Застосування штучного інтелекту для виявлення кіберзагроз у реальному часі

Abstract

Резюме. У сучасних умовах цифрової трансформації зростає потреба у високоефективних засобах забезпечення кібербезпеки, здатних виявляти та нейтралізовувати загрози в реальному часі. Кількість кібератак щорічно збільшується на 25–30 %, а їх складність та інтелектуальність постійно зростають. Традиційні методи захисту, засновані на сигнатурному аналізі або статичних правилах, уже не відповідають динаміці сучасного кіберпростору. У цьому контексті використання технологій штучного інтелекту (ШІ) стає ключовим напрямом у підвищенні ефективності систем кіберзахисту. Метою дослідження є обґрунтування доцільності застосування штучного інтелекту для виявлення, класифікації та прогнозування кіберзагроз у реальному часі, а також аналіз його ефективності порівняно з традиційними методами. Застосування ШІ у сфері кібербезпеки базується на трьох основних складових: машинному навчанні, глибинному навчанні та аналізі поведінкових патернів. Машинне навчання (ML) забезпечує можливість автоматичного виявлення аномалій у мережевому трафіку та поведінці користувачів, тоді як глибинні нейронні мережі (DNN) здатні розпізнавати складні багатовимірні залежності між подіями. Поведінкові моделі дозволяють системам прогнозувати потенційні атаки на основі історичних даних та поточних дій користувачів. Серед найефективніших сучасних рішень варто відзначити системи Darktrace, CrowdStrike Falcon та IBM QRadar Advisor with Watson, які використовують комбінацію методів машинного навчання та когнітивної аналітики. За результатами досліджень компанії Gartner (2024), використання таких систем дозволяє скоротити середній час виявлення інцидентів на 43 % та знизити кількість хибнопозитивних спрацювань на 30–35 %.