Jak zautomatyzować cyberbezpieczeństwo w przedsiębiorstwie za pomocą SOC opartego na sztucznej inteligencji?

Jeśli chodzi o zapewnienie ekspertom ds. cyberbezpieczeństwa odpowiednich narzędzi, których potrzebowali do podjęcia działań w odpowiednim czasie, uczenie maszynowe i automatyzacja mogą mieć ogromne znaczenie.

Większość firm, szczególnie tych działających w przestrzeni internetowej, pracuje z ogromną ilością danych, których człowiek nie może przetworzyć i zabezpieczyć w ograniczonym czasie.

Ponadto masowy brak automatycznej kontekstualizacji wymaga ręcznych działań następczych w celu podjęcia działań zaradczych. Na przykład ze względu na brak sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie, SOC są zależne od zespołu administratorów w zakresie blokowania złośliwych połączeń, zespołu wsparcia IT w zakresie izolacji hosta oraz zespołu pocztowego w zakresie usuwania zhakowanych skrzynek pocztowych.

Przy obecnym stanie rozwiązań wielochmurowych firmy korzystają z różnorodnego zestawu narzędzi bezpieczeństwa i starszych centrów danych, co wymaga rozwiązań w zakresie cyberbezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji, wspomagających automatyzację. Rozwiązania, które pobierają informacje ze wszystkich tych różnorodnych platform i dają kompleksowy obraz perspektyw bezpieczeństwa organizacji.

Jak sugeruje wykres, sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie stała się potrzebą chwili dla analityków SOC, ponieważ zapewniła im większą widoczność zagrożeń w środowiskach chmurowych i lokalnych, a ostatecznie lepiej zbadała ryzyka związane z zgodnością.

Ta potrzeba chwili definiuje nową rolę sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie zarówno na poziomie całościowym, jak i specyficznym dla SOC. Przyjrzyjmy się następnie szczegółom wykorzystania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie.

Wpływ sztucznej inteligencji na cyberbezpieczeństwo

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stały się niezbędne dla bezpieczeństwa, ponieważ są w stanie analizować miliony danych i śledzić wiele cyberzagrożeń. W przypadku tej technologii najlepiej sprawdza się to, że stale ją ulepsza, ucząc się danych z przeszłości. Przyjrzyjmy się niektórym korzyściom wynikającym z wykorzystania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie.

Automatyzuj powtarzalne zadania

Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji eliminuje potrzebę ciągłego aktualizowania i wdrażania oprogramowania zabezpieczającego, uczenia się umiejętności związanych z bezpieczeństwem i ręcznego tworzenia kopii zapasowych danych. Platformy cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają firmom wykonywanie zadań takich jak monitorowanie zgodności, reagowanie na incydenty itp. w trybie autopilota. Ten poziom automatyzacji oferuje przedsiębiorstwom szereg korzyści –

• Korelacja danych
• Szybkie tworzenie ochrony przed zagrożeniami
• Wykrywanie infekcji w systemie

Monitoruj, identyfikuj i reaguj na zagrożenia cybernetyczne

Przypadek wykorzystania sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa można dostrzec w technologii analizującej zachowania użytkowników i wnioskowującej o wzorcu identyfikującym nietypowe odchylenia w biznesie. Umożliwia to wykrycie wrażliwych obszarów w systemie i ich szybką naprawę, aby zapobiec przyszłym atakom. Co więcej, uczenie maszynowe jest szkolone w zakresie szeregu zdarzeń związanych ze złośliwym oprogramowaniem, które mogą prowadzić do proaktywnego wykrywania i przewidywania szkodliwego oprogramowania, które może przeniknąć do sieci IT.

Śledź zachowanie i aktywność użytkowników

Zrozumienie sposobu pracy użytkowników biznesowych i pracowników jest niezbędne do identyfikacji i łagodzenia nietypowych zachowań, które mogą być szkodliwe. Wykorzystując sztuczną inteligencję do cyberbezpieczeństwa, analitycy SOC mogą podejmować wiele działań, takich jak śledzenie codziennych zachowań i aktywności użytkowników w sieci firmowej. Z kolei system sztucznej inteligencji może zrozumieć wzorce zachowań, aby następnie wykryć nieprawidłowości i wskazać złośliwe pliki, zainfekowane hosty i zhakowane konta użytkowników.

