Η τεχνητή νοημοσύνη παίρνει γρήγορα τη θέση της στην αγορά, διεισδύοντας σε νέους τομείς εφαρμογών με τρόπους που δεν μπορούσαμε να φανταστούμε, συμπεριλαμβανομένων των λύσεων κυβερνοασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης. Η διαφημιστική εκστρατεία δεν δείχνει σημάδια εξασθένισης. Μάλιστα, κερδίζει πραγματική δυναμική ακόμη και μεταξύ των στελεχών Γ’ επιπέδου. Ο λόγος είναι σαφής: οι δυνατότητες του AI για βελτίωση της αποτελεσματικότητας είναι σχεδόν απεριόριστες.
Αλλά το ίδιο είναι και η πιθανότητα διαταραχής του. Στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, το διακύβευμα είναι τόσο υψηλό όσο ποτέ. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι εμφανής και στις δύο πλευρές των οδοφραγμάτων: τόσο από επιτιθέμενους όσο και από υπερασπιστές.
Σε αυτό το άρθρο, διερευνώ τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, περιγράφω πιθανές περιπτώσεις χρήσης και την πιθανή αποτελεσματικότητά τους, συζητώ τις προκλήσεις που σχετίζονται με τις ίδιες τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και αναλογίζομαι τις απειλές που θέτει η τεχνητή νοημοσύνη για τις θέσεις εργασίας των επαγγελματιών της κυβερνοασφάλειας.
AI Προκλήσεις Κυβερνοασφάλειας
Η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι ένα ενδιαφέρον πεδίο, όχι τόσο για την αποτελεσματικότητά της αλλά για τις προκλήσεις της. Καθώς ο αριθμός των επιτυχημένων κυβερνοεπιθέσεων συνεχίζει να αυξάνεται, η Υπηρεσία Διεθνούς Ανάπτυξης των ΗΠΑ εκτιμά το παγκόσμιο κόστος του εγκλήματος στον κυβερνοχώρο σε 8 τρισεκατομμύρια δολάρια το 2023προβλέπεται να αυξηθεί στα 27 τρισεκατομμύρια δολάρια έως το 2027. Την ίδια στιγμή, ο κόσμος αντιμετωπίζει σοβαρή έλλειψη επαγγελματιών στον τομέα της κυβερνοασφάλειας.
Ωστόσο, υπάρχει μια αυξανόμενη ανησυχία ότι οι νόμιμοι οργανισμοί και οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου υιοθετούν τεχνολογίες AI. Σύμφωνα με έρευνα της Sapio Research и Deep Instinct, Το 75% των επαγγελματιών της κυβερνοασφάλειας έχει παρατηρήσει αύξηση των επιθέσεων στον κυβερνοχώρο, και το 85% πιστεύει ότι οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης πιθανότατα συμβάλλουν σε αυτό το κύμα.
Πράγματι, οι εισβολείς χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη για να συλλέγουν και να επεξεργάζονται αποτελεσματικά πληροφορίες σχετικά με τους στόχους τους, να προετοιμάζουν εκστρατείες ηλεκτρονικού ψαρέματος και να αναπτύσσουν νέες εκδόσεις κακόβουλου λογισμικού, ενισχύοντας τη δύναμη και την αποτελεσματικότητα των κακόβουλων λειτουργιών τους. Εν τω μεταξύ, η ανάπτυξη δεδομένων στον ψηφιακό κόσμο ξεπερνά την ανθρώπινη γνωστική ικανότητα και τα ταλέντα στον τομέα της κυβερνοασφάλειας δεν μπορούν να κλιμακωθούν αρκετά γρήγορα λόγω υψηλών απαιτήσεων εξειδίκευσης. Καθώς οι εξωτερικοί παράγοντες αναδιαμορφώνουν τον κλάδο, οι υπάρχουσες προκλήσεις εντείνονται υπό το κύμα δεδομένων και επιθέσεων.
Το ανθρώπινο πλαίσιο
Παρουσίαση της πιο σημαντικής αδυναμίας στα συστήματα κυβερνοασφάλειας: το ανθρώπινο λάθος. Επανειλημμένα, έχουμε δει παραβιάσεις δεδομένων όπου συστήματα που σχεδιάστηκαν να επεξεργάζονται και να αποθηκεύουν πολύτιμες πληροφορίες σε ένα προστατευμένο δίκτυο παρέμειναν ανασφάλιστα και εκτέθηκαν σε δημόσια πρόσβαση λόγω λαθών διαμόρφωσης από το προσωπικό.
