Уложитесь в мой дедлайн?
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Хакеры придумывают все более хитрые способы атак, с которыми старые методы защиты не справляются. Искусственный интеллект стал важным помощником в сохранении этих данных в безопасности.
В этой статье расскажем, как ИИ помогает бизнесу защищаться от киберпреступников.
%20(1)%20(1)%20(1).webp)
Статистика последних лет наглядно показывает масштаб проблемы — нарастающий поток сложных кибератак.
В четвертом квартале 2024 года число киберинцидентов выросло на 5% по сравнению с предыдущим кварталом и на 13% относительно аналогичного периода прошлого года. При этом вредоносное ПО остается главным оружием злоумышленников.
Финансовые потери от кибератак неуклонно растут. Средний ущерб от утечки данных в 2024 году достиг 4,88 млн долларов, что на 20% больше, чем в 2020 году. Эти цифры включают не только немедленные расходы на ликвидацию последствий, но и долговременные издержки: рост страховых взносов, дополнительные инвестиции в безопасность, затраты на обучение сотрудников.
В таких условиях бизнесу нужно полное переосмысление подхода к кибербезопасности. Искусственный интеллект способен обрабатывать колоссальные объемы данных, находить неочевидные связи и предсказывать угрозы до того, как они реализуются.
Внедрение машинного обучения в информационную безопасность — это и есть новый подход.
Рассмотрим шесть основных направлений, где искусственный интеллект меняет подходы к защите информации.
ИИ-системы анализируют огромные массивы данных в реальном времени. Они выявляют подозрительные активности задолго до того, как они перерастают в полномасштабные атаки. Алгоритмы машинного обучения постоянно совершенствуются, изучая новые тактики злоумышленников и подстраиваясь под них.
🤖 Пример: Компания Positive Technologies применяет собственные ИИ-алгоритмы в продукте PT Network Attack Discovery для выявления сложных угроз. Система находит аномалии в сетевом трафике и автоматически блокирует подозрительную активность.
Стандартный поиск уязвимостей требует значительных затрат времени и человеческих ресурсов. ИИ-решения автоматизируют этот процесс, проверяя инфраструктуру и приложения в режиме нон-стоп. Они сортируют найденные уязвимости по степени риска и определяя приоритеты их устранения.
🤖 Пример: Ростелеком-Солар встроили элементы ИИ в свой сервис Solar appScreener, который анализирует исходный код приложений на наличие уязвимостей с точностью до 97%.
При киберинциденте важна каждая минута. ИИ-системы ускоряют процесс реагирования: автоматически собирают и анализируют сведения о нарушении, изолируют зараженные системы и предлагают пути устранения последствий.
🤖 Пример: Платформа Smart Monitor использует искусственный интеллект для автоматизации реагирования на инциденты. Система самостоятельно принимает решения о блокировке подозрительной активности и изоляции скомпрометированных устройств.
ИИ-системы создают цифровые портреты поведения сотрудников, устанавливая их рабочие привычки. Отклонение от нормы — вход в систему в необычное время, доступ к нетипичным ресурсам или аномальный объем скачиваемых данных — может указывать на взлом учетной записи или внутреннюю угрозу.
🤖 Пример: InfoWatch применяет алгоритмы машинного обучения для создания цифровых поведенческих профилей сотрудников. Система распознает нехарактерные действия, которые могут сигнализировать о внутренних угрозах, и автоматически оповещает службу безопасности.
Вместо того чтобы отбивать уже начавшиеся атаки, компании используют ИИ для прогнозирования будущих угроз. Анализируя тенденции, исторические данные и информацию из разных источников, ИИ-системы предсказывают вероятные векторы атак и советуют превентивные меры.
🤖 Пример: Решение Kaspersky Threat Intelligence применяет технологии машинного обучения для анализа глобальных данных об угрозах и прогнозирования нападений.
ИИ-системы в реальном времени подстраивают уровни доступа пользователей в зависимости от множества факторов: местоположения, времени, устройства, особенностей поведения и текущего уровня угрозы.
🤖 Пример: Система управления доступом Secret Net Studio анализирует 200+ параметров для оценки легитимности запроса на доступ, что помогает снизить риск несанкционированного проникновения в систему.
Теперь давайте рассмотрим главные достоинства ИИ в практическом применении.
