Οι κυβερνοαπειλές για τα σύγχρονα εταιρικά περιβάλλοντα είναι πολλές και συνεχίζουν να αναπτύσσονται με ταχείς ρυθμούς. Αυτό σημαίνει ότι οι οργανισμοί πρέπει να δώσουν έμφαση στην κυβερνοασφάλεια. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική εκμάθηση μπορούν να βοηθήσουν και στην πραγματικότητα θεωρούνται πλέον απαραίτητες για την κυβερνοασφάλεια (ασφάλεια πληροφοριών και των συστημάτων).
Οι προηγμένες αυτές τεχνολογίες μπορούν να αναλύσουν γρήγορα εκατομμύρια σύνολα δεδομένων και να εντοπίζουν διάφορες απειλές στον κυβερνοχώρο. Επιπλέον, βελτιώνονται συνεχώς, αφού μαθαίνουν, αντλώντας δεδομένα από προηγούμενες και νέες εμπειρίες για να εντοπίσουν νέες μορφές επιθέσεων.
Σε αυτό το άρθρο, θα δούμε τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια, συμπεριλαμβανομένων των πλεονεκτημάτων και των προκλήσεων που τη συνοδεύουν.
Πλεονεκτήματα και εφαρμογές του AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
1. Ανίχνευση νέων απειλών
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό απειλών στον κυβερνοχώρο. Συγκριτικά με τις συμβατικές τεχνικές που βασίζονται στο λογισμικό ή σε μη αυτοματοποιημένους ελέγχους, η χρήση αυτών των τεχνολογιών είναι πιο αποτελεσματική για την αντιμετώπιση των επιθέσεων.
Δυστυχώς, τα παραδοσιακά λογισμικά δεν μπορούν να ανταποκριθούν στον τεράστιο αριθμό νέων κακόβουλων προγραμμάτων που δημιουργούνται συνεχώς, επομένως αυτός είναι ένας τομέας που η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν εξελιγμένους αλγόριθμους και εκπαιδεύονται ώστε να ανιχνεύουν κακόβουλο λογισμικό και να παρακολουθούν τη συμπεριφορά του συστήματος για να εντοπίζουν ακόμη και τις πιο μικρές αλλαγές που θα μπορούσαν να δείχνουν κάποια κακόβουλη δραστηριότητα, πριν δημιουργηθεί κάποιο ουσιαστικό πρόβλημα.
Η τεχνητή νoημοσύνη αξιοποιεί γνώσεις που αποκτά μέσω άρθρων, ειδήσεων και μελετών για απειλές στον κυβερνοχώρο και τις χρησιμοποιεί για να ενισχύσει την ασφάλεια των συστημάτων. Μαθαίνει για νέες απειλές, κυβερνοεπιθέσεις και στρατηγικές πρόληψης.
2. Καταπολέμηση των Bots
Το AI μπορεί να βοηθήσει, επίσης, στην καταπολέμηση των bots. Τον τελευταίο καιρό γίνεται πολλή συζήτηση γύρω από τα bots. Μπορεί να χρησιμοποιηθούν για την ανάληψη ελέγχου λογαριασμών με κλεμμένα credentials ή ακόμα και για τη δημιουργία ψεύτικων λογαριασμών.
Δυστυχώς, δεν είναι εύκολο να αντιμετωπίσετε τέτοιου είδους απειλές μόνο με μη αυτόματες λύσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση βοηθούν στη διάκριση μεταξύ καλών bots, κακόβουλων bots και ανθρώπων.
Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την ανάλυση ενός τεράστιου όγκου δεδομένων και δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες κυβερνοασφάλειας να προσαρμόσουν τη στρατηγική τους σε ένα συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο.
3. Πρόβλεψη κινδύνου παραβίασης
Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να προβλέπει τον κίνδυνο μιας παραβίασης. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στον προσδιορισμό του IT asset inventory, που είναι μια ακριβής και λεπτομερής καταγραφή όλων των συσκευών, χρηστών και εφαρμογών με διαφορετικά επίπεδα πρόσβασης σε διάφορα συστήματα.
Λαμβάνοντας υπόψη το asset inventory και την έκθεση σε απειλές, τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προβλέψουν πώς και πού είναι πιο πιθανό να υπάρξει μια παραβίαση. Έτσι, δίνουν τη δυνατότητα στις IT ομάδες να σχεδιάσουν από νωρίς το κατάλληλο πλαίσιο προστασίας και να δώσουν έμφαση σε περιοχές που είναι πιο ευάλωτες.
4. Καλύτερη προστασία τελικού σημείου
Το επόμενο πλεονέκτημα περιλαμβάνει την καλύτερη προστασία τελικού σημείου. Στις μέρες μας, χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερες συσκευές για απομακρυσμένη εργασία και η τεχνητή νοημοσύνη είναι κρίσιμη για την ασφάλεια όλων αυτών των συστημάτων.
Φυσικά, υπάρχουν διάφορα γνωστά μέτρα προστασίας. Υπάρχουν λογισμικά προστασίας από ιούς και VPN που μπορούν να βοηθήσουν ενάντια σε απομακρυσμένες επιθέσεις που χρησιμοποιούν malware και ransomware, αλλά δεν είναι αρκετά.
