Что такое ИИ для кибербезопасности?
Определение ИИ для кибербезопасности
ИИ для кибербезопасности использует ИИ для анализа и сопоставления данных о событиях и киберугрозах из нескольких источников, превращая их в четкую и действенную информацию, которую специалисты по безопасности используют для дальнейшего расследования, реагирования и составления отчетов. Если кибератака соответствует определенным критериям, определенным командой безопасности, ИИ может автоматизировать ответ и изолировать затронутые активы. Генеративный ИИ делает еще один шаг вперед, создавая оригинальный текст, изображения и другой контент на естественном языке на основе шаблонов в существующих данных.
Эволюция искусственного интеллекта для кибербезопасности
Сообщества по безопасности используют ИИ для кибербезопасности , по крайней мере, с конца 1980-х годов, благодаря следующим ключевым технологическим достижениям:
- Сначала группы безопасности использовали системы, основанные на правилах, которые запускали оповещения на основе определенных ими параметров.
- Начиная с начала 2000-х годов, достижения в области машинного обучения, подмножества ИИ, который анализирует и обучается на больших наборах данных, позволили операционным группам понять типичные модели трафика и действия пользователей в организации, чтобы идентифицировать и реагировать, когда происходит что-то необычное.
- Самым последним достижением в области ИИ является генеративный ИИ, который создает новый контент на основе структуры существующих данных. Люди взаимодействуют с этими системами, используя естественный язык, что позволяет специалистам по безопасности глубоко погружаться в очень конкретные вопросы без использования языка запросов.
Но не только службы безопасности используют ИИ. Киберзлоумышленники, будь то государственные субъекты, крупные преступные предприятия или отдельные лица, также могут использовать ИИ в своих целях. Злоумышленники заражают системы ИИ, используют ИИ, чтобы выдавать себя за законных людей, автоматизировать кибератаки и использовать ИИ для исследования и выявления целей кибератак . Существует также риск того, что люди будут вставлять конфиденциальные данные в подсказки ИИ и случайно передавать данные общественности.
Влияние генеративного ИИ на кибербезопасность
Генеративный ИИ все еще находится на ранних стадиях развития и лишь недавно был представлен в области безопасности с анонсом Copilot для безопасности. Он потенциально может радикально упростить безопасность для аналитиков и других специалистов по безопасности за счет:
- Синтезирование данных в практические рекомендации и идеи с соответствующим контекстом, которые помогут в расследовании инцидентов.
- Создание удобных для чтения отчетов и презентаций, которые аналитики могут использовать, чтобы помочь другим сотрудникам организации понять, что происходит.
- Отвечать на вопросы об инциденте или уязвимости на естественном языке или в графическом виде.
Поскольку сообщество безопасности встраивает генеративный искусственный интеллект в продукты и решения безопасности, важно будет подходить к его созданию ответственно. Люди должны знать, что новые системы уважают конфиденциальность, надежны и безопасны. Точность и правдивость — известные проблемы современных моделей генеративного ИИ, но по мере совершенствования технологии они помогут организациям оставаться впереди киберугроз, связанных с ИИ.
Как работает ИИ для кибербезопасности?
ИИ для кибербезопасности работает, оценивая огромные объемы данных из нескольких источников, чтобы определить закономерности активности в организации, например, когда и где люди входят в систему, объемы трафика, а также устройства и облачные приложения, которые используют сотрудники. Как только он поймет, что является типичным, он сможет выявить аномальное поведение, которое, возможно, потребуется изучить. В целях обеспечения конфиденциальности данные организации не используются для вывода данных ИИ в других организациях. Вместо этого ИИ использует глобальную информацию об угрозах, синтезированную от нескольких организаций.
ИИ использует алгоритмы машинного обучения для непрерывного обучения на основе данных, которые оценивает система. Когда генеративный ИИ выявляет определенные известные киберугрозы, например вредоносное ПО , он может помочь контекстуализировать анализ угроз и облегчить его понимание, генерируя новый текст или изображения для описания происходящего.
Люди по-прежнему жизненно важны для кибербезопасности , но ИИ помогает им повышать свои навыки, быстрее выявлять и устранять угрозы.
