Нейросети используют в кибербезопасности относительно недавно. Они помогают обнаруживать и предотвращать атаки, прогнозируют потенциальные риски и угрозы. Как ИИ борется c хакерами и какие программы успешно предупреждают киберпреступления — в нашей статье.
Как нейросети предотвращают кибератаки?
Обнаруживают вторжения и аномалии
Нейросети обучают на данных о нормальном поведении системы или сети — информации о сетевом трафике, активности пользователей и т.д. Программа обрабатывает данные и создает профиль нормального поведения. Он описывает ожидаемую активность в системе. Когда обучение завершается, нейросеть используют для анализа данных в реальном времени. Если сетевое поведение не соответствует профилю, нейросеть предупреждает об атаке или пытается ее предотвратить.
Идентифицируют вредоносные программы
Нейронные сети используют, чтобы обнаруживать вредоносные программы — вирусы, трояны и шпионские приложения. ИИ показывают датасет, состоящий из характеристик опасных и безопасных программ. Нейросеть анализирует эти данные и учится идентифицировать вредоносные файлы. Готовая программа предупреждает, если вы скачиваете подозрительный документ, или блокирует его.
Выявляют спам-рассылки
Нейронные сети используются для выявления спама и фишинговых писем. Программы анализируют тексты email-рассылок: ищут подозрительные слова и ссылки. Например, просьбу о том, чтобы пользователь предоставил личные данные. Если письмо похоже на спам или фишинговую рассылку, нейросеть маркирует его.
Проводят аутентификацию и идентификацию пользователей
Нейросети используют для проверки и распознавания юзеров, чтобы предотвратить кибератаки. Программы применяют для биометрической идентификации — обучают распознавать лица, голоса, отпечатки пальцев, сетчатку глаза. Биометрические данные трудно подделать, поэтому такой метод весьма эффективен.
Нейросети анализируют и поведение пользователей в системе — скорость движения мыши, стиль ввода текста, временные интервалы активности. Если поведения отличается от обычного, система проводит дополнительную аутентификацию.
Многофакторная аутентификация — еще один метод проверки, для которого нужен ИИ. Нейросети запрашивают сразу несколько видов информации, чтобы подтвердить личность пользователя. Например, сначала юзер должен ввести пароль, потом одноразовый код с мобильного устройства, после — предоставить отпечатки пальцев. Если все шаги пройдены успешно, пользователь получает доступ к системе или аккаунту.
Прогнозируют риски
Искусственный интеллект помогает прогнозировать киберугрозы. Нейросети обучаются на данных об атаках и уязвимостях, их характеристиках. После программы могут выявлять необычные паттерны — попытки несанкционированного доступа и активации вредоносных программ.
Нейросети обучают на данных о нормальном поведении системы или сети — информации о сетевом трафике, активности пользователей и т.д. Программа обрабатывает данные и создает профиль нормального поведения. Он описывает ожидаемую активность в системе. Когда обучение завершается, нейросеть используют для анализа данных в реальном времени. Если сетевое поведение не соответствует профилю, нейросеть предупреждает об атаке или пытается ее предотвратить.
Идентифицируют вредоносные программы
Нейронные сети используют, чтобы обнаруживать вредоносные программы — вирусы, трояны и шпионские приложения. ИИ показывают датасет, состоящий из характеристик опасных и безопасных программ. Нейросеть анализирует эти данные и учится идентифицировать вредоносные файлы. Готовая программа предупреждает, если вы скачиваете подозрительный документ, или блокирует его.
Выявляют спам-рассылки
Нейронные сети используются для выявления спама и фишинговых писем. Программы анализируют тексты email-рассылок: ищут подозрительные слова и ссылки. Например, просьбу о том, чтобы пользователь предоставил личные данные. Если письмо похоже на спам или фишинговую рассылку, нейросеть маркирует его.
Проводят аутентификацию и идентификацию пользователей
Нейросети используют для проверки и распознавания юзеров, чтобы предотвратить кибератаки. Программы применяют для биометрической идентификации — обучают распознавать лица, голоса, отпечатки пальцев, сетчатку глаза. Биометрические данные трудно подделать, поэтому такой метод весьма эффективен.
