принимать точные и правильные решения для бизнеса. Подобные тенденции, в замене привычных человеческих действий на машинные, сохранятся и в будущем, помогут снизить роль человеческого фактора, укрепить позиции компании среди конкурентов.