Варианты использования безопасности ИИ
Вместо того, чтобы заменять специалистов по безопасности, ИИ наиболее эффективен, когда он используется, чтобы помочь им более эффективно выполнять свою работу. Вот некоторые распространенные случаи использования безопасности ИИ:
-
Управление идентификацией и доступом
Искусственный интеллект используется для управления идентификацией и доступом (IAM) , чтобы понять закономерности в поведении пользователей при входе в систему, а также обнаружить и выявить аномальное поведение, чтобы специалисты по безопасности могли принять меры. Его также можно использовать для автоматической принудительной двухфакторной аутентификации или сброса пароля при выполнении определенных условий. А при необходимости он может заблокировать вход пользователя в систему, если есть основания полагать, что учетная запись была скомпрометирована.
-
Безопасность и управление конечными точками
ИИ помогает специалистам по безопасности идентифицировать все конечные точки , используемые в организации, и поддерживать их в курсе новейших операционных систем и решений безопасности. ИИ также может помочь обнаружить вредоносное ПО и другие доказательства кибератаки на устройства организации.
-
Безопасность облака
Большинство организаций вкладывают значительные средства в облако. Они управляют инфраструктурой одного или нескольких поставщиков облачных услуг и используют облачные приложения от различных поставщиков. ИИ помогает командам получить представление о рисках и уязвимостях в их мультиоблачной среде.
-
Обнаружение киберугроз
Расширенное обнаружение и реагирование (XDR) и информация о безопасности и Решения для управления событиями (SIEM ) помогают службам безопасности выявлять киберугрозы по всему предприятию. Для этого оба решения в значительной степени полагаются на искусственный интеллект. Решения XDR отслеживают конечные точки, электронную почту, идентификационные данные и облачные приложения на предмет аномального поведения и сообщают команде об инцидентах или реагируют автоматически в зависимости от правил, определенных операциями безопасности. Решения SIEM используют искусственный интеллект для агрегирования сигналов со всего предприятия, что дает командам лучшее представление о том, что происходит.
-
Защита информации
Команды безопасности используют ИИ для идентификации и маркировки конфиденциальных данных во всей среде, независимо от того, хранятся ли они в инфраструктуре организации или в облачном приложении. ИИ также может помочь обнаружить, когда кто-то пытается вывести данные из компании, и либо заблокировать это действие, либо сообщить о проблеме команде безопасности.
-
Расследование инцидентов и реагирование на них
Во время реагирования на инциденты специалистам по безопасности приходится анализировать горы данных, чтобы выявить потенциальные кибератаки. ИИ помогает идентифицировать и сопоставлять наиболее полезные события из нескольких источников данных, экономя драгоценное время специалистов. Генеративный ИИ еще больше упрощает расследование, переводя анализ на естественный язык и отвечая на вопросы также на естественном языке.
Преимущества безопасности ИИ
В условиях растущего числа киберугроз, увеличения объемов данных и расширения поверхности кибератак существует несколько способов, с помощью которых ИИ помогает командам по обеспечению безопасности работать более эффективно.
-
Быстрее обнаруживает критические киберугрозы
Многие решения безопасности, такие как SIEM или XDR, регистрируют тысячи и тысячи событий, указывающих на потенциально аномальное поведение. Хотя подавляющее большинство этих событий безобидны, некоторые из них — нет, и риск пропустить потенциальную киберугрозу может быть огромным. ИИ помогает выявить действительно важные инциденты. Это также помогает обнаружить поведение, которое само по себе может не выглядеть подозрительным, но в сочетании с другими действиями указывает на потенциальную киберугрозу.
-
Упрощает отчетность
Инструменты, использующие генеративный искусственный интеллект, могут извлекать информацию из нескольких источников данных для создания простых для понимания отчетов, которыми специалисты по безопасности могут быстро поделиться с другими в организации.
-
Выявляет уязвимости
ИИ помогает обнаруживать потенциальные риски, такие как неизвестные устройства и облачные приложения, устаревшие операционные системы или незащищенные конфиденциальные данные.
