В последние несколько лет наблюдается экспоненциальный рост использования смартфонов и облачных приложений. С более широким использованием цифровых услуг в Интернете хранится больше конфиденциальных и ценных данных. Поэтому потребность в надежной кибербезопасности высока, чтобы данные оставались полностью защищенными от кибератак и злонамеренных действий. Помня об этом, Tencent Holdings в сотрудничестве с Институтом инноваций в области кибербезопасности опубликовала подробный отчет под названием ИИ расширяет возможности безопасности киберпространства: модели и практики на всемирной конференции по ИИ в Шанхае.
Отчет Tencent о кибербезопасности
В нижней строке отчета Tencent Cybersecurity говорится, что искусственный интеллект является окончательным решением практически всех проблем кибербезопасности. Это стало неожиданностью для многих, поскольку искусственный интеллект уже не используется для кибератак.
В отчете раскрываются основные причины кибератак. Он подразделяет кибербезопасность на безопасность сети, онлайн-контента и сетевой инфраструктуры. Кроме того, он также предлагает комплексные меры кибербезопасности ИИ для каждой из категорий. Эти меры кибербезопасности ИИ делятся на прогнозирование, предотвращение, обнаружение и реагирование.
Сетевая безопасность
Большинство кибератак происходят через незащищенные и оставленные без присмотра сети.
Прогнозировать. Неконтролируемые сети представляют собой потенциальную угрозу. Для выявления угроз и оценки рисков используются экспертная система, машинное обучение и технологии автоматизации.
Предотвращение — настройка механизмов предотвращения кибербезопасности на основе ИИ. Используйте машинное обучение, чтобы ввести злоумышленников в заблуждение и, следовательно, защитить более ценные активы.
Обнаружение — использование инструментов кибербезопасности ИИ для мониторинга трафика и анализа в режиме реального времени необслуживаемой сети. Использование экспертной системы для выявления моделей атак.
Ответ — экспертная система классифицирует угрозы и приступает к вмешательству либо вручную, либо автоматически. Он содержит подробные инструкции по восстановлению и аудиту.
Некоторые из популярных приложений в этой связи — SparkCongnition, Deep Instinct, Invincea, Vectra Networks, DarkTrace, CyberX и BluVector.
Безопасность онлайн-контента
Предсказание — использование глубокого обучения и обработки естественного языка для оценки слабых мест и прогнозирования рисков в различных сценариях.
Предотвращение — обновление инструментов предотвращения кибербезопасности на основе ИИ с помощью глубокого обучения.
Обнаружение – использование инструмента анализа изображений и видео наряду с обработкой естественного языка для распознавания и анализа контента. Развертывание инструментов кибербезопасности ИИ для проверки контента.
Ответ. Последующее расследование и аудит являются обязательными, и использование автоматизации является важной частью.
Безопасность сетевой инфраструктуры
Большинство кибератак осуществляются с использованием сложности сетевой инфраструктуры и смешанных технологий. Поэтому в отчете делается упор на интеллектуальное управление трафиком для предотвращения.
Прогнозировать. Экспертная система использует машинное обучение для анализа исторических данных и глубокое обучение для прогнозирования потока трафика.
Предотвращение – управление трафиком с помощью оптимизированных средств для предотвращения сложности и лазеек в технологиях чересстрочной развертки. Экспертная система развернута по всему пути дорожной сети.
Обнаружение – отслеживание светофоров и транспортных средств в режиме реального времени для предотвращения пробок и быстрого распределения ресурсов в непредвиденных обстоятельствах.
Реагирование – используйте автоматизацию и искусственный интеллект, чтобы узнать актуальную информацию и предоставить следующую информацию. руководство по расследованию и контрольным измерениям.
Вывод –
Использование решений для кибербезопасности ИИ растет, и за последние несколько лет произошли крупные прорывы в решениях кибербезопасности ИИ. По оценкам, к 2024 году рынок кибербезопасности на основе ИИ достигнет оценки в 35 миллиардов долларов с совокупным ростом более чем на 30%. Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), глубокое обучение (DL) и обработка естественного языка (NLP) будут идти рука об руку для защиты конфиденциальных и ценных данных пользователей, а также корпоративных домов. Даже при наличии искусственного интеллекта персонал по кибербезопасности, вероятно, увеличится на 25% для проактивной защиты от кибератак.
