ИИ для кибербезопасности: интеграция искусственного интеллекта в вашу политику безопасности

Искусственный интеллект уже развертывается и применяется в самых разных ситуациях для повышения производительности, увеличения продаж или улучшения взаимодействия с пользователем. Одна из областей, в которой ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, — это кибербезопасность.

Быстро меняющийся ландшафт угроз

Тем не менее, в то время, когда возможности хакеров совершать мошенничество и причинять вред стали более изощренными, чем когда-либо, использование всех инструментов имеет первостепенное значение, если вы хотите оставаться на шаг впереди. Кроме того, среднее предприятие наблюдает устойчивый рост количества и типов пользователей, устройств, сетей и интерфейсов благодаря большим успехам, достигнутым в облачных вычислениях, Интернете вещей, 5G, скорости сети, объеме данных и других современных технологиях. технологии.

При развертывании в сочетании с другими защитными механизмами ИИ может стать мощным оружием против кибератак. Все большее число предприятий используют ИИ не как волшебный ответ на все свои потребности в кибербезопасности, а скорее как еще один инструмент в своем арсенале кибербезопасности. Все дело в том, чтобы сделать ИТ-безопасность более эффективной, более действенной, управляемой и менее рискованной.

Даже хакеры обращаются к ИИ. Например, широкое распространение получил целевой фишинг (форма фишинга, при которой пользователям рассылаются персонализированные сообщения, чтобы обманом заставить их раскрыть конфиденциальную информацию). ИИ не только делает целевой фишинг более эффективным, но также позволяет выполнять его с гораздо большей скоростью, чем если бы процесс запускался вручную. Это, в свою очередь, расширяет потенциальную поверхность атаки.

Традиционные инструменты безопасности на основе сигнатур с трудом справляются с такой средой атак. Таких противников, вероятно, можно эффективно сдерживать только средствами контроля безопасности на базе ИИ. В то время как преимущества ИИ в кибербезопасности очевидны, многие предприятия продолжают бороться за то, чтобы сочетать свои потребности в ИТ-безопасности с мощью искусственного интеллекта. Это может оказаться особенно проблематичным при масштабировании решений от проверки концепции до возможного полномасштабного развертывания.

Планирование дорожной карты ИИ в области кибербезопасности

Как и во всем, успех инструментов ИИ сводится к хорошему планированию. В то время как подробный путь к реализации будет варьироваться от организации к организации, некоторые важные шаги имеют универсальное применение при разработке дорожной карты. Мы рассмотрим их ниже.

1. Определите актуальные и актуальные источники данных

Данные лежат в основе любой реализации ИИ, и ИТ-безопасность не исключение. Чтобы быть эффективными, алгоритмы ИИ должны управляться правильными системами данных. Данные должны не просто существовать, они должны быть актуальными. В конце концов, ИИ стремится имитировать человеческий интеллект и поэтому (в идеале) должен быть предназначен для постоянного самосовершенствования на основе новых знаний. Таким образом, определение необходимых наборов данных должно быть первым, что бизнес должен сделать в своем стремлении ввести в действие новые алгоритмы кибербезопасности, основанные на искусственном интеллекте.

2. Создайте платформы данных для реализации ИИ

Идентификация наборов данных жизненно важна, но будет бесполезна, если информация не поддерживается соответствующей платформой данных. Таким образом, одновременно с идентификацией наборов данных бизнес должен приступить к разработке соответствующей платформы данных. Платформа должна включать автоматизированные проверки качества, подтверждающие актуальность и безопасность используемых данных.

3. Выберите правильные варианты использования, чтобы максимизировать преимущества

Чтобы получить максимальную отдачу от инвестиций в кибербезопасность ИИ, выберите правильные варианты использования для реализации. Обратите внимание, что идентификация варианта использования не является разовым процессом. Скорее, это непрерывное упражнение. Варианты использования ИИ могут быть особенно сложными, поскольку они направлены на сокращение или устранение вмешательства человека, необходимого для обеспечения кибербезопасности. Вы должны быть готовы пройти через несколько итераций и вариантов использования, прежде чем в конечном итоге получите действенный и оптимальный результат.

