Мировой рынок искусственного интеллекта растет семимильными шагами. Ожидается, что к концу этого десятилетия он увеличится в двадцать раз. оценивая его чуть менее чем в два триллиона долларов США., по сравнению с его нынешней оценкой почти в 100 миллиардов долларов США. Это революционизирует подход предприятий к стратегиям кибербезопасности, позволяя им выявлять, останавливать и бороться с угрозами быстрее, чем когда-либо. Постоянное развитие технологического ландшафта приносит с собой проблемы безопасности и опасности в сетевой деятельности – высокую цену эволюции, которую приходится платить предприятиям.

Организации, управляющие большими объемами данных, и организации, не имеющие надежного профиля кибербезопасности, наиболее подвержены злонамеренным атакам и проникновению злоумышленников в их ворота. Однако по мере того, как мир предпринимает шаги в направлении решений кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта, которые помогают им управлять атаками и угрозами в сетевой активности, участники негативной системы должны идти в ногу с быстрым прогрессом. Чем лучше подготовлены предприятия к использованию ИИ в своей повседневной деятельности, тем ниже их уязвимость к широкому спектру киберугроз и атак. Утечки данных, число которых в 2022 году сократилось на 1% по сравнению с 2021 годом, могут продолжиться вслед за этой нисходящей тенденцией. В отчете IBM показано, что компании, использующие преимущества искусственного интеллекта и автоматизации, способствовали снижению мировых затрат на утечку данных почти на 1,8 миллиона долларов.

ИИ больше не является модным словечком или чем-то, о чем стоит думать. Предотвращение лучше, чем лечение, а решения искусственного интеллекта помогают предприятиям решать проблемы кибербезопасности, помогая им выявлять сетевые аномалии до того, как они перерастут в полномасштабные нарушения безопасности. Но как это возможно?

Устранение неправильных конфигураций облака

Неправильные конфигурации в облаке представляют собой все, что считается сбоем, ошибкой, пробелом или сбоем во время использования облачного продукта. Примеры включают, помимо прочего, взломы, нарушения безопасности, внутренние угрозы, программы-вымогатели и другие точки входа в сеть. Это сектор, где ИИ крайне необходим, поскольку было обнаружено, что эти типы уязвимостей отнимают значительную часть прибыли организаций, на их долю приходится 82% утечек данных и обходится предприятиям в среднем в 4,45 миллиона долларов. ежегодно.

Нарушения безопасности облака распространены даже среди гигантских корпораций, что показывает, что к управлению данными и обеспечению безопасности необходимо подходить активно. Facebook, например, в 2019 году столкнулся с нарушением безопасности облака, которое не было раскрыто до 2021 года, когда компания обнародовала инцидент. Подробности варьировались от имен пользователей и номеров телефонов до адресов электронной почты, а репутация платформы была серьезно испорчена. Обнаружение утечки данных может занять много времени, а жертвы могут быть не уведомлены сразу или даже никогда не узнают об инциденте. В других ситуациях жертвы могут узнать, что их личность была украдена, и потенциально понести самые разнообразные последствия. Хотя с этой мыслью нелегко бороться, жертвы могут найти утешение, требуя компенсации от стороны, которая неправильно распорядилась их данными. Более подробную информацию о том, как жертвы могут подать иск о нарушении данных против компании, можно узнать на сайте www.databreachclaims.org.uk..

Излишне говорить, что способность ИИ к непрерывному обучению и запоминанию может улучшить облачную среду за счет поиска закономерностей и проведения анализа на основе собранных данных. Другой способ устранения уязвимостей — это внесение корректирующих предложений, выявление угроз и действие в качестве барьера для их вторжения. Как вы узнаете далее, сомнительную деятельность можно обнаружить и пресечь.

Модели машинного обучения, предназначенные для выявления подозрительной активности

Модели машинного обучения являются одними из наиболее эффективных решений для выявления мошенничества в сетевой активности с помощью различных алгоритмов. Здесь используются два подхода: контролируемая и неконтролируемая модели. Первый может помочь обнаружить аномалии в сети. с помощью трёх техник: Случайный лес, логистическая регрессия и дерево решений.

Первый алгоритм перечисления улучшает масштабируемость, надежность и точность интерпретации данных. Логистическая регрессия — еще один полезный инструмент. Он обладает прогностическим потенциалом и исследует взаимосвязь между различными переменными для оценки параметров логистических моделей. Последнее полезно как для моделей регрессии, так и для моделей классификации. Кроме того, он используется для составления прогнозов в зависимости от того, как ранее были даны ответы на другие вопросы.

С другой стороны, неконтролируемая модель относится к тенденциям и закономерностям в наборах необработанных данных. Кроме того, он используется, когда необходимо обработать большие объемы данных. Как следует из названия, разработчики решений избавлены от необходимости следить за моделью, поскольку она может функционировать независимо и отслеживать неопознанные данные и закономерности.

ИИ использует исторические данные для понимания закономерностей

Способность инструментов искусственного интеллекта улавливать контекст помогает выявлять тенденции и закономерности в предыдущих мошеннических транзакциях. ИИ помогает администраторам находить решения, показывая, как в прошлом возникали различные вредоносные действия и какие решения были найдены. Оценивая записанные исторические данные, это ускоряет процесс предотвращения в будущем.

Вот пример компании, которая использует ИИ для выявления закономерностей. Гигантский производитель графических процессоров NVIDIA использует глубокое обучение и распознавание образов для проектирования и создания продуктов. К ним могут относиться робототехника и автомобили с высокой эффективностью выполнения задач. Глубокое обучение, подсектор машинного обучения, признан одним из революционных технологических открытий десятилетия. В его основе лежат искусственные нейронные сети для решения обширных уравнений. Эту модель машинного обучения использует широкий спектр секторов: от сельского хозяйства до здравоохранения и финансовых услуг. Возьмем, к примеру, первую категорию. Глубокое обучение отслеживает спутниковые изображения и погодные условия, выявляет болезни почвы, совершенствует стратегии управления ресурсами и, в конечном итоге, улучшает качество урожая.

В целом, ИИ меняет ландшафт кибербезопасности благодаря своим возможностям обнаружения аномалий.

Ожидается, что по мере расширения технологического ландшафта будет появляться все больше и больше решений искусственного интеллекта. Например, мы уже живем в облачном мире, основанном на облачных вычислениях, которые облегчают хранение бизнес-данных и доступ к ним. Такая доступность ускоряет переход бизнеса на автоматизацию. И это открывает двери для большего количества злоумышленников, охотящихся за данными компаний и людей, чтобы скомпрометировать их. Поэтому ожидается, что эта область будет улучшена за счет возможностей ИИ.

Благодаря возможности самообучения, корректировки и выявления рисков в режиме реального времени инструменты на базе искусственного интеллекта могут снизить подверженность постоянно усложняющимся угрозам кибербезопасности в сетевой активности.