Как автоматизировать кибербезопасность вашего предприятия с помощью SOC на базе искусственного интеллекта?

Когда дело доходит до предоставления экспертам по кибербезопасности правильных инструментов, необходимых им для принятия своевременных мер, машинное обучение и автоматизация могут иметь большое значение.

Большинство предприятий, особенно тех, которые работают в онлайн-пространстве, работают с огромными объемами данных, которые люди не могут обработать и защитить в ограниченные сроки.

Кроме того, отсутствие автоматической контекстуализации на массовом уровне требует ручного контроля для принятия мер по исправлению ситуации. Например, из-за отсутствия искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности SOC в конечном итоге зависят от группы администраторов для блокировки вредоносных подключений, группы ИТ-поддержки для изоляции хоста и команды почты для удаления взломанных почтовых ящиков.

В нынешнем состоянии мультиоблачных решений компании работают с разнообразным набором инструментов безопасности и устаревшими центрами обработки данных, что требует автоматизации решений кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта. Решения, которые будут получать информацию со всех этих разнообразных платформ и давать комплексное представление о перспективах безопасности организации.

Как следует из графика, искусственный интеллект в сфере кибербезопасности стал насущной необходимостью для аналитиков SOC, поскольку он обеспечит им повышенную видимость угроз в облачных и локальных средах и, в конечном итоге, позволит лучше исследовать риски, связанные с соблюдением нормативных требований.

Эта потребность часа определяет новую роль ИИ в кибербезопасности как на целостном уровне, так и специфично для SOC. Давайте далее рассмотрим детали использования ИИ в кибербезопасности.

Влияние ИИ на кибербезопасность

Машинное обучение и искусственный интеллект стали необходимы для обеспечения безопасности, поскольку они способны анализировать миллионы данных и отслеживать множество киберугроз. Что лучше всего работает для этой технологии, так это то, что она постоянно совершенствуется, изучая прошлые данные. Давайте рассмотрим некоторые преимущества использования ИИ для кибербезопасности.

Автоматизируйте повторяющиеся задачи

Кибербезопасность на основе искусственного интеллекта устраняет необходимость постоянного обновления и развертывания программного обеспечения безопасности, обучения навыкам безопасности и резервного копирования данных вручную. Платформы кибербезопасности на базе искусственного интеллекта позволяют предприятиям выполнять такие задачи, как мониторинг соответствия требованиям, реагирование на инциденты и т. д., на автопилоте. Этот уровень автоматизации предлагает ряд преимуществ для бизнеса:

• Корреляционные данные
• Быстрое создание защиты от угроз
• Обнаружение инфекций в системе

Мониторинг, выявление киберугроз и реагирование на них

Вариант использования ИИ для кибербезопасности можно увидеть в технологии, которая анализирует поведение пользователей и выявляет закономерности для выявления аномальных отклонений в бизнесе. Это позволяет обнаруживать уязвимые области в системе и быстро их устранять, чтобы предотвратить любые будущие атаки. Более того, машинное обучение обучается на ряде событий, связанных с вредоносным ПО, что может привести к упреждающему обнаружению и прогнозированию вредоносных программ, которые могут проникнуть в ИТ-сеть.

Отслеживайте поведение и активность пользователей

Понимание того, как работают бизнес-пользователи и сотрудники, необходимо для выявления и смягчения аномального поведения, которое может нанести вред. Используя ИИ для кибербезопасности, аналитики SOC могут выполнять множество действий, например отслеживать ежедневное поведение и активность пользователей в бизнес-сети. В свою очередь, система искусственного интеллекта может понять модели поведения, чтобы затем обнаруживать нарушения и выделять вредоносные файлы, зараженные хосты и скомпрометированные учетные записи пользователей.

Борьба с ботами

Поскольку боты составляют большую часть интернет-трафика, они могут стать настоящей угрозой. Если оставить это без контроля, это может привести к захвату учетных записей и мошенничеству с данными – то, с чем невозможно справиться в одиночку, с помощью ручного реагирования. Благодаря внедрению искусственного интеллекта в кибербезопасность компании могут получить детальное представление о трафике своего веб-сайта и различать хороших ботов, плохих ботов и людей.

Прогнозирование рисков взлома

Решения кибербезопасности на основе искусственного интеллекта помогают определить ИТ-инвентаризацию, которая представляет собой точный учет пользователей, устройств и приложений с несколькими уровнями доступа. Теперь, учитывая инвентаризацию активов и элементы подверженности угрозам, кибербезопасность на базе искусственного интеллекта может предсказать вероятность компрометации бизнес-систем, что приведет к своевременному планированию и распределению ресурсов для устранения уязвимостей.

Ландшафтный анализ

Поскольку удаленная работа становится новой нормой, обновление устаревших систем и создание гибридных сетей и платформ стало бизнес-необходимостью. Сотрудники, использующие облачные приложения для работы, расширили практику обеспечения безопасности бизнеса за пределы типичных «четырех стен» компании. Чтобы усилить эту рабочую среду, расположенную в нескольких местах, необходимы ресурсы безопасности конечных точек для управления транзакциями, коммуникациями, приложениями и соединениями.

Вариант использования ИИ в кибербезопасности в этом контексте можно увидеть в аналитиках SOC, использующих технологию для поддержки, охвата и масштабирования этих конечных точек, одновременно создавая корреляцию между предполагаемыми угрозами, чтобы понять, как угроза может повлиять на другие ресурсы.

Обнаружение инцидентов и реагирование на них

Еще один набор возможностей ИИ в примерах кибербезопасности можно увидеть в способности технологии различать и определять приоритетность различных типов угроз и соответствующим образом распределять уведомления. Это может принимать различные формы: от автоматизации создания заявок и добавления соответствующей информации для исправления до обнаружения присутствия вредоносного ПО еще до того, как вредоносный файл или электронное письмо будут открыты.