Нейросети анализируют и поведение пользователей в системе — скорость движения мыши, стиль ввода текста, временные интервалы активности. Если поведения отличается от обычного, система проводит дополнительную аутентификацию.
Многофакторная аутентификация — еще один метод проверки, для которого нужен ИИ. Нейросети запрашивают сразу несколько видов информации, чтобы подтвердить личность пользователя. Например, сначала юзер должен ввести пароль, потом одноразовый код с мобильного устройства, после — предоставить отпечатки пальцев. Если все шаги пройдены успешно, пользователь получает доступ к системе или аккаунту.
Прогнозируют риски
Искусственный интеллект помогает прогнозировать киберугрозы. Нейросети обучаются на данных об атаках и уязвимостях, их характеристиках. После программы могут выявлять необычные паттерны — попытки несанкционированного доступа и активации вредоносных программ.
Примеры применения ИИ в кибербезопасности
Программа Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA)
«Лаборатория Касперского» разработала систему Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA). Программа предназначена для компаний, которым угрожают сложные кибератаки: государственным учреждениям, телекоммуникационным, финансовым, промышленным предприятиям и т.д. KATA собирает данные о поведении программ и пользователей, выявляет потенциальные киберугрозы и предотвращает их.
Системы iPrevent и iComply
Программы создала американская компания Brighterion, специализирующаяся на разработке программного обеспечения. iPrevent и iComply используются в банковской сфере. Первая система выявляет подозрительные транзакции, вторая — борется с международными схемами отмывания денег.
В основе iPrevent и iComply — метод Know Your Customer (KYC). Его суть заключается в подробном анализе поведения пользователей в банковской среде. Модели, обученные методом KYC, анализируют не все транзакции, а только действия конкретного человека. Если он совершает транзакцию, которая не вписывается в паттерн его поведения, система фиксирует это.
Программы iPrevent и iComply уже внедрили крупные банки Германии, Бразилии и Канады. Благодаря ИИ им удалось сократить потери от мошеннических операций на 75-95%.
Программа PT ESC Threat Detection Platform
Систему разработала российская компания Positive Technologies, которая предлагает решения в области кибербезопасности. PT ESC Threat Detection Platform автоматические собирает и обрабатывает данные о потенциальных кибератаках. Если программа обнаруживает угрозу, она дает рекомендации по ее устранению.
«Лаборатория Касперского» разработала систему Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA). Программа предназначена для компаний, которым угрожают сложные кибератаки: государственным учреждениям, телекоммуникационным, финансовым, промышленным предприятиям и т.д. KATA собирает данные о поведении программ и пользователей, выявляет потенциальные киберугрозы и предотвращает их.
Системы iPrevent и iComply
Программы создала американская компания Brighterion, специализирующаяся на разработке программного обеспечения. iPrevent и iComply используются в банковской сфере. Первая система выявляет подозрительные транзакции, вторая — борется с международными схемами отмывания денег.
В основе iPrevent и iComply — метод Know Your Customer (KYC). Его суть заключается в подробном анализе поведения пользователей в банковской среде. Модели, обученные методом KYC, анализируют не все транзакции, а только действия конкретного человека. Если он совершает транзакцию, которая не вписывается в паттерн его поведения, система фиксирует это.
Программы iPrevent и iComply уже внедрили крупные банки Германии, Бразилии и Канады. Благодаря ИИ им удалось сократить потери от мошеннических операций на 75-95%.
Программа PT ESC Threat Detection Platform
Систему разработала российская компания Positive Technologies, которая предлагает решения в области кибербезопасности. PT ESC Threat Detection Platform автоматические собирает и обрабатывает данные о потенциальных кибератаках. Если программа обнаруживает угрозу, она дает рекомендации по ее устранению.
Нейросети и ИИ — это мощные решения для борьбы с киберугрозами. Программы анализируют большие объемы данных, быстро обнаруживают аномалии и выявляют потенциальные угрозы. Поэтому частные пользователи и компании могут оперативно реагировать на кибератаки и эффективнее защищать конфиденциальные данные.