Преимущество искусственного интеллекта в кибербезопасности: инструменты прогнозирования направлены на сокращение времени реагирования

Современным специалистам по кибербезопасности требуются передовые технологии для сдерживания, обнаружения и изгнания хакеров, а преимущества прогнозирования ИИ могут означать разницу между защитой данных и их разрушением.

Средняя стоимость утечки данных в США достигла высшей отметки в 9,48 миллиона долларов в 2023 году. Убытки росли каждый год, начиная с 2013 года, даже во время глобальной чрезвычайной ситуации в области здравоохранения, вызванной Covid-19, когда многие предприятия закрылись. Анализ отчета IBM об утечке данных за 2024 год показывает, что организации, которые использовали масштабную автоматизацию безопасности с помощью искусственного интеллекта, сэкономили 2,22 миллиона долларов, одновременно снизив страхование кибербезопасности.

Лидерам отрасли было бы полезно подумать и о кибератаках за пределами финансовых последствий. Если ваша организация оплатит требование о вымогательстве или исправит ситуацию после сокрушительной атаки вредоносного ПО, репутационный ущерб может значительно перевесить потраченные деньги. Когда хакеры крадут конфиденциальную, чувствительную и личную информацию, это негативно влияет на тех, кто находится на вашей орбите. Сотрудники, клиенты и отраслевые партнеры могут подавать гражданские иски.

А когда становится известно, что ваше предприятие не может защитить личные данные, бизнес может замолчать. Учреждения нередко подают заявление о банкротстве в течение одного года после серьезного злоупотребления доверием. К счастью, кибербезопасность ИИ может укрепить вашу защиту и заставить киберпреступников искать в другом месте легко висящие плоды.

Какую роль ИИ играет в кибербезопасности?

Интеграция искусственного интеллекта в систему кибербезопасности операций дает широкие преимущества. В длинном списке, который мы здесь кратко рассмотрим, есть одна центральная тема — время реакции. В основе идейного лидерства, лежащего в основе использования ИИ в секторе защиты данных, лежит сокращение времени, которое в противном случае потребовалось бы для обнаружения и изгнания хакеров.

Роль искусственного интеллекта в сегодняшней стремительно развивающейся хакерской среде может определить, понесут ли компании серьезные убытки и сбои или уйдут невредимыми. Если учесть, насколько быстро может действовать изощренный киберпреступник, становится совершенно ясно, почему время на стороне плохих парней, если мы ничего с этим не предпримем.

• Атаки программ-вымогателей: Такие взломы обычно занимают 4 часа, но сложные постоянные угрозы могут захватить бизнес-сеть за 45 минут. Атаки программ-вымогателей происходят каждые 11 секунд.
• Фишинговые письма: Почти 30% всех фишинговых писем открывают получатели. На эти коммуникации с вредоносным ПО приходится 91% всех кибератак.
• Развертывание вредоносного ПО: Хакеры внедряют вредоносное ПО со скоростью 11,5 атак в минуту.

Среднестатистическому хакеру требуется всего 9,5 часов, чтобы украсть ценные и конфиденциальные цифровые активы. Киберпреступники могут действовать безнаказанно, если никто не следит за их деятельностью, пока предприятие закрыто, а сотрудники крепко спят. Операции без искусственного интеллекта, машинного обучения (ML) и других передовых технологий обычно занимают в среднем 197 дней, чтобы обнаружить нарушение, и еще 67 дней, чтобы его локализовать. Хакеры более чем рады спрятаться на виду и копировать входящие данные, пока вы их не удалите.

Преимущества использования технологии прогнозного искусственного интеллекта

Фундаментальным элементом ИИ в кибербезопасности может быть эффективность управления временем. Важно понимать, какую пользу эта перспективная технология приносит общей кибергигиене в организации. Вот несколько способов, с помощью которых ИИ обеспечивает количественные и качественные преимущества в области безопасности данных.

Расширенное обнаружение угроз

Способность ИИ анализировать огромные объемы данных, казалось бы, со скоростью света, не может сравниться с человеческими существами. Запрограммированные на изучение и выявление даже незначительных аномалий в сетевом трафике, активности пользователей и системных журналах, могут помешать хакерам остаться незамеченными. Благодаря постоянному анализу масштабных движений в реальном времени все, что отклоняется от прогнозируемых закономерностей, помечается. Киберпреступник или развернутое вредоносное программное обеспечение вызывает немедленное предупреждение об обнаружении угрозы. Самый опытный злоумышленник не сможет выделить 45 минут, необходимых для эффективной установки файла-вымогателя.