Для достижения наилучших результатов начните с вариантов использования, которые обеспечивают ощутимые преимущества, но относительно просты в реализации. Сосредоточьтесь на вариантах использования, когда данные доступны, полны, актуальны и регулярно обновляются. Убедитесь, что в команду проекта входят эксперты в предметной области, которые могут запросить результаты каждого варианта использования, чтобы соответствующим образом настроить логику алгоритма.

4. Улучшите анализ угроз, сотрудничая с внешними сторонами

Очень важно сотрудничать со сторонними специалистами по безопасности или исследователями угроз. Вы можете обратиться к этим экспертам напрямую или через онлайн-платформы, которые упрощают сбор информации о безопасности. Это гарантирует, что бизнес будет в курсе последних угроз и может использовать эту информацию для улучшения логики своих алгоритмов кибербезопасности ИИ.

Более крупные организации могут объединиться и создать собственную платформу, на которой они будут обмениваться и обсуждать данные об угрозах с коллегами. Под аналогами здесь могут подразумеваться предприятия в той же области или в той же отрасли. Понятно, что одноранговые платформы встречаются редко из-за беспокойства о том, чтобы дать преимущество конкурентам (поскольку, в конце концов, они в бизнесе).

Тем не менее кибербезопасность должна объединять всех игроков отрасли. Если один бизнес в отрасли подвергается успешной атаке, это увеличивает шансы других предприятий в той же отрасли поддаться той же угрозе.

5. Разверните технологии SOAR для улучшения управления безопасностью

Оркестрация безопасности, автоматизация и реагирование (SOAR) — это инструменты, которые помогают организациям собирать информацию о безопасности из нескольких источников. SOAR позволяет проводить сортировку и анализ инцидентов, объединяя возможности человека и машины. Это позволяет определять, расставлять приоритеты и управлять реагированием на инциденты с помощью стандартного рабочего процесса, соединяющего источники данных и платформы данных. SOAR является важным компонентом оптимизации выходных данных инструментов кибербезопасности на основе ИИ. Он повышает качество предупреждений, сокращает время, необходимое для адаптации кибераналитиков, и улучшает управление безопасностью.

6. Подготовьте аналитиков по кибербезопасности к искусственному интеллекту

Индустрия ИТ-безопасности сталкивается со значительным разрывом между своими потребностями и количеством квалифицированных специалистов по безопасности на рынке. Этот разрыв еще более заметен в области ИИ. Следовательно, процесс развертывания технологий кибербезопасности ИИ должен включать в себя обучение существующего персонала службы безопасности и, при необходимости, набор нового квалифицированного персонала ИИ. В то время как искусственный интеллект подразумевает минимальное вмешательство человека, алгоритм искусственного интеллекта может быть настолько эффективным, насколько время и усилия затрачиваются на его улучшение и совершенствование. Эксперты по безопасности будут работать вместе с экспертами по процессам, чтобы разобраться в любой проблеме и найти лучшее решение в кратчайшие сроки.

7. Установите управление кибербезопасностью ИИ для прозрачного, этичного и долгосрочного улучшения

Эффективная кибербезопасность невозможна без эффективного управления безопасностью. Поэтому предприятия должны создать всеобъемлющую структуру управления, которая лежит в основе их стратегии кибербезопасности ИИ. Управление включает в себя, среди прочего, определение ролей кибераналитиков, мониторинг выходных данных алгоритма, обнаружение аномального поведения, определение устойчивости выходных данных алгоритма к риску, введение резервного плана в случае сбоя алгоритма и определение показателей эффективности, которые объективно измеряют успех ИИ.

Гонка ИИ в области кибербезопасности продолжается

Постоянно меняющийся технологический ландшафт и постоянно растущая среда для атак значительно усложнили задачу обеспечения безопасности для современного бизнеса. Многие предприятия уже начали изучать, как ИИ для кибербезопасности может снизить эти риски. Для фирм, которые все еще задаются вопросом, внедрить ли ИИ в свои программы безопасности и как, важно определить шаги, необходимые для достижения успеха. Это поможет бизнесу избежать ненужных потерь и в конечном итоге сохранить или увеличить доходы компании.