«Роботы» 🤖🤖🤖 на страже облака
Хакеры начинают использовать все более мощные инструменты для проведения кибератак. В том числе основанные на системах искусственного интеллекта. Злоумышленники используют машинное обучение для обнаружения уязвимостей и поиска наиболее ценных данных. В компании Fortinet, занимающейся вопросами ИБ, считают, что «интеллектуальные вирусы» будут распространяться через ботнеты из IoT-устройств (умные вещи).
Другой возможный сценарий — использование машинного обучения для социальной инженерии. Нейросети помогут хакерам автоматически генерировать убедительные фишинговые письма и посты для соцсетей.
Одну из первых в мире атак с использованием машинного обучения обнаружили Darktrace в одной из индийских компаний в 2017 году. Вредоносная программа изучала поведение пользователей в сети организации и подстраивала свое поведение соответствующим образом, пытаясь «слиться» с окружением и остаться незаметной для антивирусных систем. И по мнению CEO Darktrace Николь Иган (Nicole Eagan), случаев взлома с использованием машинного обучения со временем будет становиться все больше.
Эксперты по информационной безопасности убеждены, что если подобные хакерские решения станут распространены, то противостоять им смогут лишь другие системы искусственного интеллекта. И 87% компаний уже используют системы ИИ для повышения кибербезопасности.
Примером интеллектуальных «антивирусных» решений может служить AI2, разработанная исследователями из MIT и стартапа PatternEx. Она умеет идентифицировать подозрительное поведение в системе и уже научилась определять зловредную активность с вероятностью в 85%.
Иные системы могут не только обнаруживать подозрительные модели поведения, но и блокировать угрозы самостоятельно. Так работает Darktrace Antigena. Как утверждает компания-разработчик, программа экономит до десяти часов в неделю каждому аналитику по кибербезопасности.
#itgrad #кибербезопасность
Хакеры начинают использовать все более мощные инструменты для проведения кибератак. В том числе основанные на системах искусственного интеллекта. Злоумышленники используют машинное обучение для обнаружения уязвимостей и поиска наиболее ценных данных. В компании Fortinet, занимающейся вопросами ИБ, считают, что «интеллектуальные вирусы» будут распространяться через ботнеты из IoT-устройств (умные вещи).
Другой возможный сценарий — использование машинного обучения для социальной инженерии. Нейросети помогут хакерам автоматически генерировать убедительные фишинговые письма и посты для соцсетей.
Одну из первых в мире атак с использованием машинного обучения обнаружили Darktrace в одной из индийских компаний в 2017 году. Вредоносная программа изучала поведение пользователей в сети организации и подстраивала свое поведение соответствующим образом, пытаясь «слиться» с окружением и остаться незаметной для антивирусных систем. И по мнению CEO Darktrace Николь Иган (Nicole Eagan), случаев взлома с использованием машинного обучения со временем будет становиться все больше.
Эксперты по информационной безопасности убеждены, что если подобные хакерские решения станут распространены, то противостоять им смогут лишь другие системы искусственного интеллекта. И 87% компаний уже используют системы ИИ для повышения кибербезопасности.
Примером интеллектуальных «антивирусных» решений может служить AI2, разработанная исследователями из MIT и стартапа PatternEx. Она умеет идентифицировать подозрительное поведение в системе и уже научилась определять зловредную активность с вероятностью в 85%.
Иные системы могут не только обнаруживать подозрительные модели поведения, но и блокировать угрозы самостоятельно. Так работает Darktrace Antigena. Как утверждает компания-разработчик, программа экономит до десяти часов в неделю каждому аналитику по кибербезопасности.
#itgrad #кибербезопасность