Поведенческая аналитика

Сказать, что ИИ превосходит ожидания с точки зрения поведенческой аналитики, было бы преуменьшением. Машинное обучение, в основном являющееся подкатегорией искусственного интеллекта, предполагает отслеживание и понимание последовательных закономерностей. Например, законный пользователь сети вводит имя пользователя, пароль, а затем код двухфакторной аутентификации. Внутри системы сотрудники выполняют относительно последовательные задачи. Это означает, что они открывают одни и те же программы, получают доступ к одним и тем же данным и выполняют эти обязанности единообразно.

Когда хакер организует атаку, цифровой грабитель не заинтересован в составлении отчетов об инцидентах или подведении инвентарных таблиц. Киберпреступники стремятся получить ценную и конфиденциальную информацию, которую можно продать в даркнете. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение отслеживают поведение пользователей — иногда вплоть до нажатия клавиатуры — срабатывают сигналы тревоги и предпринимаются оперативные действия для ограничения и устранения угрозы.

Уменьшите оповещения об угрозе сбоя

До того, как организации начали внедрять искусственный интеллект и машинное обучение, реагирование на ложные тревоги казалось затратами на ведение бизнеса. Во многом это связано с тем, что альтернативой было незнание того, когда возникла реальная угроза. С точки зрения эффективности обнаружение угроз до появления ИИ во многом напоминало пожарную часть, реагирующую на десятки сигналов тревоги, вызванных слишком чувствительными тепловыми детекторами.

Развитие искусственного интеллекта изменило правила игры с точки зрения уменьшения количества ложных тревог и сокращения времени, которое ИТ-специалисты и сотрудники службы безопасности тратят на проверку каждого из них. По мере того, как технологии адаптируются к частым ложным срабатываниям и учатся различать нарушения низкого и повышенного уровня, специалисты по кибербезопасности тратят меньше времени впустую.

Непрерывный мониторинг угроз и обучение

Хотя людям и большинству машин требуется время простоя, ИИ неустанно выявляет отклонения. В ходе этого бесконечного процесса технологии продолжают накапливать полезную информацию. Он может адаптироваться к изменениям в цифровом ландшафте и перенастраиваться для оценки новых норм. Альтернативой ИИ может стать найм штатного персонала и проверка деятельности систем 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Для многих организаций стоимость непрерывного мониторинга угроз может оказаться непомерно высокой.

Освоение автоматического реагирования на инциденты с помощью ИИ

Один из процессов, которые обеспечивает ИИ, включает в себя автоматическое реагирование на угрозы. Не каждый бизнес-директор чувствует себя комфортно, позволяя технологиям отражать угрозы, будь то вредоносное ПО, программы-вымогатели или попытка человека совершить грубую атаку. Когда мы позволяем так называемым «машинам взять верх», происходит определенная потеря контроля. Но автоматическое реагирование на инциденты на самом деле может быть в ваших интересах.

Лидеры отрасли могут выбирать уровень комфорта относительно того, какие угрозы устраняются с помощью технологии, а какие повышаются для внимания реального человека. Угрозы низкого уровня обычно управляются ИИ, и обычно ИИ начинает усилия по сдерживанию угроз, в то время как специалисты по безопасности реагируют на предупреждение. Это входит в число преимуществ, которые компании получают от автоматизации реагирования на различные инциденты.

• Скорость и эффективность: Заранее определенные ответы на возникающие угрозы происходят немедленно. Скорость, с которой ИИ может решать эти проблемы, помогает эффективно снижать риски.
• Минимизация человеческой ошибки: Большинство успешных утечек данных можно объяснить человеческой ошибкой. Такие технологии, как искусственный интеллект и другие, выполняют возложенные на них процедуры и обязанности. Вы не можете обманом заставить ИИ разрешить пользователям доступ к данным, которые считаются запрещенными.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения может быть одним из наиболее экономически эффективных способов укрепить вашу позицию в области кибербезопасности. Он выполняет работу десятков людей быстрее и эффективнее, не тратя сверхурочных часов. Адаптируемый к широкомасштабным сетям и архитектурам, таким как нулевое доверие, его способность анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и постоянно учиться, делает его неоценимым в управлении рисками. Когда злоумышленник находит путь в вашу сеть или инсайдер пытается украсть коммерческую тайну, он не может ускользнуть от бдительного ока ИИ.

Джон Фанк — креативный консультант в SevenAtoms.