Η αποτελεσματικότητα είναι ένα ακόμη σημείο πόνου στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Οι ειδικοί δεν μπορούν να χειριστούν με συνέπεια και άψογο τρόπο εκατοντάδες καθημερινές ειδοποιήσεις και η διαχείριση των μη αυτόματων διαδικασιών γίνεται όλο και πιο δύσκολη καθώς τα εταιρικά δίκτυα γίνονται πιο περίπλοκα και ποικίλα, όπως συμβαίνει σήμερα.
Όπως και σε άλλους κλάδους, η κυβερνοασφάλεια βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στην ανθρώπινη παρέμβαση. Οι επαγγελματίες της κυβερνοασφάλειας επικυρώνουν τις διαμορφώσεις βάσεων δεδομένων πριν επεξεργαστούν πολύτιμα δεδομένα, σαρώνουν τη βάση κωδικών νέων εφαρμογών πριν από την κυκλοφορία τους, διερευνούν περιστατικά και εντοπίζουν τις βασικές αιτίες, μεταξύ άλλων εργασιών. Αλλά είναι επίσης καιρός να αγκαλιάσουμε την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουμε την αποτελεσματικότητα και να δώσουμε πλεονέκτημα στους υπερασπιστές της κυβερνοασφάλειας.
Χρήση περιπτώσεων τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια
Πριν μπούμε σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης, ας ορίσουμε εν συντομία τις τεχνολογίες που αναφέρονται για να δημιουργήσουμε μια βάση για τη συζήτηση των περιπτώσεων χρήσης τους.
Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που επικεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που εκτελούν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως επεξεργασία γλώσσας, ανάλυση δεδομένων, λήψη αποφάσεων και μάθηση. Λειτουργεί ως η πρωταρχική πειθαρχία, με άλλους τομείς να πέφτουν κάτω από την ομπρέλα του.
Μηχανική μάθηση (ML)ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέπει στα συστήματα να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από δεδομένα χωρίς ρητό προγραμματισμό, λαμβάνοντας αποφάσεις με βάση μοτίβα και μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτή τη στιγμή είναι ο πιο σχετικός τομέας για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Deep Learning (DL)ένας κλάδος της ML, χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να μοντελοποιήσει πολύπλοκες σχέσεις και να λύσει προβλήματα με μεγάλα σύνολα δεδομένων. Δεδομένου ότι το DL εμπίπτει στην ML, αυτή η συζήτηση θα επικεντρωθεί κυρίως στη μηχανική εκμάθηση.
- Κατέβασμα του φραγμού εισόδου
Το εμπόδιο εισόδου σε αυτόν τον τομέα είναι διαβόητο για τις υψηλές απαιτήσεις σε τεχνική τεχνογνωσία. Τα πρώτα εργαλεία όπως τα τείχη προστασίας χρησιμοποιούσαν απλούς κανόνες κυκλοφορίας, αλλά καθώς τα δίκτυα έγιναν πιο πολύπλοκα, η δημιουργία και η επικύρωση αυτών των κανόνων γινόταν όλο και πιο δύσκολη.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να απλοποιήσει αυτή τη διαδικασία γράφοντας ακριβείς κανόνες, ενώ παρέχει στους ειδικούς μια διεπαφή, όπως ένα σύστημα συνομιλίας επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Ένας επαγγελματίας στον τομέα της κυβερνοασφάλειας θα μπορούσε να περιγράψει ποια επισκεψιμότητα πρέπει να επιτρέψει ή να αποκλείσει και τις συνθήκες υπό τις οποίες θα πρέπει να ισχύουν συγκεκριμένοι κανόνες και η τεχνητή νοημοσύνη θα δημιουργήσει πολιτικές αναγνώσιμες από μηχανήματα, διασφαλίζοντας σωστή σύνταξη και σημασιολογία. Αυτό εξορθολογίζει την ανάπτυξη κανόνων, καθιστώντας το πεδίο πιο προσιτό και μειώνοντας την προσπάθεια που απαιτείται για τη διαχείριση της ασφάλειας.
