W tym momencie, obserwujemy znaczący rozwój sztucznej inteligencji (AI), patrząc na to jak wpływa ona na wiele dziedzin życia, w tym obszary krytyczne jak cyberbezpieczeństwo.
Dzisiejszy artykuł nie będzie stanowił oceny tego, czy wpływ sztucznej inteligencji na ludzie życie zachodzie za daleko, czy też nie, ale tylko przytaczał fakty, dzięki którym życie adminów obsługujących środowiska jednostek kluczowych może stać się prostsze
W kontekście usprawnienia systemów, służących do poprawy cyberbezpieczeństwa, AI może stać się praktycznym sojusznikiem, które realnie wpływa na poprawę działania tychże systemów.
W artykule omówimy, jak konkretne zastosowania AI pomagają adminom w ochronie danych i infrastruktury, wskazując przy tym praktyczne przykłady i korzyści.
Analiza behawioralna:
Jednym z głównych zastosowań AI w kontekście cyberbezpieczeństwa jest analiza behawioralna. Podstawowe firewalle czy antywirusy, działają na podstawie znanych i przypisanych sygnatur zagrożeń. Tymczasem AI pozwala na wyjście poza standardowe metody, automatyzując identyfikację anomalii w zachowaniu użytkowników i systemów.
Jak to działa w praktyce?
AI w zależności od systemu, może analizować np. wzorce ruchu sieciowego, logowania lub operacji na plikach w czasie rzeczywistym.
Przykładowo, jeśli pracownik nagle loguje się do systemu o nietypowej godzinie z lokalizacji geograficznej, w której nie powinien aktualnie się znajdować, system może automatycznie oznaczyć to jako potencjalne zagrożenie.
Takie podejście finalnie pozwala na:
Uczenie maszynowe:
Uczenie maszynowe (ML) jest poddziedziną AI, która umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych historycznych. W kontekście cyberbezpieczeństwa, uczenie maszynowe pozwoli przewidywać potencjalne zagrożenia na podstawie wcześniejszych wykrytych incydentów i poszczególnych wzorców ataków.
Jak to działa w praktyce?
Wyobraźmy sobie, że firma regularnie pada ofiarą phishingu. Algorytmy uczenia maszynowego mogą przeanalizować cechy charakterystyczne dla takich wiadomości (np. adresy mailowe nadawcy, treść, załącznik), a następnie opracować model, który automatycznie blokuje podejrzane e-maile, zanim dotrą do użytkownika.
Co zyskuje admin?
Automatyzacja zarządzania incydentami – systemy SOAR.
Tradycyjna procedura zarządzania incydentami bywa czasochłonna i podatna na błędy ludzkie. AI może znacząco usprawnić ten proces, oferując systemy pozwalające na automatyzacje reakcji na incydenty – SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response), o których wielokrotnie wspominaliśmy na blogu.
Jak działa SOAR?
W skrócie, SOAR potrafi integrować się z innymi narzędziami, szczególnie, lubiąc się z systemami SIEM (Security Information and Event Management), po czym automatycznie podejmuje działania na podstawie określonych reguł.
Przykładowo, jeśli system wykryje podejrzane logowanie, może natychmiast zablokować konto użytkownika i powiadomić zespół SOC, bądź wykonać samodzielnie procedurę zgłoszenia incydentu.
Co zyskujemy?
Współpraca człowieka i maszyny.
AI może wiele, ale należy pamiętać, że nie jest magicznym rozwiązaniem na wszystkie istniejące problemy. Największe korzyści osiągniemy, łącząc możliwości AI z wiedzą i doświadczeniem LUDZKIM.
To ludzie projektują te systemy, weryfikują wyniki ich analizy, a na końcu i tak podejmują kluczowe decyzje (i oby tak zostało).
Zawsze traktuj AI jako wsparcie, a nie zastępstwo dla ekspertów.
Dziękujemy, że dotarli Państwo do końca naszej lektury.
Polecamy usługi Grupy E w zakresie cyberbezpieczeństwa, takie jak usługa SOC oraz wdrażanie systemów cyberbezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji, a także zapraszamy do bezpłatnej konsultacji dot. cyberodporności.
Wróć
