Штучний інтелект змінює кібербезпеку так, як ми не могли собі уявити кілька років тому. Звичайно, технології завжди розвивалися швидко, але унікальність цього зрушення полягає в тому, що одна й та сама технологія посилює як зловмисників, так і захисників.
Штучний інтелект, який захищає вашу мережу сьогодні, може вивчати ваш захист завтра. А інструменти, створені для пошуку вразливостей, можна так само легко використати проти ваших систем, як і для їх захисту.
Йдеться не лише про швидші комп’ютери чи кращі алгоритми. Штучний інтелект привносить щось принципово відмінне в безпеку: системи, які навчаються самостійно та вдосконалюються без втручання людини.
Давайте розглянемо, що це означає для вашої організації.
Сцена загрози від штучного інтелекту: що насправді відбувається
Розмови про загрози безпеці, пов'язані з штучним інтелектом, часто коливаються між залякуванням та зневажливим скептицизмом. Жодна з цих позицій не є особливо корисною. Натомість давайте розглянемо, що насправді відбувається в реальних умовах.
Автоматизована розвідка та картографування поверхні атаки
Традиційне сканування мережі було трудомістким і часто достатньо шумним, щоб викликати сповіщення. Сучасні інструменти розвідки на базі штучного інтелекту працюють більш тонко, адаптуючи свою поведінку на основі відповідей мережі та імітуючи законні моделі трафіку.
Ці системи можуть картографувати поверхні атак протягом тривалих періодів, виявляючи потенційні точки входу, залишаючись при цьому нижче порогів виявлення. Вони не просто сканують відкриті порти, вони створюють комплексні моделі організаційної інфраструктури, відзначаючи закономірності, розклади та зв'язки між системами.
IBM продемонструвала цю концепцію у своєму експериментальному проекті DeepLocker , який використовував штучний інтелект для приховування шкідливих корисних навантажень у безпечних програмах, що активувалися лише за виконання певних цільових умов. Хоча DeepLocker був створений для дослідницьких цілей, він ілюструє, як штучний інтелект може забезпечити приховану, постійну розвідку, яку традиційні засоби безпеки важко виявляють.
Розвиток фішингу та соціальної інженерії
Якість спроб фішингу, згенерованих штучним інтелектом, значно покращилася. Ми більше не говоримо про ті старі електронні листи з помилками, які обіцяють вам спадщину від вашого давно втраченого дідуся. Сучасний штучний інтелект може:
- Аналіз стилів письма з архівів електронної пошти або публікацій у соціальних мережах
- Створюйте повідомлення, які переконливо імітують колег, партнерів чи керівників
- Час виконання залежно від графіків роботи
- Створюйте контекстуально релевантний контент, який посилається на поточні проекти
- Створення фальшивого голосового або відеоконтенту для більш витончених атак
Ці атаки працюють, оскільки вони використовують людську довіру, і вони в цьому вдосконалюються. Дослідження SoSafe 2023 року показало, що фішингові електронні листи, написані штучним інтелектом, відкривали 78% людей, причому 21% натискали на шкідливий контент у них.
Зовсім недавно, дослідження, опубліковане в лютому 2025 року, показало, що фішингові електронні листи, згенеровані штучним інтелектом, працювали нарівні з тими, що були створені експертами-людьми, досягнувши 54% успішності у спонуканні до кліків на вбудовані посилання.
Виявлення та експлуатація вразливостей
Мабуть, найбільше занепокоєння викликає зростаюча здатність штучного інтелекту виявляти та використовувати вразливості. Хоча ми ще не бачимо широкомасштабного автономного використання в реальних умовах, дослідницькі системи показали, що вони можуть:
- Проаналізуйте код, щоб знайти вразливості нульового дня
- Розробка нових методів експлуатації
- Тестування та вдосконалення атак проти оборонних систем
- Узагальнення шаблонів атак для подібних програм
Перехід від досліджень до реальних атак відбувається швидше, ніж багато хто передбачав. У листопаді 2024 року Google оголосив, що їхній інструмент штучного інтелекту під назвою Big Sleep виявив критичну вразливість нульового дня в движку бази даних SQLite, продемонструвавши, як штучний інтелект можна використовувати для пошуку раніше невідомих недоліків безпеки.
Поліморфне шкідливе програмне забезпечення та налаштування атак
Шкідливе програмне забезпечення традиційно дотримувалося відносно передбачуваних шаблонів, що дозволяло інструментам безпеки виявляти кіберзагрози за їхніми сигнатурами або поведінкою. Шкідливе програмне забезпечення на основі штучного інтелекту змінює це рівняння шляхом:
- Постійне внесення змін до коду, зберігаючи при цьому функціональність
- Налаштування методів атаки залежно від виявленого середовища
- Адаптація своєї поведінки для уникнення певних заходів безпеки
- Навчання на невдалих спробах
Такий адаптивний підхід робить традиційне виявлення загроз на основі сигнатур практично марним, змушуючи команди безпеки більше покладатися на аналіз поведінки та виявлення аномалій.
