Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber: Kebaikan dan Keburukan

Kita boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk mengautomasikan tugasan berulang yang kompleks dengan lebih pantas daripada manusia.

Teknologi kecerdasan buatan secara logik boleh menyusun input yang kompleks dan berulang. Itulah sebabnya kecerdasan buatan digunakan dalam pengecaman muka dan kereta pandu sendiri. Tetapi keupayaan ini juga membuka jalan untuk keselamatan siber AI. Ini amat berguna untuk menilai ancaman dalam organisasi yang kompleks. Apabila struktur perniagaan sentiasa berubah, pentadbir sering gagal mengenal pasti kelemahan.

Selain itu, struktur rangkaian perusahaan menjadi semakin kompleks. Ini bermakna terdapat lebih banyak kelemahan yang boleh dieksploitasi oleh penjenayah siber terhadap kita. Kita boleh melihat ini dalam perusahaan Pembuatan 3.0 yang sangat automatik atau syarikat bersepadu seperti industri minyak dan gas. Untuk tujuan ini, pelbagai syarikat keselamatan telah membangunkan alat keselamatan siber AI untuk membantu melindungi perniagaan.

Artikel ini akan melihat secara mendalam tentang kecerdasan buatan dan cara ia digunakan pada keselamatan siber. Kami juga akan melihat kebaikan dan keburukan teknologi yang menjanjikan ini. Seterusnya, mari kita lihat apa itu kecerdasan buatan

Apakah kecerdasan buatan

Kecerdasan buatan ialah kaedah rasionalisasi yang menggunakan matriks pemberat statistik. Matriks ini juga dipanggil rangkaian saraf. Mula-mula anda boleh memikirkan rangkaian ini sebagai matriks keputusan, di mana nod mempunyai berat sebelah wajaran untuk setiap proses penapisan. Rangkaian saraf akan menerima pangkalan data data yang telah disusun sebelumnya. Data itu juga akan mengandungi jawapan kepada soalan berpotensi yang boleh diselesaikan oleh AI. Dengan cara ini, AI boleh menjadi berat sebelah.

Sebagai contoh, pangkalan data yang mengandungi imej yang berbeza. Katakan ia mempunyai imej muka dan imej tembikai yang lain. Selain itu, setiap imej mempunyai tag untuk menyemak setiap item. Apabila AI "mempelajari" sama ada tekaannya betul, sistem meningkatkan berat nod. Proses ini berterusan sehingga sistem mencapai kadar ralat yang telah ditetapkan. Ini sering dipanggil pembelajaran mendalam, yang merujuk kepada penciptaan lapisan dalam membuat keputusan.

Seterusnya, lihat langkah yang digunakan untuk memproses data.

Langkah utama pemprosesan data kecerdasan buatan

Keseluruhan aliran kerja data boleh dipendekkan ke dalam proses berikut:

1.

2. Data melalui CPU dan dialihkan ke proses kecerdasan buatan.

3. Data memasuki matriks pemberat statistik bagi penyelesaian kecerdasan buatan. Setiap nod memproses maklumat ini dan kemudian membuat keputusan menggunakan setiap penapis masing-masing.

4. Data mencapai nod terakhir matriks pemberat statistik. Ini menentukan keputusan muktamad.

Walau bagaimanapun, prosesnya berbeza sedikit daripada pembelajaran mendalam. Langkah 1 akan memasukkan data daripada pangkalan data yang telah disusun sebelumnya, ditandakan dengan respons yang betul. Selain itu, pembelajaran mendalam akan mengulangi langkah 1 hingga 4 untuk mencapai nilai toleransi kesalahan yang telah ditetapkan.

Di bawah, lihat ini melalui contoh cara memproses data AI.

Contoh penapisan data AI

Andaikan gambar tiba di nod AI. Nod ini akan menapis data ke dalam format yang boleh digunakan, seperti 255 skala kelabu. Kemudian, skrip dijalankan untuk mengenal pasti ciri-ciri. Jika ciri ini sepadan dengan ciri lain dalam penapis, nod boleh membuat keputusan. Sebagai contoh, ia akan menunjukkan sama ada ia menemui muka atau tembikai.

Kemudian, data pergi ke nod seterusnya. Nod tertentu ini boleh mempunyai penapis warna yang mengesahkan keputusan pertama. Proses ini berterusan sehingga data mencapai nod terakhir. Pada ketika itu, AI akan membuat keputusan muktamad untuk memastikan ia menemui muka atau tembikai.

