משטח ההתקפה הארגוני הוא מסיבי, וממשיך לצמוח ולהתפתח במהירות. בהתאם לגודל הארגון שלך, ישנם עד כמה מאות מיליארדי אותות משתנים בזמן שצריך לנתח כדי לחשב במדויק את הסיכון.
התוצאה?
ניתוח ושיפור תנוחת אבטחת הסייבר אינה בעיה בקנה מידה אנושי יותר.
בתגובה לאתגר חסר התקדים הזה, צצו כלים מבוססי בינה מלאכותית (AI) לאבטחת סייבר כדי לעזור לצוותי אבטחת מידע להפחית את הסיכון לפריצות ולשפר את עמדת האבטחה שלהם ביעילות וביעילות.
אולי יעניין אותך: פורום אבטחת מידע והאקינג
בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML) הפכו לטכנולוגיות קריטיות באבטחת מידע, מכיוון שהן מסוגלות לנתח במהירות מיליוני אירועים ולזהות סוגים רבים ושונים של איומים – החל מתוכנות זדוניות המנצלות פגיעויות של יום אפס ועד לזיהוי התנהגות מסוכנת שעלולה להוביל להתחזות. תקיפה או הורדה של קוד זדוני. טכנולוגיות אלה לומדות עם הזמן, שואבות מהעבר לזהות סוגים חדשים של התקפות כעת. היסטוריות של התנהגות בונות פרופילים על משתמשים, נכסים ורשתות, ומאפשרות לבינה מלאכותית לזהות ולהגיב לסטיות מהנורמות שנקבעו.
בינה מלאכותית לעומת ניתוח נתונים
למרבה הצער, AI היא מילת באזז פופולרית מאוד, שלעתים קרובות נעשה בה שימוש לרעה כרגע. שלא כמו ביג דאטה, הענן, ה-IoT וכל "הדבר הגדול הבא", מספר הולך וגדל של חברות מחפשות דרכים לקפוץ על עגלת הבינה המלאכותית. אבל הרבה מההצעות של AI של היום לא באמת עומדות במבחן AI. אמנם הם משתמשים בטכנולוגיות שמנתחות נתונים ומאפשרות לתוצאות להניע תוצאות מסוימות, אבל זה לא בינה מלאכותית; AI טהור עוסק בשחזור יכולות קוגניטיביות לאוטומציה של משימות.
הנה ההבדל המכריע:
- מערכות AI הן איטרטיביות ודינמיות. הם נעשים חכמים יותר עם יותר נתונים שהם מנתחים, הם "לומדים" מניסיון, והם הופכים ליותר ויותר מסוגלים ואוטונומיים ככל שהם הולכים.
- ניתוח נתונים (DA), לעומת זאת, הוא תהליך סטטי הבוחן מערכי נתונים גדולים על מנת להסיק מסקנות לגבי המידע שהם מכילים בעזרת מערכות ותוכנות מיוחדות. DA אינו איטרטיבי ואינו לומד את עצמו.
הבנת יסודות AI
AI מתייחס לטכנולוגיות שיכולות להבין, ללמוד ולפעול על סמך מידע נרכש ונגזר. כיום, AI פועל בשלוש דרכים:
- מודיעין מסייע , זמין באופן נרחב כיום, משפר את מה שאנשים וארגונים כבר עושים.
- אינטליגנציה מוגברת , המתהווה כיום, מאפשרת לאנשים וארגונים לעשות דברים שלא יכלו לעשות אחרת.
- המודיעין האוטונומי , המפותח לעתיד, כולל מכונות הפועלות בעצמן. דוגמה לכך תהיה כלי רכב בנהיגה עצמית, כאשר הם מגיעים לשימוש נרחב.
ניתן לומר כי בינה מלאכותית בעלת מידה מסוימת של אינטליגנציה אנושית : מאגר של ידע ספציפי לתחום; מנגנונים לרכישת ידע חדש; ומנגנונים ליישם את הידע הזה. למידת מכונה, מערכות מומחים, רשתות עצביות ולמידה עמוקה הם כולם דוגמאות או תת-קבוצות של טכנולוגיית AI כיום.
- למידת מכונה משתמשת בטכניקות סטטיסטיות כדי לתת למערכות מחשב את היכולת "ללמוד" (למשל, לשפר ביצועים בהדרגה) באמצעות נתונים במקום להיות מתוכנתים במפורש. למידת מכונה עובדת בצורה הטובה ביותר כאשר היא מכוונת למשימה ספציפית ולא למשימה רחבת טווח.
