Использование инструментов ИИ для улучшения стратегий кибербезопасности стало нормой среди лидеров отрасли, которые ценят конфиденциальность данных, безопасность и управление рисками. Команды безопасности используют инструменты ИИ для решения множества задач кибербезопасности, чтобы обеспечить возможности обнаружения угроз в реальном времени и реагирования на них с дополнительным преимуществом расширенной аналитики угроз и управления уязвимостями.
ИИ в кибербезопасности оценивался в 30 миллиардов долларов в 2024 году, но, по оценкам, к 134 году он достигнет новой стоимости в 2030 миллиарда долларов. Исследование состояния ИИ также показало, что многие организации используют ИИ для улучшения своих стратегий кибербезопасности и снижения рисков. Узнайте, как инструменты ИИ могут улучшить кибербезопасность, и о 10 лучших платформах, используемых для достижения желаемых результатов без добавления дополнительных рисков.
Как искусственный интеллект может улучшить кибербезопасность?
Инструменты кибербезопасности на основе ИИ обладают потенциалом для поддержки недостающих сотрудников служб безопасности, внедрения стратегий обнаружения и реагирования на угрозы в реальном времени, а также управления уязвимостями и рисками. Вот краткий обзор того, как ИИ в кибербезопасности может служить компаниям, ищущим интеллектуальные стратегии кибербезопасности:
Управление уязвимостями
Специалисты по кибербезопасности используют ИИ в кибербезопасности для обнаружения известных и неизвестных угроз в ландшафте, где киберпреступники постоянно разрабатывают более сложные угрозы для бесперебойного управления уязвимостями. Группы безопасности используют аналитику поведения пользователей и сущностей (UEBA) для более быстрого обнаружения сложных или новых угроз и необычного поведения, которые могут указывать на шаблоны атак нулевого дня.
Обнаружение угроз и реагирование на них в режиме реального времени
Google и DeepMind AI признали, что генеративный ИИ и большие языковые модели в кибербезопасности стали неотъемлемой частью расширенных ответов на конференции в прошлом году. Искусственный интеллект способен использовать охоту за угрозами в реальном времени для ускорения обнаружения угроз и улучшения возможностей реагирования на инциденты для экспертов по безопасности, поскольку он может автоматически обнаруживать действия киберпреступников.
Эффективное управление доступом
Инструменты кибербезопасности на основе ИИ, такие как Accenture, расширили свои возможности генеративного ИИ, чтобы предложить проактивную защиту от киберпреступников. Использование генеративного ИИ в кибербезопасности также защищает конфиденциальные данные от злоумышленников, внедряя простые, но эффективные меры безопасности, которые улучшают контроль доступа. Компании, занимающиеся цепочками поставок, часто используют эффективные системы ИИ, которые обеспечивают контроль доступа и аутентификацию.
Поведенческий анализ
Другие организации улучшают свою разведку угроз с помощью поведенческой аналитики, которая определяет необычное поведение для раннего обнаружения киберугроз. Команды безопасности используют ИИ для выявления возникающих угроз путем анализа поведения пользователей и распознавания индикаторов компрометации (ICO). Запуск систем ИИ, которые сканируют, анализируют и обнаруживают угрозы на основе необычных моделей поведения, улучшает стратегию безопасности.
Контроль обнаружения и предотвращения фишинга
ИИ в кибербезопасности также используется для снижения фишинговых атак, распространенной угрозы в сфере цифровой безопасности. Безопасность ИИ может снизить вероятность фишинговых атак, обнаруживая аномалии и злоумышленников в потоках электронной почты. Выявляйте угрозы для предотвращения и контроля фишинговых атак с разных векторов атак с помощью генеративного ИИ и моделей машинного обучения ИИ, которые непрерывно сканируют электронные письма.
Автоматизируйте рутинные задачи
Системы на базе ИИ могут улучшить операции по обеспечению безопасности, автоматизируя задачи по обеспечению безопасности, что особенно полезно, когда предприятия не укомплектованы персоналом. Использование ИИ для автоматизации повторяющихся задач, связанных с операциями по обеспечению безопасности, может помочь неукомплектованным группам безопасности быстро обнаруживать потенциальные угрозы и сокращать человеческие ошибки. Роль ИИ в обнаружении и смягчении человеческих ошибок также стала преобладающей.