Yang penting, sistem kecerdasan buatan akan sentiasa mempunyai tahap ralat tertentu. Tiada yang betul-betul betul, pernah. Tetapi kadangkala, peratusan ralat boleh diterima.

Setelah memahami cara kecerdasan buatan berfungsi, mari kita lihat penyelesaian keselamatan siber kecerdasan buatan.

Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber

Keselamatan Siber Kecerdasan Buatan menangani keperluan untuk menilai secara automatik ancaman dalam persekitaran yang kompleks. Khususnya, berikut ialah dua kes penggunaan AI dalam keselamatan siber:

1. Kesan anomali. Kecerdasan buatan sering mengesan anomali dalam operasi seharian rangkaian. Ini membantu memahami bila dan di mana pengguna mengakses rangkaian. Peranti get laluan juga menampilkan integrasi AI untuk analitik. Sesetengah penyelesaian mengunci pengguna jika tingkah laku luar biasa berlaku. Penyelesaian lain hanya menghantar makluman.

2. Kecerdasan buatan sebenarnya adalah utiliti klasifikasi. Ini mempercepatkan proses penyaringan untuk perisian hasad atau tingkah laku buruk. Ini berguna dalam organisasi dengan jumlah data yang besar.

Ini adalah dua kegunaan utama kecerdasan buatan dalam keselamatan rangkaian Mari kita lihat kelebihan dan kekurangannya!

Kebaikan dan keburukan kecerdasan buatan

Seperti sebelum ini. Seperti yang dinyatakan, kecerdasan buatan mempunyai banyak faedah. Ia boleh menjalankan tugas berulang untuk mengenal pasti anomali atau mengklasifikasikan data. Walau bagaimanapun, beberapa kelemahan besar mungkin melebihi faedahnya. Jadi mari kita lihat kekurangannya.

Ketepatan AI vs keperluan sumber

Kelemahan pertama ialah ketepatan penyelesaian keselamatan siber AI. Ketepatan ini juga bergantung kepada banyak faktor. Ini termasuk saiz rangkaian saraf dan keputusan yang ditentukan untuk penapisan. Ia juga bergantung pada bilangan lelaran yang diperlukan untuk mencapai kadar ralat yang telah ditetapkan.

Andaikan terdapat pokok keputusan tiga peringkat. Setiap lapisan mempunyai berbilang nod untuk setiap laluan keputusan. Walaupun ini adalah matriks yang agak mudah, ia memerlukan banyak pengiraan. Sumber terhad sistem menjejaskan kecerdasan penyelesaian.

Penyedia penyelesaian keselamatan siber AI mungkin menghalang kecerdasan/ketepatan penyelesaian mereka untuk memuaskan populasi sasaran. Tetapi kadang-kadang, masalahnya bukan IQ. Sebaliknya, ia mempunyai kependaman yang rendah dan kelemahan keselamatan. Apabila mencari penyelesaian keselamatan siber AI, pertimbangkan sejauh mana ia selamat dalam rangkaian.

Latihan statik dan berterusan

Setelah matriks pemberat statistik AI dilatih, ia biasanya tidak dilatih semula dalam perkhidmatan. Ini didapati berpunca daripada kekurangan sumber pemprosesan yang tersedia dalam perkakasan. Kadangkala sistem mempelajari sesuatu yang memburukkan keadaan, menjadikannya kurang cekap. Sebaliknya, manusia belajar secara berulang. Ini bermakna banyak kemalangan. Oleh itu, pembekal penyelesaian mesti memastikan bahawa perisian memenuhi keperluan spesifikasi semasa digunakan.

Keselamatan siber selalunya perlu dikemas kini untuk menangani serangan baharu. Untuk melakukan ini, banyak kuasa diperlukan untuk melatih AI. Selain itu, vendor keselamatan siber AI perlu sentiasa dikemas kini untuk menangani ancaman siber.

Iaitu, komponen AI bagi penyelesaian keselamatan siber AI digunakan untuk mengklasifikasikan data dan menilai anomali dalam data garis dasar. Oleh itu, ia tidak menyebabkan masalah dengan kemas kini senarai perisian hasad. Ini bermakna keselamatan siber AI masih boleh digunakan.

Selepas membaca tentang kebaikan dan keburukan keselamatan siber kecerdasan buatan, mari kita lihat juga beberapa kegunaan teknologi ini!

