Российские и зарубежные ИБ-сервисы с применением искусственного интеллекта

С каждым днём появляются новые киберугрозы, требующие применять эффективные методы их нейтрализации. Актуальным направлением в современных технологиях является использование инструментов на базе искусственного интеллекта для решения задач в области информационной безопасности. В каких ИБ-сервисах уже есть такая функциональность?

1. Введение
2. Критерии выбора ИИ-инструментов
3. Типы инструментов на базе ИИ в информационной безопасности
4. ИИ-инструменты для решения задач информационной безопасности
   
   1. 4.1. Российские ИБ-сервисы с использованием ИИ
   2. 4.2. Зарубежные ИБ-сервисы с использованием ИИ
5. Рекомендации по выбору ИИ-инструмента для обеспечения ИБ
6. Выводы

Введение

Применение искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности воплощается в наборе новаторских средств и технологий, содействующих автоматизации процессов выявления и анализа киберугроз, а также реагирования на них. Этот инструментарий предназначен для защиты данных, сетей, приложений и устройств от разнообразных вредоносных действий, а также для предупреждения утечек конфиденциальной информации.

Ключевым элементом здесь является система машинного обучения, способная проводить анализ обширных объёмов данных и выявлять аномалии, указывающие на возможные угрозы безопасности. Это обеспечивает предотвращение потенциальных атак и оперативную реакцию на них. Технологии искусственного интеллекта также позволяют анализировать поведение пользователей и обнаруживать аномалии в их активности, что даёт возможность оперативно реагировать на внутренние угрозы безопасности организации.

Общий результат применения искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности заключается в повышении эффективности мероприятий по защите данных и в снижении рисков. Важно отметить, что успешная реализация таких технологий требует тщательного выбора и настройки инструментов в соответствии с особенностями организации и её потребностями в области информационной безопасности.

Кстати, рекомендуем вам ознакомиться со «злыми» аналогами ChatGPT (xxXGPT, WormGPT, WolfGPT, FraudGPT, DarkBERT, HackerGPT), которые мы разбирали в прошлом месяце.

Критерии выбора ИИ-инструментов

При выборе ИИ-инструментов для обеспечения информационной безопасности полезно учитывать несколько ключевых критериев:

1. Эффективность обнаружения угроз. ИИ-инструменты должны быть способны выявлять разнообразные киберугрозы, включая как уже известные, так и новые виды атак.
2. Скорость реакции. Важно, чтобы выбранные инструменты позволяли принимать решения в настоящем времени.
3. Автоматизация процессов. ИИ-инструменты должны позволять автоматизировать обнаружение, анализ и реагирование, сокращая время реакции и повышая эффективность защиты.
4. Способность адаптироваться к новым угрозам. Технологии и методы кибератак постоянно эволюционируют, поэтому важно, чтобы ИИ-инструменты могли адаптироваться к изменяющимся сценариям атак.
5. Интеграция с другими системами. ИИ-инструменты должны уметь взаимодействовать с другими СЗИ, такими как файрволы, антивирусные программы и SIEM-системы, для обеспечения комплексной защиты.
6. Удобство использования. Инструменты должны, в частности, иметь интуитивно понятный интерфейс, чтобы обеспечить эффективную работу администраторов ИБ.
7. Надёжность и безопасность. Важно предотвращать возможные атаки на сами ИИ-инструменты.

Выбор ИИ-инструментов в области информационной безопасности — сложный и ответственный процесс, требующий учёта множества факторов. Необходимо обращать внимание на функциональность, способность к адаптации, возможности интеграции с существующей инфраструктурой, эффективность обработки данных, точность и соответствие требованиям безопасности. Учитывая эти критерии, организации могут осознанно выбрать ИИ-инструменты, способствующие повышению уровня информационной безопасности и снижению киберрисков (читайте наш материал — «Прогноз развития киберугроз и средств защиты информации — 2024»).