Інструментарій захисника: роль штучного інтелекту в сучасній безпеці
Хоча ландшафт загроз виглядає дедалі складнішим, команди безпеки не беззахисні. Ті ж основні технології, що забезпечують атаки, також створюють нові оборонні можливості.
Покращене виявлення та реагування на загрози
Системи штучного інтелекту чудово знаходять закономірності у величезних обсягах даних, що робить їх особливо корисними для моніторингу безпеки та виявлення вторгнень. На відміну від традиційних систем на основі правил, інструменти на базі штучного інтелекту можуть:
- Встановлення базової поведінки для мереж, систем та користувачів
- Визначте незначні аномалії, які можуть свідчити про компрометацію
- Кореляція подій у різних системах
- Зменште кількість хибнопозитивних результатів, вивчаючи відгуки аналітиків
Завдяки цим можливостям організації можуть виявляти потенційні інциденти безпеки набагато швидше та з більшою точністю, ніж традиційними методами.
Аналіз поведінки користувачів та сутностей (UEBA)
Розуміння нормальних моделей поведінки допомагає виявляти нові загрози до того, як вони матеріалізуються. Сучасні інструменти UEBA на базі штучного інтелекту відстежують діяльність як користувачів, так і систем, розробляючи профілі, що відображають типову поведінку. Відхилення від цих профілів ініціюють розслідування.
Наприклад, якщо системний адміністратор, який зазвичай працює в робочий час, раптово входить до системи о 23:00 з незвичної точки та отримує доступ до рідко використовуваних баз даних, цей шаблон генеруватиме сповіщення, навіть якщо кожна окрема дія технічно дозволена.
Ці системи з часом стають точнішими, оскільки вони вивчають закономірності, характерні для вашої організації. Вони особливо ефективні у виявленні внутрішніх загроз та скомпрометованих облікових даних, які традиційна система периметральної безпеки може пропустити.
Автоматизоване управління вразливостями
Пошук та виправлення вразливостей залишається одним із найефективніших заходів безпеки, але масштаби сучасних ІТ-середовищ ускладнюють комплексне сканування та визначення пріоритетів для команд, які працюють лише з людьми.
Системи штучного інтелекту можуть допомогти:
- Постійне сканування інфраструктури на наявність відомих вразливостей
- Зіставлення інформації про вразливості з розвідкою про загрози
- Пріоритетність виправлень на основі фактичного ризику експлуатації
- Виявлення боргу за цінними паперами та системних проблем
- Рекомендації щодо змін конфігурації для зменшення ризику
Ці можливості не усувають потреби в людській оцінці, але вони допомагають командам безпеки зосередити свої зусилля там, де вони найбільш важливі.
Оркестрація безпеки та автоматизоване реагування
Швидкість сучасних атак часто перевищує можливості реагування людини. Платформи оркестрації, автоматизації та реагування на безпеку (SOAR) на базі штучного інтелекту допомагають подолати цей розрив шляхом:
- Автоматизація рутинних етапів розслідування
- Збір контексту навколо сповіщень
- Запуск заздалегідь визначених сценаріїв реагування
- Вивчення уроків з минулих інцидентів для покращення реагування в майбутньому
Ці автоматизовані системи можуть стримувати загрози за лічені секунди, а не за хвилини чи години, що значно зменшує потенційну шкоду від активних атак.
Людський елемент: ШІ як партнер у сфері безпеки
Незважаючи на вражаючі можливості систем безпеки на основі штучного інтелекту, найефективніші програми безпеки поєднують технології з людським досвідом. Це партнерство використовує сильні сторони обох.
Штучний інтелект чудово справляється з обробкою величезних обсягів даних, виявленням закономірностей та виконанням послідовних повторюваних завдань. Тим часом люди забезпечують контекст, стратегічне мислення та етичну оцінку. Іншими словами, ШІ обробляє обсяг, а люди — нюанси.
Команди безпеки, які розглядають ШІ як партнера, а не заміну, зазвичай отримують найкращі результати. Але таке партнерство вимагає від фахівців з безпеки розвитку нових навичок. Замість того, щоб виконувати кожен аналіз вручну, командам тепер потрібно:
- Визначте відповідні параметри для систем штучного інтелекту
- Інтерпретуйте рекомендації, згенеровані штучним інтелектом, у ширшому контексті
- Оцінити якість результатів ШІ
Розуміння обмежень та режимів відмови ШІ
Організації, які інвестують у ці навички, можуть очікувати вищого задоволення від своїх інструментів кібербезпеки на основі штучного інтелекту та кращих результатів загалом.
