Що таке ШІ для кібербезпеки?
Визначення ШІ для кібербезпеки
ШІ для кібербезпеки використовує штучний інтелект (ШІ), щоб аналізувати та співвідносити дані про події та кіберзагрози з кількох джерел, перетворюючи їх на зрозумілі та дієві аналітичні висновки, які фахівці з безпеки зможуть використати для подальшого розслідування, реагування та звітування. Якщо кібератака відповідає певним критеріям, визначеним командою безпеки, ШІ може автоматизувати реагування на неї та ізолювати відповідні ресурси. Генеративний ШІ йде на крок далі, створюючи оригінальний текст, зображення та інший вміст природною мовою на основі взірців серед наявних даних.
Еволюція ШІ для кібербезпеки
У пов’язаних із безпекою спільнотах ШІ використовувався для кібербезпеки з кінця 1980-х років, і ця технологія зазнала таких ключових удосконалень.
- Спочатку команди безпеки використовували системи на основі правил, які видавали оповіщення виходячи з визначених параметрів.
- Починаючи з початку 2000-х років прогрес в області машинного навчання – підмножини штучного інтелекту, яка може аналізувати великі набори даних і навчатися з них, – дав експлуатаційним групам змогу визначати типові закономірності трафіку та дії користувачів в організації й на основі цього виявляти щось незвичайне та реагувати на нього.
- Найновіше досягнення в галузі штучного інтелекту – це генеративний ШІ, який створює новий вміст на основі структури наявних даних. З цими системами можна взаємодіяти, використовуючи природну мову, завдяки чому фахівці з безпеки можуть заглиблюватися в дуже специфічні запитання, не використовуючи мову запитів.
Але це не просто команди безпеки, які використовують штучний інтелект. Кібернападники, як державного рівня, так і великі кримінальні угруповання та окремі особи, також можуть використовувати ШІ для своєї вигоди. Зловмисники інфікують системи ШІ, за допомогою ШІ імітують інших людей, автоматизують свої кібератаки та застосовують штучний інтелект для дослідження та визначення цілей кібератаки. Крім того, існує ризик того, що люди вставлятимуть делікатні дані в запити до ШІ та ненавмисно розголошувати їх.
Вплив генеративного ШІ на кібербезпеку
Генеративний ШІ досі перебуває на ранніх стадіях свого розвитку та лише нещодавно з’явився у сфері безпеки, коли було анонсовано Захисний комплекс Copilot. Він здатний радикально спростити досягнення безпеки для аналітиків та інших фахівців із безпеки, перебравши на себе такі справи:
- Узагальнення даних у вигляді практичних рекомендацій та аналітичних висновків із відповідним контекстом, щоб допомогти в розслідуванні інцидентів.
- Створення зручних для читання людьми звітів і презентацій, які аналітики можуть використовувати, щоб допомогти іншим користувачам в організації зрозуміти, що відбувається.
- Відповіді на запитання про інцидент або вразливість природною мовою або у графічному вигляді.
Оскільки спільнота фахівців із безпеки впроваджує генеративний ШІ в продукти та рішення в галузі безпеки, важливо відповідально ставитися до його створення. Люди повинні знати, що нові системи поважають конфіденційність, надійні та безпечні. Брак точності й надійності – відомі проблеми сучасних моделей генеративного ШІ, але в міру вдосконалення технології вони допоможуть організаціям випереджати кіберзагрози, створювані штучним інтелектом.
Як працює ШІ для кібербезпеки?
ШІ для кібербезпеки оцінює величезні обсяги даних із різних джерел і виявляє закономірності активності в організації, наприклад час і місце входу, обсяг трафіку, а також пристрої та хмарні програми, які використовують співробітники. Зрозумівши, які дії є типовими, ШІ зможе виявити аномальну поведінку, яку може бути потрібно дослідити. Для забезпечення конфіденційності дані організації не використовуються для навчання ШІ в інших організаціях. Натомість ШІ використовує для аналізу глобальну інформацію про загрози, синтезовану з даних багатьох організацій.
Використовуючи алгоритми машинного навчання, ШІ постійно навчається з даних, які оцінює система. Коли генеративний ШІ виявляє певні відомі кіберзагрози, як-от зловмисні програми, він може надати контекст для аналізу загроз і зробити його зрозумілішим, генеруючи новий текст або зображення, щоб описати, що відбувається.