Улучшенные стратегии кибербезопасности
Искусственный интеллект оказал значительное влияние на борьбу с мошенничеством, помогая предприятиям с высоким уровнем риска и аналитикам безопасности гарантировать, что они внедряют ведущие меры безопасности для предотвращения мошенничества, отмывания денег и других гнусных действий со стороны киберпреступников, нацеленных на отрасли с высоким уровнем риска. Аналитики безопасности в здравоохранении, финансах и банковском деле часто используют системы ИИ для автоматического обнаружения мошенничества.
Обнаружение внутренних угроз
Поиск угроз с помощью инструментов ИИ не всегда заключается в поиске за пределами системы. Иногда внутренние угрозы могут представлять больший риск, чем киберпреступники. Внутренние угрозы определяются тем, что авторизованные пользователи свободно предоставляют доступ злоумышленникам, которые представляют значительный киберриск для компании. Используйте безопасность на базе ИИ для выявления и реагирования на внутренние угрозы быстрее, чем традиционные системы.
Расширенный анализ угроз
И последнее, но не менее важное: различные организации используют инструменты искусственного интеллекта для кибербезопасности, чтобы усовершенствовать разведку угроз и предсказать атаки нулевого дня. Расширенная разведка угроз позволяет аналитикам-людям отказаться от трудоемких задач по обнаружению угроз, таких как обратная разработка и понимание сложных языков, используя генеративный ИИ для ускорения процесса анализа и возможностей реагирования на инциденты.
Как работают различные инструменты искусственного интеллекта для кибербезопасности
Здесь очень много различные типы ИИ, некоторые из которых хорошо служат профессионалам в области кибербезопасности. Большинство экспертов по безопасности используют ту или иную форму генеративного ИИ, но есть четыре типа ИИ, которые хорошо служат командам по безопасности. Вот разбивка основных технологий ИИ, используемых для улучшения кибербезопасности:
Генеративный ИИ (Gen AI)
Понимаю как генеративный ИИ может быть использован в кибербезопасности потому что модели ИИ имеют множество различных преимуществ для профессионалов в области кибербезопасности. Например, генеративный ИИ может автоматически обнаруживать возникающие угрозы, обновлять исправления безопасности и обнаруживать угрозы в сетевом трафике быстрее, чем аналитики-люди. Генеративный ИИ также может улучшить общую позицию безопасности компании.
Машинное обучение (ML)
Модели машинного обучения могут определять потенциально сложные угрозы, новые угрозы и вредоносный код, сравнивая данные обучения, содержащие чистые и вредоносные файлы. Модели машинного обучения обрабатывают и анализируют данные гораздо быстрее и могут сократить человеческие ошибки. Будущее машинного обучения в кибербезопасности уже развернулось, превратив реактивную защиту в проактивную.
Обработка естественного языка (НЛП)
NLP — это технология на основе искусственного интеллекта, которая понимает эмоции на человеческом языке, даже те, которые принадлежат киберпреступникам. Она может улучшить вашу стратегию безопасности, поскольку она может обнаруживать угрозы на основе эмоций, а не только поведения пользователя. NLP для кибербезопасности доказала свою эффективность, поскольку она не просто обнаруживает угрозы. Она может понимать эмоции и смысл, стоящие за каждым поведением и комментарием.
Большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели часто ссылаются на генеративные инструменты ИИ, такие как Chat GPT и Gemini. Конечно, LLM в кибербезопасности несут некоторые риски из-за этических, предвзятых и конфиденциальных проблем данных. Однако эти модели способны быстро обнаруживать шаблоны атак, злоумышленников и внутренние угрозы. Решения безопасности LLM используют охоту за угрозами и даже могут автоматизировать некоторые простые рабочие процессы безопасности.