- מערכות מומחים הן תוכניות שנועדו לפתור בעיות בתחומים מיוחדים. על ידי חיקוי החשיבה של מומחים אנושיים, הם פותרים בעיות ומקבלים החלטות תוך שימוש בהיגיון מעורפל המבוסס על כללים באמצעות גופי ידע שנאספו בקפידה.
- רשתות עצביות משתמשות בפרדיגמת תכנות בהשראה ביולוגית המאפשרת למחשב ללמוד מנתוני תצפית. ברשת עצבית, כל צומת מקצה משקל לקלט שלו המייצג עד כמה הוא נכון או לא נכון ביחס לפעולה המתבצעת. לאחר מכן, התפוקה הסופית נקבעת לפי סכום המשקולות הללו.
- למידה עמוקה היא חלק ממשפחה רחבה יותר של שיטות למידת מכונה המבוססות על ייצוגי למידה, בניגוד לאלגוריתמים ספציפיים למשימה. כיום, זיהוי תמונה באמצעות למידה עמוקה הוא לרוב טוב יותר מבני אדם, עם מגוון יישומים כגון רכבים אוטונומיים, ניתוחי סריקה ואבחונים רפואיים.
יישום AI על אבטחת סייבר
AI מתאים באופן אידיאלי לפתור כמה מהבעיות הקשות ביותר שלנו, ואבטחת סייבר בהחלט נופלת לקטגוריה הזו. עם התקפות הסייבר המתפתחות וההתפשטות של מכשירים כיום, ניתן להשתמש בלמידת מכונה ובינה מלאכותית כדי "להישאר עם הרעים", להפוך את זיהוי האיומים לאוטומטי ולהגיב בצורה יעילה יותר מאשר גישות מסורתיות מונעות תוכנה.
במקביל, אבטחת סייבר מציגה כמה אתגרים ייחודיים:
- משטח התקפה עצום
- 10 או 100 אלפי מכשירים לכל ארגון
- מאות וקטורי תקיפה
- חוסרים גדולים במספר אנשי מקצוע האבטחה המיומנים
- המוני נתונים שעברו מעבר לבעיה בקנה מידה אנושי
מערכת למידה עצמית, מבוססת AI, אמורה להיות מסוגלת לפתור רבים מהאתגרים הללו. קיימות טכנולוגיות כדי לאמן כהלכה מערכת למידה עצמית לאסוף נתונים באופן רציף ועצמאי מכל מערכות המידע הארגוניות שלך. הנתונים הללו מנותחים לאחר מכן ומשמשים לביצוע מתאם של דפוסים על פני מיליוני עד מיליארדי אותות הרלוונטיים למשטח ההתקפה הארגוני.
התוצאה היא רמות חדשות של מודיעין שמזינות צוותים אנושיים בקטגוריות מגוונות של אבטחת סייבר, כולל:
- מלאי נכסי IT – השגת מלאי מלא ומדויק של כל המכשירים, המשתמשים והיישומים עם כל גישה למערכות מידע. סיווג ומדידה של קריטיות עסקית ממלאים גם תפקידים גדולים במלאי.
- חשיפה לאיומים – האקרים עוקבים אחר טרנדים בדיוק כמו כולם, אז מה שאופנתי עם האקרים משתנה באופן קבוע. מערכות אבטחת סייבר מבוססות בינה מלאכותית יכולות לספק ידע עדכני על איומים גלובליים וספציפיים לתעשייה כדי לסייע בקבלת החלטות תעדוף קריטיות המבוססות לא רק על מה שניתן להשתמש בו כדי לתקוף את הארגון שלך, אלא על סמך מה שסביר שישמש לתקיפת הארגון שלך.
- בקרת אפקטיביות – חשוב להבין את ההשפעה של כלי האבטחה ותהליכי האבטחה השונים בהם השתמשת כדי לשמור על עמדה אבטחה חזקה. בינה מלאכותית יכולה לעזור להבין היכן יש לתוכנית ה- infosec שלך חוזקות, ואיפה יש לה פערים.
- חיזוי סיכוני פריצה – התחשבנות במלאי נכסי IT, חשיפת איומים ובקרה על האפקטיביות, מערכות מבוססות בינה מלאכותית יכולות לחזות כיצד והיכן סביר להניח שתפרוץ, כך שתוכל לתכנן הקצאת משאבים וכלים לתחומי חולשה. תובנות מרשם הנגזרות מניתוח AI יכולות לעזור לך להגדיר ולשפר בקרות ותהליכים כדי לשפר בצורה היעילה ביותר את חוסן הסייבר של הארגון שלך.
