Искусственный интеллект в кибербезопасности: преимущества и недостатки

Вы можете использовать искусственный интеллект (ИИ) для автоматизации сложных повторяющихся задач намного быстрее, чем человек. Технология искусственного интеллекта может логически сортировать сложные повторяющиеся входные данные. Вот почему ИИ используется для распознавания лиц и беспилотных автомобилей. Но эта способность также проложила путь к кибербезопасности ИИ. Это особенно полезно при оценке угроз в сложных организациях. Когда бизнес-структуры постоянно меняются, администраторы не могут традиционно выявлять слабые места.

Кроме того, предприятия становятся все более сложными в сетевой структуре. Это означает, что у киберпреступников есть больше эксплойтов, которые они могут использовать против вас. Вы можете увидеть это в высокоавтоматизированных производственных предприятиях 3.0 или интегрированных компаниях, таких как нефтегазовая промышленность. С этой целью различные компании, занимающиеся безопасностью, разработали инструменты кибербезопасности на основе ИИ, помогающие защитить бизнес.

В этой статье я расскажу, что такое ИИ и как он применяется в кибербезопасности. Вы также узнаете о преимуществах и недостатках этой многообещающей технологии. Во-первых, давайте посмотрим, что такое ИИ!

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это метод рационализации с использованием статистически взвешенной матрицы. Эту матрицу также называют нейронной сетью. Вы можете думать об этой сети как о матрице решений с узлами, которые имеют взвешенное смещение для каждого процесса фильтрации. Нейронная сеть получит базу данных предварительно скомпилированных данных. Эти данные также будут содержать ответы на основной вопрос, который решает ИИ. Таким образом, ИИ создаст предвзятость.

Например, рассмотрим базу данных, содержащую различные изображения. Допустим, на нем есть изображения лица человека и другие изображения арбузов. Кроме того, у каждого изображения есть тег для проверки каждого элемента. По мере того, как ИИ «узнает», правильно ли он угадал или нет, система увеличивает веса узлов. Этот процесс продолжается до тех пор, пока система не достигнет предопределенного процента ошибок. Это часто называют глубоким обучением, которое относится к уровням принятия решений, создающим глубину.

Теперь давайте посмотрим на шаги, используемые для обработки данных.

Критические шаги в обработке данных ИИ

Мы можем сжать общий рабочий процесс данных в следующий процесс:

1. Входные датчики получают данные.
2. Данные проходят через ЦП и перенаправляются в процесс ИИ.
3. Данные поступают в статистически взвешенную матрицу решения ИИ. Каждый узел обрабатывает эту информацию. Затем он принимает решение, используя каждый соответствующий фильтр.
4. Данные достигают конечного узла статистически взвешенной матрицы. Это определяет окончательное решение.

Однако этот процесс немного отличается от глубокого обучения. Первый шаг будет включать данные из предварительно скомпилированной базы данных, помеченные правильным ответом. Кроме того, глубокое обучение будет повторять шаги с 1 по 4, чтобы достичь предопределенного значения устойчивости к ошибкам.

Давайте рассмотрим это на примере обработки данных ИИ.

Пример фильтрации данных ИИ

Допустим, изображение достигло узла ИИ. Узел будет фильтровать данные в удобном для использования формате, таком как 255 оттенков серого. Затем он запустит скрипт, например, для определения функций. Если эти функции совпадают с другими из фильтра, узел может принять решение. Например, он скажет, нашел ли он лицо или арбуз.

Затем данные переходят к следующему узлу вниз. Этот конкретный узел может иметь цветовой фильтр для подтверждения первого решения. Процесс продолжается до тех пор, пока данные не достигнут последнего узла. В этот момент ИИ примет окончательное решение, удостоверившись, что он нашел лицо или арбуз.

Важно отметить, что системы ИИ всегда будут иметь определенную степень погрешности. Безошибочных нет и никогда не будет. Но иногда процент ошибок может быть приемлемым.

Теперь, когда вы знаете, как работает ИИ, давайте взглянем на решения для кибербезопасности ИИ.

Искусственный интеллект для кибербезопасности

Кибербезопасность ИИ решает проблему автоматизации оценки угроз в сложных средах. В частности, вот два варианта использования ИИ в кибербезопасности ИИ:

1. Обнаружение аномалий. ИИ часто обнаруживает аномалии в повседневной работе сети. Это поможет вам увидеть, когда и где ваши пользователи получают доступ к сети. Устройства шлюза также имеют интеграцию с искусственным интеллектом для аналитики. В случае необычного поведения некоторые решения блокируют пользователей. Другие решения только отправляют оповещения.
2. Классификация данных. ИИ фактически является утилитой классификации. Это ускоряет процесс проверки на наличие вредоносных программ или злоумышленников. Это полезно в организациях, которые имеют много данных.

