Mis on tehisintellekti roll küberturvalisuses?

Privaatsus on illusioon ja turvalisus on nõue. Selleks ajaks, kui oleme jõudnud juba 21. sajandi kolmandale kümnendile, on maailm üle ujutatud ohjeldamatu teaduse progressi ja tehnoloogiliste edusammudega. Miski ei tundu enam olevat pelgalt muinasjutt või väljamõeldis ning praegu mõõdab intelligentsus töökust, vähem inimlikku ja rohkem masinakeskset. Aga kuna kõike ei tilguta vahtrasiirupiga üle öökaera kausi, on tagajärjed turvarikkumiste ja eraelu puutumatuse rikkumiste näol on pannkoogid kopsaka hinnaga, soodustus. Küberjulgeolek teeb muret ja tehisintellekti kasutuselevõtt jätab mulje, et see aitab sellele kaasa. Aga kas see tõesti toimib? Selles artiklis saame põhjaliku ülevaate tehisintellekti rollist küberturvalisuses. Lisaks jälgigem AI tulevikku küberturvalisuses, mida saab ennustada. Sukeldume sisse!

Mis on tehisintellekti roll küberturvalisuses?

AI-süsteemid töötavad iseseisvalt ja autonoomselt. Tehisintellekti lahenduste tulevikku ei saa ennustada; siiski ei tohiks neile täielikult loota. Parim viis sellele lähenemiseks on mõelda sellest kui intelligentsest ja võimsast sõdurist, kes suudab lahinguväljal arvutusi teha ja intuitiivselt tegutseda. Sellegipoolest tõstab masinõpe kaitsejõu tugevust. Seda artiklit jätkates saame teada tehisintellekti rollist küberturvalisuse võimaldamisel koos tehisintellekti tulevikuga küberturvalisuses. Enne seda teeme ülevaate, mis on küberturvalisus.

Mis on küberturvalisus?

Küberrünnakute vältimiseks on küberturvalisus tava tagamaks mis tahes Interneti-ühendusega elektroonilises vidinas salvestatud teabe kaitse.

• See viitab arvutisüsteemide kaitsmine ja nende kaitsmine igasuguste digitaalsete ohtude ja pahatahtlike rünnakute eest nende riistvara-, tarkvara- ja andmetasandil, juurutades programme ja protsesse.
• Lisaks kujutab tarbijate üha suurenev IoT-seadmete kasutamine endast suuremat ohtu mis tahes isiku või rühma konfidentsiaalsele ja tundlikule teabele. See muudab küberturvalisuse mittekaubeldavaks instrumendiks.
• Küberturvalisuses on erinevaid komponente, mis põhinevad selle pakutava turbe tüübil, millest mõned on rakenduste turvalisus, võrguturve, teabe- või andmeturve, pilveturve, tööturve, jne.

Saate teada, milline on tehisintellekti tulevik küberturvalisuse ja tehisintellekti ning küberjulgeoleku võimaluste ja väljakutsete vallas. Jätkake lugemist!

Loe ka: Rakenduste integreerimisel on 2023. aastal oodata uusi peamisi suundumusi

Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt on algoritmidmis on mõeldudjäljendavad inimese intelligentsust täita reaalajas ülesandeid ja improviseerida, kasutades masinõppe võimalusi, et kohaneda uute komplektidega teavet tekstide, heli ja video kujul ning töödelda neid integreeritud riistvara ja tarkvara. AI-programmid võtavad vastu suuri andmemahtusid, analüüsivad neid korrelatsioonide ja mustrite suhtes ning loovad oma perioodilisi sisendeid mitme olukorra jaoks.

AI on a domeenispetsiifiliste teadmiste pood mis toimib kolmel viisil:

• Abistatud luure
• Laiendatud intelligentsus
• Autonoomne intelligentsus

Mis on tehisintellekt küberturvalisuses?

Improviseeritud tegevusena rõhutab küberjulgeolek ohtude pideva jälgimise ja nendega tegelemise tähtsust enne kui nad suudavad süsteemi kahjustada. Seetõttu ei automatiseeri tehisintellekti rolli integreerimine küberturvalisusesse mitte ainult käsitsi jõuprotsesse, vaid suurendab ka töövoo täpsust ja kiirust. See võimaldab teil turvalisust sujuvalt säilitada.

