В секторе кибербезопасности тестирование искусственного интеллекта имеет решающее значение. Это связано с тем, что ИИ может помочь кибербезопасности преодолеть некоторые из основных препятствий. И есть много препятствий, в том числе неспособность многих организаций оставаться в курсе многочисленных новых рисков и атак, возникающих по мере роста использования Интернета и технологий.

Ожидается, что кибербезопасность на основе ИИ изменит то, как мы реагируем на кибератаки. Из-за своей способности изучать и извлекать уроки из огромных объемов данных искусственный интеллект будет иметь решающее значение для выявления сложных угроз. Более того, тестирование ИИ — это комплексный ответ на защиту этих гаджетов от злоумышленников, поскольку новые технологии и гаджеты всегда доступны.

В этом блоге вы узнаете о трудностях, с которыми сейчас сталкивается сектор кибербезопасности, о важности использования тестирования искусственного интеллекта для преодоления этих трудностей и о некоторых недостатках этого подхода. Наконец, прежде чем мы закончим, мы рассмотрим некоторые фактические применения ИИ в этой области.

Обзор индустрии кибербезопасности

Кибербезопасность описывает процессы, которым люди или организации следуют для защиты своего компьютерного оборудования и программного обеспечения, подключенного к сети, от кибератак.

Распространение новых цифровых технологий, таких как Интернет вещей (IoT). Растущая частота и сложность кибератак и строгие законы о защите данных для обеспечения безопасности данных. Рост числа атак, нацеленных на цепочки поставок программного обеспечения, является ключевым фактором развития рынка кибербезопасности.

Кроме того, пандемия COVID-19 увеличила частоту злонамеренных атак на базы данных на крупных предприятиях. Они требуют более надежной защиты баз данных и способствуют расширению индустрии кибербезопасности. В здравоохранении, банковском деле, страховании, производстве и финансовых услугах рост внедрения решений для обеспечения безопасности организаций предусмотрителен.

Некоторые интригующие цифры, связанные с кибербезопасностью

  • Ожидается, что сумма денег, потраченная на внутренние операции по кибербезопасности, будет увеличиваться на 7,2% ежегодно до 2026 года.
  • К декабрю 2026 года известно, что глобальные расходы на услуги и продукты в области кибербезопасности увеличатся на 8,4%. Необходимость устранения уязвимостей сети, приложений и системы в результате продолжающихся корпоративных и индивидуальных кибератак — это элементы, которые могут способствовать росту.

  • В 2020 году индустрия кибербезопасности оценивалась в 156,24 млрд долларов США. Ожидается, что в период с 2021 по 2026 год среднегодовой темп роста составит 14,5%, достигнув 350,25 млрд долларов США.
  • По данным Gartner Inc., продукты и услуги в области информационной безопасности принесли в 2018 году доход в размере 144 миллиардов долларов, что на 12,4% меньше, чем в 2017 году.
  • Согласно прогнозам Gartner, доходы от информационной безопасности увеличатся со 124 млрд долларов в 2019 году до 170,4 млрд долларов в 2022 году. Кроме того, согласно их анализу, расходы конечных пользователей на облачную безопасность увеличились на 4,1% в период с 2020 по 2021 год.

Вопиющие вызовы кибербезопасности

Вы можете быть удивлены, узнав, что человеческая ошибка составляет 95% нарушений кибербезопасности, согласно опросу Google. Эти ошибки могут включать все: от загрузки зараженного вирусом вложения электронной почты до использования слабого пароля для доступа к небезопасному веб-сайту. Согласно исследованиям, фишинговые атаки являются одними из наиболее распространенных киберсобытий, мошенничества с руководителями компаний, кражи компьютеров и атак программ-вымогателей. Эффекты этих атак ошеломляют, даже если с ними легко справиться. В малом и среднем бизнесе (SMB) утечка данных обходится в среднем в 3,9 миллиона долларов. Четверка лидеров — это четверка лидеров: крупномасштабный мониторинг данных, более медленный оборот, отсутствие понимания угроз и соблюдение организационных стандартов.

Углубление в распространенные атаки на кибербезопасность

Киберпреступность постоянно меняется, хакеры постоянно совершенствуют свои тактики, чтобы причинить наибольший вред, что усложняет проблемы, изложенные в предыдущем разделе. Вредоносные программы, которые могли изменить свой источник, чтобы избежать обнаружения, составили 93,67% вредоносных программ, обнаруженных в 2019 году. Кроме того, в том же году 53% потребительских ПК и 50% коммерческих компьютеров заразились повторно. Чтобы искоренить этот вирус из его источника, жизненно важны действия и осведомленность.

Мы все должны знать о следующих примерах типичных угроз кибербезопасности, искусно созданных умными хакерами.

* Фишинг

Когда хакер использует технику фишинга социальной инженерии, он отправляет вам электронное письмо, содержащее опасную ссылку. Нажав на ссылку, вы можете дать им доступ к вашему компьютеру, чтобы они могли заразить его ошибкой и украсть все ваши личные данные.

* Аппаратные и программные атаки

Если аппаратное и программное обеспечение вашей системы не обновлено до самых последних версий, отсутствие критических обновлений безопасности может быть рискованным. Его можно внедрить в «черные ходы» или «трояны» и получить доступ к системе.

* Сетевые вторжения

Данные, входящие и исходящие из конечной точки сети, могут быть заблокированы злоумышленниками и расшифрованы. Если их вовремя не поймать, они могут изменить его, подделать или использовать незаконно.

