УДК 004

Использование технологий ИИ в защите от сетевых атак

Базанов Никита Дмитриевич – студент Донского государственного технического университета.

Аннотация: Данная статья обсуждает роль технологий искусственного интеллекта (ИИ) в обеспечении защиты от сетевых атак в современном цифровом мире. Описываются основные методы и принципы применения ИИ в кибербезопасности, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Рассматриваются преимущества и вызовы использования ИИ в защите информационных ресурсов, а также выделяются перспективы развития данного направления.

Ключевые слова: искусственный интеллект, кибербезопасность, сетевые атаки, машинное обучение, глубокое обучение.

В современном цифровом мире, где информационные технологии играют ключевую роль в повседневной жизни и бизнесе, защита от сетевых атак становится неотъемлемой не только для индивидуальных пользователей, но и для организаций любого масштаба. Особенностями современных атак являются их высокая сложность, скрытность и часто автоматизированный характер, что требует эффективных и инновационных подходов к защите.

В этом контексте технологии искусственного интеллекта (ИИ) занимают центральное место в борьбе с сетевыми угрозами. Использование ИИ в защите от сетевых атак представляет собой эволюционный сдвиг, который демонстрирует способность адаптироваться к постоянно изменяющейся угрозой ландшафту. Искусственный интеллект обеспечивает возможность создания алгоритмов и систем, способных обнаруживать, анализировать и реагировать на атаки в реальном времени, что позволяет значительно повысить эффективность защиты информационных ресурсов. Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, и другие методы ИИ используются для выявления аномалий в сетевом трафике, идентификации уязвимостей, прогнозирования потенциальных атак и адаптации к новым угрозам [1].

Благодаря способности адаптироваться и обучаться на основе накопленного опыта, системы защиты на основе искусственного интеллекта могут быстро реагировать на новые угрозы и атаки, минимизируя потенциальные ущербы и обеспечивая непрерывную безопасность информации. Однако, несмотря на все преимущества, внедрение и использование технологий ИИ в защите от сетевых атак также вносит свои вызовы и риски, такие как потенциальная нестабильность системы, ошибки в классификации угроз и необходимость постоянного обновления и обучения алгоритмов. Тем не менее, с учетом быстрого развития как технологий ИИ, так и методов кибератак, интеграция и использование искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности становится необходимостью для обеспечения надежной защиты информационных ресурсов в современном цифровом мире [2].

ИИ не только стал мощным защитным механизмом, но и породил новое поколение киберугроз. Злоумышленники теперь могут использовать возможности ИИ, чтобы сеять хаос. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены находить и использовать уязвимости в программном обеспечении, что позволяет проводить более точные и эффективные атаки. Уклонение от обнаружения вторжений, которое раньше было прерогативой опытных хакеров, теперь дополнено ИИ [3]. Злоумышленники могут использовать алгоритмы ИИ для выявления закономерностей в системах безопасности и разработки стратегий их обхода. Даже фишинговые атаки с использованием ИИ, способные создавать убедительные сообщения, анализируя шаблоны общения, представляют собой серьезную проблему.

Использование ботов с искусственным интеллектом для атак на веб-скребок меняет парадигму возможностей киберпреступников. Эти интеллектуальные агенты обладают целым рядом преимуществ, которые дают злоумышленникам беспрецедентные возможности. Боты, управляемые искусственным интеллектом, могут автономно перемещаться по сложным структурам веб-сайтов, быстро адаптируясь к изменениям и обновлениям. Способность имитировать человеческое поведение придает им маскировку невидимости, позволяя органично вписываться в легитимный трафик [4].

Более того, эти боты могут выполнять масштабные операции по скраппингу, извлекая объемные данные со скоростью, которая была бы невозможна при использовании традиционных методов. По мере того как киберпреступники используют возможности искусственного интеллекта, потенциал для целенаправленного и эффективного извлечения данных увеличивается, создавая серьезные проблемы для организаций, стремящихся защитить свои цифровые активы и пользовательскую информацию.