Walcz z botami

Ponieważ boty stanowią główną część ruchu internetowego, mogą stać się prawdziwym zagrożeniem. Pozostawione bez kontroli może prowadzić do przejęć kont i oszustw związanych z danymi – czegoś, czego nie można zarządzać samodzielnie, za pomocą ręcznej reakcji. Dzięki włączeniu sztucznej inteligencji do cyberbezpieczeństwa firmy mogą uzyskać szczegółową wiedzę o ruchu w swojej witrynie i rozróżnić dobre boty, złe boty i ludzi.

Przewiduj ryzyko naruszeń

Rozwiązania z zakresu cyberbezpieczeństwa AI pomagają określić inwentarz IT, czyli dokładny zapis użytkowników, urządzeń i aplikacji z wieloma poziomami dostępu. Biorąc pod uwagę inwentaryzację zasobów i elementy narażenia na zagrożenia, cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji może przewidzieć ryzyko naruszenia bezpieczeństwa systemów biznesowych, co prowadzi do terminowego planowania i alokacji zasobów w celu wyeliminowania luk, które można usunąć.

Analiza krajobrazu

Ponieważ praca zdalna staje się nową normą, aktualizacja starszych systemów oraz tworzenie sieci i platform hybrydowych stało się koniecznością biznesową. Pracownicy korzystający w pracy z aplikacji opartych na chmurze rozszerzyli praktyki bezpieczeństwa biznesowego poza typowe „cztery ściany” firmy. Aby wzmocnić to wielolokacyjne środowisko pracy, potrzebne są zasoby bezpieczeństwa punktów końcowych do zarządzania transakcjami, komunikacją, aplikacjami i połączeniami.

W tym kontekście sztuczną inteligencję w przypadku użycia cyberbezpieczeństwa można zaobserwować u analityków SOC wykorzystujących technologię do wspierania, docierania i skalowania w obrębie tych punktów końcowych, jednocześnie tworząc korelację między potencjalnymi zagrożeniami, aby zrozumieć, w jaki sposób zagrożenie może wpłynąć na inne zasoby.

Wykrywanie i reagowanie na incydenty

Inny zestaw sztucznej inteligencji w przykładach cyberbezpieczeństwa można dostrzec w zdolności tej technologii do różnicowania i ustalania priorytetów różnych typów zagrożeń oraz odpowiedniego rozpowszechniania powiadomień. Może to przybierać różne formy, od automatyzacji tworzenia zgłoszeń i dodawania odpowiednich informacji zaradczych po wykrywanie obecności złośliwego oprogramowania jeszcze przed otwarciem złośliwego pliku lub wiadomości e-mail.

Oprogramowanie do cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji, mające na celu wykrywanie incydentów i reagowanie na nie, nie tylko skraca czas oczekiwania i przyspiesza czas naprawy, ale także zapewnia firmom możliwość podejmowania proaktywnych i zapobiegawczych środków.

Aby ocenić rolę sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie, należy przyjrzeć się rzeczywistym przykładom projektów skupionych wokół wdrażania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie.

Rzeczywiste przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

Zestaw sztucznej inteligencji w przypadkach użycia cyberbezpieczeństwa, który omówiliśmy powyżej, zawiera wiele przykładów ze świata rzeczywistego, które ją wspierają. Przyjrzyjmy się teraz najważniejszym z nich.

• Google wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania zagrożeń mobilnych punktów końcowych i ochrony rosnącej liczby urządzeń mobilnych. MobileIron i Zimperium ogłosiły również współpracę mającą na celu pomoc firmom we wdrażaniu mobilnych rozwiązań chroniących przed złośliwym oprogramowaniem opartych na sztucznej inteligencji.
• Cognito gromadzi i przechowuje metadane sieciowe oraz wykorzystuje je w oparciu o unikalne spostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa, które są następnie wykorzystywane do wykrywania ataków i ustalania priorytetów w czasie rzeczywistym.
• Inny zestaw sztucznej inteligencji w przykładach cyberbezpieczeństwa można zobaczyć w Darktrace Enterprise Immune System, opartym na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, modelującym zachowania każdego użytkownika, urządzenia i sieci w celu badania określonych wzorców i automatycznego identyfikowania nietypowych zachowań, aby następnie ostrzegać firmy w czasie rzeczywistym.