10 лучших инструментов кибербезопасности на основе искусственного интеллекта
Модели ИИ преобразили защиту конфиденциальных данных, позволив группам безопасности обнаруживать сложные угрозы, быстрее реагировать на инциденты безопасности и снижать риски безопасности. Вот наш список инструментов безопасности ИИ, которые упрощают обязанности любого аналитика безопасности, который следует лучшим практикам.
Microsoft Security Copilot
Microsoft Security Copilot — это широко используемая модель ИИ, которая также выступает в качестве виртуального помощника, предназначенного для выявления шаблонов атак и сокращения инцидентов безопасности с минимальным количеством ложных срабатываний. Microsoft Security Copilot может анализировать огромные объемы данных, расставлять приоритеты потенциальных угроз в режиме реального времени и рекомендовать ответы. Идеально подходит для компаний, уже использующих продукты Microsoft.
Плюсы:
- Полная интеграция с другими продуктами Microsoft
- Расширенные функции и возможности кибербезопасности
- Быстрое обнаружение угроз и предложения по реагированию
- Предоставляет ценную информацию о существующей безопасности
Минусы:
- Невозможно интегрировать с продуктами сторонних производителей.
- Необходимо настроить для адаптации к уникальным условиям
Google Аналитика угроз
Google Threat Intelligence изменил то, как эксперты по безопасности используют ИИ в кибербезопасности, обнаруживая сложные угрозы в сетевом трафике с возможностями обнаружения угроз в реальном времени. Решение на основе ИИ предоставляет комплексные инструменты, разработанные для пользователей облака, которым нужны расследования, анализ и автоматизированные задачи. Платформа также обеспечивает полную видимость контекста.
Плюсы:
- Он имеет комплексные инструменты, которые улучшают разведданные на основе угроз.
- Доступ к решениям по управлению рисками с функциями расследования
- Автоматизируйте повторяющиеся задачи, такие как обновления исправлений и реагирование на инциденты
Минусы:
- Возможности интеграции ограничены
- Не предоставляет внутренних детекторов угроз.
Часовой Один
Sentinel One — еще одна фантастическая платформа кибербезопасности с передовыми технологиями для поддержки недостающих команд или помощи специалистам по безопасности опережать киберугрозы в различных векторах атак, чтобы улучшить общую позицию безопасности компании. Система объединяет функции обнаружения и реагирования конечной точки и расширенного обнаружения для улучшения возможностей реагирования на инциденты.
Плюсы:
- Обеспечивает возможности реагирования в режиме реального времени
- Комплексная видимость конечных точек для снижения киберугроз
- Расширенные функции для обнаружения известных и неизвестных угроз
Минусы:
- Инструмент сложен и требует крутой кривой обучения.
- Инструменты отчетности требуют огромного обучения сотрудников
IBM Cybersecurity Assistant
IBM Cybersecurity Assistant — еще один виртуальный помощник, который анализирует поведение пользователя с помощью моделей машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта. Он также обрабатывает большие объемы данных, относящихся к сетевому трафику, по сравнению с традиционными системами, чтобы обеспечить оптимизированные действия по обнаружению и реагированию. Инструмент также использует возможности машинного обучения для продолжения обучения на основе новых данных и способен реагировать на развивающиеся угрозы.
Плюсы:
- Автоматически обнаруживайте новые и развивающиеся угрозы с видением будущего
- Расследуйте оповещения об инцидентах безопасности вручную или автоматически
- Он дает рекомендации по ответу на основе исторических и существующих данных.
Минусы:
- Инструмент является усовершенствованным и может бросить вызов новым командам.
- Он стоит дорого, даже если у него обширные возможности.
Darktrace
Darktrace — это киберинструмент ИИ, способный обнаруживать известные и неизвестные угрозы по разным векторам атак. Инструмент реагирования на инциденты и обнаружения угроз на основе ИИ использует комбинацию генеративного ИИ и машинного обучения для постоянного совершенствования своего подхода к снижению киберугроз. Он не просто сканирует поведение пользователя для обнаружения текущих угроз. Он также прогнозирует угрозы нулевого дня.
Плюсы:
- Обучается и развивается вместе с вашим сетевым трафиком
- Может обнаруживать сложные и неизвестные угрозы
- Может автоматизировать рутинные задачи, такие как обновления и ответы.