Люди залишаються вкрай важливими для кібербезпеки, але ШІ допомагає їм підвищувати свою кваліфікацію та швидше виявляти й усувати загрози.
Приклади використання ШІ для безпеки
ШІ працює найефективніше, коли не замінює фахівців із безпеки, а допомагає їм ефективніше виконувати свої завдання. До поширених варіантів використання ШІ у сфері безпеки належать такі.
-
Керування ідентичностями й доступом
ШІ використовується для керування ідентичностями та доступом (IAM), щоб зрозуміти закономірності в поведінці користувачів, коли вони входять до системи, і виявити та розкрити аномальну поведінку, яку потім мають дослідити фахівці з безпеки. Крім того, ШІ можна використовувати для автоматичної примусової двофакторної автентифікації або скидання пароля за певних умов. І, якщо потрібно, ШІ може заборонити користувачеві вхід, якщо є підстави вважати, що обліковий запис було вражено.
-
Захист і керування для кінцевих точок
ШІ допомагає спеціалістам із безпеки визначити всі кінцеві точки, які використовуються в організації, і підтримувати їх в актуальному стані за допомогою найновіших операційних систем і рішень із безпеки. ШІ також може допомагати у виявленні зловмисних програм та інших ознак кібератаки на пристрої організації.
-
Безпека в хмарі
Більшість організацій інвестують значні кошти у хмарні технології. Вони керують інфраструктурою в одного або кількох постачальників хмарних служб і використовують хмарні програми від різних постачальників. ШІ допомагає командам виявляти ризики та вразливості в багатохмарному середовищі.
-
Виявлення кіберзагроз
Рішення з розширеного виявлення і реагування (XDR) та керування захистом інформації (SIEM) допомагають командам безпеки виявляти кіберзагрози в масштабах усього підприємства. Щоб виконувати ці завдання, обидва рішення значною мірою покладаються на ШІ. Рішення XDR контролюють кінцеві точки, електронні листи, ідентичності та хмарні програми на наявність аномальної поведінки та розкривають інциденти команді безпеки або автоматично реагують залежно від правил, визначених системою безпеки. Рішення SIEM за допомогою ШІ об’єднують сигнали з усього підприємства, що дає командам краще уявлення про те, що відбувається.
-
Захист даних
Команди безпеки використовують ШІ, щоб виявляти та позначати делікатні дані в усьому середовищі, чи то інфраструктура організації, чи хмарна програма. ШІ також може допомогти виявити, коли хтось намагається перемістити дані за межі компанії, і або заблокувати цю дію, або сповістити про неї команду безпеки.
-
Розслідування та реагування на інциденти
У процесі реагування на інциденти фахівцям із безпеки доводиться розбирати силу-силенну даних, щоб виявити потенційні кібератаки. ШІ допомагає виявити та співвіднести найкорисніші події з багатьох джерелах даних, заощаджуючи цінний час фахівців. Генеративний ШІ ще більше спрощує розслідування, викладаючи аналіз природною мовою та відповідаючи на запитання, також природною мовою.
Переваги використання ШІ для безпеки
З дедалі більшою кількістю кіберзагроз, збільшенням обсягів даних і розширенням векторів кібератак є кілька способів застосувати ШІ, щоб підвищити ефективність команд із безпеки.
-
Швидше виявлення критичних кіберзагроз
Багато рішень безпеки, як-от SIEM або XDR, реєструють тисячі й тисячі подій, які вказують на потенційно аномальну поведінку. Хоча переважна більшість цих подій нешкідлива, деякі з них не є такими, і ризик проґавити потенційну кіберзагрозу може бути величезним. ШІ допомагає визначити справді важливі інциденти. Він також допомагає виявити поведінку, яка сама по собі може не виглядати підозрілою, але в сполученні з іншими діями вказує на потенційну кіберзагрозу.
-
Оптимізоване створення звітів
Інструменти, які використовують генеративний ШІ, можуть збирати інформацію з кількох джерел даних і створювати легкі для розуміння звіти, якими фахівці з безпеки можуть швидко поділитися з іншими співробітниками організації.
-
Виявлення вразливостей
ШІ допомагає виявити потенційні ризики, такі як невідомі пристрої та хмарні програми, застарілі операційні системи або незахищені делікатні дані.
