Використання штучного інтелекту для досягнення безпечного цифрового простору

Abstract

Резюме. В сучасному світі, де цифрові технології все прогресивніше інтегруються в усі сфери життєдіяльності - від освіти до охорони здоров’я, від фінансів до державного управління – в цифровому просторі набуває критичного значення питання безпеки. З кожним днем ми стикаємося з новими викликами: кіберзлочинністю, витоком даних, дезінформацією та порушенням конфіденційності. Саме штучний інтелект - не як загроза, а як потужний інструмент захисту, який має здатність аналізувати великі обсяги даних, виявляти аномалії, прогнозувати ризики та автоматизувати реагування на загрози відкриває нові горизонти для створення безпечного цифрового середовища. На перший погляд використання штучного інтелекту може здаватися надмірно дорогим і складним рішенням, яке під силу лише великим технологічним корпораціям. Проте в умовах стрімкого зростання цифрових загроз така інвестиція стає не розкішшю, а необхідністю для будьякої організації - незалежно від її розміру чи галузі діяльності. Через те, що кількість кібератак невпинно зростає, а їхні методи еволюціонують з неймовірною швидкістю. Так, згідно зі статистикою компанії Kaspersky, щоквартально фіксується понад 700 мільйонів онлайн-інцидентів, а Cisco щодня блокує близько 20 мільярдів атак у мережах.[1] Це може свідчити про активне застосовування автоматизованих інструментів кіберзлочинцями, зокрема алгоритми штучного інтелекту, з метою вдосконалення своїх атак, обходу традиційних систем захисту та підвищення ефективності. Одним із прикладів складної загрози є шкідливе програмне забезпечення Emotet, яке поширюється через фішингові повідомлення. [1] Група, яка розробила його, потенційно могла інтегрувати штучний інтелект для підвищення точності та масштабності атак. У сфері кібербезпеки штучний інтелект почали застосовувати наприкінці 1980-х років, і з того часу технологія пройшла кілька ключових етапів еволюції.[2] Спочатку фахівці з безпеки використовували системи, засновані на жорстко заданих правилах, які реагували на заздалегідь визначені параметри та генерували сповіщення при їх порушенні.[2] З початку 2000-х років розвиток машинного навчання - одного з напрямів ШІ, що дозволяє аналізувати великі обсяги даних і виявляти закономірності - відкрив нові можливості для кіберзахисту.[2] Завдяки цьому фахівці змогли краще розпізнавати типові моделі поведінки користувачів і мережевого трафіку, виявляти аномалії та оперативно реагувати на потенційні загрози.