Vaatamata sellele, et me ei kahtle inimese intelligentsuses, on see tõsi AI pakub märkimisväärseid eeliseid organisatsioonidele, kes rakendavad seda oma kaitseprogrammides. Arvestades inimvõimete piiratust, ei ole võimalik tuvastada uusi pahavara sorte, andmepüügitehnikaid ja iga üksikut ohtu, millega organisatsioon ja selle pilvepõhised teenused silmitsi seisavad. Lisaks on ohu potentsiaali äratundmine palju keerulisem, kuna see võib serverisse meelitada. Tundmatu, avastamata oht võib vastusena ohule põhjustada süsteemile tohutut kahju.

Kui rääkida tehisintellekti küberturvalisuse eelistest, siis võime rääkida nii paljudest. Lisaks käime läbi tehisintellekti ja küberturvalisusega seotud võimalused ja väljakutsed.

I. Andmevarade varud

AI on ekspertsüsteemide komplekt, mis kasutab sügavat õppimisvõimalust, et pääseda juurde kõikidele seadmetele, kasutajatele ja neis töötavatele rakendustele ning saada täpseid andmeid. See võimaldab tal pakkuda andmehoidlat kogu ettevõttesisese teabega, et andmevarasid paremini kategoriseerida ja hallata.

II. Autentimise turvamine

AI kaitseb seadmes olevaid isikuandmeid, nagu kasutajanimed ja paroolid, rahakaardi numbrid, ID-d jne. Kasutatakse mitmel ettevõttes aktiivsel kaubanduslikul veebisaidil. Selle teabe ohutuse tagamiseks rakendavad nad täiendavat turvakihti, mis kaitseb rikkumiste eest, nagu erinevat tüüpi pahavara, viirused, ussid ja troojalased.

III. AI tuvastab tundmatud ohud

Aja keerukus ei piirdu ainult turvalisusega, vaid ka rikkumistega. Aastas aktiveeruvad sajad miljonid kahjurid. Lõppkokkuvõttes iga vananemine turvasüsteem võib muuta seadme ohtude suhtes haavatavaks. Tehisintellekti rolli kinnistamine küberturvalisuses võimaldab pakkuda tugevat turvalisust, võimaldades nii olemasolevaid kui ka tundmatuid ohte täpselt hinnata ja neile reageerida. See AI-põhine lähenemine aitab kaitsta end pidevalt areneva küberohtude maastiku eest.

IV. Jälgib liiklust ja tuvastab kõrvalekaldeid

Isegi keskmise suurusega organisatsioonis toimub serveris ohtralt andmevahetust ja seda ka mitme võrgu serveriga ettevõtete ja klientide vahel. Volitamata juurdepääs hoiab privaatsust eemal ja turvalisuse nõudmisel. Andmed, mis liiguvad organisatsioonis üle võrgu, võivad hõlmata potentsiaalseid riske, mis tuleb tuvastada ja mis tahes tegevuse põhjustamist vältida. AI on ideaalne lahendus turvaspetsialistidele liikluse iseseisvaks hindamiseks ja andmete turvalisuse tagamiseks.

V. Arukas intelligentsus aja jooksul

Masinõppe ja süvaõppe võimaluste integreerimine võimaldab tehisintellektil aja jooksul paraneda. See areneb pidevalt ja ajakohastab end jooksva teabeanalüüsi põhjal. See analüüsib organisatsiooni võrgustikus olevaid mustreid ja rühmitab need selle järgi algoritm, mis võimaldab tal tulevikus tuvastada edasisi kõrvalekaldeid või tundmatuid mustreid dünaamiliselt.

VI. Lõpp-punkti kaitse läbitungimise eest

Seadmete levik organisatsioonis võimaldab väljakutset turvalisuse säilitamisel. Süsteemide kaitsmiseks võimalike ohtude eest nii riist- kui ka tarkvara tasemel, viirusetõrjeprogrammid ja Virtuaalsed privaatvõrgud (VPN) luua mitmekihiline kaitsekilp.

