Використання штучного інтелекту у кібербезпеці

Abstract

Резюме. У сучасному цифровому світі інформація перетворилася на найцінніший ресурс, а її захист - на ключовий фактор стабільності держав, бізнесу та суспільства. Зростання обсягів даних, розвиток хмарних технологій і глобальна цифровізація створили безпрецедентні можливості, але водночас - і нові загрози. Кібератаки стають дедалі складнішими, їх масштаби - глобальними, що в свою чергу вимагає впровадження нових підходів до безпеки. Одним із найперспективніших напрямів є використання штучного інтелекту (ШІ) - технології, здатної аналізувати величезні масиви даних, виявляти закономірності та швидко реагувати на інциденти. ШІ у сфері кібербезпеки відкриває нові можливості для прогнозування, запобігання та мінімізації наслідків атак.[1] Системи на основі ШІ широко використовуються для виявлення вторгнень, аналізу аномалій, моделювання поведінки та автоматизованого реагування. Зокрема, алгоритми машинного навчання шукають нестандартну активність у мережевому трафіку чи поведінці користувачів, що може свідчити про можливе вторгнення. Такі системи аналізують шаблони активності й виявляють ознаки кібератак у реальному часі, автоматично реагуючи на загрози та блокуючи їх. [1] Крім того, ШІ також допомагає розпізнавати фішингові атаки. Системи обробки природної мови та аналізу зображень сканують електронні листи чи веб-сторінки на предмет підозрілих патернів, що характерні для фішингу. Крім того, використовуються моделі поведінкового моделювання. Однією з таких платформ є CrowdStrike Signal, яка має можливість створення індивідуальних профілів користувачів і відслідковування навіть найменших відхилень в їхній активності.Завдяки цьому «сигнали» атаки виявляються ще на ранніх етапах.[2] Не менш важливим є автоматизоване реагування на атаки за допомогою ШІ. Наприколад, Microsoft Defender для кінцевих пристроїв використовує «AI-powered security». Згідно з заявою Microsoft, їхнє рішення за допомогою ШІ здатне в середньому зупиняти атаки-вимагальники вже через три хвилини після початку. Ця технологія базується на безперервному навчанні моделей, що дає змогу швидко адаптуватись до нових варіантів атак.[3] Яскравим прикладом впровадження технологій ШІ на українському IT-ринку є LetsData. Даний стартап створив рішення на базі ШІ для миттєвого виявлення загроз і аналізу даних у реальному часі. Від моменту запуску їхня система на основі ШІ продемонструвала динамічний розвиток: компанія розпочала роботу на ринку США, водночас зберігаючи основний центр розробки технологій і продуктів у Європі. Окрім цього, цей проєкт вже залучений до міжнародної акселераційної програми AI for Cybersecurity.[4]