-
Допомога аналітикам у розвитку їхніх навичок
Оскільки генеративний ШІ допомагає перекладати дані та аналіз кіберзагроз на природну мову, аналітики, що не мають достатніх технічних навичок, можуть працювати продуктивніше. Генеративний ШІ допомагає визначити кроки з виправлення, що дає змогу новим учасникам команди швидко навчитися ефективно реагувати на кібератаки.
-
Надання аналізу кіберзагроз і аналітичних висновків
Складні кібератаки зазвичай намагаються уникнути виявлення, змінюючи ідентичності, пристрої, програми та інфраструктуру. Оскільки ШІ спроможний швидко обробляти багато даних із різних джерел, він може допомогти виявити таку підозрілу поведінку та визначити, на які кіберзагрози мають насамперед звернути увагу фахівці з безпеки.
-
Безпека на базі ШІ для виявлення та відвернення кіберзагроз
Одним із найважливіших напрямів використання ШІ для кібербезпеки є виявлення та відвернення кіберзагроз. Існує кілька способів, якими алгоритми машинного навчання та ШІ допомагають виявляти кіберзагрози та відвертати їх виникнення.
- Моделі контрольованого навчання використовують позначені та класифіковані дані для навчання системи. Наприклад, деякі відомі зловмисні програми мають унікальні сигнатури, які відрізняють їх від інших типів кібератак.
- Алгоритми неконтрольованого машинного навчання визначають закономірності в даних, які не було позначено. Таким чином ШІ виявляє вдосконалені або нові кіберзагрози, які не мають відомих сигнатур. Вони шукають дії, які виходять за межі норми, або закономірності, що імітують інші кібератаки.
- За допомогою аналізу поведінки користувачів і сутностей системи оцінюють закономірності трафіку користувачів, щоб зрозуміти відомі моделі поведінку та завдяки цьому мати змогу визначати, коли користувач робить щось неочікуване або підозріле, що може вказувати на враження облікового запису.
- Системи ШІ також використовують обробку природної мови для аналізу неструктурованих джерел даних, таких як соціальні медіа, щоб генерувати аналіз кіберзагроз.
Що таке інструменти кібербезпеки на базі ШІ?
ШІ інтегровано в деякі інструменти кібербезпеки, щоб підвищити їхню ефективність. Нижче наведено кілька прикладів.
- Брандмауери нового покоління та ШІ: Традиційні брандмауери приймають рішення дозволити або блокувати трафік на основі правил, визначених адміністратором. Брандмауери нового покоління виходять за рамки цих можливостей, використовуючи ШІ для отримання даних аналізу загроз, що допомагає виявляти нові кіберзагрози.
- Рішення для захисту кінцевих точок на основі ШІ: Рішення для захисту кінцевих точок за допомогою ШІ виявляють вразливості кінцевих точок, наприклад застарілі операційні системи. ШІ також може допомогти виявити, чи присутні на пристрої зловмисні програми та чи передаються незвичні обсяги даних до кінцевої точки або з неї. ШІ може допомогти зупинити кібератаки на кінцеву точку, ізолювавши її від решти цифрового середовища.
- Системи виявлення та відвернення мережевого вторгнення на основі ШІ: Ці інструменти відстежують мережевий трафік і виявляють неавторизованих користувачів, які намагаються проникнути в організацію через мережу. ШІ допомагає цим системам швидше обробляти дані, щоб виявляти та блокувати кібератаки, перш ніж вони завдадуть багато шкоди.
- ШІ та рішення для безпеки в хмарі: Оскільки дуже багато організацій використовують для своєї інфраструктури та програм кілька хмар, буває складно відстежувати кіберзагрози, які поширюються між різними хмарами та програмами. ШІ допомагає захисту хмари , аналізуючи дані з усіх цих джерел, щоб можна було виявляти вразливості та потенційні кібератаки.
- Пристрої Інтернету речей (IoT) з ШІ: Організації зазвичай мають, на додаток до кінцевих точок і програм, багато пристроїв IoT, які є потенційними векторами кібератак. ШІ допомагає виявляти кіберзагрози проти будь-якого окремого пристрою IoT, а також знаходити закономірності підозрілих дій на кількох пристроях IoT.
