Количество киберпреступлений постоянно и довольно быстро увеличивается. Так, за прошлый год потери российской экономики от деятельности хакеров составили около 6 трлн рублей. По словам экспертов, злоумышленники часто находятся не на один, а сразу несколько шагов впереди специалистов по информационной безопасности и правоохранителей.
По статистике МВД, каждое четвертое преступление совершается сейчас с использованием IT-технологий. За пять лет число киберпреступлений в России увеличилось в 12,5 раза. За семь лет - так и вообще в 20 раз. Делать с этим, конечно, что-то нужно, так что сфера информационной безопасности тоже развивается. Сейчас приходит на помощь искусственный интеллект - есть несколько важных направлений развития симбиоза "ИИ+ИБ". Давайте сегодня об этом и поговорим.
Важных трендов не так много, но их можно назвать критически важными для всей отрасли.
Обнаружение киберугроз
Машинное обучение (ML) дает возможность обнаруживать киберугрозы в режиме реального времени на основе анализа поступающих из разных источников данных. Алгоритмы машинного обучения постоянно адаптируются и обновляются, чтобы выявлять угрозы для вашей системы до того, как злоумышленники смогут выявить уязвимости в защите сети компании и реализовать угрозы. Алгоритмы "понимают" все нюансы инфраструктуры и сети организации, а также возможные сценарии атак.
Благодаря обучению, анализу данных и пониманию моделей поведения алгоритмы могут обнаруживать аномалии в системе и предотвращать их до того, как будет совершена полноценная атака.
ИИ служит вспомогательным, но весьма надежным инструментом для специалиста по кибербезопасности. С течением времени направление обнаружения киберугроз постепенно развивается, поскольку, как и говорилось выше, киберпреступники тоже не сидят на месте.
Анализ сетевой безопасности
Во многих случаях сетевая безопасность базируется на двух основных аспектах:
Разработка политики безопасности. Она дает возможость выявлять легальные и не очень сетевые подключения. Если компания не особо большая, то проблем с анализом данных немного. Но вот для средних и крупных компаний все усложняется, ведь создавать, управлять и поддерживать политику безопасности для огромной инфраструктуры сложно. Поэтому ИИ становится надежным и эффективным инструментом решения таких проблем. Он помогает предприятиям отслеживать и применять правила и нормативы, а также контролировать соответствие сложных сетей установленным нормам. В случае ИИ все это происходит гораздо эффективнее, чем в случае "ручного" труда, т.е. задействования специалистов без ИИ-инструментов.
Анализ сетевой среды. У большого количества компаний нет достаточно четкой системы мониторинга разных рабочих нагрузок. ИБ-отделу, соответственно, приходится тратить много времени и энергии на определение того, какая группа рабочих нагрузок каким приложениям принадлежит. ИИ способен оптимизировать выполнение этой задачи, здесь машина справляется лучше человека.
Поведенческий анализ
Речь идет о мониторинге действий пользователей в режиме реального времени. При обнаружении аномалий система срабатывает, задействуя один из сценариев защиты. Любая аномалия помечается, как подозрительная, так что угрозу с высокой степенью вероятности выявляют.
Алгоритмы работают с самой разной информацией, включая, рабочие часы сотрудников (если кто-то заходит из непривычного места, действие помечается как подозрительное), географическое местоположение, используемое для входа в сеть, идентификаторы устройств, шаблоны ввода и т. д.
Для того, чтобы алгоритмы действовали эффективно, команде по информационной безопасности необходимо загружать в систему эталонные данные, по которым и проводится сверка.
Безопасность облачной инфраструктуры
И здесь ИИ приходит на помощь. Дело в том, что кибербезопасность сложнее обеспечивать по мере перехода компаний в "облако". Решения, предназначенные для локальных сетей, не особо хорошо справляются с этой задачей.
А вот гибридные решения с использованием ИИ, которые дают возможность отслеживать и анализировать данные в самых разных средах, работают весьма эффективно. Все больше организаций применяют специализированный подход, когда корпоративные данные извлекаются из разных архитектур, компилируются и анализируются программной платформой. Гибридные системы способны без устали вести мониторинг происходящего.
Обнаружение фрода
Многие пользователи банковских услуг сталкивались с неудобствами при попытке банка защитить средства клиента. Блокируются счета, пользователи не могут использовать приложение банка, находясь за границей - подобных случаев много. Все потому, что некоторые организации используют достаточно жесткий алгоритм распознавания подозрительных операций. Чуть что не так - и все блокируется.
ИИ действует более гибко. Ложных срабатываний при интеграции решений искусственного интеллекта становится гораздо меньше. Более того, ИИ оперативно обнаруживает источник проблемы, так что правоохранители вовремя получают необходимые данные.
Без дополнительных, комплексных решений бизнесу крайне сложно противодействовать слаженным действиям злоумышленников. По прогнозам специалистов, в 2022 году киберепреступники начнут формировать новые группы, которые станут представлять собой еще более значительную угрозу, чем "инфраструктура" злоумышленников, действующая сейчас.
ИИ-технологии продолжат развиваться в русле информационной безопасности. В конечном итоге искусственный интеллект может произвести настоящую революцию в мире кибербезопасности - после того, как количественные изменения перейдут в качественные.