Программное обеспечение кибербезопасности на основе искусственного интеллекта, предназначенное для обнаружения инцидентов и реагирования на них, не только сокращает время простоя и ускоряет время ремонта, но также дает предприятиям возможность принимать упреждающие и упреждающие меры.

Чтобы оценить роль ИИ в кибербезопасности, крайне важно изучить реальные примеры проектов, ориентированных на внедрение искусственного интеллекта в кибербезопасность.

Реальные примеры использования ИИ для кибербезопасности

Набор вариантов использования ИИ в кибербезопасности, которые мы рассмотрели выше, имеет множество примеров из реальной жизни, подтверждающих их. Далее мы рассмотрим самые популярные из них.

• Google использует искусственный интеллект для анализа угроз мобильных конечных точек и защиты растущего числа мобильных устройств. MobileIron и Zimperium также объявили о своем сотрудничестве, чтобы помочь предприятиям внедрить мобильные решения для защиты от вредоносного ПО на основе искусственного интеллекта.
• Cognito собирает и хранит сетевые метаданные и на основе них формирует уникальные сведения о безопасности, которые затем используются для обнаружения и определения приоритетов атак в режиме реального времени.
• Другой набор ИИ в примерах кибербезопасности можно увидеть в Darktrace Enterprise Immune System, основанной на ИИ и машинном обучении, которая моделирует поведение каждого пользователя, устройства и сети для изучения конкретных закономерностей и автоматического выявления аномального поведения, чтобы затем предупреждать компании в режиме реального времени.

Одна из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются SOC, — это обнаружение и реагирование на футуристические атаки в проактивном режиме. Современные хакеры стали умнее проводить атаки на скомпрометированные системы, используя технологии следующего поколения, такие как дипфейк и генеративный искусственный интеллект. Слепое пятно, которое создает эта ситуация, требует стратегического принятия решений по кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта.

Первый шаг к автоматизации безопасности вашего предприятия с помощью SOC на базе искусственного интеллекта заключается в понимании того, какие функции следует автоматизировать.

Вот инфографика, в которой перечислены различные ИТ-функции, которые компания должна автоматизировать с помощью ИИ для обеспечения кибербезопасности.

Как Appinventiv подходит к автоматизации SOC с помощью искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности?

В Appinventiv, когда мы работаем над вариантами использования искусственного интеллекта корпоративного уровня в сфере кибербезопасности, основной целью является автоматизация систем. После того, как мы перевели все вышеупомянутые функции безопасности в режим автоматического обнаружения и уведомления, следующим шагом будет внедрение искусственного интеллекта для кибербезопасности с упором на программное обеспечение SOC.

Вот как выглядит наш типичный план реализации, когда мы работаем над проектом в качестве поставщика кибербезопасности с использованием ИИ:

• Проведение оценки потребностей для выявления требований SOC организации.
• Создание программного обеспечения, которое будет отвечать конкретным бизнес-потребностям искусственного интеллекта в области кибербезопасности собственными силами.
• Интеграция нового решения кибербезопасности на базе искусственного интеллекта с существующей инфраструктурой безопасности.
• Создание нескольких сценариев обнаружения/реагирования, которые будут использоваться в качестве бизнес-стандарта.
• Проверка системы на точность и правильность функционирования.
• Разработка процесса и политики использования технологии и измерения влияния ИИ на кибербезопасность.
• Мониторинг работы системы и внесение корректировок при необходимости.
• Документирование используемых алгоритмов AI/ML, а также этапов реализации.
• Подготовка подробного отчета о методе, результатах и ​​рекомендациях по дальнейшим улучшениям проекта кибербезопасности ИИ.
• Оценка эффективности системы в плане мониторинга и реагирования на инциденты безопасности.

Благодаря нашему обширному опыту работы с технологиями нового поколения, такими как искусственный интеллект, Интернет вещей, блокчейн и т. д., мы помогли нескольким предприятиям, от SaaS-компаний до производственных подразделений и финтех-компаний, массово внедрить использование ИИ в кибербезопасности. масштабе, с гарантией прогнозируемого обнаружения и своевременной адресации. Свяжитесь с нами, чтобы создать решение для кибербезопасности на основе искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте в кибербезопасности

Вопрос. Как работает ИИ в области кибербезопасности?

A. Искусственный интеллект в сфере кибербезопасности работает путем анализа миллионов событий, моделей поведения пользователей и типов угроз для выявления потенциальных атак в режиме реального времени. Кроме того, он сочетает в себе возможности Интернета вещей, машинного обучения и блокчейна для создания прозрачной экосистемы в режиме реального времени, которая будет уведомлять заинтересованные стороны о вредоносных событиях.

Вопрос. Как ИИ влияет на кибербезопасность?

А. Влияние ИИ на кибербезопасность можно увидеть в: автоматизации повторяющихся задач, установлении корреляции данных, быстром создании защиты от угроз, обнаружении заражений в системе, отслеживании поведения и активности пользователей, борьбе с ботами, прогнозировании рисков взлома, анализ ландшафта, обнаружение инцидентов и реагирование на них.

Вопрос. Каковы примеры использования ИИ в сфере кибербезопасности?

Ответ. Примеры использования искусственного интеллекта в кибербезопасности можно увидеть на примере: обнаружения нарушений, фишинга и вредоносного ПО, фильтрации спама, идентификации ботов, анализа потоков, управления уязвимостями, реагирования на инциденты, обнаружения мошенничества и сегментации сети.