Кто сильнее: ИИ или хакеры?

Последний год отмечен многочисленными атаками хакеров на крупнейшие корпорации, государственные и международные организации во всем мире. Например, еще в марте 2020 года ВОЗ подверглась нападению киберпреступников, которые рассылали в организацию фишинговые сообщения в попытке получить доступ к ее цифровым системам.

В апреле связанные с Ираном хакеры были пойманы на фишинг-атаках на фармацевтическую компанию Gilead Sciences, которая занимается разработкой и распространением препаратов против COVID-19. А хакеры из группировки Anonymous способствовали утечке 269 Гб документов правоохранительных органов и внутренних коммуникаций США. Эти данные были переданы группе хактивистов DDoSecrets, которые их и опубликовали.

В мае Агентство национальной безопасности США заявило, что хакерская группировка Sandworm пыталась взломать почтовые серверы АНБ.

Но самым громким примером последнего времени стала атака хакеров на крупнейший американский трубопровод Colonial Pipeline в начале мая этого года. В результате компания Colonial Pipeline вынуждена была заплатить хакерам 4,4 млн долларов.

Вот почему защита от киберпреступности становится обязательным условием успешной работы любой компании — от стартапа до транснациональной корпорации.

Представительство в России американской транснациональной корпорации Fortinet, специализирующейся на проблемах информационной безопасности, предоставило нашему журналу статью, посвященную борьбе с киберугрозами с применением искусственного интеллекта.

Киберпреступность идет нога в ногу с технологическим развитием. Недавний рост числа сотрудников, переведенных на удаленную работу, и сопутствовавшее ему расширение возможного фронта для атаки со стороны хакеров показали, что киберпреступники становятся все более изобретательными, используя для своих преступных целей широкий спектр инструментов, включая стратегии с применением искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Значит, сотрудники компаний, обеспечивающие безопасность, должны уметь делать то же самое.

Технологии безопасности, основанные на искусственном интеллекте, могут помочь предупредить атаки и противодействовать им в режиме реального времени. Учитывая, что кибератаки будущего, как ожидается, будут происходить за микросекунды, способность реагировать со скоростью машины имеет решающее значение. Роль людей в защите от атак изменится — они будут сосредоточены на обеспечении того, чтобы в системы безопасности поступало достаточно оперативной информации для корректного функционирования.

AI и ML в условиях современных киберугроз

Развитие мультимедийных сервисов, все более интеллектуальные конечные устройства, полуинтеллектуальные IoT-устройства и новые возможности, обусловленные появлением 5G, создают новые угрозы системам связи и коренным образом меняют способы обмена данными. Этот создает множество новых проблем безопасности, которые требуют новых решений.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение в своих интересах, злоумышленники создают платформы для доставки вредоносных программ с беспрецедентной скоростью и масштабом. А поскольку в одиночку даже квалифицированные специалисты не могут справиться со все более изощренными методами киберпреступников, те, кто занимается обнаружением угроз, должны использовать искусственный интеллект, машинное обучение и автоматизацию, чтобы иметь преимущество перед злоумышленниками.

Чтобы опережать киберугрозы, нужны проактивные (упреждающие) стратегии. Как правило, гораздо проще принять надлежащие меры защиты до того, как что-то случится, чем устранять ущерб после атаки. Организации могут перейти к упреждающим стратегиям безопасности, используя технологии AI/ML, песочницу для анализа информации, собранной из глобальных сетей анализа угроз. Опыт использования систем, использующих все три режима обучения машинного обучения, — контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением — показывает, что со временем они демонстрируют все большую точность.

Причем необходимо сочетать системы безопасности на основе AI с современными технологиями анализа угроз и сетевыми технологиями для создания единой системы. С помощью этой стратегии безопасность пронизывает всю сеть, обеспечивая сегментацию, поведенческую аналитику и доступ с нулевым доверием. Кроме того, распределенная система безопасности, которая заменяет традиционные датчики обучающимися узлами, может как собирать информацию, так и функционировать в качестве первой линии обороны от киберугроз. Таким образом, она действует аналогично нервной системе человека.

Человеческий фактор

Использование AI и ML в решениях по кибербезопасности наряду с автоматизацией также ведет к изменению роли профессионалов в области кибербезопасности. Поскольку технологии защиты нового поколения интегрируют улучшенные пользовательские интерфейсы, это упрощает прием на работу новых младших сотрудников и требует меньшего контроля со стороны старшего персонала. Более того, эти технологии могут эффективно компенсировать пробел в навыках кибербезопасности и оставлять более значимую и ценную работу людям, тем самым делая эту работу содержательнее и интереснее, что способствует удержанию персонала.

Как мы уже заметили, современные сети становятся все более сложными, требуя нечеловеческого уровня осведомленности и реакции для обеспечения их безопасности. Поскольку киберпреступники атакуют все более изощренно, используя искусственный интеллект и машинное обучение, профессионалы в области кибербезопасности должны в ответ применять те же самые технологии. Ландшафт угроз будет и дальше развиваться, а это означает, что системы на основе AI, обученные и усовершенствованные людьми с использованием высококачественных данных, становятся все более важным средством защиты цифровых активов.

*технический директор Fortinet в России