Jednym z największych wyzwań stojących obecnie przed SOC jest wykrywanie i reagowanie na futurystyczne ataki w trybie proaktywnym. Współcześni hakerzy stali się mądrzejsi w przeprowadzaniu ataków na zaatakowany system, korzystając z technologii nowej generacji, takich jak deepfake i generatywna sztuczna inteligencja. Martwy punkt, jaki stwarza ta sytuacja, wymaga strategicznego przyjęcia rozwiązań w zakresie cyberbezpieczeństwa AI.

Pierwszym krokiem w automatyzacji bezpieczeństwa przedsiębiorstwa za pomocą SOC opartych na sztucznej inteligencji jest zrozumienie, które funkcje powinny zostać zautomatyzowane.

Oto infografika przedstawiająca różne funkcje IT, które firma powinna zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa.

W jaki sposób Appinventiv podchodzi do automatyzacji SOC poprzez sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie?

Kiedy w Appinventiv pracujemy nad przypadkami użycia sztucznej inteligencji na poziomie korporacyjnym w cyberbezpieczeństwie, głównym celem jest automatyzacja systemów. Po przełączeniu wszystkich wyżej wymienionych funkcji bezpieczeństwa w tryb automatycznego wykrywania i powiadamiania, kolejnym krokiem jest wdrożenie sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa ze szczególnym uwzględnieniem oprogramowania SOC.

Oto jak wygląda nasz typowy plan wdrożenia, gdy pracujemy nad projektem jako dostawca cyberbezpieczeństwa AI:

• Przeprowadzenie oceny potrzeb w celu zidentyfikowania wymagań SOC organizacji.
• Zbudowanie we własnym zakresie oprogramowania, które odpowiadałoby specyficznym potrzebom biznesowym AI w zakresie cyberbezpieczeństwa.
• Integracja nowego rozwiązania cyberbezpieczeństwa AI z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa.
• Tworzenie podręczników wykrywania/reagowania, które będą stosowane jako standard biznesowy.
• Testowanie systemu pod kątem poprawności i prawidłowego działania.
• Opracowanie procesu i polityki wykorzystania technologii oraz pomiaru wpływu AI na cyberbezpieczeństwo.
• Monitorowanie wydajności systemu i wprowadzanie korekt tam, gdzie jest to wymagane.
• Dokumentowanie zastosowanych algorytmów AI/ML wraz z etapami wdrożenia.
• Przygotowanie szczegółowego raportu na temat metody, wyników i rekomendacji dalszych ulepszeń projektu cyberbezpieczeństwa AI.
• Ocena efektywności systemu w zakresie monitorowania i reagowania na incydenty bezpieczeństwa.

Dzięki naszemu rozległemu doświadczeniu firmy zajmującej się rozwojem sztucznej inteligencji w pracy z technologiami nowej generacji, takimi jak sztuczna inteligencja, IoT, blockchain itp., pomogliśmy kilku przedsiębiorstwom, od firm SaaS po jednostki produkcyjne i firmy fintech, masowo wdrożyć wykorzystanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie skalę, z gwarancją predykcyjnego wykrywania i terminowego adresowania. Skontaktuj się z nami, aby zbudować rozwiązanie cyberbezpieczeństwa AI.

Często zadawane pytania dotyczące sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

P. Jak działa sztuczna inteligencja zajmująca się cyberbezpieczeństwem?

O. Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie działa na zasadzie analizy milionów zdarzeń, wzorców zachowań użytkowników i rodzajów zagrożeń, aby identyfikować potencjalne ataki w czasie rzeczywistym. Dodatkowo łączy możliwości IoT, uczenia maszynowego i blockchain, tworząc przejrzysty ekosystem działający w czasie rzeczywistym, który powiadamiałby interesariuszy o złośliwych zdarzeniach.

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na cyberbezpieczeństwo?

A. Wpływ AI na cyberbezpieczeństwo można dostrzec w: automatyzacji powtarzalnych zadań, ustalaniu korelacji danych, szybkim tworzeniu zabezpieczeń przed zagrożeniami, wykrywaniu infekcji w systemie, śledzeniu zachowań i aktywności użytkowników, walce z botami, przewidywaniu ryzyka naruszenia, analiza krajobrazu, wykrywanie incydentów i reagowanie na nie.

P. Jakie są przykłady sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie?

O. Można prześledzić przykłady sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie – wykrywanie naruszeń, phishingu i złośliwego oprogramowania, filtrowanie spamu, identyfikacja botów, analiza wątków, zarządzanie lukami w zabezpieczeniach, reagowanie na incydenty, wykrywanie oszustw i segmentacja sieci.