Cyberbezpieczeństwo stało się kluczowym priorytetem dla wielu organizacji na całym świecie. Wraz z rosnącą liczbą ataków cybernetycznych i rozwijającymi się zagrożeniami, firmy coraz częściej zwracają się ku sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowemu, aby wzmocnić swoje systemy bezpieczeństwa. W niniejszym artykule omówimy narzędzia oparte na AI stosowane w cyberbezpieczeństwie, które pomagają organizacjom skuteczniej chronić swoje zasoby cyfrowe.
Ochrona przed złośliwym oprogramowaniem (malware) oparta na AI
Jednym z najważniejszych zastosowań AI w cyberbezpieczeństwie jest ochrona przed złośliwym oprogramowaniem. Tradycyjne rozwiązania antywirusowe polegają na sygnaturach, które mają na celu identyfikację znanych zagrożeń. AI pozwala na wykrywanie złośliwego oprogramowania w bardziej zaawansowany sposób, identyfikując nie tylko znane zagrożenia, ale także nowe, wcześniej niewykryte warianty malware. Przykłady takich narzędzi to:
- Cylance: Ten innowacyjny produkt wykorzystuje uczenie maszynowe, aby analizować pliki i określić, czy są złośliwe, czy też nie, na podstawie ich atrybutów. Dzięki temu Cylance może wykrywać i blokować nowe warianty malware, nawet jeśli nie mają jeszcze sygnatur.
- Deep Instinct: Firma ta stosuje technologię głębokiego uczenia, aby na bieżąco analizować i klasyfikować zagrożenia. Deep Instinct może wykrywać i blokować złośliwe oprogramowanie na podstawie jego zachowań, co pozwala na skuteczną ochronę przed nowymi i nieznanych zagrożeniami.
AI w wykrywaniu i odpowiedzi na incydenty bezpieczeństwa (EDR)
Systemy wykrywania i odpowiedzi na incydenty bezpieczeństwa (EDR) są kluczowym elementem cyberbezpieczeństwa, który umożliwia organizacjom szybkie wykrywanie i reagowanie na potencjalne zagrożenia. AI może zwiększyć skuteczność tych systemów, ucząc się na podstawie danych historycznych i analizując bieżące zdarzenia w czasie rzeczywistym. Przykłady narzędzi EDR opartych na AI to:
- CrowdStrike Falcon: CrowdStrike stosuje techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby wykrywać zagrożenia, analizować wzorce ataków i dostarczać informacji na temat potencjalnych zagrożeń. Dzięki temu system jest w stanie szybko reagować na incydenty bezpieczeństwa i pomagać organizacjom w zarządzaniu ryzykiem.
- Vectra AI: Vectra AI korzysta z uczenia maszynowego, aby automatycznie wykrywać i analizować zagrożenia w sieci, dzięki czemu może dostarczać organizacjom informacji na temat ataków oraz pomóc im w podejmowaniu działań w celu zabezpieczenia swojej infrastruktury.
AI w ocenie ryzyka i zarządzaniu podatnościami
AI może być również używana do oceny ryzyka i zarządzania podatnościami w systemach informatycznych. Dzięki analizie danych i uczeniu się na podstawie wcześniejszych incydentów, AI może pomóc organizacjom lepiej zrozumieć i zminimalizować ryzyko związane z cyberatakami. Przykłady narzędzi opartych na AI w tym obszarze to:
- Kenna Security: Kenna Security wykorzystuje uczenie maszynowe do analizowania podatności i oceny ryzyka, co pozwala organizacjom priorytetyzować naprawy i skoncentrować się na najważniejszych zagrożeniach.
- RiskSense: Ta platforma oceny ryzyka i zarządzania podatnościami korzysta z AI i uczenia maszynowego, aby pomóc organizacjom lepiej zrozumieć i ocenić zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem. RiskSense analizuje dane z różnych źródeł i pomaga organizacjom w podejmowaniu decyzji dotyczących napraw i zabezpieczeń.
AI w ochronie przed atakami DDoS
Ataki DDoS są jednym z najbardziej destrukcyjnych rodzajów ataków cybernetycznych, które mogą spowodować poważne problemy dla organizacji. AI może pomóc w obronie przed tego rodzaju atakami, analizując ruch sieciowy w czasie rzeczywistym i identyfikując nieprawidłowości, które mogą wskazywać na próbę ataku DDoS. Przykłady narzędzi opartych na AI do ochrony przed atakami DDoS to:
- Cloudflare: Cloudflare oferuje usługi ochrony przed atakami DDoS, które wykorzystują AI do analizy ruchu sieciowego i szybkiego wykrywania potencjalnych ataków. Dzięki temu Cloudflare może automatycznie blokować ataki DDoS, minimalizując wpływ na działanie organizacji.
- Nexusguard: Nexusguard to kolejna firma specjalizująca się w ochronie przed atakami DDoS, która stosuje AI i uczenie maszynowe, aby analizować ruch sieciowy i identyfikować ataki DDoS. Dzięki temu Nexusguard może szybko reagować na ataki i zapewniać skuteczną ochronę dla organizacji.
AI w analizie behawioralnej
Analiza behawioralna oparta na AI pozwala na monitorowanie i analizowanie zachowań użytkowników i systemów w celu wykrywania nieprawidłowych lub podejrzanych aktywności. Ta technika może pomóc w wykrywaniu ataków, które często są trudne do zidentyfikowania przez tradycyjne systemy bezpieczeństwa. Przykłady narzędzi stosujących analizę behawioralną opartą na AI to:
- Darktrace: Darktrace jest pionierem w dziedzinie cyberbezpieczeństwa opartego na AI, oferującym rozwiązania do analizy behawioralnej i wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym. Dzięki swojemu algorytmowi opartemu na uczeniu maszynowym, Darktrace może monitorować i analizować zachowania użytkowników oraz systemów, aby wykrywać i reagować na potencjalne zagrożenia.
- Exabeam: Exabeam to platforma zarządzania incydentami i odpowiedzi na zagrożenia (SIEM), która wykorzystuje AI i analizę behawioralną, aby wykrywać nieprawidłowe zachowania i zidentyfikować zagrożenia. Exabeam pozwala na integrację z innymi narzędziami bezpieczeństwa, aby zapewnić kompleksową ochronę przed atakami cybernetycznymi.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji odgrywają coraz większą rolę w cyberbezpieczeństwie, pomagając organizacjom w wykrywaniu i przeciwdziałaniu zagrożeniom. W niniejszym artykule przedstawiliśmy kilka kluczowych obszarów, w których AI jest stosowana, takich jak ochrona przed złośliwym oprogramowaniem, wykrywanie i odpowiedź na incydenty bezpieczeństwa, ocena ryzyka i zarządzanie podatnościami, ochrona przed atakami DDoS oraz analiza behawioralna. Wykorzystanie AI w cyberbezpieczeństwie pozwala na zwiększenie skuteczności tradycyjnych rozwiązań oraz reagowanie na nowe i dynamicznie zmieniające się zagrożenia.