Системы на базе ИИ сокращают количество ложных срабатываний — одной из главных проблем традиционной кибербезопасности. Алгоритмы машинного обучения видят закономерности там, где человек или классические защитные решения их не замечают.
Искусственный интеллект берет на себя трудоемкие, повторяющиеся операции: сортировку многочисленных оповещений, первичный анализ инцидентов и проверку файлов. В результате специалисты по безопасности не тонут в потоке однотипных задач и направляют свои знания и опыт на решение сложных проблем.
В отличие от статичных защитных механизмов, ИИ непрерывно совершенствуется. Обучаясь на новых данных, он подстраивается под меняющуюся картину угроз без участия человека. Это особенно ценно при противодействии угрозам «нулевого дня», не имеющих сигнатур в базах данных.
Анализируя информацию о прошлых атаках и текущей обстановке, ИИ предсказывает вероятные сценарии будущих нападений. Это меняет саму философию защиты – от реагирования к предотвращению.
Человек физически не способен обработать большой массив данных, а традиционные системы анализируют лишь поверхностные закономерности. ИИ обрабатывает эту информацию в полном объеме, находя сложные взаимосвязи между разрозненными событиями.
Вместо случайной проверки или работы по всем фронтам, ИИ выстраивает приоритеты защиты в соответствии с реальными рисками. Это позволяет сосредоточить силы на опасных угрозах и достичь максимального результата при имеющихся возможностях.
Несмотря на преимущества, у искусственного интеллекта в информационной безопасности есть и ограничения.
Эффективность ИИ-систем напрямую связана с данными, на которых они обучаются. Неполные, искаженные или устаревшие наборы данных приводят к неточным результатам.
Эта проблема возникает при защите от новых типов угроз, по которым еще нет достаточного количества примеров для обучения. Кроме того, даже небольшие смещения в обучающих данных могут привести к пропуску целых классов атак.
Алгоритмы машинного обучения сами становятся мишенью для киберпреступников. Злоумышленники разрабатывают специальные методы обмана ИИ-систем. Например, внедряя вредоносный код таким образом, чтобы он не распознавался как угроза.
Использование ИИ в безопасности создает ряд этических дилемм: как соблюсти баланс между защитой и вторжением в частную жизнь сотрудников? Кто несет ответственность за решения, принятые алгоритмом?
В разных странах формируется законодательство в этой сфере. Компаниям приходится подстраиваться под меняющиеся нормы, особенно при международной деятельности.
Многие организации, внедрив ИИ-системы, впадают в опасную иллюзию полной защищенности. Это приводит к ослаблению других мер безопасности и снижению бдительности персонала.
Однако даже самый продвинутый ИИ не способен заменить комплексный подход к безопасности, включающий обучение сотрудников, грамотные политики и регулярные проверки.
<div class="post_divider"></div>
⭐ Наш опыт
Искусственный интеллект действительно нужен не во всех сферах. Мы провели продакт дискавери для клиента, который планировал создать дейтинг-сервис с использованием ИИ. Предполагалось, что ИИ будет помогать пользователям улучшать их профили, придумывать привлекательные первые сообщения и поддерживать диалоги для получения большего количества мэтчей и свиданий.
Однако исследование показало, что целевая аудитория не испытывает тех проблем, которые должен был решить продукт. Пользователи не переживают из-за небольшого количества мэтчей, знают, что писать в первых сообщениях, и не расстраиваются, если диалог не складывается. Благодаря дискавери фазе за $3,000 клиент избежал ненужных трат около $40,000 на разработку невостребованного продукта.
<div class="post_divider"></div>
Современные нейросетевые алгоритмы часто работают как «черный ящик». Даже их создатели не всегда могут объяснить, почему система приняла то или иное решение.
Это затрудняет отладку, снижает доверие к системе и создает проблемы при необходимости обоснования действий по безопасности, особенно в регулируемых отраслях.
ИИ-решения требуют значительных вычислительных мощностей, особенно при анализе больших объемов данных в реальном времени. Для многих организаций затраты на создание инфраструктуры могут превысить потенциальную выгоду от внедрения.
Кроме того, требуется привлечение редких и дорогостоящих специалистов на стыке ИИ и кибербезопасности.
Выбор подходящего разработчика ИИ или решения на его основе требует системного подхода, чтобы избежать разочарований и неоправданных затрат.
