Co potřebuje vědět každý profesionál v oblasti kybernetické bezpečnosti

Umělou inteligenci (AI) lze zároveň považovat za jedinečnou zbraň a rostoucí hrozbu v kontextu moderního boje s protivníkem v rychle se měnícím světě kybernetických hrozeb. V tomto ohledu lze učinit dvě odlišná pozorování. Technologie umělé inteligence nabízejí obrovský potenciál pro zlepšení obrany kybernetické bezpečnosti v digitálním prostředí, pro analýzy založené na obsahu a pro pokročilé scénáře detekce a prevence hrozeb, které dalece přesahují možnosti tradičních nástrojů IT bezpečnosti. Seznámíme se s hlavními hrozbami umělé inteligence, kterým musí každá kybernetická bezpečnost čelit, a pomůžeme tak zájemcům seznámit se s potenciálními hrozbami umělé inteligence a s tím, jak se proti nim chránit.

Dopad umělé inteligence na kybernetickou bezpečnost

O dopadu umělé inteligence na kybernetickou bezpečnost toho bylo řečeno a napsáno mnoho. Jedná se však stále o mladou oblast, která může být předmětem budoucího výzkumu jak z technologického, tak ze sociálního hlediska.

Strojové učení a umělá inteligence byly široce integrovány v rámci činností v oblasti kybernetické bezpečnosti s výhodami, jako je identifikace hrozeb, rozpoznávání signálů a nápadných vzorců v rámci zařízení. Nová řešení a aplikace založené na umělé inteligenci pomáhají specialistům na kybernetickou bezpečnost provádět masivní výpočty a zjištění potenciálních hrozeb, a včas tak reagovat na narušení.

S rychlým nárůstem využívání umělé inteligence však roste také trend využívání technologií umělé inteligence pro plánování a provádění nových a složitějších útoků, které běžné bezpečnostní systémy nedokážou odvrátit. Jedná se o hrozby umělé inteligence, které jsou velkou výzvou pro organizace z celého světa, a proto je třeba být i nadále ve střehu a vytvářet proaktivní opatření pro kybernetickou bezpečnost.

Pochopení hrozeb umělé inteligence

Nepříznivé strojové učení

Adversarial machine learning je postup, jehož cílem je podvracet operace systémů a modelů umělé inteligence tím, že jim dodává podněty, které jsou speciálně navrženy tak, aby klamaly nebo zatajovaly. Je to proto, že hackeři mohou snadno proniknout do algoritmu umělé inteligence a začít měnit výsledky nebo dokonce zvolit falešně pozitivní a negativní výsledky či proniknout do bezpečnostních opatření.

Škodlivý software poháněný umělou inteligencí

Jedním z nových trendů mezi kyberzločinci je využívání technologií umělé inteligence k vytváření malwaru, který se dokáže učit a zdokonalovat z hlediska funkčnosti a způsobů průniku do IT systémů při každé interakci s nimi a bezpečnostními opatřeními použitými k jejich ochraně. Inteligentní malware je soběstačný a nevyžaduje žádný zásah ze strany svých tvůrců, dokáže rozpoznat slabá místa, vyhnout se detekci a šířit se v síťovém prostředí nadměrnou rychlostí, což je nebezpečné pro informace a materiál organizací.

Deepfakes a zmanipulovaná média

Technologie tvorby deepfake zahrnuje falešné zvuky, videa a obrázky, jejichž syntézy je dosaženo pomocí algoritmů umělé inteligence. Deepfakes mohou být využívány ke zpronevěře zdrojů, předávání falešných informací nebo organizování telefonních podvodů, což ničí důvěru a poctivost v interakcích.

Phishingové útoky posílené umělou inteligencí

Phishingový útok s podporou umělé inteligence plně využívá umělou inteligenci při vývoji dalších podvržených e-mailů, které jsou jedinečné a obtížně dešifrovatelné. Tento druh útoku umožňuje útočníkům zasílat phishingové zprávy konkrétním osobám na základě údajů, jako je věk, pohlaví a další osobní atributy, které lze získat z analýzy dat.

Automatizované sociální inženýrství

Několik útoků sociálního inženýrství využívá umělou inteligenci, která zahrnuje strojové učení k dosažení následujících cílů:

Analyzovat údaje zveřejněné na sociálních sítích, vybírat cíle útoků a vytvářet zprávy, které procvičují psychologické mezery. Kognitivní operační metody jsou všestranné v tom smyslu, že jsou schopny vynutit si lidské jednání, oklamat uživatele a získat citlivé informace.

