Какую роль искусственный интеллект играет в обнаружении киберугроз

По мере развития технологий развиваются и киберугрозы — традиционных методов кибербезопасности зачастую уже недостаточно. ИИ может обеспечить качественный скачок в надежности кибербезопасности, предлагая продвинутые решения для обнаружения, устранения и предотвращения угроз. ИИ-решения, включающие в себя машинное обучение и аналитику данных, позволяют обнаруживать паттерны, предсказывать атаки и минимизировать их последствия в режиме реального времени. Максим Большаков, руководитель направления кибербезопасности EdgeЦентр, рассказал, о том, как они работают и какие преимущества дают использующим их организациям.

Принципы использования ИИ в сфере кибербезопасности

Искусственный интеллект используется, чтобы трансформировать большие массивы данных в информацию, с которой легко работать. Это позволяет использовать его как для защиты от существующих кибератак, так и для предотвращения еще неизвестных угроз.

В первом варианте, ИИ обнаруживает аномалии сетевого трафика или отслеживает паттерны поведения пользователей на конечных устройствах (компьютерах или мобильных телефонах) — нарушение этих паттернов может говорить о неавторизованном доступе в систему. ИИ может также использоваться для автоматизации многих процессов безопасности — например, при найме новых сотрудников и обеспечении их необходимыми для работы допусками к информационным ресурсам.

Во втором варианте, ИИ может обнаруживать ранее неизвестные угрозы (zero-day), выявляя отклонения от стандартных моделей поведения. Однако результаты его работы зависят от качества данных и архитектуры модели. Кроме того, злоумышленники постоянно разрабатывают новые методы обхода ИИ-решений, так что здесь не обойтись без активного использования машинного обучения, позволяющего постоянно повышать эффективность работы искусственного интеллекта.

Преимущества использования ИИ в кибербезопасности

Прежде всего, это эффективное использование ресурсов. Искусственный интеллект берет на себя многие рутинные процессы и анализирует большие объемы данных в режиме реального времени. Благодаря этому реакция на киберинциденты будет более быстрой и эффективной. Кроме того, ИИ позволяет справиться с нехваткой квалифицированного персонала и перенаправить ресурсы имеющихся специалистов на более важные стратегические задачи.

Одна из слабостей традиционных систем кибербезопасности — необходимость оперативного человеческого вмешательства, и допущенные в ситуации цейтнота ошибки могут стоить очень дорого. ИИ убирает этот фактор из многих процессов, минимизируя вероятность таких ошибок.

Принцип работы ИИ дает возможность активно применять предикативные методики обнаружения угроз и реагировать на них даже без предварительно подготовленных шаблонов.

Наконец, благодаря стандартизации процедур и возможности заполнить потенциальные «дыры» в системе безопасности ИИ способен самостоятельно предотвратить возможные угрозы и обеспечить более быструю реакцию на реальные атаки.

Ограничения искусственного интеллекта

ИИ пока не может стать «волшебной палочкой» в кибербезе и имеет некоторые ограничения.

Возможны ложные срабатывания(false positives/negatives). Чтобы справиться с этой проблемой, необходимо обеспечить постоянное обучение ИИ-моделей на основе проверенных данных и внедрить систему двойного контроля с использованием человеческих ресурсов.

Зависимость от качества обучающих данных. Некорректные данные приводят к некорректным шаблонам работы ИИ-инструментов. Именно поэтому обучение моделей должно проходить под постоянным надзором специалистов, способных заметить неправильные срабатывания и скорректировать процесс.

Необходимость постоянного обновления и дообучения моделей. Это сложно назвать реальным ограничением — скорее, особенностью, помогающей оперативно реагировать на новые угрозы. Но эту особенность необходимо учитывать при внедрении ИИ в любой сфере, в том числе кибербезопасности.