- תגובה לאירועים – מערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות לספק הקשר משופר לתעדוף ותגובה להתראות אבטחה, לתגובה מהירה לתקריות ולהעלאת גורמי שורש על מנת לצמצם פגיעויות ולהימנע מבעיות עתידיות.
- הסבר – המפתח לרתימת בינה מלאכותית להגדלת צוותי אינפורמציה אנושיים הוא יכולת ההסבר של המלצות וניתוח. זה חשוב בקבלת רכישה מבעלי עניין ברחבי הארגון, להבנת ההשפעה של תוכניות infosec שונות, ולדיווח מידע רלוונטי לכל בעלי העניין המעורבים, כולל משתמשי קצה, פעולות אבטחה, CISO, רואי חשבון, CIO, מנכ"ל ומועצת המנהלים של במאים.
כמה מאמצי AI מוקדמים
גוגל: Gmail השתמש בטכניקות למידת מכונה כדי לסנן מיילים מאז השקתו לפני 18 שנים. כיום, ישנם יישומים של למידת מכונה כמעט בכל השירותים שלה, במיוחד באמצעות למידה עמוקה , המאפשרת לאלגוריתמים לבצע התאמות עצמאיות יותר וויסות עצמי ככל שהם מתאמנים ומתפתחים.
"לפני שהיינו בעולם שבו ככל שהיו לך יותר נתונים, כך היו לך יותר בעיות. עכשיו עם למידה עמוקה, ככל שיותר נתונים כך ייטב. אלי בורסשטיין , ראש צוות המחקר נגד התעללות בגוגל
IBM/Watson: הצוות ב-IBM נשען יותר ויותר על פלטפורמת הלמידה הקוגניטיבית של Watson עבור משימות "איחוד ידע" וזיהוי איומים המבוססים על למידת מכונה.
" העולם מוכן לרשתות אוטונומיות . ההתקדמות בבינה מלאכותית, למידת מכונה ורישות מונעות כוונות הביאו אותנו לסף שבו האוטומציה מפנה את מקומה לאוטונומיה". קווין האצ'ינס, סמנכ"ל אסטרטגיה וניהול מוצר האב.
פלטפורמת Balbix BreachControl (נקראת כיום Balbix Security Cloud) משתמשת בתצפיות וניתוחים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לספק תחזיות סיכונים מתמשכות ובזמן אמת, ניהול פגיעות מבוסס סיכונים ובקרה יזומה של הפרות. הפלטפורמה עוזרת להפוך את צוותי אבטחת הסייבר ליעילים יותר ואפקטיביים יותר בעבודות הרבות שהם צריכים לעשות כדי לשמור על עמדת אבטחה חזקה – הכל החל משמירה על תיקון מערכות ועד מניעת תוכנות כופר.
"חברות צריכות לבנות תשתית אבטחה הממנפת את הכוח של AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי להתמודד עם קנה המידה העצום של הניתוח" – גאורב בנגה, מייסד ומנכ"ל .
שימוש בבינה מלאכותית על ידי יריבים
בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML) יכולים לשמש מומחי אבטחת IT כדי לאכוף נהלי אבטחת סייבר טובים ולצמצם את משטח ההתקפה במקום לרדוף כל הזמן אחר פעילות זדונית . במקביל, תוקפים בחסות המדינה, כנופיות סייבר פושעות והאקרים אידיאולוגיים יכולים להשתמש באותן טכניקות AI כדי להביס הגנות ולהימנע מגילוי. כאן טמונה "חידה של AI/אבטחת סייבר".
ככל שה-AI מתבגר ועובר יותר ויותר לתחום אבטחת הסייבר, חברות יצטרכו להישמר מפני החסרונות הפוטנציאליים של הטכנולוגיה החדשה והמרגשת הזו:
- למידת מכונה ובינה מלאכותית יכולים לסייע בהגנה מפני התקפות סייבר, אבל האקרים יכולים לסכל אלגוריתמי אבטחה על ידי מיקוד הנתונים שהם מתאמנים עליהם ודגלי האזהרה שהם מחפשים
- האקרים יכולים גם להשתמש בבינה מלאכותית כדי לפרוץ דרך הגנות ולפתח תוכנות זדוניות שמשנות את המבנה שלה כדי למנוע זיהוי
- ללא נפחים אדירים של נתונים ואירועים, מערכות בינה מלאכותית יספקו תוצאות לא מדויקות ותוצאות חיוביות שגויות
- אם מניפולציה של נתונים לא תתגלה, ארגונים ייאבקו לשחזר את הנתונים הנכונים שמזינים את מערכות ה-AI שלהם, עם השלכות הרות אסון.