Теперь вы знаете два основных применения ИИ в кибербезопасности, давайте посмотрим на его преимущества и недостатки!

Преимущества и недостатки ИИ

Как уже упоминалось, ИИ имеет много преимуществ. Он выполняет повторяющиеся задачи для выявления аномалий или классификации данных, в частности, в вашем бизнесе. Тем не менее, несколько больших недостатков могут свести на нет его преимущества. Здесь мы рассмотрим недостатки.

Точность ИИ и потребность в ресурсах

Первый недостаток — точность решения для кибербезопасности ИИ. Эта точность также зависит от многих факторов. Это включает в себя размер нейронной сети и решения, определенные для фильтрации. Это также зависит от количества итераций, используемых для достижения предопределенного процента ошибок.

Представьте, что у вас есть дерево решений с тремя слоями. И каждый уровень имеет несколько узлов для каждого маршрута принятия решения. Несмотря на то, что это довольно простая матрица, она требует большого количества вычислений. Ограниченные ресурсы вашей системы поставят под угрозу интеллект вашего решения.

Поставщик решения для кибербезопасности ИИ может снизить интеллект/точность своего решения, чтобы соответствовать целевой демографической группе. Но иногда проблема не в интеллекте. Вместо этого это низкая задержка и уязвимости безопасности. При поиске решения для кибербезопасности ИИ учитывайте, насколько оно безопасно в вашей сети.

Статическое и непрерывное обучение

После обучения статистически взвешенная матрица ИИ часто не подвергается повторному обучению в процессе эксплуатации. Вы обнаружите, что это связано с нехваткой ресурсов обработки, доступных на оборудовании. Иногда система узнает что-то, что ухудшает ее работу, снижая ее эффективность. И наоборот, люди учатся итеративно. Это означает, что они вызывают много аварий. В результате поставщики решений должны убедиться, что программное обеспечение соответствует требованиям спецификации во время использования.

Кибербезопасность часто требует обновлений для противодействия новым эксплойтам. С этой целью требуется много сил для обучения вашего ИИ. Кроме того, вашему поставщику кибербезопасности ИИ необходимо будет регулярно обновляться для устранения киберугроз.

Тем не менее, компонент ИИ решения для кибербезопасности ИИ предназначен для классификации данных и оценки аномалий в базовых данных. В результате это не вызывает проблем с обновлением списка вредоносных программ. Это означает, что вы по-прежнему можете использовать кибербезопасность ИИ.

Теперь вы знаете о преимуществах и недостатках кибербезопасности ИИ, давайте рассмотрим некоторые варианты использования этой технологии!

Где вы найдете кибербезопасность ИИ

Как уже упоминалось, высокоавтоматизированные предприятия имеют самую слабую кибербезопасность. Как правило, автоматизированные среды будут пересекаться с информационными технологиями (ИТ), операционными технологиями (ОТ) и Интернетом вещей (IoT). Это делается для повышения производительности, снижения себестоимости продукции и снижения конкуренции.

Но это также создает уязвимые места. С этой целью кибербезопасность ИИ отлично подходит для поиска потенциальных эксплойтов в этих компаниях. Решения либо информируют администратора, либо автоматически применяют исправления.

Однако этого может быть недостаточно. В настоящее время киберпреступники атакуют крупные, высокоинтегрированные компании. Для этого они используют OT, который не имеет защиты. Эта OT была предназначена для проводных сетей для отправки команд аппаратному обеспечению, такому как заводское оборудование. Это означает, что он никогда не представлял уязвимости в системе безопасности. Но сегодня злоумышленники используют OT, чтобы получить доступ к остальной части сети или отключить заводское оборудование.

Управление рисками OT для производственных и автоматизированных предприятий

Инструменты управления рисками OT становятся популярными по причинам, упомянутым выше. Эти системы эффективно копируют производственную среду в режиме реального времени. Затем они запускают бесчисленное количество симуляций, чтобы найти эксплойты.

Часть системы с искусственным интеллектом обычно находит эксплойты. В этом случае администратор предлагает решение. Программное обеспечение OT для управления рисками постоянно работает по мере того, как схемы производственных предприятий меняются в соответствии с заказами, проектами или потребностями в поставках.