Риск атак на сами модели ИИ (adversarial attacks). Такие атаки используют уязвимости моделей, предоставляя им ложные примеры и заставляя выдавать неправильные результаты. Ключом к предотвращению риска таких атак могут стать adversarial-обучение (целенаправленное предоставление adversarial-примеров, чтобы сделать модель более устойчивой к этому типу атак) и внедрение ансамблей моделей (использование усредненных прогнозов нескольких моделей).

Этические аспекты. К ним могут относиться обеспечение конфиденциальности и защиты персональных данных при анализе трафика; прозрачность алгоритмов принятия решений ИИ; предотвращение дискриминации и предвзятости в обучающих данных; ответственность за автоматические действия, предпринимаемые ИИ (например, блокировка доступа).

Варианты использования ИИ в кибербезопасности

Защита паролей и аутентификация пользователей

ИИ-инструменты, такие, как капча, распознавание по лицу или отпечатку пальца, позволяют повысить безопасность на точке входа пользователя и предотвратить действия, способные поставить под угрозу всю сеть — например, брутфорс-атаки или подстановку пользовательских данных.

Диагностика фишинговых атак

Использование ИИ значительно упрощает обнаружение аномального поведения и индикаторов вредоносных сообщений. Благодаря машинному обучению искусственный интеллект лучше понимает принципы общения пользователей, их типичное поведение и особенности написания текстов. Это особенно важно для предотвращения продвинутых угроз, например, целевого фишинга, когда преступники подделывают сообщения ключевых персон — руководства, финансового департамента, HR и т.д.

Определение уязвимостей

ИИ активно применяется в кибербезопасности для обнаружения аномалий, которые могут свидетельствовать о кибератаках. Системы ИИ анализируют огромные потоки данных в режиме реального времени, выявляя отклонения от привычного поведения пользователей, устройств или сетевого трафика. Например, резкое увеличение объема передачи данных или необычные попытки доступа к ресурсам могут быть выявлены как аномалии, что позволяет оперативно реагировать на потенциальные угрозы.

Безопасность информационной сети

ИИ можно использовать для реализации политики безопасности, определения безопасных подключений и идентификации подключений, которые требуют дополнительного внимания из-за потенциальной угрозы вредоносных действий. ИИ отслеживает текущие модели сетевого трафика и анализирует полученные данные, благодаря чему может действовать не только реактивно, но и проактивно — предлагая корректировки в существующую политику и дополнительные меры безопасности.

Все эти и многие другие задачи ИИ будет эффективно выполнять только в том случае, если у него есть все необходимое для постоянного улучшения процессов. Обеспечить это можно следующими способами:

• Использовать актуальные и разнообразные наборы данных для обучения.
• Регулярно обновлять модели с учетом новых угроз.
• Настраивать параметры чувствительности для снижения ложных срабатываний.
• Внедрять механизмы обратной связи для автоматической корректировки моделей.

Основные методы машинного обучения

Ключевые методы машинного обучения, применяемые для обнаружения киберугроз, включают:

• Обучение с учителем (supervised learning): используется для классификации событий как «безопасных» или «вредоносных» на основе размеченных данных.
• Обучение без учителя (unsupervised learning): позволяет выявлять неизвестные аномалии без предварительной разметки данных, что особенно полезно для обнаружения новых угроз.
• Обучение с подкреплением (reinforcement learning): помогает системе адаптироваться к меняющимся условиям и сценариям атак.
• Глубокое обучение (deep learning): используется для сложного анализа больших массивов данных и распознавания сложных паттернов поведения злоумышленников.

Перспективные решения на рынке

Среди лидеров рынка, использующих ИИ для обнаружения киберугроз выделю некоторые решения:

Darktrace — платформа на основе машинного обучения для выявления аномалий в сетевом трафике.

Vectra AI — анализирует сетевые потоки и поведение пользователей для обнаружения угроз.

Cylance (BlackBerry) — использует ИИ для предотвращения вредоносных программ до их исполнения.

CrowdStrike Falcon — облачное решение для обнаружения и реагирования на инциденты.