Технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) имеют все большее влияние на различные области нашей жизни и кибербезопасность не является исключением. В современном информационном обществе, где данные становятся все более ценными и уязвимыми, вопросы безопасности становятся все более актуальными и требуют инновационных подходов.
Эти технологии предоставляют новые возможности для обнаружения и предотвращения кибератак, анализа больших объемов данных и автоматизации процессов безопасности. Однако, вместе с возможностями, они также несут свои ограничения и риски.
Возможности
Рассмотрим некоторые из примеров использования машинного обучения и ИИ в области кибербезопасности.
Одной из основных областей применения машинного обучения и ИИ в кибербезопасности является обнаружение и анализ аномалий. Традиционные методы обнаружения вторжений, основанные на правилах и сигнатурах, имеют свои ограничения и могут пропускать новые и неизвестные виды атак. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые способны обнаруживать аномальное поведение и атаки, основываясь на анализе больших объемов данных. Например, алгоритмы машинного обучения могут проанализировать данные о сетевом трафике и выявить аномальные паттерны, указывающие на наличие вредоносных программ или атакующих. Это позволяет операторам безопасности принять меры по защите системы раньше, чем будет нанесен значительный ущерб.
Кроме того, машинное обучение и ИИ позволяют автоматизировать процессы обработки угроз и реагирования на инциденты безопасности. Спам-сообщения электронной почты стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Например, системы машинного обучения могут классифицировать входящие электронные письма на основе их содержимого и метаданных, определять, является ли письмо спамом или содержит вредоносные вложения. Они могут обнаружить ключевые слова, фразы и синтаксические особенности, чтобы точно определить, является ли письмо спамом или нет. Это позволяет эффективно отфильтровывать нежелательную почту, сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ручную обработку и анализ подозрительных писем. Так, например, в системе AVSOFT KAIROS, с использованием методов машинного обучения, выделяются ключевые слова, характерные для фишинга, а также определяется не только класс, но и категория письма, что обеспечивает эффективную защиту от нежелательной почты и мошенничества.
Фишинг (англ. phishing от fishing «рыбная ловля, выуживание») является одним из наиболее опасных видов киберугроз, когда злоумышленники пытаются получить конфиденциальную информацию, поддельно представляясь легитимными организациями. Фишинговые атаки становятся все более изощренными и сложными для обнаружения. Системы, основанные на ИИ, могут анализировать содержимое электронных писем и идентифицировать подозрительные признаки, такие как неправильные URL-адреса, поддельные домены, некорректная грамматика и запросы о предоставлении конфиденциальной информации. Используя ИИ в системах электронной почты и браузерах, можно предотвратить попадание пользователей в ловушки фишинговых атак и сохранить их личные данные в безопасности. Методы обработки текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP), используемые в AVSOFT ATHENA и AVSOFT KAIROS позволяют обнаружить тайпсквоттинг (англ. typosquatting ← typo опечатка + cybersquatting), поддельные домены и мимикрию под легитимные сайты.
AVSOFT KAIROS применяет алгоритмы компьютерного зрения для распознавания поддельных веб-сайтов. Он анализирует визуальные элементы, такие как логотипы и макеты страниц, и сравнивает их с базой данных подлинных ресурсов. Если AVSOFT KAIROS [https://avsw.ru/products/mail-gateway/kairos] обнаруживает подозрительные отличия, он предупреждает пользователя о возможной фишинговой атаке и блокирует доступ к подозрительным сайтам.
Другим примером применения машинного обучения и ИИ является обнаружение вредоносного программного обеспечения. Многие вирусы и вредоносные программы постоянно эволюционируют и изменяют свою структуру, чтобы избегать обнаружения с помощью традиционных методов. Традиционные антивирусные программы могут столкнуться с трудностями в распознавании новых и неизвестных вредоносных программ. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут анализировать характеристики программного кода и идентифицировать потенциально вредоносное ПО. Например, можно использовать алгоритмы классификации, основанные на анализе синтаксических или статистических особенностей кода, чтобы отличить вредоносное ПО от обычных программ. В системе AVSOFT ATHENA используются методы ИИ, позволяющие выявить подозрительные активности и атаки, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах обнаружения.
Ограничения и риски
Однако, несмотря на все преимущества, машинное обучение и ИИ также имеют свои ограничения и риски. Во-первых, процесс обучения моделей требует большого объема данных, особенно при решении сложных задач кибербезопасности. Большие наборы данных могут быть недоступны или содержать неполные или неточные сведения. Это может привести к неправильному обучению модели или созданию модели, которая слишком узко специализирована и не способна обнаружить новые виды атак. Кроме того, использование машинного обучения и ИИ в кибербезопасности требует высокой экспертизы и ресурсов. Разработка и обучение моделей машинного обучения требуют больших объемов данных, мощных вычислительных ресурсов и знаний в области алгоритмов и статистики. Более того, постоянное обновление и адаптация моделей к новым угрозам и атакам также требует значительных усилий.