Zmírnění hrozeb umělé inteligence: Bezpečnostní audit

Doporučení a osvědčené postupy pro odborníky na kybernetickou bezpečnost.

Průběžné monitorování a analýza

Od profesionálů v oblasti bezpečnosti se vyžaduje, aby využívali vhodné nástroje pro odhalování takových hrozeb spojených se systémy založenými na umělé inteligenci při zpracování dat v reálném čase. Díky důslednému sledování síťového provozu, systémových protokolů a aktivit uživatelů budou organizace schopny zjistit chování, které může být potenciálním indikátorem útoků pomocí umělé inteligence.

Zvýšené povědomí o bezpečnosti

Zajištění toho, aby zaměstnanci rozuměli rizikům, která umělá inteligence představuje, a správným kyberbezpečnostním opatřením, je i nadále zásadní pro prevenci útoků založených na umělé inteligenci. Koncepty školení kognitivního bezpečnostního povědomí zahrnují posuzování a rozpoznávání toho, co je phishing, vyhodnocování věcí, jako jsou přijaté e-maily a odkazy, a znalost toho, jak hlásit podivné věci.

Adaptivní bezpečnostní opatření

Adaptivní zabezpečení založené na umělé inteligenci a strojovém učení umožňuje organizacím přizpůsobovat bezpečnostní opatření podle aktuálních a budoucích hrozeb a rizik. Adaptivní bezpečnostní řešení odkazují na schopnost analyzovat vzorce kybernetických útoků, upravovat bezpečnostní opatření a kontrolu a bránit se proti novým hrozbám dynamickým způsobem s malým nebo žádným zásahem člověka.

Spolupráce a sdílení informací

Sdílení informací je v rámci kybernetické bezpečnosti důležitým faktorem a mělo by probíhat s dalšími odborníky v této oblasti vzhledem k novým hrozbám ze strany umělé inteligence. Tímto způsobem mohou různé organizace obohatit pochopení problémů obrany a reakce na ně, spolu se zlepšením řízení obrany na následky útoků.

Etický vývoj a regulace umělé inteligence

Zachování vhodného etického pohledu na vývoj umělé inteligence a prosazování řádné regulace a zvládání potenciálně nebezpečných hrozeb souvisejících s umělou inteligencí má zásadní význam. Navrhuje se také, aby pracovníci v oblasti kybernetické bezpečnosti podporovali vznikající technologie umělé inteligence s větší otevřeností, odpovědností a spravedlností, aby se zabránilo náchylnosti k manipulaci a zneužití ze strany protivníků.

Shrnutí

Vzhledem k tomu, že využívání technologií umělé inteligence je v oblasti kybernetické bezpečnosti stále běžnější, musí být zástupci odvětví kybernetické bezpečnosti vnímavější ke změnám a věnovat větší pozornost hrozbám, které s umělou inteligencí v oblasti kybernetické bezpečnosti přicházejí. Díky uvědomění si typu nebezpečí, která umělá inteligence přináší, uplatnění úspěšných obranných opatření a ovlivnění žádoucích postupů umělé inteligence mohou odborníci na kybernetickou bezpečnost chránit informace, IT systémy a cennosti organizací před novými druhy hrozeb.

Vzhledem k tomu, že se téma umělé inteligence a kybernetické bezpečnosti vyvíjí a stále více prolíná, je užitečné a skutečně nezbytné zůstat relevantní, reagovat a spolupracovat, aby bylo možné účinně reagovat na hrozby, které vývoj umělé inteligence přináší. Pouze správným přijetím těchto zásad a účinným využíváním technologií umělé inteligence odborníky na kybernetickou bezpečnost lze zachovat nedotknutelnost a schopnosti prostředí informačních technologií na globální úrovni.

Připravili jsme pro vás nejčastější otázky týkající se tohoto tématu a odpovědi na ně

Jaké jsou nejnovější hrozby umělé inteligence v oblasti kybernetické bezpečnosti?

Mezi nejnovější hrozby umělé inteligence v oblasti kybernetické bezpečnosti patří pokročilé phishingové kampaně, klonování hlasu, deepfakes a cizí škodlivý vliv. Útoky poháněné umělou inteligencí mohou zahrnovat také sofistikovaný spear phishing, útoky zero-day a používání malwaru generovaného umělou inteligencí k vyhnutí se detekci. Umělou inteligenci lze navíc využít k vytváření přesvědčivějších a cílenějších útoků, což znesnadňuje jejich identifikaci a zmírnění.

