Искусственный интеллект можно использовать для усиления кибербезопасности интеллектуальной сети.

Искусственный интеллект для повышения кибербезопасности интеллектуальных сетей. Несмотря на то, что решения для обеспечения безопасности становятся современными и надежными, киберугрозы постоянно развиваются и всегда находятся на пике своего развития. Основная причина в том, что традиционные методы обнаружения вредоносных программ разваливаются. Киберпреступники регулярно изобретают более хитрые способы обхода программ безопасности и заражения сети и систем различными вредоносными программами.

Дело в том, что. В настоящее время большинство антивредоносных или антивирусных программ используют метод обнаружения на основе сигнатур для обнаружения угроз, который неэффективен при обнаружении новых угроз. Здесь на помощь может прийти искусственный интеллект. Исследователи и производители программ безопасности пытаются использовать потенциал искусственного интеллекта для разработки решений, которые могут обнаруживать и устранять сложные киберугрозы и контролировать утечку данных. Искусственный интеллект изменил каждую область, в которую он был введен. Это может сильно повлиять на кибербезопасность во многих отношениях.

Интеллектуальная сеть в значительной степени зависит от информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) для управления и контроля производства, передачи и распределения электроэнергии. Эта растущая зависимость от ИКТ сделала интеллектуальную сеть более уязвимой для кибератак, что приводит к перебоям в подаче электроэнергии, финансовым потерям и даже физическому повреждению критически важной инфраструктуры. Для решения этих проблем ИИ можно использовать для усиления кибербезопасности интеллектуальной сети, предоставляя расширенные возможности обнаружения угроз, реагирования и смягчения их последствий.

Применение искусственного интеллекта в кибербезопасности

Вот некоторые из важнейших применений искусственного интеллекта в кибербезопасности:

Управление уязвимостями

В настоящее время решения по обеспечению безопасности ждут появления уязвимостей в ИТ-инфраструктурах, а затем предпринимают действия по их устранению в зависимости от их характера. Подход отличается от инструментов с поддержкой AI и ML. Системы на основе ИИ активно обнаруживают уязвимости. Они могут анализировать шаблон и обнаруживать незавершенные концы, которые могут быть потенциальной уязвимостью. Распознав шаблон злоумышленников, можно найти методы проникновения, и становится легко определить, когда и как какое-либо воздействие может проникнуть в сеть или систему.

Улучшение аутентификации

Большинство организаций и частных лиц по-прежнему зависят от традиционного метода аутентификации, заключающегося в вводе идентификатора входа и пароля. Посмотрим правде в глаза; очень немногие серьезно относятся к созданию уникального и надежного пароля. Кроме того, большинство людей используют одни и те же пароли для всех или большинства своих учетных записей. Такая практика может привести организации или отдельных лиц к серьезным рискам безопасности. Однако с современными методами биометрической аутентификации, такими как распознавание лица и радужной оболочки глаза, аутентификация при входе в систему стала очень безопасной и удобной. Использование ИИ в биометрии гарантирует, что киберпреступники не смогут их взломать.

Поведенческий анализ

Еще одним большим преимуществом искусственного интеллекта в кибербезопасности является его способность анализа поведения. ИИ может разработать шаблон, получив доступ к методам работы пользователей. Если в систему будет введено какое-либо вредоносное ПО, способ работы будет изменен, и именно здесь ИИ обнаружит аномалию и сообщит об этом властям. Исключениями могут быть необычное использование Интернета, изменение скорости набора текста, увеличение фоновой активности и многое другое.

Управление фишингом — одна из наиболее распространенных кибератак, которые хакеры используют для захвата учетных данных или внедрения вредоносного ПО в систему. Искусственный интеллект может оказать большую помощь в обнаружении и предотвращении фишинговых атак. ИИ может видеть наиболее распространенные источники фишинга и сообщать о них системе, чтобы подготовиться к защите от них. ИИ может легко распознать разницу между поддельным и законным веб-сайтом в кратчайшие сроки. Он также может анализировать шаблон фишинга в соответствии с конкретным географическим положением.

Поиск угроз Как уже упоминалось, традиционные программы безопасности используют сигнатурные индикаторы для обнаружения угроз. Этот метод эффективен только при уже обнаруженных атаках и становится бесполезным при сообщении об угрозах, которые никогда не появлялись. С помощью ИИ можно быстро распознавать новые угрозы. Однако вместе с этим увеличатся и ложноположительные случаи. И традиционный метод обнаружения, и обнаружение поведенческого анализа ИИ должны быть объединены, чтобы исключить количество ложных срабатываний.