אבטחת מידע בבינה מלאכותית לסיכום
בשנים האחרונות, AI התגלה כטכנולוגיה נדרשת להגברת המאמצים של צוותי אבטחת מידע אנושיים. מכיוון שבני אדם אינם יכולים עוד להרחיב את קנה המידה כדי להגן כראוי על משטח ההתקפה הארגוני הדינמי, בינה מלאכותית מספקת ניתוח וזיהוי איומים נחוצים בהם יכולים מומחי אבטחת סייבר לפעול על מנת להפחית את הסיכון לפריצה ולשפר את עמדת האבטחה. בתחום האבטחה , בינה מלאכותית יכולה לזהות ולתעדף סיכונים, לזהות באופן מיידי כל תוכנה זדונית ברשת, להנחות תגובה לאירועים ולזהות פריצות לפני שהן מתחילות .
בינה מלאכותית מאפשרת לצוותי אבטחת סייבר ליצור שותפויות עוצמתיות בין אדם למכונה שדוחפות את גבולות הידע שלנו, מעשירות את חיינו ומניעות את אבטחת הסייבר באופן שנראה גדול מסך חלקיה.
האם בינה מלאכותית תשתלט על אבטחת הסייבר?
עם התקפות הסייבר המתפתחות וההתפשטות של מכשירים, ניתוח ופתרון מצב אבטחת סייבר אינם בעיה בקנה מידה אנושי יותר. כלים מבוססי בינה מלאכותית (AI) לאבטחת סייבר הופיעו כדי לעזור לצוותי אבטחת מידע להפחית את הסיכון לפריצות על ידי מתן ניטור בזמן אמת של משטח ההתקפה, שיפור זיהוי איומי אבטחה והנחיית לפעולה כדי שצוות האבטחה שלך יוכל "לעמוד בקצב של הרעים ". בהתחשב ביתרונותיה, מערכות ניהול תנוחות אבטחת סייבר מבוססות בינה מלאכותית צומחות בפופולריות ככל שיותר ארגונים מזהים את יכולתם לבצע אוטומציה של זיהוי איומים ולחזות התקפות סייבר בדיוק ללא תחרות.
כיצד נעשה שימוש בבינה מלאכותית באבטחת סייבר?
בינה מלאכותית משמשת באבטחת סייבר כדי לנתח במהירות מיליוני אירועים ולזהות סוגים רבים ושונים של איומים – החל מתוכנות זדוניות המנצלות פגיעויות של יום אפס ועד לזיהוי התנהגות מסוכנת שעלולה להוביל להתקפת פישינג או הורדה של קוד זדוני. טכנולוגיה זו היא מערכת למידה עצמית האוספת נתונים באופן אוטומטי ורציף מכל מערכות המידע הארגוניות שלך. לאחר מכן, הנתונים הללו מנותחים ומשמשים לביצוע מתאם של דפוסים על פני מיליוני עד מיליארדי אותות הרלוונטיים למשטח ההתקפה הארגוני כדי לזהות סוגים חדשים של התקפות.
מה זה AI באבטחת סייבר?
AI באבטחת סייבר הוא תהליך של ניתוח כמויות רבות של נתוני סיכון והקשר בין איומים במערכות המידע הארגוניות שלך כדי לזהות סוגים חדשים של התקפות. התוצאה היא רמות חדשות של מודיעין שמזין צוותים אנושיים בקטגוריות מגוונות של אבטחת סייבר, כולל מלאי של נכסי IT, חשיפת איומים, אפקטיביות בקרה, חיזוי סיכוני פריצה, תגובה לאירועים ושיפור תקשורת סביב אבטחת סייבר בתוך הארגון. עם היכולת שלהן לנתח במהירות מיליוני אירועים ולזהות סוגים רבים ושונים של איומים, טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לעזור לצוותי אבטחה להפחית את הסיכון לפריצות ולשפר את עמדת האבטחה שלהם ביעילות וביעילות.