VII. Riskikaitse

IT-varad, nii materiaalsed kui ka eeterlikud, vajavad tehisintellektisüsteemide abi, kuna need on pidevalt küberkurjategijate sihtmärgiks. Lisaks on häkkimise intensiivsus nüüd nii kõrge, et igale seadmele on häkkimise korral võimalik kaugjuurdepääs ja seda saab kasutada mis tahes kauguselt. Tehisintellektiga on võimalik ennustada ja jälgida eelseisvaid küberrünnakuid ning ette valmistada kahtlased saidid vastavalt.

VIII. Boti blokeerimine

Tehisintellekti roll küberturvalisuses laieneb ka robotite blokeerimisele. Botid teevad läbirääkimisi iga müügi- ja teenindussektori organisatsiooni jaoks. Botitest arusaamine ohustab ettevõtte süsteeme ja tekitab liiklust. AI teeb vahet lubatud ja ohutute robotite vahel ning kõrvaldab pahatahtlikud robotid.

IX. Parem riskijuhtimine

Kiirus on praeguste stsenaariumide põhiolemus ja süsteemid hindavad alati kiiret hindamist ja kaitset sissetungimise eest. Lugejatele aimu andmiseks võib öelda, et aruannete kohaselt saab organisatsioon keskmiselt umbes 200 000 ohtu päevas. Inimese võime probleemi ära tunda, mõista, kontrollida ja lahendada võtab palju kauem aega kui varem loodud algoritmiline arvutus. See vähendab jõu töökoormust ja aitab tuvastada ka nõrku kohti süsteemis, mida saab kasutada probleemide lahendamiseks.

X. Parem üldine turvalisus

Ettevõtlusorganisatsioone ohustavad sageli pahavara, lunavara, häkkimise ja teenuse keelamise rünnakud. Tehisintellekt (AI) seab esikohale turvameetmed kõigi selliste ohtude vastu ja pakub igakülgset kaitset. AI loob loogilisi seoseid riskide ja volitamata IP-aadresside vahel ning juhib reaalajas loogilisi ja andmepõhiseid teadmisi. Need aitavad turvaspetsialistidel rünnakutele reageerida kuni 60 korda kiiremini.

XI. Tooge süsteemid ja analüüsige algpõhjust

Süsteemi korral rikkumine, mille tulemuseks on andmete kadu, saab selle kogu andmete summa tagasi maksta. Lisaks saab põhjalikuma analüüsi abil tuvastada ja uurida rünnaku algpõhjust.

XII. Automatiseeritud turvalisus

Turvalisuse automatiseerimine toimub seal, kus tehisintellekt kasutab masinõpet sarnaste turbeülesannete automatiseerimiseks, nagu paigahaldus ja intsidentidele reageerimine. Nii saab vähendada inimressursi ülekoormust turvakodade ülesannete täpsustamiseks ja järelevalveks. Tehisintellekt võib tugevdada sõltumatute turvasüsteemide automatiseerimist. See eeldaks organisatsioonide kaitset ohtude eest reaalajas isegi siis, kui käsitsi operaatorid ei ole kättesaadavad.

Jätkake lugemist, et saada teavet tehisintellekti tuleviku kohta küberturvalisuses.

Loe ka: NextDNS vs Cloudflare: milline on kiirem DNS?

Kas tehisintellekt on viis tulevase küberturvalisuseni?

Arukas agent, mis lahendab kiiresti kõrvaltegevused ja eemaldab kasutaja kõrvalekalded, kontrollib varjatud ohte miljonites koodiridades arvatust kiiremini või tuvastab pahavara rünnakud – mida muud võiks organisatsioon küsida jaoks? Tehisintellekti kontseptsioon küberturvalisuses seisneb selles pahatahtlikud rünnakud ja katsed kiiresti ära tunda. Saime teada tehisintellekti rollist küberturvalisuses. Lõppkokkuvõttes võime öelda, et tehisintellekti tulevik küberturvalisuses on helge ja selge.