-
Помогает аналитикам развивать свои навыки
Поскольку генеративный ИИ помогает переводить данные и анализ киберугроз на естественный язык, аналитики с меньшими техническими навыками могут работать более продуктивно. Генеративный ИИ помогает определить шаги по исправлению ситуации, позволяя новым членам команды быстро научиться эффективно реагировать на кибератаки.
-
Обеспечивает анализ и понимание киберугроз
Искушенные киберзлоумышленники обычно пытаются избежать обнаружения, перемещаясь между разными личностями, устройствами, приложениями и инфраструктурой. Поскольку ИИ может быстро обрабатывать большое количество данных из различных источников, он может помочь выявить это подозрительное поведение и определить приоритетность того, на какие киберугрозы следует обратить внимание специалистам по безопасности.
-
Безопасность ИИ для обнаружения и предотвращения киберугроз
Одним из наиболее важных применений ИИ для обеспечения кибербезопасности является обнаружение и предотвращение киберугроз. Алгоритмы машинного обучения и ИИ помогают выявлять и предотвращать киберугрозы несколькими способами:
- Модели обучения с учителем используют размеченные и классифицированные данные для обучения системы. Например, некоторые известные вредоносные программы имеют уникальные сигнатуры, которые отличают их от других типов кибератак.
- При обучении без учителя алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности в данных, которые не были помечены. Именно так ИИ обнаруживает продвинутые или новые киберугрозы, у которых нет известных сигнатур. Они ищут действия, выходящие за рамки нормы, или модели, имитирующие другие кибератаки.
- С помощью анализа поведения пользователей и объектов системы оценивают шаблоны пользовательского трафика, чтобы понять известное поведение и определить, когда пользователь делает что-то неожиданное или подозрительное, что может указывать на компрометацию учетной записи.
- Системы искусственного интеллекта также используют обработку естественного языка для анализа неструктурированных источников данных, таких как социальные сети, для создания аналитической информации об угрозах .
Что такое инструменты кибербезопасности на базе искусственного интеллекта?
ИИ был интегрирован в несколько инструментов кибербезопасности, чтобы повысить их эффективность. Вот несколько примеров:
- Межсетевые экраны и искусственный интеллект нового поколения: Традиционные межсетевые экраны принимают решения о разрешении или блокировании трафика на основе правил, определенных администратором. Межсетевые экраны следующего поколения выходят за рамки этих возможностей, используя искусственный интеллект для сбора данных об угрозах и выявления новых киберугроз.
- Решения по обеспечению безопасности конечных точек с использованием искусственного интеллекта: Решения по обеспечению безопасности конечных точек используют искусственный интеллект для выявления уязвимостей конечных точек, например устаревшей операционной системы. ИИ также может помочь обнаружить, установлено ли на устройстве вредоносное ПО или происходит утечка необычных объемов данных в конечную точку или из нее. А ИИ может помочь остановить кибератаки на конечные точки, изолируя конечные точки от остальной цифровой среды.
- Системы обнаружения и предотвращения сетевых вторжений на базе искусственного интеллекта: Эти инструменты отслеживают сетевой трафик, чтобы выявить неавторизованных пользователей, которые пытаются проникнуть в организацию через сеть. ИИ помогает этим системам быстрее обрабатывать данные, выявлять и блокировать кибератаки, прежде чем они нанесут слишком большой ущерб.
- Решения для искусственного интеллекта и облачной безопасности: Поскольку многие организации используют несколько облаков для своей инфраструктуры и приложений, может быть сложно отслеживать киберугрозы, которые перемещаются между разными облаками и приложениями. ИИ помогает обеспечить облачную безопасность , анализируя данные из всех этих источников для выявления уязвимостей и потенциальных кибератак.
- Защита устройств Интернета вещей (IoT) с помощью ИИ: Подобно конечным точкам и приложениям, организации обычно имеют множество устройств Интернета вещей, которые являются потенциальными векторами кибератак. ИИ помогает обнаруживать киберугрозы против любого отдельного устройства Интернета вещей, а также выявляет закономерности подозрительной активности на нескольких устройствах Интернета вещей.
- XDR и SIEM: Решения XDR и SIEM извлекают информацию из различных продуктов безопасности, файлов журналов и внешних источников, чтобы помочь аналитикам понять, что происходит в их среде. Искусственный интеллект помогает синтезировать все эти данные в четкую картину.