- XDR і SIEM: Рішення XDR і SIEM збирають інформацію з різних продуктів безпеки, файлів журналів і зовнішніх джерел, щоб допомогти аналітикам з’ясувати, що відбувається в їхньому середовищі. ШІ допомагає синтезувати всі ці дані в зрозумілі аналітичні висновки.
Практичні поради щодо ШІ для кібербезпеки
Використання ШІ для підтримки додержання безпеки потребує ретельного планування та реалізації, але з правильним підходом ви можете запровадити інструменти, які суттєво підвищать ефективність роботи та стан вашої команди.
-
Розробіть стратегію
Існує багато продуктів і рішень на основі ШІ для використання в безпеці, але не всі з них підійдуть вашій організації. Важливо, щоб ваші рішення ШІ добре інтегрувалися одне з одним і з архітектурою безпеки, інакше вони можуть стати додатковим джерелом проблем для вашої команди. Спочатку розгляньте найсерйозніші проблеми безпеки, а потім визначте рішення ШІ, які допоможуть вам вирішити ці проблеми. Приділіть час розробці плану інтеграції штучного інтелекту у ваші поточні процеси та системи.
-
Інтегруйте свої інструменти безпеки
ШІ найефективніше працює для безпеки, коли може аналізувати дані в масштабах усієї організації. Це складне завдання, якщо ваші інструменти працюють ізольовано. Інвестуйте в інструменти, які працюють із вашим поточним середовищем і можуть безперешкодно працювати разом, наприклад інтегровані рішення XDR і SIEM. Або, якщо потрібно, приділіть час і ресурси своєї команди інтеграції інструментів, щоб отримати повну видимість у всьому цифровому комплексі.
-
Керуйте конфіденційністю та якістю даних
Системи ШІ приймають рішення та надають аналітичні висновки на основі даних, використаних для навчання та керування ними. Якщо дані містять помилки або вони пошкоджені, ШІ надаватиме хибні висновки та прийматиме неправильні рішення. На етапі планування подбайте про процеси очищення даних і захисту конфіденційності.
-
Безперервно тестуйте системи ШІ
Регулярне тестування ваших систем після впровадження допоможе визначити проблеми з упередженістю або якістю під час створення нових даних.
-
Етично використовуйте ШІ
Багато даних, накопичених за роки, є неточними, упередженими або застарілими. До того ж, алгоритми та логіка ШІ не завжди прозорі, і тому важко визначити, як саме створюються аналітичні висновки й результати. Важливо забезпечити, щоб штучний інтелект не приймав остаточних рішень у випадках, коли він може необ’єктивно поставитися до певних людей через упередженість у даних, які він використовує. Дізнайтеся більше про відповідальний ШІ.
-
Визначте політики використання генеративного ШІ
Переконайтеся, що працівники та партнери розуміють політики вашої організації щодо використання інструментів генеративного ШІ. Особливо важливо, щоб користувачі не вставляли в запити до генеративного ШІ конфіденційні та делікатні дані, оскільки є ризик розголошення цих даних.
Майбутнє ШІ для кібербезпеки
Значення ШІ для безпеки лише зростатиме. Фахівці передбачають, що в найближчі роки матимуть місце такі тенденції.
- ШІ краще виявлятиме кіберзагрози та видаватиме менше помилкових результатів.
- Більш трудомістку частину роботи команд безпеки буде автоматизовано, оскільки ШІ краще реагуватиме на різні типи кібератак.
- Організації використовуватимуть ШІ, щоб усувати вразливості та покращувати захищеність.
- Фахівці з безпеки й надалі користуватимуться високим попитом.
- Люди братимуть на себе більш стратегічні обов’язки, як-от усунення найскладніших інцидентів безпеки та проактивне відстеження кіберзагроз.
Але підвищують свою ефективність за допомогою ШІ не лише фахівці з безпеки. Кіберзлочинці також інвестують у ШІ штучний інтелект і, імовірно, використовуватимуть цю технологію, щоб:
- зламувати велику кількість паролів одночасно;
- створювати складні фішингові кампанії, які важко відрізнити від справжніх електронних листів;
- розробляти зловмисні програми, які надзвичайно важко виявити.
У міру того, як зловмисники впроваджуватимуть у свої методи кібератак дедалі досконаліший ШІ, дедалі нагальнішою потребою для спільноти фахівців із безпеки стане інвестування в ШІ, щоб випередити ці кіберзагрози.