Tehnoloogia hüppeline revolutsioon tööstussektoris on küberjulgeolekule pakutav kingitus muudab selle tegevuskavast väljakutseks miljonite ühendatud seadmete ümber olevate ohtude jälgimiseks globaalselt. Paradigma muutus vanadelt traditsioonilistelt struktuuridelt uuendustele kujul nutiseadmed, automatiseeritud masinadja täiustatud andmetöötlus on otseselt seotud organisatsiooni käitumise muutumisega. Arvestades asjade interneti, pilvandmetöötluse, robotite jne arengut. on rõhutanud vajadust rõhutada küberturvalisuse lahendustes tehisintellekti.

• IT-tööstused on ressurssidega üle koormatud, et tagada kriitiliste varade kaitsmine mitmete rünnakute eest. Tehisintellekt ja masinõpe koos töödelda andmeid ja tuvastada kõrvalekaldeid asjade Interneti ökosüsteemi käitumises, hoides turvahäireid ja arendades lõpp-punkti tuvastamise tehnoloogiaid.
• Tehisintellekti küberturvalisuse lahendused püüavad vastata kõrgeimale nõutavale turbetasemele ähvardusi neutraliseerida, eriti valitsuse ja riiklike julgeolekuasutuste jaoks, kus ei ole eksimisruumi, kuna igal rikkumisel võivad olla katastroofilised tagajärjed. Võib eeldada nõudlust ekspertide järele, kellel on kogemusi tehisintellekti ja masinõppe rakendamisel küberjulgeoleku infrastruktuuris.
• Privaatsete andmete jagamise, turvaliste maksesüsteemide jms valdkondades pakuks tehisintellekti küberturvalisuse ja Blockchaini tehnoloogia kombineerimine turvalisemat ja detsentraliseeritumat lähenemist. Selline lähenemine, mis improviseerib tehisintellekti rolli küberturvalisuses, võiks muutma digitaalsete varade kaitsmise viisi.
• Automatiseeritud lahenduste levimus muudab selle lihtsamaks jäljendavad ja suurendavad inimese võimeid, suurendavad tõhusustja minimeerida inimlike vigade võimalusi. Forbesi andmetel kulutavad äriorganisatsioonid intelligentsete tehnoloogiate juurutamiseks juba miljardeid dollareid tehisintellektile ja tööstuslikule asjade internetile (IIoT). See prognoosib, et ainuüksi tehisintellekti turu väärtus on 2025. aastaks 500 miljardit dollarit.
• Aastatel 2022–2029 võib tehisintellekti tulevik küberturvalisuse turul kasvada aasta liitkasvumäär 24,2% ja ulatub 66,22 miljardi dollarini.
• Telekommunikatsioon, pangandus ja tarbekaubad on tehisintellekti kasutavate tööstusharude esikolmikus. Rahvusvahelise Data Corporationi andmetel võivad ülemaailmsed küberjulgeolekukulutused 2024. aastaks ulatuda 174,7 miljardi dollarini.
• Ettevõtetel on hädavajalik investeerida täiustatud tehisintellektiga integreeritud süsteemidesse, et püsida turul konkurentsivõimelisena ja seista silmitsi arenevate ohtudega. Aruande kohaselt teatati 2019. aastal üle 30 000 küberkuritegevuse juhtumist, sealhulgas 4000 rikkumisest, mis viisid andmete kadumiseni. 2020. aastal ulatus turvarikkumise all kannatanud organisatsiooni keskmine kulu üle 8 miljoni dollari.
• Vastavalt IBM, põhjustab ebaõnnestumine varajases avastamises ja võitluses suuri kaotusi ning 2022. aastal oli andmetega seotud rikkumiste keskmine maksumus maailmas 4,35 miljonit dollarit. Ettevõtted, kellel on täielikult juurutatud tehisintellekt ja automatiseerimisprogrammid, säästsid 3,05 miljonit dollarit.
• 2022. aasta Gartneri direktorite nõukogu uuringus on küberjulgeolekut äririskina käsitlevate nõukogude osakaal tõusnud 58%-lt 88%-le. Seega võib küberturvalisuse tehisintellekti tulevikku oodata pikk tee.