Проведите тщательный аудит текущего состояния информационной безопасности компании. Выявите уязвимые места, оцените реальные риски и четко сформулируйте, какие именно проблемы должно решить внедрение ИИ.
Универсальных решений нет — каждое ориентировано на конкретный спектр задач. Составьте список критических требований, которым должна соответствовать выбранная система.
Сопоставьте функции различных информационных систем с вашими потребностями. Обратите внимание на такие характеристики, как:
Запросите у вендоров результаты независимого тестирования и сравнительные данные по эффективности. Важно также оценить удобство использования и требования к квалификации персонала.
Даже лучшее ИИ-решение может не принести пользы при неправильном внедрении. Изучите портфолио подрядчиков, их опыт работы в отрасли и наличие сертифицированных специалистов.
Особое внимание уделите качеству технической поддержки и готовности подрядчика адаптировать решение под специфические потребности.
Проведите пилотный проект в ограниченном сегменте инфраструктуры. Это позволит оценить эффективность решения, выявить потенциальные проблемы интеграции и определить необходимость дополнительной настройки.
По результатам тестирования составьте детальный план внедрения с четким указанием этапов, сроков и ожидаемых результатов.
Технологии искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности стремительно развиваются. То, что еще вчера казалось фантастикой, сегодня становится частью повседневной практики.
Будущее за системами, которые смогут самостоятельно адаптироваться к новым угрозам без участия человека. Алгоритмы глубокого обучения позволят защитным механизмам прогнозировать появление совершенно новых векторов нападения.
Такие системы будут учиться на собственном опыте и делиться полученными знаниями с другими узлами защиты в режиме реального времени.
С развитием квантовых компьютеров традиционные методы шифрования станут уязвимыми. Параллельно возникнет новое поколение ИИ-систем безопасности, использующих квантовые алгоритмы для защиты данных.
Это откроет возможности для анализа сложных паттернов кибератак и создания новых механизмов защиты, устойчивых к квантовому взлому.
Кибербезопасность будущего — это не борьба с уже произошедшими атаками, а их предотвращение на этапе подготовки. ИИ-системы будут эффективнее мониторить цифровое пространство, выявляя признаки готовящихся атак и нейтрализуя угрозы до того, как они реализуются.
<div class="post_divider"></div>
⭐ Наш опыт
Мы разработали веб-сервис для заполнения ежегодных нефинансовых отчетов стандарта GRI, которые крупные компании должны предоставлять для подтверждения своей ответственности в области экологии, социальной сферы и управления. Ключевой особенностью сервиса стала интеграция ChatGPT, которая помогает пользователям заполнять сложные разделы отчетов.
Но мы добавили и свою фишку: нейросеть получает не только запрос пользователя, но и дополнительный контекст о конкретном разделе отчета, что позволяет генерировать более точные и релевантные ответы. Система имеет многоуровневое разграничение прав пользователей (администратор, контрибьютер, вьюер) и интуитивно понятный интерфейс.
Подходы этого проекта могут улучшить и защитные системы. ИИ с пониманием контекста инфраструктуры компании сможет точнее находить угрозы. А многоуровневая система доступа показывает, как можно эффективно защититься от внутренних угроз, разграничивая права пользователей.
<div class="post_divider"></div>
Вместо единой системы защиты появятся многоуровневые решения, где разные типы ИИ будут отвечать за определенные аспекты безопасности. Одни алгоритмы займутся анализом сетевого трафика, другие — поведением пользователей, третьи — целостностью данных.
Между этими уровнями будет налажен постоянный обмен информацией, повышающий надежность защиты.
С расширением применения ИИ в защите информации возникнет потребность в единых стандартах и нормативах. Многие страны работают над созданием международных правил в этой области.
В ближайшие годы можно ожидать принятие глобальных стандартов, которые определят этические рамки, технические требования и правовые аспекты использования ИИ.
Внедрение искусственного интеллекта в системы безопасности дает бизнесу новые возможности защиты от хакеров. Хотя ИИ не решает все проблемы, его польза неоспорима. Те, кто умело внедрит эти технологии, смогут лучше защитить свои данные и при этом не отвлекаться от основных задач бизнеса.
➡️ Мы в Purrweb поможем вашей компании создать систему защиты на базе искусственного интеллекта с учетом особенностей бизнеса. <a class="blog-modal_opener">Свяжитесь с нами</a> и получите бесплатную консультацию в течение 48 часов.
.svg)
.webp)