В этом сценарии системы ИИ используют известное вредоносное ПО из антивирусных списков, чтобы попытаться найти путь входа в систему. Задача требует автоматизированных повторяющихся функций сложной системы. И это делает его идеальным для ИИ

Итак, когда следует внедрять кибербезопасность ИИ? Давай выясним.

Когда вам следует использовать кибербезопасность ИИ

Как обсуждалось выше, предприятия, использующие производственное и заводское оборудование, должны использовать кибербезопасность ИИ. В большинстве случаев вам также потребуется найти решение для управления рисками OT, чтобы снизить риски, связанные с OT.

Вы также можете использовать кибербезопасность ИИ, если ваш бизнес использует Интернет вещей и ИТ. Таким образом, вы можете снизить риск для сети от эксплойтов. Устройства IoT, как правило, уступают конкурентам, поэтому вы не тратите средства на добавление адекватных мер безопасности.

Наконец, вы можете использовать ИИ, даже если ваша компания использует только ИТ. ИИ помогает оценивать нерегулярный трафик, поэтому он защищает ваши шлюзы. Кроме того, вы можете использовать аналитику данных AI. Таким образом, вы будете знать , использует ли кто-то ваше оборудование в злонамеренных целях.

Теперь вы знаете все, что вам нужно, чтобы начать работу с кибербезопасностью ИИ, давайте подведем итоги!

Последние мысли

Скорее всего, вы будете использовать ИИ везде, где вам нужны автоматизированные повторяющиеся задачи. ИИ также помогает принимать решения по сложным задачам. Вот почему многие поставщики решений для кибербезопасности используют ИИ. На самом деле, инструменты этих провайдеров помогают решить проблему очень сложных систем с очень плохой безопасностью.

Вы всегда можете воспользоваться преимуществами кибербезопасности ИИ. Неважно, насколько интегрированы ваши бизнес-технологии. Функциональность ИИ также отлично подходит для классификации данных с использованием интеллектуальных операций. Таким образом, вы можете ускорить поиск вредоносных программ. Кибербезопасность ИИ также полезна для обнаружения ненормального использования сети.

У вас есть еще вопросы о кибербезопасности ИИ? Ознакомьтесь с разделами часто задаваемых вопросов и ресурсов ниже!

Часто задаваемые вопросы

Что такое нейронная сеть ИИ?

Нейронная сеть ИИ представляет собой статическую взвешенную матрицу. Эта матрица помогает обрабатывать входные данные на основе решений, принятых в узлах с калиброванным смещением. Чтобы оптимизировать это смещение, данные итеративно проходят через матрицу. После этого оценивается вероятность успеха, и каждое значение веса приводит к дополнительным изменениям. Этот процесс называется глубоким обучением.

Насколько интеллектуальными могут быть решения для кибербезопасности с использованием ИИ?

Интеллект ИИ относится к уровням устойчивости к ошибкам и принятию решений ИИ. Теоретически у вас может быть столько слоев, сколько необходимо для создания интеллектуального ИИ. Однако обучение его данным для достижения высокой устойчивости к ошибкам может потребовать интенсивной загрузки процессора. Это обучение также может занять слишком много времени. В результате раствор становится неэффективным.

Как вы определяете свою устойчивость к ошибкам ИИ?

ИИ обучается с использованием данных, чтобы соответствовать заранее определенному уровню устойчивости к ошибкам. Например, самоуправляемый автомобиль рассчитан на 1 000 000 миль пробега. При этом срок службы автомобиля определяет Устойчивость к ошибкам ИИ. Точность ИИ, вероятно, должна быть 99,99% правильной во время принятия решения, чтобы соответствовать сроку службы.

Что такое программное обеспечение для оценки рисков OT?

Программное обеспечение для оценки рисков операционных технологий (OT) оценивает риски безопасности производственного оборудования. Заводы, интегрированные цепочки поставок нефти и производство 3.0 или выше также являются основными целями для атак. Кибербезопасность ИИ может помочь оценить угрозы, используя клон производственной системы. Это помогает проверить маршруты от систем OT к остальной части системы.

Можно ли использовать решения для кибербезопасности ИИ в режиме реального времени?

Да, кибербезопасность ИИ работает в режиме реального времени. Это помогает обнаруживать слабые места в вашей сети или киберугрозы. Например, вы можете найти слабые места, оценив данные о трафике через шлюзы и другое оборудование. Вы также можете использовать ИИ в качестве централизованного программного обеспечения для оценки рисков OT. Это позволит вам оценить структуру сети на наличие угроз.