- Απογραφή περιουσιακών στοιχείων και χαρτογράφηση διαδρομής επίθεσης
Καθώς τα εταιρικά δίκτυα γίνονται πιο περίπλοκα και εξελίσσονται σε υβριδικά και πολυσύννεφα περιβάλλοντα με παγκόσμια σημεία παρουσίας, η διαχείριση και η ασφάλειά τους έχει γίνει πολύ δύσκολη. Τα σύγχρονα δίκτυα μπορούν επίσης να κλιμακωθούν αυτόματα ανάλογα με τη ζήτηση, αυξάνοντας τη δυσκολία της απογραφής περιουσιακών στοιχείων, του εντοπισμού απειλών και της μοντελοποίησης πιθανών μονοπατιών επίθεσης.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σε αυτές τις εργασίες σαρώνοντας συνεχώς δίκτυα, καταλογίζοντας στοιχεία και προσθέτοντας πληροφορίες σχετικά με τα συμφραζόμενα. Με την ικανότητά του να μαθαίνει από δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη ξεπερνά ήδη τους ανθρώπους στις προβλέψεις και μπορεί να αναλύσει αρχιτεκτονικές δικτύου για να εντοπίσει πιθανές αλυσίδες επίθεσης. Αυτό βοηθά τις ομάδες κυβερνοασφάλειας να δώσουν προτεραιότητα στις προσπάθειες, μετατοπίζοντας την εστίαση από τα αντιδραστικά μέτρα στην προληπτική άμυνα. Με την τεχνητή νοημοσύνη, γίνεται πιο σαφές ποιες ευπάθειες θα μπορούσαν να εκμεταλλευτούν οι εισβολείς και πώς να τις ενισχύσουν αποτελεσματικά.
Η πολυπλοκότητα της διαχείρισης τρωτών σημείων αυξάνεται παράλληλα με το αυξανόμενο μέγεθος και την πολυπλοκότητα των εταιρικών δικτύων, τον αριθμό των εντοπισμένων τρωτών σημείων, τις διαθέσιμες εκμεταλλεύσεις και τις μετρήσεις αξιολόγησης ευπάθειας. Η εκκίνηση ενός προγράμματος διαχείρισης ευπάθειας σε ένα μεγάλο δίκτυο μπορεί να μοιάζει σαν να ψάχνετε για μια βελόνα σε μια θημωνιά για ειδικούς στον τομέα της κυβερνοασφάλειας. Οι παραδοσιακοί σαρωτές ευπάθειας παράγουν συχνά τεράστιες αναφορές με χιλιάδες ευπάθειες διαφορετικής σοβαρότητας, συνοδευόμενες από συστάσεις αποκατάστασης που μπορεί να μην είναι σχετικές χωρίς το πλαίσιο των επιχειρήσεων και των εφαρμογών.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει αρκετούς βασικούς ρόλους σε αυτή τη διαδικασία για την υποστήριξη των επαγγελματιών:
- Συσχέτιση δεδομένων ευπάθειας με πληροφορίες σχετικά με εκμεταλλεύσεις και σχετικές επιθέσεις.
- Εμπλουτισμός δεδομένων ευπάθειας συστήματος με επιχειρηματικό πλαίσιο.
- Δίνοντας προτεραιότητα στα τρωτά σημεία για την αποκατάσταση και την αυτοματοποίηση της ανάπτυξης ενημερώσεων κώδικα.
Οι ευπάθειες μηδενικής ημέρας είναι μια πρόσθετη πρόκληση, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει με την ανάλυση μεγάλου όγκου πληροφοριών για τον εντοπισμό και την παρακολούθηση των τρωτών σημείων μηδενικής ημέρας σε διαφορετικές τεχνολογίες.
4. Ανίχνευση και ανάλυση κακόβουλου λογισμικού
Το κακόβουλο λογισμικό είναι η ραχοκοκαλιά των σύγχρονων επιθέσεων στον κυβερνοχώρο, με τον όγκο του να αυξάνεται παράλληλα με τις κυβερνοεγκληματικές ομάδες, τον αριθμό των επιθέσεων και τους προϋπολογισμούς των επιτιθέμενων. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνικές για να ενισχύσουν το κακόβουλο λογισμικό και να αποφύγουν τον εντοπισμό. Μερικοί μάλιστα αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αναπτύξουν νέα δείγματα κακόβουλου λογισμικού πιο γρήγορα και αποτελεσματικά.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει εντοπίζοντας κακόβουλο λογισμικό μέσω ανάλυσης συμπεριφοράς και βοηθώντας στην αντίστροφη μηχανική, όπου οι ειδικοί αναλύουν κακόβουλο λογισμικό για να βελτιώσουν την άμυνα. Στην αντίστροφη μηχανική, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λειτουργήσει ως σύμβουλος, εξηγώντας τμήματα κώδικα και τις πιθανές προθέσεις πίσω από τις επιλογές των προγραμματιστών κακόβουλου λογισμικού, εκσυγχρονίζοντας τη διαδικασία ανάλυσης για τους επαγγελματίες της κυβερνοασφάλειας.
