В последнее время возрос уровень уязвимости систем безопасности компаний, что приводит к огромному количеству утечек данных и сбоям в работе бизнес-сети. Стандартная стоимость восстановления после частых утечек данных составляет примерно 3,86 миллиона долларов, а чтобы выявить саму утечку компаниям требуется примерно 196 дней.
Ниже приведены основные способы применения искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности.
Своевременная реакция
Встроенные системы искусственного интеллекта и машинного обучения в механизмы кибербезопасности позволяют выявлять подозрительные действия и принимать против них меры, эффективно предотвращая нарушение работы бизнеса. Организации стремятся обеспечить безопасную среду, автоматизируя функции безопасности, сводя к минимуму или вообще исключая помощь человека (это особенно важно для сложных задач, которые практически невозможно решить без помощи ИИ).
Анализ сетевой безопасности
В основном, традиционные методы сетевой безопасности сосредоточены на двух основных аспектах:
Разработка политики безопасности
Политика безопасности помогает идентифицировать законные и злоумышленные сетевые подключения. Однако создавать, управлять и поддерживать такую политику для огромного количества сетей довольно сложно.
Развитие сетевой среды
Искусственный интеллект играет важную роль в улучшении протоколов сетевой безопасности, изучая шаблоны сетевого трафика и рекомендуя функциональную рабочую нагрузку вместе с политикой безопасности. Кроме того, искусственный интеллект может оптимизировать и контролировать критически важные процессы центра обработки данных.
Управление уязвимостями
В 2019 году было обнаружено 20 362 новых уязвимостей данных, что на 17,8% больше, чем в 2018 году. Организации ежедневно борются с управлением и установлением приоритетов в отношении новых уязвимостей. Традиционные методы управления уязвимостями, как правило, реагируют на уязвимости высокого риска только после того, как киберпреступники попытаются их использовать.
Нет сомнений в том, что машинное обучение и искусственный интеллект могут улучшить управление уязвимостями и безопасность баз данных. Кроме того, инновационные инструменты, такие как поведенческая аналитика пользователей и событий (UEBA), при интеграции с алгоритмами ИИ, позволяют анализировать поведение пользователей на серверах, и могут указывать на неизвестную атаку.
Предотвращение кражи личных данных
Решения для проверки личности на базе искусственного интеллекта и реализация мер безопасности играют важную роль в борьбе с киберпреступниками. Киберпреступники используют множество способов получения несанкционированного доступа к конфиденциальным данным физических лиц. Несомненно, решения на основе искусственного интеллекта могут помочь компаниям любой сферы деятельности будь-то финансы, здравоохранение, образование или туризм.
Неизбежный вывод
«Третья волна» ИИ обеспечивает надежную защиту сетевых ресурсов в облаке и на многочисленных подключенных устройствах в режиме реального времени. Поэтому, сегодня компаниям необходимо инвестировать и совершенствовать свои методы кибербезопасности для обнаружения кражи личных данных используя протоколы кибербезопасности на основе ИИ.
