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
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
