Cyberprzestrzeń rozwija się w niezwykle dynamicznym tempie, a wraz z nią rośnie znaczenie i wartość bezpieczeństwa teleinformatycznego. Organizacje na całym świecie, prywatne firmy, agencje rządowe i instytucje finansowe mierzą się z coraz bardziej nieprzewidywalnymi cyberatakami. Rosnąca ilość i złożoność zagrożeń sprawiają, że tradycyjne metody zabezpieczeń mogą okazać się niewystarczające. Jednym z potencjalnie najskuteczniejszych sposobów walki z cyberprzestępczością staje się sztuczna inteligencja (SI), będąca swoistą „tarczą” w walce z hakerami.
Rola sztucznej inteligencji
Automatyzacja i przyspieszenie procesów detekcji jest możliwe dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (machine learning) i głębokiego uczenia (deep learning) umożliwia analizę ogromnych ilości danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dzięki temu zespoły ds. bezpieczeństwa mogą szybciej wykrywać anomalie, potencjalne infekcje czy próby nieuprawnionego dostępu.
Dodatkowo systemy SI są w stanie precyzyjnie identyfikować różnicę między rzeczywistym zagrożeniem a normalnym ruchem sieciowym czy zachowaniem użytkowników. Dla specjalistów ds. bezpieczeństwa jest to niezwykle pomocne. Zamiast setek powiadomień dziennie, mogą otrzymać kilka kluczowych alertów, co znacząco poprawia efektywność działań operacyjnych.
Źródło: https://nflo.pl/baza-wiedzy/wprowadzenie-do-ai-w-cyberbezpieczenstwie-wszystko-co-musisz-wiedziec
Niemniej jednak cyberprzestępcy ciągle modyfikują techniki ataków, tworząc nowe exploity czy złośliwe oprogramowanie. Algorytmy SI, dzięki możliwości samouczenia się (ang. self-learning), potrafią dostosowywać się do zmiennych warunków. Systemy bezpieczeństwa bazujące na sztucznej inteligencji mogą wychwytywać nowe wzorce ataków i uczyć się, jak je neutralizować, zanim wyrządzą one poważne szkody.
Innowacyjne zastosowania sztucznej inteligencji
Narzędzia oparte na SI monitorują aktywność użytkowników oraz ruch sieciowy w czasie rzeczywistym. Analizując parametry takie jak częstotliwość logowań, miejsca logowania czy zasoby, do których użytkownicy sięgają, SI może szybko zidentyfikować nietypowe zachowanie. Na przykład, jeśli pracownik zawsze łączy się z siecią z określonej lokalizacji, a nagle próbuje logować się z drugiego końca świata, sztuczna inteligencja może to natychmiast wychwycić jako anomalię i zablokować dostęp.
Źródło: https://www.techesi.com/pl/ai-cybersecurity-ultimate-guide.html
Z kolei zintegrowane systemy cyberbezpieczeństwa wykorzystują SI do gromadzenia danych o zagrożeniach, czyli tzw. Threat intelligence, z różnych źródeł: dark webu, mediów społecznościowych czy raportów z systemów IDS/IPS. W połączeniu z zaawansowanymi algorytmami analizy predykcyjnej pozwala to nie tylko wykrywać ataki w fazie inicjacji, ale również prognozować potencjalne techniki i wektory ataków, co umożliwia skuteczniejsze planowanie strategii obronnych.
Firmy coraz częściej stosują segmentację sieci, by ograniczyć rozprzestrzenianie się ewentualnych ataków i minimalizować szkody. Sztuczna inteligencja może tu wspierać administratorów w projektowaniu i optymalizacji architektury sieci, proponując rozwiązania oparte na analizie ryzyka i priorytetach ochrony kluczowych zasobów.
Warto wspomnieć o Phishingu który wciąż pozostaje jednym z najpopularniejszych wektorów ataku. Wykorzystanie narzędzi SI umożliwia zaawansowaną analizę treści wiadomości e-mail, adresów URL i zachowań użytkowników. Algorytmy uczą się rozpoznawać wzorce charakterystyczne dla phishingu i ostrzegać użytkowników przed otwieraniem podejrzanych linków czy pobieraniem złośliwych załączników.
Wyzwania w implementacji SI
Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, na których jest uczona. Jeśli modele SI otrzymają dane niepełne, błędne lub nieaktualne, efekty analizy mogą być mylące. W kontekście cyberbezpieczeństwa to szczególnie niebezpieczne. Błędna klasyfikacja może prowadzić do otwarcia drzwi dla złośliwej aktywności lub zablokowania krytycznych procesów w firmie.
Dodatkowo przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym wymaga dużej mocy obliczeniowej oraz odpowiedniej infrastruktury sieciowej. Nie każda organizacja dysponuje zasobami umożliwiającymi wdrożenie i utrzymanie rozbudowanych systemów SI. Koszty mogą być znaczące, szczególnie dla średnich i małych firm.
Cyberprzestępcy nie tylko uczą się obchodzić systemy bezpieczeństwa oparte na SI, ale także starają się atakować same modele wprowadzając np. złośliwe dane treningowe (pozwalające zmylić system) albo stosując ataki typu adversarial. Przykładem są drobne modyfikacje w ruchu sieciowym czy metadanych, które mogą sprawić, że algorytm przestanie poprawnie klasyfikować zagrożenie.
Źródło: https://staff-ksi.pwr.edu.pl/seminariumITT/pdf/17-03-21.pdf [Str.63]
Większość algorytmów deep learningu to tzw. czarne skrzynki (black box). Oznacza to, że specjalistom od cyberbezpieczeństwa trudno jest wyjaśnić, dlaczego system podjął daną decyzję. W kontekście ataków na infrastrukturę krytyczną czy w dużych organizacjach, konieczna jest przejrzystość działania algorytmu, tak aby można było szybko i skutecznie reagować na błędy czy fałszywe alarmy.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja jest coraz częściej postrzegana jako kluczowa „tarcza” w walce z narastającymi cyberzagrożeniami. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia, organizacje mogą w czasie rzeczywistym analizować ogromne ilości danych, wychwytywać anomalie w ruchu sieciowym i zachowaniu użytkowników, a także prognozować potencjalne wektory ataków. SI wspiera także segmentację sieci czy zaawansowaną analizę phishingu, pozwalając szybciej identyfikować i blokować podejrzane działania.
Wdrażanie rozwiązań opartych na SI wiąże się jednak z wyzwaniami, takimi jak konieczność zapewnienia wysokiej jakości danych, rozbudowanej infrastruktury obliczeniowej czy transparentności algorytmów „czarne skrzynki”. Dodatkowo same modele narażone są na ataki polegające m.in. na wprowadzaniu złośliwych danych treningowych. Mimo tych trudności sztuczna inteligencja pozostaje jedną z najbardziej obiecujących metod ochrony przed zaawansowanymi atakami, o ile idzie w parze z tradycyjnymi metodami zabezpieczeń i świadomością zagrożeń wśród pracowników.