Di mana untuk mencari keselamatan siber AI

Seperti sebelum ini. yang dinyatakan di atas, keselamatan rangkaian perusahaan yang sangat automatik adalah yang paling lemah. Secara umumnya, persekitaran automasi bertindih dengan teknologi maklumat (IT), teknologi operasi (OT) dan Internet of Things (IoT). Ini adalah untuk meningkatkan produktiviti, mengurangkan kos unit produk, dan mengurangkan persaingan.

Tetapi ini juga boleh mewujudkan kelemahan. Untuk tujuan ini, keselamatan siber AI boleh membantu dalam mendedahkan potensi kelemahan dalam syarikat ini. Penyelesaiannya adalah sama ada memberitahu pentadbir atau menggunakan patch secara automatik.

Walau bagaimanapun, ini mungkin tidak mencukupi. Penjenayah siber kini menyasarkan syarikat yang besar dan sangat bersepadu. Untuk melakukan ini, mereka memanfaatkan OT tanpa keselamatan. OT ini adalah untuk rangkaian berwayar menghantar arahan kepada perkakasan, seperti peralatan kilang. Ini bermakna ia tidak pernah membentuk kelemahan keselamatan. Tetapi hari ini, penyerang menggunakan OT untuk mendapatkan akses ke seluruh rangkaian atau membawa peralatan kilang ke luar talian.

Pengurusan Risiko OT untuk Kilang Pembuatan dan Automatik

Alat pengurusan risiko OT menjadi semakin popular disebabkan oleh sebab di atas. Sistem ini secara berkesan mengambil klon hidup persekitaran pengeluaran dan kemudian menjalankan simulasi yang tidak terkira banyaknya untuk mencari kelemahan.

Kerentanan sering ditemui di bahagian AI dalam sistem. Dalam kes ini, pentadbir akan menyediakan penyelesaian. Perisian pengurusan risiko OT beroperasi secara berterusan apabila jadual kilang pembuatan berubah untuk memenuhi pesanan, projek atau keperluan bekalan.

Dalam kes ini, sistem AI menggunakan perisian hasad yang diketahui daripada senarai antivirus untuk cuba mencari laluan masuk ke dalam sistem. Tugas ini memerlukan keupayaan automatik, berulang sistem kompleks, yang sesuai untuk kecerdasan buatan.

Jadi, bilakah anda harus melaksanakan keselamatan siber AI?

Bilakah anda harus menggunakan keselamatan siber AI

Seperti yang dinyatakan di atas, perniagaan yang menggunakan peralatan pembuatan dan kilang harus Menggunakan kecerdasan buatan untuk keselamatan siber. Dalam kebanyakan kes, seseorang juga perlu mencari penyelesaian pengurusan risiko OT untuk mengurangkan risiko yang berkaitan dengan OT.

Jika perusahaan menggunakan IoT dan IT, mereka juga boleh menggunakan keselamatan siber kecerdasan buatan. Dengan cara ini, risiko serangan rangkaian dapat dikurangkan. Peranti IoT sering dijual pada harga yang lebih rendah daripada pesaing, jadi kos menambah langkah keselamatan yang mencukupi juga dihapuskan.

Akhir sekali, syarikat yang hanya menggunakan IT pun boleh menggunakan AI. Kecerdasan buatan boleh membantu menilai trafik yang tidak teratur untuk melindungi pintu masuk. Selain itu, analisis data AI juga boleh digunakan. Dengan cara ini, anda boleh mengetahui sama ada seseorang menggunakan perkakasan secara berniat jahat.

Ringkasnya, itu semua tentang keselamatan siber kecerdasan buatan, ringkasan ringkas!

Ringkasan

Kita mungkin menggunakan manusia di mana-mana sahaja yang kita perlukan untuk mengautomasikan tugasan berulang secara pintar. Kecerdasan buatan juga membantu dalam membuat keputusan mengenai tugas yang kompleks. Inilah sebabnya mengapa banyak penyedia penyelesaian keselamatan siber menggunakan kecerdasan buatan. Malah, alatan penyedia ini membantu menangani cabaran sistem yang sangat kompleks dan kurang terjamin.

Kami sentiasa boleh mendapat manfaat daripada keselamatan siber AI, tanpa mengira tahap integrasi teknologi perniagaan. Keupayaan AI juga bagus untuk mengklasifikasikan data menggunakan operasi pintar. Dengan cara ini, anda boleh mempercepatkan carian anda untuk perisian hasad. Keselamatan siber AI juga boleh membantu mengesan penggunaan rangkaian yang tidak normal.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber: Kebaikan dan Keburukan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!