Loe ka: 13 parimat Androidi rakendust failide ja kaustade parooliga kaitsmiseks

Millised on tehisintellekti väljakutsed küberturvalisuses?

Digitaalne ümberkujundamine sillutab sujuvat teed kasvule ja mitme programmiga aktiivsete kasutajate arvu märkimisväärne kasv on märkimisväärselt suurenenud. AI adaptiivne kvaliteet on laitmatu mõõk turvadeemonite vastu. Tehnoloogial on veel pikk tee käia, et seni tehisintellekti ja küberturvalisuse võimaluste ja väljakutsetega toime tulla.

Selliste teguritega nagu pidev õppimine ja areng, andmete käitlemine, ülesannete kõrvaldamine, enesevärskendused, teabe analüüs ja palju muud, näib, et tehisintellekti tohutu potentsiaal parandab turvakanalite tulemusi. Ja küberturvalisuse tehisintellekti tulevik paistab helge.

Siiski toob see endaga kaasa ka palju tõkkeid, millega küberjulgeolek võib kokku puutuda, kuna luureandmete pulseeriv tõus ei sea turvalisusega piirnevaid piire. Arvestades tehisintellekti rolli küberjulgeolekus, ei anna küberkurjategijate uste taga võimalused andmete varastada.

Lehe teises pooles on mõned peamised väljakutsed, millega tehisintellekti küberjulgeolekulahendused võivad silmitsi seista:

I. Ressursside taskukohasus

Masinõppemudelite ja tehisintellekti lahenduste kasutuselevõtt nõuab tehisintellekti turvasüsteemide haldamiseks spetsiaalset varustust, infrastruktuuri ja teadmisi. Arvestades sellega kaasnevaid märkimisväärseid rahalisi kulutusi, ei suuda kõik keskmise või väikese suurusega ettevõtted selliseid kulusid kanda, olenemata nende võimalikest ohtudest. Pealegi on ekspertide turg suhteliselt väiksem kui ülemaailmne nõudlus, mis nõuab ressursside hankimisel rohkem raskusi.

II. Majanduse dünaamika

Asjad ei piira infrastruktuuri rajamist, vaid ka IT-süsteemide haldust. Tehisintellekt õhutab kõrgetasemelist hooldust ja juhtimist. Kui ei teenusepakkujad pakkuda tehisintellekti turvalisust tarkvarana teenusena (SaaS) või platvormi teenusena (PaaS) mudelina, mitte palju ettevõtetel oleks võimalik kanda tehisintellekti turvasüsteemide töös hoidmiseks kulusid ja ressursse optimaalselt.

III. Poolküpsetatud sisemised protsessid

Enamiku ettevõtete turbekomponendid laienevad ainult tööriistadele ja platvormidele, samas kui sisemised täiustused protsessid ja vajadus kultuuriliste muutuste järele jäetakse kapitali pideva takistamise tõttu tähelepanuta investeeringuid. See tõestab tehisintellektiga turvasüsteemide riket.

IV. Andmete privaatsusseaduste järgimine

Masinõpe on tehisintellekti aspekt ja nagu me juba lugesime, et AI annab aja jooksul rohkem, on ilmne mille saavutamiseks oleks turvatarkvarasüsteemi koolitamiseks vaja ohtralt andme- ja infomahtu täpsust. Kuigi see juhtum on ilmne, võib see rikkuda "õigust olla unustatud" seadusi. Need süsteemide protsess suured andmemahud ja lahknevused võivad viia soovimatu varguseni.

V. Andmete kvaliteet koolituse jaoks

Masinõpe sõltub täielikult selle algoritmi treenimisel kasutatud andmete kvaliteedist ja tõhususest. Oluline on välja töötada paindlik, kuid mitte habras koolituseks kasulike andmete süsteem või ammutada reaalajas andmeid olemasolevatest küberjulgeolekujuhtudest. Lisaks ei saa tulemuste täpsuse tagamiseks ignoreerida klassifikaatorite ja algoritmimudelite hindamist mitmest vaatenurgast. Täpse hulga küberturbesüsteemide väljatöötamine võib olla hirmuäratav ülesanne ja eeldaks matemaatika ja tehisintellekti modelleerimise tehnoloogiahiiglaste ekspertide abi. See on ainus viis, kuidas tehisintellekti rolli küberjulgeolekus saaks täielikult hinnata.