Также одним из основных ограничений ИИ в кибербезопасности является его недостаток объяснимости. Многие алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, а особенно глубокие модели, могут предоставлять высокую точность прогнозирования, но их решения часто остаются «черными ящиками». Это означает, что ИИ может принимать решения на основе сложных статистических связей, которые трудно объяснить человеку. В контексте кибербезопасности это может создавать проблемы, поскольку требуется понимание причин и способов обнаружения атак для принятия соответствующих мер по защите. Объяснимый интеллект (англ. explainable AI, XAI) — это подход к разработке ИИ-систем, который обеспечивает понятность и объяснимость принимаемых ими решений. В кибербезопасности принимаемые решения могут иметь серьезные последствия и объяснимость является критически важным свойством ИИ-систем. Предоставление объяснений о причинах и механизмах, по которым ИИ-система пришла к определенному выводу или рекомендации, позволяет специалистам по безопасности более полно и точно понять ситуацию и принять соответствующие меры. В продуктах AVSOFT для анализа результатов используются методы интерпретации моделей, такие как анализ важности признаков или генерация объясняющих правил, чтобы предоставить специалистам по безопасности понятную информацию о том, какие признаки или события привели к определенному выводу.
Еще одним важным ограничением ИИ в области кибербезопасности являются уязвимости и атаки, которые могут быть направлены на сам ИИ. Злоумышленники могут использовать различные методы для обмана или порчи моделей машинного обучения, чтобы получить нежелательный доступ или искажать результаты анализа данных. Это называется состязательной атакой на модель (adversarial attack). Исследователи и разработчики должны учитывать этот риск и применять соответствующие методы защиты, такие как регуляризация моделей и аугментация данных, чтобы улучшить устойчивость моделей к таким атакам. Некорректное обучение или манипуляции с входными данными могут привести к непредсказуемым и опасным последствиям. В продуктах AVSOFT реализован полный цикл дообучения, ансамблирования, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения, доступный пользователю. Также реализован механизм мониторинга метрик моделей как на текущих, так и на контрольных данных. В целях повышения качества моделей и адаптации к изменению данных (англ. concept drift), система регулярно накапливает данные из внешних источников. Данные проходят предварительную фильтрацию для очистки, выявления аномалий и отравлений.
Важной проблемой является недостаточная объективность алгоритмов машинного обучения и ложные срабатывания. Модели машинного обучения могут быть предвзятыми или дискриминационными, если обучающие данные содержат предубежденность или неправильные представления. Например, модель обнаружения аномалий может ошибочно классифицировать нормальные действия пользователей из определенных географических регионов как подозрительные, основываясь на предвзятых данных. Модели машинного обучения могут давать ложные срабатывания, что может привести к ненужным тревогам и перегрузке систем безопасности. Для повышения точности в AVSOFT ATHENA для каждого типа файлов может использоваться несколько моделей машинного обучения, работающих независимо или в режиме ансамбля.
Заключение
Искусственный интеллект играет все более важную роль в кибербезопасности, помогая бороться с различными видами угроз. Применение ИИ в спам-фильтрации, борьбе с фишингом, обнаружении вторжений и анализе больших данных позволяет повысить эффективность защиты информации и обеспечить безопасность цифровых систем. Развитие технологий ИИ в кибербезопасности будет продолжаться, открывая новые возможности для предотвращения киберугроз и защиты пользователей и организаций.
Однако, необходимо учитывать ограничения и риски, связанные с этими технологиями. Недостаток данных, уязвимость моделей к атакам и сложность объяснимости — это лишь некоторые из вызовов, с которыми сталкиваются специалисты по кибербезопасности.
Для того чтобы справиться с рисками и ограничениями, связанными с машинным обучением и ИИ в области информационной безопасности, необходимо применять многоуровневую защиту. Важно комбинировать методы машинного обучения с традиционными методами обнаружения и предотвращения атак. Кроме того, необходимо тщательно анализировать и проверять обучающие данные на предмет предубежденности и правильности представлений, чтобы избежать некорректных выводов моделей.
Применение объяснимого интеллекта в кибербезопасности играет важную роль в обеспечении понятности и прозрачности принимаемых ИИ-системой решений. Это помогает специалистам по безопасности лучше понять и интерпретировать результаты ИИ-системы, принимать обоснованные меры по обеспечению безопасности и повышать эффективность борьбы с киберугрозами. Разработчики и исследователи должны постоянно работать над улучшением моделей и методов, чтобы максимально эффективно использовать потенциал машинного обучения и ИИ в борьбе с киберугрозами.
Использование ИИ в кибербезопасности является важным шагом вперед, но только в сочетании с эффективными мерами по обеспечению безопасности и защите данных. Только так можно достичь баланса между инновациями и угрозами и обеспечить надежную кибербезопасность в эпоху растущей сложности угроз в сети.