Як Admin By Request використовує штучний інтелект
В Admin By Request інтегрували можливості штучного інтелекту, які вирішують реальні проблеми безпеки без зайвих складнощів. Ось як тут використовують штучний інтелект для підвищення безпеки кінцевих точок та одночасного підвищення ефективності:
- Схвалення заявок на базі штучного інтелекту
Рішення для керування привілеями кінцевих точок використовує штучний інтелект, щоб допомогти організаціям безпечно керувати запитами на підвищення прав додатків. Механізм штучного інтелекту призначає додаткам два відсоткові бали (0-100%) на основі популярності та поширеності програми серед бази користувачів, репутації та визнанню співробітника.
Ці оцінки допомагають організаціям автоматично визначати надійні програми, які можна безпечно підвищити без ручної перевірки. Програми з високими оцінками (поширені програми від авторитетних постачальників) можуть бути автоматично схвалені , тоді як рідкісні програми від невідомих постачальників отримують нижчі оцінки та можуть бути позначені для ручної перевірки.
Такий підхід дозволяє організаціям встановлювати власні пороги ризику, водночас значно зменшуючи адміністративне навантаження на управління запитами на підвищення прав додатків. Замість ручного створення та ведення величезних попередньо затверджених списків, штучний інтелект виконує початкову оцінку ризику.
- Автоматичне схвалення машинного навчання
Працюючи разом із системою затвердження Admin By Request на основі штучного інтелекту, можливості машинного навчання враховують рішення адміністратора, щоб з часом створювати персоналізований список попередньо затверджених заявок.
Замість того, щоб вимагати від організацій заздалегідь складати вичерпні списки, система відстежує, які програми адміністратори неодноразово схвалюють для підвищення прав. Після налаштованої кількості схвалень система може автоматично додавати ці програми до попередньо схваленого списку.
Такий підхід «навчання в процесі роботи» поєднує людське судження з ефективністю машин, створюючи систему, яка постійно вдосконалюється, дотримуючись при цьому політик організації та толерантності до ризику.
- Інтеграція ChatGPT для оцінки запитів
У Admin By Request також інтегрували ChatGPT , щоб надати адміністраторам додатковий контекст під час оцінки запитів на підвищення прав. Коли користувачі запитують про запуск програм з правами адміністратора, адміністратори можуть натиснути кнопку «Допомога зі штучним інтелектом», щоб отримати детальну інформацію про програму, перш ніж приймати рішення.
Ця функція надає аналітичні дані на вимогу, які допомагають адміністраторам приймати більш обґрунтовані рішення щодо схвалення чи відхилення запитів, без необхідності вручну досліджувати незнайомі програми.
Шлях уперед: прагматична безпека штучного інтелекту
Після вивчення того, як штучний інтелект змінює кібербезпеку, ось кілька практичних кроків, які слід врахувати:
- Оцініть свою поточну ситуацію як з наступальної, так і з оборонної точок зору. Дізнайтеся, як ці технології змінюють вашу модель загроз та можливості безпеки.
- Інвестуйте в людей, а не лише в технології. Інструменти штучного інтелекту працюють лише тоді, коли ваша команда може ефективно їх використовувати та розуміти, що вони вам кажуть.
- Почніть з малого, з конкретних випадків використання, а не намагайтеся трансформувати всю свою програму безпеки за одну ніч. Захист кінцевих точок, виявлення фішингу та аналітика поведінки користувачів – гарні відправні точки.
- Створіть чіткі правила взаємодії для ваших інструментів безпеки штучного інтелекту, включаючи етичні рекомендації, процедури тестування та хто за що відповідає.
- Поділіться інформацією з колегами про те, що ви бачите в галузі безпеки на основі штучного інтелекту. Все змінюється надто швидко, щоб будь-яка організація могла це контролювати самостійно.
Організації, які досягнуть успіху, підходитимуть до безпеки штучного інтелекту як з ентузіазмом, так і зі здоровою дозою скептицизму. Вони розпізнатимуть потенціал, водночас чітко розуміючи обмеження та ризики.
До речі, в Admin By Request прагнуть допомагати клієнтам залишатися готовими до роботи за допомогою практичних рішень, які покращують безпеку без зайвої складності і інтегрують штучний інтелект там, де це додає реальної цінності, зберігаючи при цьому основи безпеки, які завжди були основою належного захисту. Бажаєте дізнатися більше про Admin By Request? Тоді звертайтесь до офіційного представника – компанії Ідеалсофт.
