Искусственный интеллект против киберугроз: Эволюция технологий безопасности
Около 84% IT-компаний использовали искусственный интеллект для борьбы с кибератаками в 2023 году, такую статистику приводят ведущие аналитические компании, такие как Gartner и Marketsandmarkets. Действительно, инструменты на основе ИИ способны быстро и эффективно анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявлять необычное поведение в сети, обнаруживать аномалии и потенциальные угрозы, а также мгновенно реагировать на них. Тем самым искусственный интеллект выводит кибербезопасность на новый уровень. В статье рассмотрим, как ИИ помогает бороться с киберпреступностью.
- Мониторинг и анализ моделей поведения
ИИ отслеживает и анализирует модели поведения в назначенных ему областях и выявляет аномалии, включая резкий рост новых пользователей, необычную активность при входе в систему, изменение разрешений файлов, папок и других ресурсов, а также копирование или удаление больших объемов данных.
- Прогнозирование
Алгоритмы машинного обучения анализируют сетевой трафик и обнаруживают необычное поведение в сети, например, несанкционированные попытки доступа или атаки от ботов. ИИ сравнивает обнаруженные аномалии со своей базой знаний и предсказывает возможные дальнейшие действия и вероятные результаты необычного поведения.
- Автоматизация обнаружения угроз и реагирования на них
Как только ИИ выявляет потенциальную угрозу, он может выполнить предписанные действия, такие как, например, блокировка вредоносных IP-адресов, отключение скомпрометированных учетных записей и систем, блокировка попыток фишинга и уведомление операторов о предполагаемой вредоносной активности. Администраторы могут проанализировать полученные результаты и при необходимости принять дальнейшие меры.
- Выявление уязвимостей в системах и сетях
ИИ и машинное обучение минимизируют риски взлома и укрепляют безопасность путем выявления уязвимостей в системах и сетях. Модели машинного обучения могут сканировать инфраструктуру, код и конфигурации, чтобы обнаружить слабые места, которые могут быть использованы злоумышленниками. Проактивно выявляя и устраняя уязвимости, организации могут значительно снизить риск кибератак.
- Обучение
ИИ можно обучить отслеживать новые уязвимости и действовать против них, а с помощью машинного обучения он может “запоминать” предыдущие инциденты и действия. Тем самым ИИ повышает свою способность выявлять подозрительную активность, прогнозировать результаты и предотвращать преступные инициативы.
В заключение, применение искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и реагирования на кибератаки является важным направлением развития в цифровой эпохе. Алгоритмы ИИ обнаруживают и предотвращают киберугрозы быстрее и эффективнее, что позволяет надежнее защищать пользователей и организации в условиях постоянно меняющегося кибер ландшафта.