VI. Endiselt ei ole läbiräägitav vajadus meeskondade järele tegutsemiseks

Tehisintellekti ja küberjulgeoleku võimalustele ja väljakutsetele vastu seista on vaieldamatu, et tehisintellekti küberjulgeolekuprogrammid ettevõtete võrkudesse integreeritud, immuniseerida sisekaitsesüsteeme, et lühendada ennustus- ja tuvastamisaegu ning vältida puudusi rikkumisi. AI võimendatud võimsus võimaldab organisatsioonidel pahatahtlikud rünnakud maha suruda. Kuid intelligentse süsteemi otsustusvõime tugineb selle kriitilise ja loova mõtlemise võimetele, mille kohta on vaja veel palju uurida. See tähendab, et veel mõnda aega ei saa masinõppest täielikult sõltuda.

VII. Ümbritsevad riskantsed riskid

Ohtude areng aja jooksul ei ole enam aeglane protsess ja kuigi kõik need protsessid Eristavate ohtude lahenduste tuvastamine ja integreerimine jätkub, ohte kerkib esile üldkasutatav. Rakenduse amplituud on keeruline. Turvasüsteemil oli ressursse ainult ohtude tuvastamiseks ja märgistamiseks vastavalt oma õppimisele. Täpsuse parandamiseks on vaja tugevdatud õppemudeleid. Selle puudumisel ei pruugi AI-süsteemid täpseid tulemusi anda.

Tehisintellekti küberjulgeolekulahenduste põhjendatus meelitab ligi pidevat andmetevoogu, mis on saadaval mitme teguri ja nendega seotud riskide kohta. Kuna enam kui pooltest küberturvalisuse rikkumistest ei teatata avalikult, toetab see arendajate jaoks rasket võrrelge andmeid, koostage need analüüsiks süstemaatiliselt, treenige algoritme ja looge lõpuks jõuline tehisintellekti turvalisus süsteem.

VIII. Keerulised andmete krüpteerimised

Kasutaja poolelt on andmete krüptimine kahtlemata turvameede, kuid täiustatud andmete krüpteerimisstrateegiate kasutamine muudab isegi turvasüsteemi jaoks keeruliseks varjatud ohu tühistamise. Pakendi sügav kontroll (DPI) filtreerib väliseid pakette. Kuid krüpteerimiseks kasutatav eelmääratletud koodiomadus võib süsteemi imbuda ka röövloomana.

IX. Rünnakute suhtes haavatav

Vaatamata sellele, et tehisintellekti küberjulgeolek on turvasüsteemid, võib see ka rünnakuid meelitada. Määrused, mida küberturvalisuse tööriistad peavad järgima, kalduvad nende vastu solvavalt käituma. AI mudeli andmete manipuleerimine ja eelarvamused võivad masinat mõjutada keele õppimine ja sisend, mis viib valede otsusteni ja konfidentsiaalsete andmete privaatsuse rikkumiseni.

Soovitatav:

• 22 parimat astronoomia- ja tähevaatlusrakendust
• Mis on Valoranti pakettide kadu?
• Jasperi AI ülevaated: üksikasjad, hinnakujundus ja funktsioonid
• 23 parimat tasuta tehisintellekti kirjutamistööriista

Organisatsioonide jaoks on oluline arvestada tehisintellekti edukate tagajärgedega ja improviseerida oma väärtpabereid, et kaitsta neid paremini kahjude eest. Sellega lõpetame oma artikli. Loodame, et õppisite tehisintellekti roll küberjulgeolekus ja tehisintellekti tulevik küberturvalisuses. Oma päringute ja ettepanekutega võtke meiega ühendust alloleva kommentaaride jaotise kaudu. Samuti andke meile teada, mille kohta soovite järgmiseks teada saada.