• Утечки облачных данных

Поскольку все больше людей используют частные и общедоступные облака, незашифрованные данные, хранящиеся там, являются открытым приглашением для злонамеренных хакеров. Данные, сохраненные в облаке, также могут быть скомпонованы из-за ненадежных интерфейсов или API, недостаточного контроля доступа и неадекватной архитектуры безопасности.

* Мобильные вредоносные программы

Внутренние операционные системы мобильных устройств могут стать ненадежными из-за этой опасной вредоносной программы, что может снизить их функциональность. Это часто происходит из-за того, что URL-адреса небезопасны в Интернете. Кроме того, загруженные приложения с недостатками безопасности также способствуют возникновению проблем с мобильными вирусами.

* Атаки программ-вымогателей

Одним из наиболее распространенных типов кибератак являются программы-вымогатели, при которых злоумышленники отправляют вирус на личные ноутбуки и смартфоны людей для доступа и использования данных на этих устройствах. Затем они хотят выкуп, чтобы дать вам доступ к нему снова.

Как тестирование искусственного интеллекта может повысить кибербезопасность?

Заметным преимуществом тестирования ИИ является то, что оно значительно сокращает некоторые трудоемкие работы, которые, как известно, требуют много времени, такие как мониторинг безопасности, что, несомненно, является значительной тратой времени для экспертов по ИТ-безопасности. Тестирование ИИ может выполнять эту монотонную работу вместо того, чтобы людям приходилось следить за многочисленными гаджетами. Чтобы обеспечить надлежащую кибербезопасность, уменьшить количество направлений для атак и обнаружить злонамеренное поведение, необходимо проводить тестирование ИИ и машинного обучения.

Давайте рассмотрим некоторые дополнительные важные области, в которых тестирование ИИ имеет первостепенное значение:

* Перемещение огромного количества информации вокруг

Каждый день производится данных объемом более 2,5 квинтиллионов байт. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь в автоматизации обработки данных. Это дает смысл огромным объемам данных, которые люди не могут понять в удобной для использования форме. Эксперты по безопасности не могут оценить и классифицировать каждую часть информации, потому что фирмы сталкиваются с миллионами рисков. В результате специалистам по безопасности трудно предвидеть опасности, прежде чем они уничтожат ИТ-системы. Тестирование искусственного интеллекта может выявить многочисленные угрозы и проблемы кибербезопасности без участия человека-аналитика.

* Поведенческая аналитика

Анализируя то, как пользователи обычно взаимодействуют со своими устройствами, алгоритмы машинного обучения достаточно умны, чтобы учиться и создавать модели поведения пользователей.

Тестирование ИИ помечает пользователя как подозрительного и, возможно, блокирует его, если замечает неожиданное, необычное поведение. Эти действия включают изменение скорости набора текста пользователем или попытку доступа к системе в неурочное время.

* Умение анализировать и обрабатывать данные

Тестирование ИИ анализирует миллионы событий и обнаруживает широкий спектр угроз. Эти угрозы включают вредоносное ПО, использующее уязвимости нулевого дня, попытки фишинга и загрузку вредоносного кода. В результате ИИ и МО стали важными технологиями информационной безопасности. Благодаря этим знаниям компании могут лучше понимать опасности и быстрее реагировать на них. Это также помогает им придерживаться лучших процедур безопасности.

* Обнаружение спама

Обнаружение спама, а также другие типы социальной инженерии с помощью обработки естественного языка (NLP) являются частью глубокого обучения.

В общем, НЛП использует множество статистических методов и широко изучает типичные вербальные и невербальные модели общения для выявления и предотвращения спам-контента.

* Системы обнаружения и предотвращения вторжений (ID/IP)

Эти системы могут обнаруживать вредоносную сетевую активность, защищать от вторжений и предупреждать пользователей о потенциальных опасностях. Системы, использующие идентификаторы и IP, часто оказываются полезными при устранении утечек данных и повышении безопасности пользовательской информации.

Кроме того, можно гарантировать более эффективную работу систем ID/IP, используя глубокое обучение, рекуррентные и сверточные нейронные сети. Описанные выше методы облегчат специалистам по безопасности различение безопасной и рискованной сетевой активности. Кроме того, это повышает точность анализа трафика и снижает частоту ложных срабатываний.

* Быстрое обнаружение многочисленных типов угроз

Когда дело доходит до взлома сетей, киберпреступники становятся все более опытными и быстрыми. Использование передовых технологий, таких как машинное обучение, упрощает обнаружение кибератак. Однако людям трудно отслеживать каждую подключенную систему для каждой возможной опасности. Эти данные используются для обучения устройств с искусственным интеллектом, которые затем могут учиться на реальных и цифровых данных.

Подведение итогов: потенциал тестирования ИИ в кибербезопасности

Учитывая рост интереса к ИИ в кибербезопасности, реально предположить, что в будущем мы увидим еще более совершенные решения, способные решать трудности в еще более сложном и сложном бизнесе. Автоматизируя обнаружение угроз, тестирование искусственного интеллекта будет стремиться сохранить кибербезопасность и способствовать безопасности в Интернете.

Специалисты по ИТ-безопасности теперь используют искусственный интеллект для укрепления надежных процедур кибербезопасности. Он уменьшает поверхность атаки и отслеживает вредоносную активность. Кроме того, он оценивает и обрабатывает огромные объемы данных и оценивает поведение людей.

Это далеко не полный список его функций. Предпочтительно использовать технологии сегодня и идти в ногу со временем, если вы хотите быть более подготовленными к будущему кибербезопасности, связанной с тестированием ИИ.

Статья Как тестирование искусственного интеллекта является первоклассным в кибермире была первоначально опубликована на ReadWrite.com 5 октября 2022 г. автором Тимоти Джозеф. Рекомендуемое изображение: предоставлено автором. Спасибо!