Проблематика применения ИИ в кибербезе
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится ключевым инструментом в организациях, стимулируя трансформацию бизнес-моделей и процессов, в том числе принятия решений. От виртуальных помощников и автономных агентов до прогнозирующих систем и моделей оптимизации, ИИ помогает переформировать ключевые бизнес-процессы в таких областях, как операционная деятельность, обслуживание клиентов, управление персоналом и маркетинг.
Споры о преимуществах и рисках применения ИИ порождают проблемы доверия к решениям такого рода. Быстрое внедрение ИИ моделей несет с собой новые риски, особенно для автономных агентов, которые принимают решения или взаимодействуют с системами – появляются новые векторы атак. Плохо настроенный агент или агент, обученный на основе необъективных данных, может подвергнуть системы угрозам или принимать решения, противоречащие политикам безопасности организации.
Кроме того, ИИ усиливает традиционные угрозы и уязвимости, превращая их в менее предсказуемые и быстрорастущие риски. В связи с этим возникает новая проблема, связанная с фундаментальной двойственностью: как обеспечить безопасность систем ИИ, при этом используя ИИ в определенных областях, таких как сама же кибербезопасность. Успешное преодоление этой двойственности как ожидается, станет центральным элементом современных стратегий кибербезопасности.
Риски применения ИИ
Большинство программных решений в настоящее время имеют встроенный ИИ, в основном в виде чат-ботов. Хотя они могут повысить скорость и удобство, они также могут значительно усложнить жизнь специалистам по кибербезопасности, мечущимся между множеством диалогов с чат-ботом и обязанностями по мониторингу и управлению различными системами. Это не просто проблема удобства использования: по мере того, как разработка промптов становится все более сложной, а злоумышленники экспериментируют с «промпт-инъекциями», каждый диалог представляет собой потенциальный вектор для манипуляций и некорректной настройки. При использовании различных инструментов ИИ специалисты по кибербезопасности могут столкнуться с «усталостью от общения», что в некоторых случаях может помешать им действовать быстро и решительно.
Неконтролируемое внедрение ИИ может также привести к неконтролируемому раскрытию данных. Инструменты ИИ могут раскрыть конфиденциальные данные об организации и ее клиентах, которые могут попасть в руки третьих лиц. Помимо повышения уязвимости перед атаками, нарушения безопасности данных могут также привести к нарушению нормативных требований и повлечь за собой штрафы и потерю доверия акционеров или иных заинтересованных лиц.
Многие организации также сталкиваются с отсутствием связей между внедрением ИИ на корпоративном уровне, применяемыми в конкретных продуктах ИИ-решениями и привлечением команды по кибербезопасности. Такой подход приводит к созданию разрозненных и изолированных друг от друга чат-ботов с ИИ. Трудно применять единый подход к кибербезопасности, когда используется так много различных, фрагментированных ИИ-инструментов, которые могут по-разному сообщать об угрозах и инцидентах.
ИИ используется не только организациями для укрепления кибербезопасности. Злоумышленники также используют эту технологию для проведения атак. Как только они обнаруживают уязвимость, они могут быстро сгенерировать векторы атак и вредоносный код. ИИ-инструменты позволяют злоумышленникам позволяют придумывать и реализовывать все более изощренные атаки, что вызывает обеспокоенность в сообществе специалистов по кибербезопасности.
Возможности ИИ, позволяющие усовершенствовать безопасность
Поскольку ИИ может ускорить и усилить реализацию киберрисков, крайне важной становится необходимость инвестировать в киберрешения и их совершенствование с помощью ИИ-инструментов, которые могут сравниться по скорости, масштабу и сложности возникающих угроз. Такими примерами, позволяющими повысить эффективность кибербезопасности и окупить инвестиции, могут быть:
Расширенное обнаружение угроз с помощью поведенческого анализа:
ИИ анализирует огромные объемы данных для обнаружения паттернов и аномалий, которые могут указывать на вредоносную деятельность. В отличие от традиционных систем, основанных на правилах, он может в режиме реального времени выявлять незаметные или ранее неизвестные угрозы, помогая сократить время нахождения злоумышленника в системе и предотвратить ущерб на более ранних этапах цепочки атак.
Автоматизация управления идентификацией и доступом:
ИИ улучшает контроль доступа, постоянно оценивая поведение пользователей и иных объектов, не являющихся людьми, динамически корректируя разрешения в зависимости от контекста и риска. Это помогает сократить объем ручной работы, свести к минимуму человеческий фактор и повысить защиту от атак с использованием идентификационных данных.
Реагирование на инциденты с помощью ИИ:
ИИ помогает службам безопасности определять приоритетность возникающих оповещений, сопоставлять данные из нескольких источников и даже запускать автоматические действия, направленные на локализацию. Это может значительно сократить среднее время обнаружения и реагирования, повышая эффективность ограниченных ресурсов служб безопасности.
Оценка рисков и соответствия требованиям третьих сторон:
ИИ ускоряет оценку внешних партнеров за счет масштабного анализа документов, сертификатов и поведения. Это помогает быстро выявлять пробелы в соответствии требованиям и риски безопасности, тем самым оптимизируя комплексную проверку соответствия и снижая уязвимости цепочки поставок.
Это заставляет нас задуматься о том, как можно эффективно структурировать и интегрировать возможности ИИ в комплексную систему управления безопасностью, чтобы организации могли повысить уровень своей защищенности с помощью профессиональных рекомендаций и технологической поддержки.
С большой силой приходит большая ответственность
ИИ представляет собой беспрецедентную возможность для трансформации бизнес-процессов и увеличения возможностей кибербезопасности. Но в то же время он влечет за собой множество рисков и уязвимостей, которые нельзя игнорировать. Эта двойственность требует от организаций ответственного подхода, включающего надлежащие системы управления, технические меры контроля, постоянное обучение и непрерывную оценку компонентов ИИ.
Если организации смогут согласовать инициативы в области безопасности, основанные на ИИ, с более широкими стратегиями в области бизнеса, управления рисками и безопасности, они смогут раскрыть огромный потенциал ИИ в сфере кибербезопасности. Это поможет им создать безопасную среду, укрепить доверие и стимулировать инновации.
