Table of Contents

Wraz z rozwojem technologii rozwijają się również metody wykorzystywane przez cyberprzestępców do penetracji bezpiecznych systemów. Podmioty odpowiedzialne za zagrożenia stale wprowadzają innowacje, aby znaleźć nowe sposoby naruszenia systemów, kradzieży danych i wyrządzenia szkód organizacjom. W odpowiedzi na to, zespoły bezpieczeństwa muszą również ewoluować i przyjmować nowe technologie, aby nadążyć za tymi zagrożeniami. Jedną z takich technologii, która okazała się nieoceniona w walce z cyberprzestępczością, jest sztuczna inteligencja (AI). W tym artykule przeanalizujemy rolę AI w wykrywaniu i reagowaniu na zagrożenia.

Zrozumienie wykrywania zagrożeń

Zanim zagłębimy się w rolę AI, ważne jest, aby zrozumieć proces wykrywania zagrożeń. Wykrywanie zagrożeń polega na identyfikacji potencjalnych zagrożeń dla systemów lub danych organizacji. Zazwyczaj polega na monitorowaniu ruchu sieciowego, plików dziennika i zdarzeń systemowych w celu zidentyfikowania anomalii, które mogą świadczyć o zagrożeniu. Po wykryciu zagrożenia zespół bezpieczeństwa może podjąć kroki w celu jego zbadania i zareagowania na nie.

Tradycyjne podejście do wykrywania zagrożeń

Tradycyjnie, wykrywanie zagrożeń jest pracochłonnym procesem, który wymaga ręcznego monitorowania i analizy logów sieciowych oraz innych źródeł danych. Takie podejście może być czasochłonne i podatne na błędy, ponieważ polega na ludziach-analitykach, którzy identyfikują potencjalne zagrożenia. Wymaga również znacznych zasobów, ponieważ organizacje muszą zatrudniać duże zespoły analityków do monitorowania sieci 24/7.

Innym podejściem do wykrywania zagrożeń jest wykorzystanie systemów opartych na regułach. Systemy te wykorzystują zestaw predefiniowanych reguł do identyfikacji potencjalnych zagrożeń. Chociaż systemy oparte na regułach są szybsze niż ręczne monitorowanie, są ograniczone przez fakt, że mogą identyfikować tylko zagrożenia, które mieszczą się w ich predefiniowanych regułach. Nie są w stanie zidentyfikować nowych lub nieznanych zagrożeń, które nie pasują do ustalonych reguł.

Rola AI w wykrywaniu zagrożeń

AI stała się potężnym narzędziem do wykrywania zagrożeń. W przeciwieństwie do tradycyjnych podejść, które polegają na ludzkich analitykach lub predefiniowanych regułach, AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy ogromnych ilości danych i identyfikacji wzorców, które mogą wskazywać na potencjalne zagrożenie. Algorytmy te mogą identyfikować nowe i nieznane zagrożenia, które mogą nie być wykrywalne przez tradycyjne systemy oparte na regułach.

Jedną z kluczowych zalet AI jest jej zdolność do uczenia się i adaptacji. W miarę analizowania większej ilości danych, staje się ona lepsza w identyfikowaniu potencjalnych zagrożeń i może odpowiednio dostosować swoje algorytmy. Dzięki temu AI jest nieocenionym narzędziem do wykrywania zagrożeń w dzisiejszym szybko zmieniającym się krajobrazie cyberbezpieczeństwa.

Rodzaje AI wykorzystywane w wykrywaniu zagrożeń

Istnieje kilka rodzajów AI, które są powszechnie stosowane w wykrywaniu zagrożeń, w tym uczenie maszynowe, głębokie uczenie oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują modele statystyczne do identyfikacji wzorców w danych, podczas gdy algorytmy uczenia głębokiego wykorzystują sieci neuronowe do analizy dużych ilości danych. NLP jest wykorzystywane do analizy danych nieustrukturyzowanych, takich jak tekst z postów w mediach społecznościowych lub artykułów informacyjnych.

Przypadki użycia AI w wykrywaniu zagrożeń

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana na wiele sposobów w celu poprawy wykrywania zagrożeń. Jednym z powszechnych przypadków użycia jest wykorzystanie AI do monitorowania ruchu sieciowego i identyfikowania potencjalnych zagrożeń w czasie rzeczywistym. Dzięki temu zespoły bezpieczeństwa mogą szybko reagować na zagrożenia, zanim zdążą one wyrządzić znaczne szkody w organizacji.

AI jest również wykorzystywana do identyfikacji zagrożeń wewnętrznych. Analizując wzorce zachowań użytkowników, AI może zidentyfikować użytkowników, którzy mogą angażować się w złośliwe działania, takie jak kradzież danych lub dostęp do wrażliwych informacji.

Oprócz wykrywania zagrożeń, AI jest również wykorzystywana do usprawnienia reakcji na incydenty. Analizując dane z poprzednich incydentów, AI może pomóc zespołom bezpieczeństwa w opracowaniu bardziej skutecznych planów reagowania i zidentyfikowaniu potencjalnych słabości w systemach.

Wyzwania i ograniczenia AI w wykrywaniu zagrożeń

Chociaż AI okazała się wartościowym narzędziem w wykrywaniu zagrożeń, nadal istnieją pewne wyzwania i ograniczenia, które należy rozważyć. Jednym z wyzwań jest potrzeba dużej ilości wysokiej jakości danych, aby skutecznie trenować algorytmy AI. Organizacje muszą mieć pewność, że dane wykorzystywane do szkolenia systemów AI są zróżnicowane, reprezentatywne i dokładne.

Kolejnym wyzwaniem jest możliwość uzyskania przez systemy AI fałszywych wyników pozytywnych lub fałszywych wyników negatywnych. Fałszywe pozytywy występują, gdy system AI identyfikuje łagodną aktywność jako potencjalne zagrożenie, natomiast fałszywe negatywy występują, gdy system AI nie zidentyfikuje prawdziwego zagrożenia. Aby ograniczyć to ryzyko, organizacje muszą zapewnić, że ich systemy AI są regularnie aktualizowane i dostrajane w celu zminimalizowania ryzyka wystąpienia fałszywych pozytywów lub negatywów.

Wreszcie, istnieje kwestia kosztów. Wdrożenie systemu wykrywania zagrożeń opartego na sztucznej inteligencji może być kosztowne i wymaga znacznych inwestycji w sprzęt, oprogramowanie i personel. Organizacje muszą starannie rozważyć korzyści płynące z zastosowania AI i koszty wdrożenia.

Wnioski.

W miarę jak krajobraz cyberbezpieczeństwa wciąż ewoluuje, jasne jest, że tradycyjne podejścia do wykrywania zagrożeń nie są już wystarczające. AI pojawiła się jako potężne narzędzie do identyfikacji nowych i nieznanych zagrożeń, pomagając zespołom bezpieczeństwa być o krok przed cyberprzestępcami. Chociaż istnieją wyzwania i ograniczenia, które należy rozważyć, korzyści płynące z zastosowania AI w wykrywaniu i reagowaniu na zagrożenia są oczywiste. Przyjmując podejścia oparte na AI, organizacje mogą poprawić swoją obronę cybernetyczną, chronić swoje dane i być o krok przed cyberprzestępcami.

Referencje.

- AI and machine learning for cybersecurity . IBM. (2022)

- Benefits and limitations of artificial intelligence in cybersecurity . European Union Agency for Cybersecurity. (2019, November)

  • Sztuczna inteligencja - nowy rozdział dla Cybersecurity? (2022, 10 listopada). The State of Security Tripwire.