УДК 004.056

Новые тенденции в информационной безопасности и защите данных

Микков Александр Дмитриевич – студент Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций имени профессора М. А. Бонч‑Бруевича.

Аннотация: Статья описывает основные тенденции в области информационной безопасности в эпоху цифровизации. Речь идет об усилении киберзащиты с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, использовании шифрования для защиты данных, а также новых вызовах безопасности, связанных с Интернетом вещей (IoT).

Ключевые слова: информационная безопасность, усиление кибер защиты , шифрование , IoT устройства и платформы.

Эпоха цифровизации привнесла в нашу жизнь массу возможностей, но также сопряжена с угрозами в области информационной безопасности и защиты данных. Новые тенденции в этой области продолжают развиваться, чтобы удовлетворить потребности в безопасности в условиях быстро меняющейся технологической среды.

Одной из главных тенденций в информационной безопасности является усиление киберзащиты за счет использования искусственного интеллекта и машинного обучения.

Усиление киберзащиты с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения может быть достигнуто через ряд инновационных методов. Некоторые из них включают в себя:

1. Автоматизированное обнаружение угроз: Использование алгоритмов машинного обучения для анализа больших объемов данных и автоматического обнаружения аномального поведения, которое может указывать на потенциальные киберугрозы.
2. Прогнозирование угроз: Использование аналитики данных и моделей машинного обучения для прогнозирования вероятности возникновения конкретных кибератак и разработки мер предотвращения.
3. Адаптивная защита: Создание систем, которые используют искусственный интеллект для адаптивной реакции на активные кибератаки, коррекции существующих защитных мер, и быстрой адаптации к новым угрозам.
4. Анализ больших данных в режиме реального времени: Использование технологий машинного обучения для анализа больших объемов данных из сенсоров и журналов событий в режиме реального времени с целью быстрого выявления и реагирования на угрозы.
5. Улучшение системы обучения персонала: Использование технологий машинного обучения для создания персонализированных программ обучения по кибербезопасности, которые могут адаптироваться к индивидуальным потребностям и поведению сотрудников.

Эти технологии позволяют быстро анализировать и обрабатывать большие объемы данных для выявления угроз и предотвращения кибератак. Благодаря автоматизированным системам обнаружения, компании и государственные учреждения могут быстро реагировать на потенциальные угрозы и защищать свои данные.

Другой важной тенденцией является усиление защиты данных благодаря распространению шифрования.

Шифрование позволяет защищать конфиденциальные информации путем преобразования ее в нечитаемый формат, который может быть восстановлен только с использованием специального ключа. Когда шифрование становится широко доступным и используется в различных аспектах передачи и хранения данных, это способствует увеличению уровня безопасности и защиты информации.

Защита данных с помощью распространения шифрования также становится более важной в контексте современных технологических угроз, таких как кибератаки и хищение личных данных. Распространение шифрования обеспечивает защиту как для хранящихся данных, так и для данных, передаваемых через общедоступные сети, что способствует укреплению общей кибербезопасности.

Также, с развитием Интернета вещей (IoT) появляются новые вызовы в обеспечении безопасности. Устройства, подключенные к сети, могут стать уязвимыми для хакерских атак, поэтому специалисты по информационной безопасности активно разрабатывают методы защиты IoT-устройств и платформ.

Существует несколько методов защиты IoT-устройств и платформ, которые могут помочь повысить безопасность системы. Некоторые из них включают:

1. Шифрование данных: Использование сильного шифрования для защиты передаваемых данных между устройствами и серверами.
2. Аутентификация и авторизация: Требование уникальных идентификаторов и паролей для доступа к устройствам и платформам, а также установка соответствующих уровней доступа.
3. Обновление и управление программным обеспечением: Регулярное обновление программного обеспечения на устройствах IoT для устранения уязвимостей и добавления новых функций безопасности.
4. Мониторинг и обнаружение инцидентов: Реализация системы мониторинга и обнаружения инцидентов, способной оперативно реагировать на потенциальные угрозы безопасности.
5. Физическая защита: Обеспечение физической безопасности устройств IoT, например, через ограниченный доступ к физическим портам и разъемам.
6. Защита сети: Применение мер безопасности на уровне сети, таких как межсетевые экраны, виртуальные частные сети (VPN) и другие технологии защиты сетей.
7. Обучение пользователей: Проведение обучающих программ для пользователей устройств IoT о методах обеспечения безопасности и защите своих устройств.

Эти методы защиты могут быть использованы в комбинации для обеспечения полной защиты IoT-устройств и платформ.

Наконец, в свете ужесточения законодательства в области защиты данных, компании все активнее внедряют методы обеспечения конфиденциальности данных своих клиентов.

Введение новых правил и требований к хранению и обработке персональной информации создает новые вызовы и стимулирует развитие технологий защиты данных.

В заключение, новые тенденции в информационной безопасности и защите данных позволяют компаниям и государственным учреждениям улучшить свои механизмы защиты от киберугроз и обеспечить безопасность конфиденциальных данных. Развитие технологий и изменения в законодательстве создают новые вызовы, но также открывают возможности для инноваций в области информационной безопасности.

Список литературы

1. Алиметов К.С., Цветков А.Ю. Разработка защищенной системы мгновенного обмена сообщениями // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2023). Сборник научных статей. XII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция. В 4 т.. Санкт-Петербург. – 2023. – С. 56-59.
2. Комашинский В.В., Коржик В.И., Молдовян А.А., Молдовян Н.А., Синюк А.Д., Яковлев В.А. Способ формирования ключа шифрования/дешифрования // Патент на изобретение RU 2171012 C1, 20.07.2001. Заявка № 2000108296/09 от 03.04.2000.
3. Яковлев В.А., Скудняков Ю.А., Пачинин В.И. Шифрование данных с применением искусственных нейронных сетей // Технические средства защиты информации. Тезисы докладов XVI Белорусско-российской научно-технической конференции. Редакционная коллегия: Т. В. Борботько, Л. А. Шичко, В. Ф. Голиков, Г. В. Давыдов, В. К. Конопелько, Л. М. Лыньков. – 2018. – С. 105.
4. Сахаров Д.В., Гельфанд А.М., Казанцев А.А., Пестов И.Е. Использование математических методов прогнозирования для оценки нагрузки на вычислительную мощность IoT-сети // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". 2020. № 2. С. 86-94.
5. Крылов А.В., Ушаков И.А. Метрика защищенности интернет вещей // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). XI Международная научно-техническая и научно-методическая конференция. Санкт-Петербург. – 2022. – С. 622-626.