Η προστασία τελικού σημείου με χρήση τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται στην εκπαίδευση. Εάν συμβεί κάτι ασυνήθιστο, η τεχνητή νoημοσύνη μπορεί να το επισημάνει και να σας βοηθήσει να αντιδράσετε άμεσα. Το AI σύστημα μπορεί να σας στείλει μια ειδοποίηση ή ακόμα και να επαναφέρει το σύστημα σε ασφαλή κατάσταση μετά από επίθεση ransomware. Αυτό παρέχει προληπτική προστασία έναντι απειλών.
5. Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών στην κυβερνοασφάλεια
Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών στην κυβερνοασφάλεια. Για να ενισχύσουν την κυβερνοασφάλεια, οι αναλυτές χρειάζεται να συλλέγουν, να αναλύουν και να διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Αυτή η διαδικασία απαιτεί πολύ χρόνο και πόρους. Ωστόσο, η τεχνητή νoημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει αυτές τις εργασίες, αφήνοντας τους αναλυτές να επικεντρωθούν σε πιο σημαντικές προκλήσεις που σχετίζονται με την ασφάλεια.
Προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια
Πέρα από τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, υπάρχουν και κάποιες προκλήσεις:
1. Κόστος
Η πιο σημαντική πρόκληση είναι, ίσως, το κόστος. Η χρήση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί πόρους και οικονομικές επενδύσεις.
Επιπλέον, για να εκπαιδεύσετε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, χρειάζεστε πολλά διαφορετικά σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων κακόβουλων και μη κακόβουλων κωδίκων. Η συλλογή όλων αυτών των δεδομένων απαιτεί πολύ χρόνο και χρήματα, τα οποία πολλοί οργανισμοί δεν διαθέτουν.
Το πρόβλημα είναι ότι αν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν εκπαιδευτούν επαρκώς με τεράστιους όγκους δεδομένων, μπορούν να αποδώσουν εσφαλμένα αποτελέσματα ή/και ψευδώς θετικά αποτελέσματα. Και αυτό οδηγεί στο δεύτερο πρόβλημα.
2. Εσφαλμένα αποτελέσματα
Η λήψη ανακριβών δεδομένων μπορεί να προκαλέσει σημαντικό πρόβλημα στην ασφάλεια των συστημάτων σας.
3. Χρήση AI από εγκληματίες του κυβερνοχώρου
Ένα άλλο σημαντικό μειονέκτημα είναι ότι οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορούν, επίσης, να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν νέο malware και να πραγματοποιήσουν πιο περίπλοκες επιθέσεις. Αυτό καθιστά πιο δύσκολο τον εντοπισμό και την αντιμετώπιση των επιθέσεων.
Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορούν να εκμεταλλευτούν τα ίδια συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν οι οργανισμοί, αλλά για κακόβουλους σκοπούς.
4. Προκαταλήψεις και ανησυχίες δικαιοσύνης
Μια άλλη πρόκληση έχει να κάνει με τις προκαταλήψεις. Το εσωτερικό μοντέλο ενός συστήματος AI είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευσή του. Εάν αυτά τα δεδομένα περιέχουν προκαταλήψεις τότε το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα είναι επίσης προκατειλημμένο.
5. Ενοποίηση με υπάρχοντα συστήματα ασφαλείας
Τέλος, μια άλλη πρόκληση που μπορεί να αντιμετωπίσουν οι οργανισμοί, έχει να κάνει με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε άλλα συστήματα ασφάλειας.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενισχύουν την κυβερνοασφάλεια, αλλά είναι πιο αποτελεσματικά όταν αποτελούν αναπόσπαστο μέρος του γενικότερου σχεδίου προστασίας ενός οργανισμού.
Εάν οι λύσεις που υποστηρίζονται από AI δεν συνεργάζονται καλά με τα άλλα εργαλεία ενός οργανισμού, καταλήγουν να μην είναι χρήσιμες.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια
Ανεξάρτητα από αυτές τις προκλήσεις, δεν υπάρχει αμφιβολία ότι ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο θα ενισχυθεί με την πάροδο του χρόνου.
Ακολουθούν τρεις προβλέψεις για το πώς θα εξελιχθεί ο ρόλος του AI στην ασφάλεια:
Πρόοδος στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν λάβει μεγάλη προσοχή τα τελευταία χρόνια, αλλά η τεχνολογία δεν είναι ακόμα πλήρως εξελιγμένη. Καθώς οι τεχνολογίες τεχνητής νoημοσύνης και μηχανικής μάθησης βελτιώνονται και εξελίσσονται, η χρησιμότητα και οι πιθανές εφαρμογές ασφαλείας τους θα αυξηθούν.
Ενοποίηση με άλλες αναδυόμενες τεχνολογίες
Η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται παράλληλα με άλλες τεχνολογίες, όπως τα δίκτυα κινητής τηλεφωνίας 5G και το Internet of Things (IoT). Η ενσωμάτωση αυτών των αναδυόμενων τεχνολογιών μπορεί να ενισχύσει σημαντικά την κυβερνοασφάλεια, συνδυάζοντας τη συλλογή δεδομένων και τις δυνατότητες απομακρυσμένης διαχείρισης του IoT με τις ικανότητες λήψης αποφάσεων της τεχνητής νοημοσύνης.
Επιπτώσεις στη βιομηχανία ασφάλειας και στην αγορά εργασίας
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών και τη βελτίωση των λειτουργιών ασφάλειας, οι ρόλοι των ανθρώπων θα επικεντρώνονται όλο και περισσότερο στη συνεργασία με αυτά τα συστήματα για την παροχή βελτιωμένης ασφάλειας.
Πηγή: computer.org