Минусы:
- Первоначальная настройка сложна и требует крутого обучения
- Это слишком дорого для небольших групп безопасности.
Tessian
Tessian — это инструмент безопасности электронной почты на базе ИИ, который помогает аналитикам-людям опережать возникающие угрозы и снижать риск фишинговых атак с нескольких векторов атак. Система предоставляет экспертизу ИИ, также способную автоматизировать некоторые более простые рабочие процессы безопасности электронной почты. Tessian использует комбинацию сканирования данных, поведенческого анализа и анализа угроз в сетевом трафике.
Плюсы:
- Снижает риск фишинговых атак
- Имеет встроенный коучинг по кибербезопасности для сотрудников
- Полная интеграция со средами Google и Microsoft
Минусы:
- Известно, что он дает ложноположительные результаты.
- Слишком высокая стоимость для малого бизнеса
Вектра ИИ
Vectra AI улучшает стратегии обнаружения угроз и реагирования на них по всем векторам, включая идентификацию, данные, облако, SaaS и физическую инфраструктуру. Инструмент ИИ обладает интеллектом сигналов атак, который превосходит простой анализ, отслеживая фактические сигналы атак в режиме реального времени. Vectra AI славится тем, что использует интеллект сигналов атак в сочетании с поведенческим анализом для быстрого обнаружения и реагирования на угрозы.
Плюсы:
- Использует XDR с традиционным сетевым обнаружением и/или реагированием для автоматизированных ответов
- Он определяет приоритеты угроз на основе контекста и снижает усталость от оповещений
- Легко интегрируется с множеством других решений по кибербезопасности
Минусы:
- Ограниченные возможности отчетности для эффективного управления ИИ.
- Недостаточно документации для обучения новых пользователей.
Cybereason
Cybereason — это превосходный ИИ в системе кибербезопасности, который использует генеративные возможности ИИ для обнаружения киберугроз на всех конечных точках. Используйте меры безопасности на основе поведенческого анализа, корреляции между машинами, поиска угроз и расследований угроз EDR или XDR. Cybereason также позволяет реагировать одним щелчком мыши после предоставления проницательных рекомендаций на основе поведения пользователя или сетевого трафика.
Плюсы:
- Эффективно против программ-вымогателей и угроз нулевого дня
- Предоставляет полные обзоры атак для расследований
- Быстрое устранение киберугроз одним щелчком мыши
Минусы:
- Платформа требует крутого обучения
- Не подходит для небольших стартапов и команд.
Криптос ИИ
Kriptos AI — это еще одна настраиваемая генеративная модель ИИ, которая объединяет другие технологии для защиты конфиденциальных данных и других цифровых активов, чтобы улучшить общую безопасность компании. Платформа на базе Kriptos AI анализирует тысячи бит информации из нескольких документов, чтобы определить уровни их конфиденциальности, при этом многие компании используют ИИ от Kriptos для обнаружения внутренних рисков.
Плюсы:
- Обеспечивает семантическую защиту конечных точек для всех данных
- Полная интеграция с McAfee Security Platform
- Опирается на анализ поведения пользователей и сущностей для улучшения мер безопасности
Минусы:
- Платформа слишком сложна для любительских команд по кибербезопасности
- Цена высокая и больше подходит для крупных организаций.
Secureframe Comply AI
Secureframe AI — еще один инструмент кибербезопасности, который использует передовые технологии, такие как машинное обучение и генеративный ИИ, для обнаружения новых угроз и обработки инцидентов на основе действенных идей. Платформа может даже проводить автоматическую оценку рисков для снижения риска киберугроз со стороны злоумышленников, что делает ее еще одним идеальным выбором для проактивного управления угрозами.
Плюсы:
- Хорошо интегрируется с другими различными технологиями безопасности.