Jak může být umělá inteligence zákeřně využita při kybernetických útocích?

Umělou inteligenci lze při kybernetických útocích použít zákeřně, a to využitím algoritmů strojového učení k automatizaci a rozšíření možností tradičních útoků. Patří sem např:

• Phishing a sociální inženýrství: E-maily a zprávy generované umělou inteligencí mohou být vytvořeny tak, aby se přesvědčivě vydávaly za důvěryhodné zdroje, a mohly tak účinněji oklamat oběti.
• Malware a ransomware: Umělou inteligenci lze využít k vytvoření sofistikovaného malwaru, který se přizpůsobuje a vyvíjí, aby se vyhnul detekci, a k optimalizaci ransomwarových útoků pro dosažení maximálního účinku.
• Deepfakes a klonování hlasu: Technologie deepfake využívající umělou inteligenci může být použita k vytváření přesvědčivých zvukových a obrazových napodobenin, což umožňuje přesvědčivější podvody a útoky.
• Vyhýbání se detekci síťových anomálií: Algoritmy umělé inteligence lze použít k obcházení systémů detekce narušení napodobováním běžných vzorců síťového provozu.
• Automatizované útoky: Umělá inteligence může automatizovat útoky, které jsou rychlejší, cílenější a obtížněji odhalitelné.

Jaké jsou dopady umělé inteligence na soukromí a bezpečnost dat?

Mezi dopady umělé inteligence v oblasti ochrany soukromí a bezpečnosti dat patří:

• Narušení bezpečnosti dat: Systémy umělé inteligence mohou shromažďovat a zpracovávat obrovské množství osobních údajů, což zvyšuje riziko neoprávněného přístupu a narušení bezpečnosti údajů.
• Biometrické údaje: Umělá inteligence poháněná technologií rozpoznávání obličeje a dalšími biometrickými technologiemi může zasahovat do soukromí a shromažďovat citlivé údaje, které jsou pro jednotlivce jedinečné.
• Neprůhledné rozhodování: Algoritmy umělé inteligence mohou činit rozhodnutí ovlivňující životy lidí bez transparentního zdůvodnění, což znemožňuje jejich sledování.
• Zabudovaná předpojatost: Umělá inteligence může udržovat stávající předpojatost v údajích, které jí jsou poskytovány, což vede k diskriminačním výsledkům a porušování soukromí.
• Bezpečnost dat: Systémy umělé inteligence vyžadují rozsáhlé soubory dat, což z nich činí atraktivní cíle pro kybernetické hrozby a zvyšuje riziko narušení, které by mohlo ohrozit soukromí.

Jak se mohou organizace bránit proti hrozbám poháněným umělou inteligencí?

Organizace se mohou bránit proti hrozbám poháněným umělou inteligencí zavedením bezpečnostních nástrojů poháněných umělou inteligencí, přijetím vrstveného přístupu k zabezpečení, používáním autentizačních a autorizačních kontrol poháněných umělou inteligencí, vzděláváním zaměstnanců, sledováním nejnovějších hrozeb a vypracováním komplexních plánů reakce na incidenty.

Jaké etické aspekty vyplývají z používání umělé inteligence v oblasti kybernetické bezpečnosti?

Mezi etické aspekty kybernetické bezpečnosti využívající umělou inteligenci patří obavy o soukromí a sledování dat, diskriminační výsledky, odpovědnost a transparentnost. Algoritmy umělé inteligence mohou utvrzovat předsudky a neprůhledné rozhodovací procesy brání odpovědnosti. Kromě toho mohou nástroje poháněné umělou inteligencí vést k přesunu pracovních míst a vyvolat otázky ohledně odpovědnosti a transparentnosti jejich používání.

Co by měli odborníci na kybernetickou bezpečnost udělat, aby zůstali chráněni před hrozbami umělé inteligence

Profesionálové v oblasti kybernetické bezpečnosti by měli udržet náskok před hrozbami umělé inteligence tím, že se budou neustále učit a přizpůsobovat vyvíjejícím se technologiím umělé inteligence, zajišťovat etické používání umělé inteligence a integrovat nástroje poháněné umělou inteligencí s cílem zlepšit odhalování hrozeb a reakci na ně. Měli by se také zaměřit na vzdělávání uživatelů, zavádění důkladných bezpečnostních opatření a udržování aktuálních informací o nových hrozbách a řešeních.