Лучшие практики использования ИИ для кибербезопасности
Использование ИИ для поддержки операций по обеспечению безопасности требует тщательного планирования и реализации, но при правильном подходе вы можете внедрить инструменты, которые существенно повысят операционную эффективность и благополучие вашей команды.
-
Разработайте стратегию
Существует множество продуктов и решений искусственного интеллекта для использования в сфере безопасности, но не все из них подойдут вашей организации. Важно, чтобы ваши решения искусственного интеллекта хорошо интегрировались друг с другом и с вашей архитектурой безопасности, иначе они могут создать дополнительную нагрузку для вашей команды. Сначала рассмотрите свои самые большие проблемы безопасности, а затем определите решения ИИ, которые помогут вам решить эти проблемы. Уделите время разработке плана интеграции ИИ в ваши текущие процессы и системы.
-
Интегрируйте свои инструменты безопасности
Искусственный интеллект для обеспечения безопасности наиболее эффективен, когда он способен анализировать данные по всей организации. Это сложно, если ваши инструменты работают изолированно. Инвестируйте в инструменты, которые совместимы с вашей текущей средой и обеспечивают бесперебойную совместную работу, например интегрированные решения XDR и SIEM. Или, при необходимости, выделите время и ресурсы для вашей команды для интеграции инструментов, чтобы вы получили полную прозрачность всего вашего цифрового имущества.
-
Управляйте конфиденциальностью и качеством данных
Системы искусственного интеллекта принимают решения и предоставляют информацию на основе данных, используемых для их обучения и эксплуатации. Если в данных есть ошибки или они повреждены, ИИ предоставит неверную информацию и примет неправильные решения. Во время планирования убедитесь, что у вас есть процессы очистки данных и защиты конфиденциальности.
-
Постоянно тестируйте свои системы искусственного интеллекта
После внедрения регулярное тестирование ваших систем поможет вам выявить предвзятость или проблемы с качеством по мере создания новых данных.
-
Используйте ИИ этично
Многие данные, накопленные за годы, являются неточными, предвзятыми или устаревшими. Кроме того, алгоритмы и логика ИИ не всегда прозрачны, что затрудняет точное понимание того, как он генерирует идеи и результаты. Важно гарантировать, что ИИ не является лицом, принимающим окончательные решения в тех случаях, когда он может относиться к определенным людям несправедливо из-за предвзятости в используемых им данных. Узнайте больше об ответственном искусственном интеллекте .
-
Определить политику использования генеративного ИИ
Убедитесь, что сотрудники и партнеры понимают политику вашей организации в отношении использования инструментов генеративного искусственного интеллекта. Особенно важно, чтобы люди не вставляли конфиденциальные и особо важные данные в генеративные запросы ИИ, поскольку существует риск того, что данные могут стать общедоступными.
Будущее искусственного интеллекта для кибербезопасности
Роль ИИ в обеспечении безопасности будет только возрастать. Специалисты по безопасности могут ожидать, что в ближайшие годы:
- ИИ станет лучше обнаруживать киберугрозы с меньшим количеством ложных срабатываний.
- Оперативные группы по обеспечению безопасности будут автоматизировать свою более утомительную работу, поскольку ИИ станет лучше реагировать на большее количество типов кибератак и смягчать их последствия.
- Организации будут использовать ИИ для устранения уязвимостей и улучшения состояния безопасности.
- Специалисты по безопасности по-прежнему будут пользоваться большим спросом.
- Люди будут брать на себя более стратегические роли, такие как устранение наиболее сложных инцидентов безопасности и превентивный поиск киберугроз .
Не только сообщество безопасности станет более эффективным благодаря ИИ. Киберзлоумышленники также инвестируют в искусственный интеллект и, скорее всего, будут использовать эту технологию для:
- Взламывайте большое количество паролей одновременно.
- Создавайте сложные фишинговые кампании, которые трудно отличить от подлинных электронных писем.
- Разрабатывайте вредоносное ПО, которое невероятно сложно обнаружить.
Поскольку злоумышленники интегрируют более совершенный искусственный интеллект в свои методы кибератак, для сообщества безопасности станет еще более важным инвестировать в искусственный интеллект, чтобы опережать эти киберугрозы.