Как мы уже говорили, эволюция ИИ в кибербезопасности привела к гонке вооружений. Автономные хакерские системы, управляемые ИИ, стали мощным оружием в этой непрекращающейся битве. Эти системы могут автономно определять цели, использовать уязвимости и даже адаптировать свои стратегии в зависимости от реакции цели. Однако использование ИИ в хакерских системах связано с этическими проблемами, поскольку они могут быть использованы правительствами, преступными организациями и хактивистами для масштабных кибератак [5]. Для снижения рисков, связанных с автономным взломом, необходимо пересмотреть защитные стратегии и международные правила.

ИИ расширяет возможности злоумышленников, однако он также играет важную роль в защитных стратегиях. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные массивы данных для выявления возникающих угроз и прогнозирования векторов атак, что позволяет организациям укрепить свою оборону до начала атаки. Системы обнаружения аномалий на базе ИИ позволяют выявлять необычные закономерности и запускать оповещения для быстрого реагирования. Кроме того, ИИ может автоматизировать анализ моделей атак, помогая службам безопасности выявить их источник и принять контрмеры.

Для выявления угроз обычно используются традиционные методы защиты, такие как сигнатуры или индикаторы компрометации. Хотя эти методы эффективны против известных угроз, они могут оказаться недостаточными, когда речь идет о неизвестных угрозах. Методы, основанные на сигнатурах, позволяют обнаружить около 90 % угроз, но интеграция искусственного интеллекта может повысить уровень обнаружения примерно до 95 %, хотя и с увеличением числа ложных срабатываний. Для достижения оптимальных результатов рекомендуется сочетать традиционные методы и ИИ. Такой подход может обеспечить 100-процентный уровень обнаружения при минимизации ложных срабатываний. Кроме того, компании могут использовать ИИ для более эффективного поиска угроз, применяя поведенческий анализ. Например, модели ИИ могут использоваться для создания комплексных профилей каждого приложения в сети организации, используя большое количество данных о конечных устройствах.

В заключение, использование технологий искусственного интеллекта в защите от сетевых атак играет ключевую роль в обеспечении безопасности информационных ресурсов в современном цифровом мире. Эффективность и эволюционная способность ИИ позволяют создавать более надежные и адаптивные системы обнаружения и реагирования на угрозы, минимизируя потенциальные риски и ущербы от кибератак.

Однако, необходимо учитывать, что интеграция технологий ИИ в кибербезопасность также представляет вызовы, такие как возможные ошибки в классификации угроз, потенциальная нестабильность систем и необходимость постоянного обновления и обучения алгоритмов. Тем не менее, при правильном подходе и с учетом накопленного опыта и знаний, преимущества применения искусственного интеллекта в области кибербезопасности явно превышают его ограничения. Таким образом, интеграция технологий ИИ в защите от сетевых атак является необходимым шагом для обеспечения непрерывной и надежной защиты информационных ресурсов в условиях постоянно меняющейся угрозной среды.

Список литературы

1. Расулов А. Х., Хасанова М. Система защиты в системе волоконной связи c использованием нейронных сетей //Educational Research in Universal Sciences. – 2022. – Т. 1. – №. 6. – С. 241-250.
2. Шаньгин В. Защита информации в компьютерных системах и сетях. – Litres, 2022.
3. Гончаров А. С., Марухленко А. Л., Ефремов М. А. Вариант обнаружения сетевых атак и технология защиты трафика на базе нейронных сетей //ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ, АВТОМАТИЗАЦИИ И МЕХАТРОНИКЕ. – 2021. – С. 70-73.
4. Липатов С. В. Применение нейронных сетей для обнаружения сетевых атак //Редколлегия сборника. – 2019. – С. 32.
5. Арзиева Ж., Нукусбаев Н. Ж. Проблемы сетевой безопасности и эффективная защита от сетевых атак //Бюллетень науки и практики. – 2021. – Т. 7. – №. 9. – С. 479-485.