- Использует облачные вычисления для дальнейшего сокращения количества инцидентов безопасности
- Использует машинное обучение и обработку естественного языка для прогнозирования возникающих угроз
Минусы:
- Платформа требует некоторых технических знаний
- Это становится дорогим для небольших стартапов и команд
Заключение по инструментам кибербезопасности ИИ
ИИ в кибербезопасности произвел большой фурор, создав возможности для специалистов по безопасности и аналитиков пересмотреть свои рабочие процессы и автоматизировать повторяющиеся задачи. Таким образом, они могут улучшить общую позицию безопасности организации и усовершенствовать протоколы кибербезопасности для снижения рисков.
Генеративный ИИ играет неотъемлемую роль, но также важны модели NLP, ML и LLM. Некоторые из них предоставляют обширные возможности управления уязвимостями, а другие ускоряют обнаружение компаниями потенциальных киберугроз. Инструменты кибербезопасности ИИ предоставляют профессионалам возможность более быстрого и эффективного обнаружения угроз.
Часто задаваемые вопросы об инструментах искусственного интеллекта в кибербезопасности
Каковы наилучшие практики использования инструментов кибербезопасности на основе ИИ?
Любой, кто использует инструменты на базе ИИ для снижения киберрисков и улучшения любой конкретной меры безопасности, должен следовать лучшим практикам для обеспечения соответствия и смягчения возникающих угроз. Вот некоторые лучшие практики кибербезопасности при использовании технологий ИИ:
- Внедрить комплексное и ответственное управление, прозрачность и подотчетность ИИ.
- Интегрируйте стандарты безопасности ИИ, средства контроля доступа и автоматизированные инструменты отчетности.
- Практикуйте принцип нулевого доверия к технологиям искусственного интеллекта и анализируйте каждое решение и ответ.
- Проводите регулярные аудиты безопасности и проверки ИИ, чтобы убедиться в правильности принимаемых решений.
Каковы риски использования инструментов искусственного интеллекта для обеспечения кибербезопасности?
Системы на базе ИИ помогают специалистам по безопасности и аналитикам защищать данные, когда они используют надежный ИИ с минимальным количеством ложных срабатываний. Однако некоторые ненадежные платформы ИИ с ненадежными данными обучения также могут вызвать хаос в мире инноваций и технологий. Вот несколько способов, которыми ИИ угрожает кибербезопасности, особенно генеративный ИИ:
- Киберпреступники все чаще создают сложные атаки с использованием искусственного интеллекта. Согласно одному из отчетов, 84% респондентов полагают, что это делает атаки более сложными.
- В отчете Global Security Outlook отмечается, что количество атак возросло из-за доступности и широкого распространения искусственного интеллекта.
- Утечки данных, вызванные ИИ, затронули 68% организаций в 2024 году, поскольку большой объем конфиденциальных данных передается в ходе генеративных ответов ИИ.
- Согласно недавнему исследованию Стэнфорда, использование ИИ при разработке программного обеспечения для обеспечения кибербезопасности может привести к росту уязвимостей.
Каковы примеры генеративного ИИ в кибербезопасности?
Вот несколько примеров различных технологий ИИ с вариантами использования для различных мер безопасности, которые компании могут улучшить, используя свои интегрированные инструменты:
- Защита конечных точек на базе ИИ использует модели машинного обучения для обнаружения и предотвращения сложных угроз, таких как программы-вымогатели и вредоносное ПО. Они анализируют сетевой трафик, поведение пользователей и поведение файлов.
- Поведенческая аналитика на основе искусственного интеллекта использует алгоритмы машинного обучения для выявления необычных моделей поведения пользователей в различных системах, выявляя внутренние риски и скомпрометированные авторизации.
- Системы обнаружения вторжений на базе искусственного интеллекта используют передовые модели машинного обучения и глубокого обучения для обнаружения несанкционированного доступа или вредоносного поведения, прежде чем оповестить специалистов по безопасности.
- Автоматизированный анализ угроз использует технологии NLP и МО для обнаружения угроз на основе мнений пользователей в комментариях, электронных письмах и других внутренних сообщениях, которые могут представлять риск.
- Инструменты классификации документов на основе искусственного интеллекта используют генеративный искусственный интеллект для категоризации и сортировки файлов и документов в безопасных системах, а также для анализа содержания и контекста каждого документа.