Решения безопасности на основе искусственного интеллекта
Организации сталкиваются с растущим числом киберугроз и расширяющейся поверхностью кибератак. Идти в ногу со временем может оказаться непосильной задачей для специалистов по кибербезопасности, особенно с учетом нехватки талантливых специалистов. Взяв на себя больше утомительных и требующих низкой квалификации задач, ИИ обещает сделать работу специалистов по безопасности более приятной и стратегически важной. Организации могут начать подготовку к будущему с увеличением количества кибератак с использованием ИИ, включив ИИ в операции по обеспечению безопасности уже сейчас. Начните со стратегии, а затем инвестируйте в инструменты, которые, скорее всего, помогут вам решить самые серьезные проблемы безопасности сегодня.
Подробнее о Microsoft Security
Microsoft Copilot для безопасности
Предоставьте командам безопасности возможность обнаруживать скрытые закономерности и быстрее реагировать на инциденты с помощью генеративного ИИ.
Обнаружение и нейтрализация угроз для удостоверений (ITDR)
Получите комплексную защиту всех своих удостоверений и инфраструктуры.
Аналитика угроз Microsoft Defender
Используйте динамическую аналитику угроз для выявления и устранения новейших киберугроз и их инфраструктуры.
Защитник Microsoft для облака
Укрепите свой уровень безопасности, защитите рабочие нагрузки и разрабатывайте безопасные приложения.
Microsoft Defender для конечной точки
Быстро останавливайте кибератаки, масштабируйте ресурсы безопасности и развивайте защиту сетевых устройств.
Microsoft Sentinel
Выявляйте и предотвращайте киберугрозы по всему предприятию с помощью интеллектуальной аналитики безопасности.
Преобразование безопасности с помощью ИИ
В этом выпуске «The Defender’s Watch» вы узнаете, как ИИ будет повышать эффективность служб безопасности.
Разрушающие атаки в реальном времени | Microsoft
В этом выпуске «The Defender’s Watch» вы узнаете, как XDR использует искусственный интеллект для автоматического предотвращения кибератак.
Часто задаваемые вопросы
-
ИИ для кибербезопасности использует ИИ для анализа и сопоставления данных о событиях и киберугрозах из нескольких источников, превращая их в четкую и действенную информацию, которую аналитики безопасности используют для дальнейшего расследования и смягчения последствий кибератак. Если кибератака соответствует определенным критериям, определенным командой безопасности, ИИ может автоматизировать ответ, изолировать и удалить киберзлоумышленника или вирус.
-
ИИ используется во многих аспектах безопасности, включая защиту личных данных, защиту конечных точек, облачную безопасность, защиту данных, обнаружение киберугроз, а также расследование и реагирование на инциденты.
-
Одним из ярких примеров использования ИИ в целях безопасности является использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения пользователей и выявления закономерностей. Понимая, что является нормальным, эти системы могут обнаружить аномальное поведение, которое может быть индикатором кибератаки. В другом примере специалисты по безопасности используют генеративный искусственный интеллект, чтобы задать вопрос о конкретном инциденте или среде и получить в ответ диаграмму или текст на естественном языке, которые предоставляют больше контекста и информации из нескольких источников данных.
-
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая обнаруживает закономерности в огромных объемах данных. Системы безопасности, использующие машинное обучение, со временем способны узнать, каковы типичные модели трафика и действия пользователей в организации, и определить, когда происходит что-то необычное. Они также могут оценивать события из нескольких разных систем, которые сами по себе могут показаться безобидными, но вместе представляют риск.
-
Искусственный интеллект для обеспечения безопасности предлагает множество преимуществ для бизнеса, в том числе:
Сокращение времени реагирования на инциденты.
Обнаружение киберугроз быстрее и точнее.
Автоматизация реагирования на некоторые известные киберугрозы.
Освободив специалистов по безопасности, чтобы они могли сосредоточиться на упреждающих задачах.
Улучшение состояния безопасности.
Упрощение отчетности.
Помощь аналитикам в повышении их квалификации.
Следите за новостями Microsoft 365