Типы инструментов на базе ИИ в информационной безопасности

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) привносят передовые возможности в сферу кибербезопасности, автоматизируя и повышая эффективность её процессов. Машинное обучение, в т. ч. глубокое, помогает в последующем анализе данных, обнаружении угроз и реагировании на инциденты. Назовём некоторые классы ИБ-продуктов, где может быть полезна ИИ-функциональность.

• Обнаружение и предотвращение вторжений (IDS / IPS). Инструменты этого класса используют машинное обучение для анализа сетевого трафика и выявления аномальных или вредоносных действий, таких как сетевые атаки, эксплуатация уязвимостей и попытки вызвать отказ в обслуживании (DoS).
• Защита конечных точек. Инструменты EDR / XDR используют машинное обучение и другие подобные методы для обнаружения и блокирования вредоносных программ, эксплойтов и других угроз на отдельных устройствах, таких как компьютеры и мобильные телефоны. Они могут работать совместно с традиционными антивирусными программами или как самостоятельные решения.
• Анализ безопасности. ИИ может использоваться для анализа больших объёмов данных: журналов событий, массивов предупреждений, сведений о конфигурации. Таким образом обнаруживаются тенденции, закономерности и аномалии, которые могут указывать на потенциальные угрозы или уязвимости.
• Автоматизация реагирования на инциденты. Инструменты на базе ИИ автоматизируют задачи по расследованию, сдерживанию и устранению угроз. Они могут не только ускорить реагирование, но и уменьшить вероятность ущерба.
• Управление уязвимостями. Инструменты управления уязвимостями используют машинное обучение для сканирования систем и приложений. Они могут приоритизировать бреши на основе их значимости и предоставлять рекомендации по исправлению.
• Разведка угроз. Инструменты разведки используют ИИ для сбора и анализа информации об угрозах из различных источников, таких как форумы хакеров, социальные сети и доклады о безопасности. Они могут идентифицировать новые и нарастающие угрозы, предоставлять информацию о том, как защититься от них.

В целом, инструменты на базе ИИ наиболее полезны в тех сценариях, когда нужно анализировать огромные объёмы данных: они выявляют там закономерности и паттерны, которые могут остаться незамеченными даже для самых опытных специалистов по безопасности. Благодаря этому ИИ позволяет организациям проактивно обнаруживать угрозы и принимать превентивные меры.

ИИ-инструменты для решения задач информационной безопасности

Российские ИБ-сервисы с использованием ИИ

Российская индустрия ИТ и ИБ активно развивает инструменты искусственного интеллекта. Вот некоторые из наиболее примечательных сервисов, где они применяются.

1. «Яндекс.Защита от DDoS» (Yandex.DDoS Guard). Этот сервис использует машинное обучение для обнаружения и блокировки вредоносного трафика. Он основан на масштабируемой инфраструктуре и технологиях, которые позволяют обнаруживать и фильтровать вредоносный трафик, направленный на веб-ресурсы клиентов, с целью поддержания их доступности и работоспособности.
2. Kaspersky Anti-APT. Этот сервис направлен на обнаружение и предотвращение целевых атак на предприятия (Advanced Persistent Threat, APT). Он использует ИИ, передовые методы анализа трафика и поведения системы для выявления угроз, которые могут быть частью сложных и длительных кибератак (как грамотно реагировать на киберинциденты и сводить к минимуму возможный ущерб, читайте в нашем материале).
3. InfoWatch Attack Killer. Этот сервис предназначен для защиты веб-приложений. Он использует методы анализа трафика и поведения, а также базы данных об угрозах для выявления и блокировки вредоносных действий в настоящем времени.
4. Security Vision. Платформа автоматизации включает в себя инструменты мониторинга, анализа и реагирования на события по безопасности, а также предоставляет возможности по обнаружению и предотвращению кибератак (о том как разработать стратегию развития кибербезопасности, читайте в нашей статье).
5. F.A.C.C.T. Unified Risk Platform. Этот сервис направлен на обнаружение и предотвращение киберугроз. Он использует передовые методы анализа трафика, поведения и уязвимостей для выявления потенциальных атак и предоставляет рекомендации по их блокировке и устранению.
6. PT Sandbox. Сервис использует комплексный анализ процессов в работе системы (читайте наш обзор PT Sandbox 5.5). Такой подход позволяет с высокой точностью выявлять до этого неизвестные угрозы. Продукт разработан и успешно работает для защиты системы от сложных и широкомасштабных кибератак, в которых задействованы современные вредоносные программы.Также стоит отметить, что PT Sandbox внесена в Единый реестр российских программ как продукт, применяющий технологии искусственного интеллекта.