Рішення для безпеки на базі ШІ
Організації стикаються з дедалі більшою кількістю кіберзагроз і ширшими векторами кібератак. Фахівцям із кібербезпеки може бути важко впоратися з цими проблемами, особливо з огляду на брак кадрів. Перебравши на себе більшу частину втомливих, низькокваліфікованих завдань, ШІ обіцяє зробити роботу фахівців із безпеки більш приємною та стратегічною. Організації можуть почати готуватися до майбутнього, в якому буде більше кібератак, керованих штучним інтелектом, уже зараз, упроваджуючи ШІ в операції з безпеки. Почніть зі стратегії, а потім інвестуйте в інструменти, які з найбільшою ймовірністю допоможуть вам вирішити найбільші проблеми безпеки вже сьогодні.
Дізнайтеся більше про Захисний комплекс Microsoft
Захисний комплекс Microsoft Copilot
Дайте командам безпеки змогу швидше виявляти приховані закономірності та реагувати на інциденти завдяки генеративному ШІ.
Виявлення й усунення загроз для ідентичностей
Отримайте комплексний захист для всіх своїх ідентичностей і інфраструктури ідентичностей.
Аналіз загроз Microsoft Defender
Виявляйте й усувайте сучасні кіберзагрози та їхню інфраструктуру за допомогою динамічного аналізу кіберзагроз.
Microsoft Defender for Cloud
Зміцніть свою захищеність, захистіть робочі процеси та розробляйте безпечні програми.
Microsoft Defender для кінцевих точок
Швидко зупиняйте кібератаки, масштабуйте ресурси системи безпеки та вдосконалюйте захист мережевих пристроїв.
Microsoft Sentinel
Виявляйте й усувайте кіберзагрози на всіх рівнях організації за допомогою аналітики розумного захисту.
Трансформація безпеки за допомогою ШІ
У цьому випуску The Defender’s Watch ви дізнаєтеся, як ШІ стане помножувачем сили команд безпеки.
Припинення атак у реальному часі | Корпорація Майкрософт
У цьому випуску The Defender’s Watch ви дізнаєтеся, як XDR використовує штучний інтелект для автоматичного припинення кібератак.
Запитання й відповіді
-
ШІ для кібербезпеки використовує штучний інтелект (ШІ), щоб аналізувати та співвідносити дані про події та кіберзагрози з кількох джерел, перетворюючи їх на зрозумілі та дієві аналітичні висновки, які аналітики безпеки зможуть використати для подальшого розслідування кібератак і зведення до мінімуму їхніх наслідків. Якщо кібератака відповідає певним критеріям, визначеним командою безпеки, ШІ може автоматизувати реагування на неї та ізолювати й вилучити кібернападника або вірус.
-
ШІ використовується в багатьох аспектах безпеки, включно з захистом ідентичності, захистом кінцевих точок, безпекою в хмарі, захистом даних, виявленням кіберзагроз, розслідуванням інцидентів і реагуванням на них.
-
Один із чудових прикладів застосування ШІ для безпеки – використання алгоритмів машинного навчання для аналізу поведінки користувачів та виявлення закономірностей. Розуміючи, що є нормою, ці системи можуть виявити аномальну поведінку, яка може бути ознакою кібератаки. В іншому прикладі фахівці з безпеки використовують генеративний ШІ, щоб поставити запитання про певний інцидент або середовище та отримати у відповідь схему або текст природною мовою, що дає більше контексту та аналітичних висновків на основі багатьох джерел даних.
-
Машинне навчання – це підмножина ШІ, яка дає змогу виявляти закономірності у величезних масивах даних. Системи безпеки, які використовують машинне навчання, можуть із часом вивчати типові схеми трафіку та дії користувачів в організації та визначати, коли відбувається щось незвичайне. Вони також можуть оцінювати події з кількох різних систем, які сами по собі можуть здаватися нешкідливими, але разом становлять ризик.
-
ШІ для безпеки надає організаціям багато переваг, зокрема такі.
Скорочення часу реагування на інциденти.
Швидше та точніше виявлення кіберзагроз.
Автоматизація реагування на певні відомі кіберзагрози.
Вивільнення часу фахівців із безпеки, які можуть зосередитися на профілактичних завданнях.
Підвищення захищеності.
Спрощення звітування.
Допомога аналітикам у підвищенні їхньої кваліфікації.
Підпишіться на Microsoft 365