Кибербезопасность в настоящее время становится все более серьезной проблемой для организаций любого размера. Согласно исследованиям, в среднем на одну организацию еженедельно происходит 1,2 тысячи атак. Образование и исследования являются наиболее активно атакуемыми секторами, в которых количество атак за последние годы увеличилось на 53%. Угрозы теперь более сложны и трудны для обнаружения, с таким количеством баз данных, которые нужно отслеживать, исследовать и реагировать на них, а также с большим количеством ложноположительных результатов для расследования, что для специалистов по безопасности стало очень сложной задачей обнаруживать любую подозрительную активность.

По мере роста угрозы операционные центры безопасности также должны изменить свой подход. AI/ML расширяет возможности технологий, делая машины умнее и эффективнее. Он учится со временем и продолжает развиваться. Он способен выявлять и различать миллионы угроз и событий, тем самым сокращая время на расследование и устранение. Например, ИИ теперь может анализировать миллионы событий и угроз, он может отображать различные типы угроз. Он способен идентифицировать активность Log4j, а также отслеживать и предотвращать различные подозрительные электронные письма.

Обнаружение угроз и подозрительной активности:

Система на основе искусственного интеллекта может быстро сканировать огромные объемы данных и способна их анализировать, используя свой алгоритм глубокого обучения. Благодаря этим прогностическим и футуристическим данным и этим сложным алгоритмам, которые обучены обнаруживать любые необычные шаблоны, вредоносные программы или атаки программ-вымогателей. Модели интеллекта ИИ также можно обучать новой аномалии, угрозе или кибератаке. Эти футуристические системы могут предоставить новейшие знания и могут формулировать аномалии на основе оценки риска.

Защита от ботов:

Бот — это тип приложения или скрипта, который запрограммирован на выполнение определенных задач без участия человека. Боты — это автоматизированный процесс, который в основном выполняет повторяющиеся задачи и работает быстрее, чем люди. Боты составляют огромную часть Интернета и в основном работают в сети. Немногие из этих ботов полезны для пользователей, например, есть чат-боты и боты поисковых систем, в то время как другие наносят вред, поскольку эти боты сканируют сети в поисках информации о жертвах, спамят их электронные письма или выполняют другие вредоносные задачи.

Поскольку боты составляют огромную часть сетевого трафика, некоторые из вредоносных ботов могут быть опасны для организаций. Становится утомительно заниматься всеми автоматизированными процессами. Модели искусственного интеллекта можно научить отличать хороших ботов от плохих. Эти модели ИИ, различающие разные необычные шаблоны, могут самообучаться и адаптироваться к требованиям организаций.

Прогноз нарушения:

AI/ML стремится улучшать каждую угрозу кибербезопасности, с которой они сталкиваются и анализируют. Эти подробные расчеты повышают эффективность и уменьшают вмешательство человека и вызванные ими ошибки. Имея эти подробные и точные записи в базе данных, AI/ML может предсказать, где система может быть скомпрометирована или как это может произойти. Эти прогнозы могут помочь организации спланировать свои ресурсы на предмет уязвимости.

Обнаружение вредоносных программ:

Вредоносное ПО — это агрессивное программное обеспечение, специально разработанное для нарушения или уничтожения компьютерных сетевых систем. Вредоносное ПО может содержать вирусы, троянские программы, программы-вымогатели или шпионские боты и разработано таким образом, чтобы вызвать кражу личных данных или утечку конфиденциальных данных жертвы. Это вредоносное ПО может внедряться с помощью MITM-атак без ведома жертвы или может быть прикреплено к почтовым или веб-серверам.

Разумеется, антивирус, средство защиты от вредоносных программ или VPN обеспечивают защиту от удаленных атак вредоносных программ или программ-вымогателей, но они работают на сигнатуре или хеше. Для защиты от новейших атак это программное обеспечение должно быть обновлено. Программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, создает базовый уровень шаблона посредством регулярного обучения, и если что-то выходит за рамки шаблона, эти модели вызывают предупреждение. ИИ заставил платформы обеспечить лучшую безопасность конечных точек, мы можем пометить параметр как ложноположительный или истинно положительный, и они обновят свою базу данных по нему. AI/ML — это новое будущее, которое скоро захватит рынок. Модель на основе ИИ может идентифицировать, реагировать и исправлять в режиме реального времени.

Человеческие факторы :

Человеческий фактор является значительной частью слабости кибербезопасности. По мере того, как организация переходит на другую сетевую инфраструктуру, модели накладываются друг на друга. ИТ-команды должны постоянно внедрять инновации при настройке, даже в больших ИТ-командах процесс ручной настройки и постоянное инновационное мышление создают нагрузку на сотрудников и вызывают утомление, что приводит к человеческим ошибкам при развертывании модели и настройке. ИТ-команды сами исправляют неправильную конфигурацию или выпускают новые исправления для установки.

Человеческая эффективность также является фактором задержки времени отклика. Ни один ручной процесс не может быть выполнен на 100%, а повторяющиеся задачи в такой динамичной среде снижают эффективность работы людей. Приложения, связанные с AI/ML, решают эти проблемы, они могут выполнять все эти задачи с минимальной задержкой.

Реакция на инцидент:

Инциденты должны быть должным образом локализованы и своевременно обработаны, прежде чем они перерастут в более серьезные проблемы, такие как утечка данных, злонамеренные атаки и т. д. Время реакции человека может отставать от атаки, некоторые организации больше внимания уделяют успешным атакам, чем попыткам атак, что привело к некоторым необнаруженным атакам. Системы на основе AI/ML могут помочь в выявлении и группировке угроз для анализа. Подробные отчеты и сопоставление данных позволяют организации лучше принимать решения, увеличивая время отклика. Даже искусственный интеллект может автоматизировать реагирование на инциденты, тем самым уменьшая уязвимость и обеспечивая более быстрое реагирование.