Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на кибербезопасность

Кто ‎бы‏ ‎мог ‎подумать, ‎что ‎спасителями ‎промышленных‏ ‎систем ‎управления‏ ‎и‏ ‎критически ‎важной ‎инфраструктуры‏ ‎станут ‎искусственный‏ ‎интеллект ‎и ‎машинное ‎обучение? Традиционные‏ ‎меры‏ ‎безопасности ‎с‏ ‎их ‎причудливыми‏ ‎подходами, ‎основанными ‎на ‎правилах, ‎по-видимому,‏ ‎остались‏ ‎в ‎прошлом‏ ‎веке.

Эти ‎волшебные‏ ‎технологии ‎позволяют ‎устанавливать ‎базовые ‎нормы‏ ‎поведения,‏ ‎просеивать‏ ‎горы ‎данных,‏ ‎находя ‎те‏ ‎досадные ‎признаки‏ ‎атаки,‏ ‎которые ‎простые‏ ‎смертные ‎пропустили ‎бы ‎мимо ‎ушей.

Контролируемое‏ ‎обучение, ‎неконтролируемое‏ ‎обучение,‏ ‎глубокое ‎обучение ‎—‏ ‎о ‎боже!‏ ‎Эти ‎методы ‎подобны ‎швейцарским‏ ‎армейским‏ ‎ножам ‎кибербезопасности,‏ ‎каждый ‎из‏ ‎которых ‎впечатляет ‎больше ‎предыдущего. ‎Конечно,‏ ‎есть‏ ‎несколько ‎незначительных‏ ‎проблем, ‎таких‏ ‎как ‎отсутствие ‎высококачественных ‎размеченных ‎данных‏ ‎и‏ ‎сложность‏ ‎моделирования ‎среды‏ ‎OT, ‎но‏ ‎кого ‎это‏ ‎волнует?

Искусственный‏ ‎интеллект ‎и‏ ‎машинное ‎обучение ‎легко ‎интегрируются ‎в‏ ‎решения ‎для‏ ‎обеспечения‏ ‎безопасности ‎OT, ‎обещая‏ ‎будущее, ‎в‏ ‎котором ‎видимость ‎киберрисков ‎и‏ ‎защита‏ ‎от ‎них‏ ‎будут ‎проще‏ ‎простого.

📌OT-системы, ‎подобные ‎тем, ‎которые ‎используются‏ ‎в‏ ‎промышленных ‎системах‏ ‎управления ‎и‏ ‎критически ‎важной ‎инфраструктуре, ‎все ‎чаще‏ ‎становятся‏ ‎объектами‏ ‎киберугроз.

📌Традиционные ‎решения‏ ‎безопасности, ‎основанные‏ ‎на ‎правилах,‏ ‎недостаточны‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎сложных ‎атак ‎и ‎аномалий ‎в‏ ‎среде ‎OT.

📌Технологии‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎(ИИ) ‎и‏ ‎машинного ‎обучения‏ ‎(ML) ‎используются ‎для ‎обеспечения‏ ‎более‏ ‎эффективной ‎кибербезопасности‏ ‎систем ‎OT:

📌AI/ML‏ ‎может ‎точно ‎определять ‎исходные ‎параметры‏ ‎нормального‏ ‎поведения ‎системы‏ ‎OT ‎и‏ ‎выявлять ‎отклонения, ‎указывающие ‎на ‎киберугрозы.

📌Алгоритмы‏ ‎AI/ML‏ ‎могут‏ ‎анализировать ‎большие‏ ‎объемы ‎данных‏ ‎OT ‎из‏ ‎разных‏ ‎источников, ‎чтобы‏ ‎выявлять ‎едва ‎заметные ‎признаки ‎атак,‏ ‎которые ‎люди‏ ‎могут‏ ‎не ‎заметить.

📌AI/ML ‎обеспечивает‏ ‎автоматическое ‎обнаружение‏ ‎угроз, ‎более ‎быстрое ‎реагирование‏ ‎на‏ ‎инциденты ‎и‏ ‎профилактическое ‎обслуживание‏ ‎для ‎повышения ‎устойчивости ‎системы ‎OT.

📌Модели‏ ‎контролируемого‏ ‎обучения, ‎обученные‏ ‎на ‎основе‏ ‎данных ‎об ‎известных ‎угрозах ‎для‏ ‎обнаружения‏ ‎вредоносных‏ ‎программ ‎и‏ ‎шаблонов ‎вредоносной‏ ‎активности.

📌 Обучение ‎без‏ ‎контроля‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎аномалий ‎путем ‎выявления ‎отклонений ‎от‏ ‎нормальных ‎профилей‏ ‎поведения‏ ‎активов ‎OT.

📌 Модели ‎глубокого‏ ‎обучения, ‎такие‏ ‎как ‎нейронные ‎сети ‎и‏ ‎графические‏ ‎нейронные ‎сети,‏ ‎для ‎более‏ ‎продвинутого ‎обнаружения ‎угроз.

📌Сохраняются ‎проблемы ‎с‏ ‎обучением‏ ‎эффективных ‎моделей‏ ‎искусственного ‎интеллекта/ML‏ ‎из-за ‎нехватки ‎высококачественных ‎маркированных ‎данных‏ ‎OT‏ ‎и‏ ‎сложности ‎моделирования‏ ‎сред ‎OT.

📌Возможности‏ ‎AI/ML ‎интегрируются‏ ‎в‏ ‎решения ‎по‏ ‎мониторингу ‎безопасности ‎OT ‎и ‎управлению‏ ‎активами ‎для‏ ‎повышения‏ ‎видимости ‎и ‎защиты‏ ‎от ‎киберрисков