5. Παρακολούθηση απειλών και επιθέσεων
Οι κυβερνοεπιθέσεις γίνονται πιο συχνές, πολύπλοκες και γρήγορες. Αυτό που κάποτε χρειαζόταν μήνες τώρα διαρκεί δευτερόλεπτα. Οι σύγχρονοι εισβολείς κινούνται πλευρικά, κλέβουν δεδομένα και διαγράφουν ίχνη, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να στοχεύουν περισσότερα θύματα και να μεγιστοποιούν τον αντίκτυπό τους. Αυτή η συμπεριφορά πλημμυρίζει τις ομάδες κυβερνοασφάλειας με ειδοποιήσεις, καθιστώντας την ταχεία απόκριση καθοριστικό παράγοντα σε αυτό το περίπλοκο παιχνίδι.
Ωστόσο, πολλά είναι ψευδώς θετικά, οδηγώντας σε εγρήγορση κόπωσης μεταξύ των επαγγελματιών. Καθώς τα δίκτυα και τα δεδομένα αυξάνονται, η μη αυτόματη ανάλυση αρχείων καταγραφής δεν είναι πλέον εφικτή, ειδικά με τη συνεχιζόμενη έλλειψη ειδικευμένων ειδικών στον τομέα της κυβερνοασφάλειας.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η ανάθεση συνεχούς παρακολούθησης δικτύου και ανίχνευσης απειλών στην τεχνητή νοημοσύνη και η αυτοματοποίηση των απαντήσεων σε δείκτες επίθεσης είναι ο καλύτερος τρόπος για να προχωρήσουμε. Ευτυχώς, οι περισσότερες επιθέσεις στον κυβερνοχώρο ακολουθούν κοινά μοτίβα που μπορεί να μάθει η τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας στις αστραπιαίες απαντήσεις να παραμείνουν μπροστά από τους επιτιθέμενους. Η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί 24 ώρες το 24ωρο, 7 ημέρες την εβδομάδα, χωρίς κόπωση, προσαρμόζεται γρήγορα σε νέα δεδομένα, μειώνει τα ψευδώς θετικά στοιχεία και μπορεί να δημιουργήσει συστάσεις για προληπτικά μέτρα όταν εντοπίζονται ίχνη επίθεσης, καλύπτοντας κενά που οι ειδικοί στον άνθρωπο ενδέχεται να παραβλέψουν. Ένας ονειρεμένος σύντροφος, στην καλύτερη περίπτωση.
6. Προστασία phishing
Ένα ανθρώπινο χαρακτηριστικό που αποδυναμώνει τα εταιρικά συστήματα κυβερνοασφάλειας είναι η τάση μας να ενεργούμε με βάση τα συναισθήματα. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου εκμεταλλεύονται αυτήν την ευπάθεια μέσω της κοινωνικής μηχανικής, ιδιαίτερα του phishing, χρησιμοποιώντας υπαλλήλους ως σημεία εισόδου στα εταιρικά δίκτυα.
Για να κάνουν τις επιθέσεις πιο αποτελεσματικές, οι εισβολείς ενσωματώνουν όλο και περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν πιο πειστικά μηνύματα ηλεκτρονικού ψαρέματος και να στοχεύσουν περισσότερα θύματα. Σε απάντηση, οι επαγγελματίες της κυβερνοασφάλειας μπορούν να προστατεύσουν τους υπαλλήλους από επιθέσεις phishing εκπαιδεύοντας μοντέλα AI σε μεγάλα σύνολα δεδομένων γνωστών τεχνικών κοινωνικής μηχανικής.
7. Παρακολούθηση συμπεριφοράς και ανίχνευση εσωτερικών απειλών
Η προστασία από εσωτερικές απειλές εξακολουθεί να είναι μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Οι εμπιστευτικοί έχουν νόμιμη πρόσβαση στα εταιρικά συστήματα, καθιστώντας τον εντοπισμό πιο δύσκολο.
Τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να εντοπίσουν αυτόματα ύποπτες ενέργειες, όπως μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα ή απόπειρες κλοπής δεδομένων. Χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση, η τεχνητή νοημοσύνη προσαρμόζεται στις αλλαγές στη συμπεριφορά των εργαζομένων, μειώνοντας τα ψευδώς θετικά. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην πρόβλεψη των κινδύνων αναλύοντας ιστορικά δεδομένα και εντοπίζοντας μοτίβα που σηματοδοτούν δυνητικά κακόβουλες ενέργειες από τους υπαλλήλους.
8. Βελτιωμένη αναζήτηση συμβάντων κυβερνοασφάλειας
Η Google είναι βασικό στοιχείο στον κόσμο των μηχανών αναζήτησης, προσφέροντας αποτελέσματα στα οποία βασιζόμαστε όλοι. Ωστόσο, τα αποτελέσματα αναζήτησής του συχνά φαίνονται περισσότερο σαν πίνακας περιεχομένων παρά μια συνοπτική περίληψη κρίσιμων σημείων. Για τους επαγγελματίες της κυβερνοασφάλειας, η ύπαρξη ενός βελτιωμένου εργαλείου αναζήτησης μπορεί να κάνει τη διαφορά στην αντιμετώπιση των απειλών στον κυβερνοχώρο.
Ένας απλός «πίνακας περιεχομένων» δεν είναι αρκετός όταν οι ειδικοί χρειάζονται λεπτομερείς πληροφορίες για την κατάσταση ενός προστατευμένου εταιρικού δικτύου. Τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρέμβουν για να βελτιώσουν τις παραδοσιακές δυνατότητες αναζήτησης, παρέχοντας το κρίσιμο πλαίσιο που απαιτείται για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και την αποτελεσματική απάντηση σε απειλές.
9. Ελαχιστοποίηση του ανθρώπινου λάθους
Η διαχείριση χιλιάδων κεντρικών υπολογιστών με ταυτόχρονη τήρηση των κανόνων ασφαλείας μπορεί να είναι συντριπτική. Εδώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει μαθαίνοντας από σωστές διαμορφώσεις και λάθη του παρελθόντος, εντοπίζοντας σφάλματα και επισημαίνοντάς τα σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να δημιουργήσει προληπτικά διαμορφώσεις κεντρικού υπολογιστή με βάση περιγραφές λειτουργιών που παρέχονται από τον άνθρωπο.
Αγκαλιάστε την Αλλαγή
Ενώ ένα άλμα προς πλήρως αυτόνομα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης φαίνεται σχετικά απίθανο, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να συμπληρώσει την ανθρώπινη τεχνογνωσία, δίνοντας τη δυνατότητα στους επαγγελματίες να χειριστούν τα πιο πιεστικά ζητήματα στον τομέα. Το κλειδί για να ξεκλειδώσετε τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης έγκειται στην ύπαρξη εξειδικευμένων ειδικών που κατανοούν πώς λειτουργεί και εφαρμόζουν δημιουργικότητα και κριτική σκέψη για να κάνουν την τεχνολογία ακόμη πιο αποτελεσματική.
Σε όλη την ιστορία, κάθε σημαντική τεχνολογική ανακάλυψη πυροδότησε φόβο και αβεβαιότητα. Ωστόσο, με την πάροδο του χρόνου, μάθαμε να προσαρμόζουμε, να αγκαλιάζουμε αυτά τα εργαλεία και να τα χρησιμοποιούμε αποτελεσματικά, εξισορροπώντας τις δυνατότητές τους με τους περιορισμούς μας. Ήρθε η ώρα να κάνουμε το ίδιο με την τεχνητή νοημοσύνη: να την ενσωματώσουμε στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και να αναθέσουμε εργασίες όπου η τεχνητή νοημοσύνη αποδίδει καλύτερα από εμάς.
VIA: Πηγή Άρθρου
Greek Live Channels Όλα τα Ελληνικά κανάλια: Βρίσκεστε μακριά από το σπίτι ή δεν έχετε πρόσβαση σε τηλεόραση; Το IPTV σας επιτρέπει να παρακολουθείτε όλα τα Ελληνικά κανάλια και άλλο περιεχόμενο από οποιαδήποτε συσκευή συνδεδεμένη στο διαδίκτυο. Αν θες πρόσβαση σε όλα τα Ελληνικά κανάλια Πατήστε Εδώ
Ακολουθήστε το TechFreak.GR στο Google News για να μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις τεχνολογίας.