Зарубежные ИБ-сервисы с использованием ИИ

1. IBM QRadar. Комплексное решение для мониторинга и анализа событий обеспечивает сбор данных из различных источников, включая сетевые устройства, приложения и системы, и выполняет их анализ с целью выявления потенциальных угроз и аномалий.
2. Splunk. Платформа для мониторинга, анализа и реагирования позволяет собирать, индексировать и исследовать сведения из различных источников, включая журналы событий и потоки данных от сенсоров безопасности. Она предоставляет возможности по обнаружению угроз и реагированию на них в настоящем времени, а также по созданию отчётов и визуализации данных.
3. FireEye. Комплексные аналитические решения вендора включают в себя технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для обнаружения аномалий и потенциальных атак. FireEye также предлагает консультации и помощь организациям в предотвращении киберугроз и реагировании на них.
4. CrowdStrike. Платформа предоставляет решения для предотвращения атак, обнаружения и отработки инцидентов. Она использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для поиска и анализа угроз, а также для принятия мер по защите сети и данных организации от кибератак.
5. Darktrace. Эта платформа осуществляет непрерывный мониторинг сетевой активности и поведения пользователей с целью выявления аномалий и потенциальных атак. Darktrace предлагает автоматизированные инструменты для реагирования на угрозы и предотвращения утечек данных.

Все эти сервисы предлагают широкий спектр инструментов и решений для обеспечения безопасности информации и защиты от киберугроз с применением ИИ, сочетая в себе передовые технологии и экспертизу.

Рекомендации по выбору ИИ-инструмента для обеспечения ИБ

При выборе ИИ-инструмента для информационной безопасности обращайтесь к следующим рекомендациям.

1. Определите ваши потребности. Перед выбором конкретного ИИ-инструмента анализируйте конкретные задачи или проблемы, которые вы будете решать с его помощью.
2. Изучите рынок. Полезно ознакомиться с рынком ИИ-инструментов для изучения их характеристик, функций, отзывов пользователей, рейтингов.
3. Консультируйтесь со специалистами. Обращайтесь к экспертам в области информационных технологий и искусственного интеллекта, другим специалистам для получения рекомендаций и советов по выбору подходящих инструментов.
4. Ориентируйтесь на функциональность. Выбирайте такие ИИ-инструменты, которые соответствуют вашим требованиям и потребностям.
5. Важно учитывать безопасность данных. Обращайте внимание на то, как именно инструмент обрабатывает информацию, нет ли потенциальных брешей в его логике и механизмах.
6. Проведите тестирование. Прежде чем выбрать ИИ-инструмент, оцените его функциональность в рабочем окружении.

Соблюдение этих рекомендаций поможет вам выбрать оптимальный инструмент на базе ИИ, который будет способствовать обеспечению информационной безопасности компании.

Выводы

ИБ-сервисы с применением искусственного интеллекта предлагают широкий спектр возможностей для автоматизации важных процессов: анализа данных, выявления угроз и оперативного реагирования на них. Внедрение ИИ способствует повышению эффективности защитных мер, помогает бороться с атаками снаружи и изнутри. Однако необходимо помнить, что инструменты на базе искусственного интеллекта не являются панацеей и требуют комплексного подхода в сочетании с другими методами защиты данных. Многообразие вариантов позволяет подбирать оптимальные решения, учитывая конкретные потребности и задачи компании в сфере информационной безопасности.