Umetna inteligenca (UI) je v zadnjem desetletju postala ena najpomembnejših tehnologij, ki spreminja način, kako se spopadamo s sodobnimi izzivi na področju kibernetske varnosti. S hitrim razvojem digitalnih tehnologij in povečanjem števila kibernetskih groženj tradicionalne metode zaščite več ne zadoščajo. UI omogoča avtomatizacijo, hitrejše odkrivanje napadov in predvidevanje potencialnih ranljivosti, kar organizacijam in posameznikom daje prednost v neprestanem boju proti kiberkriminalu. Hkrati pa UI postavlja pomembna vprašanja o zasebnosti podatkov, saj potrebuje dostop do obsežnih podatkovnih zbirk, kar lahko vodi v zlorabe, ter etične dileme, kot so ’pristranski algoritmi’ (angl.“biased decision-making algorithms”)ali kdo je odgovoren, ko UI naredi napako.
V današnjem digitalnem času je pomen kibernetske varnosti neizmerno pomemben. Ker se organizacije vedno bolj zanašajo na tehnologijo za svoje delovanje, postajajo bolj dovzetne za sofisticirane kibernetske grožnje, ki se razvijajo z alarmantno hitrostjo. Tradicionalni pristopi kibernetske varnosti teže sledijo tem novim izzivom. Zato tukaj v igro stopata umetna inteligenca (UI) in strojno učenje (ML – machine learning). UI v kibernetski varnosti omogoča prediktivno analitiko, ki organizacijam pomaga predvideti in preprečiti napade, preden se zgodijo. Hkrati pa se pojavlja vprašanje, kako zagotoviti, da UI ne postane orodje v rokah napadalcev za izdelavo bolj sofisticiranih in težje zaznavnih groženj. UI je tako hkrati zaščitnik in potencialni izkoriščevalec, saj kiberkriminalci vse bolj uporabljajo UI za strategije napadov, kot so avtomatizirani napadi in prilagodljiva zlonamerna programska oprema.
Odkrivanje groženj in odziv
Odkrivanje groženj in odziv na njih sta ključna elementa sodobnih strategij kibernetske varnosti, kjer UI in strojno učenje izboljšujeta odpornost organizacij proti kibernetskim grožnjam. Algoritmi UI lahko v realnem času obdelujejo in analizirajo ogromne količine omrežnih podatkov, prepoznavajo vzorce in anomalije, ki bi lahko kazale na zlonamerne dejavnosti. S tehnikami, kot sta nadzorovano in nenadzorovano učenje, ti sistemi lahko klasificirajo promet in odkrivajo vdore z veliko natančnostjo.
Napredne tehnike, kot je globoko učenje (deep learning), omogočajo še bolj natančno detekcijo groženj, saj lahko prepoznajo skrite vzorce v podatkih, ki jih tradicionalni sistemi ne bi zaznali. UI omogoča tudi avtomatizirano analizo ranljivosti, kar pomeni, da lahko sistemi samodejno prepoznajo šibke točke v omrežjih in aplikacijah ter predlagajo popravke, še preden jih izkoriščajo napadalci.
Poleg tega avtomatizirani mehanizmi odziva, ki jih poganja UI, zelo zmanjšajo čas odziva, kar organizacijam omogoča hitro blaženje groženj, kot je izsiljevalska programska oprema ali kršitve podatkov. Ta proaktivni pristop ne krepi le obrambe, temveč zmanjša tudi potencialno škodo in omogoča varnostnim ekipam, da se osredotočijo na strateške izboljšave namesto le na reagiranje na incidente.
Avtomatizirani napadi
Avtomatizirani napadi predstavljajo pomemben napredek v taktikah kiberkriminalcev, ki izkoriščajo UI in strojno učenje za povečanje učinkovitosti in obsega svojih operacij. S pomočjo avtomatizacije procesov, kot so kampanje za ribarjenje (phishing), vnašanje poverilnic in iskanje ranljivosti, zlonamerne osebe lahko izvajajo napade v velikem obsegu z neprimerljivo učinkovitostjo.
UI lahko analizira uspešnost različnih tehnik ribarjenja in prilagaja sporočila ali cilja na določene demografske skupine, da poveča verjetnost prevare. Ta sofisticiranost avtomatiziranih napadov jih dela težje zaznavne, saj se lahko neprestano razvijajo in zaobidejo tradicionalne varnostne ukrepe. Napadalci uporabljajo UI za generiranje bolj prepričljivih in ciljanih sporočil, kar povečuje uspešnost napadov. UI lahko tudi simulira napade, da preizkusi obrambo organizacije in identificira šibke točke, kar pa je lahko koristno tako za napadalce kot za varnostne ekipe.
Ovire in omejitve
Čeprav integracija UI v kibernetsko varnost prinaša številne prednosti, obstaja tudi več ovir in omejitev, ki jih je treba premagati za varno in učinkovito uporabo.
Etična vprašanja
Etične posledice uporabe UI v kibernetski varnosti predstavljajo pomembno vprašanje. Sistemi UI, ki delujejo na podlagi algoritmov in podatkov za učenje, lahko vključujejo pristranosti (angl. bias), ki vodijo v nepošteno obravnavo posameznikov ali skupin. UI lahko okrepi obstoječe družbene pristranosti, če podatki, na katerih se uči, vsebujejo diskriminatorne vzorce.
Poleg tega se pojavljajo etična vprašanja o zasebnosti in nadzoru. Za učinkovito delovanje varnostnih rešitev, ki temeljijo na UI, je potrebno zbirati velike količine podatkov in spremljati vedenje uporabnikov. To sproža vprašanje, kako intenzivno lahko organizacije nadzorujejo vedenje svojih zaposlenih ali strank, brez da bi kršile njihovo pravico do zasebnosti.
Problem lažno pozitivnih rezultatov
Problem lažno pozitivnih rezultatov predstavlja resno oviro za uporabo UI v kibernetski varnosti. Lažno pozitivni rezultati nastopijo, ko je legitimni uporabnik ali dejanje napačno označeno kot zlonamerno, kar lahko vodi v nepotrebno porabo virov in preiskav. Preveč lažno pozitivnih rezultatov lahko vodi v “utrujenost ob opozorilih”, pri kateri varnostno osebje postane neobčutljivo za obvestila in resne grožnje lahko spregledajo.
Zaskrbljenost glede zasebnosti podatkov
Na področju kibernetske varnosti, ki jo poganja UI, je zasebnost podatkov ključnega pomena. Algoritmi UI za učinkovito delovanje potrebujejo velike količine podatkov, vključno z občutljivimi informacijami, kot so vedenje uporabnikov, podatki o transakcijah in omrežne dejavnosti. To vzbuja pomembna vprašanja o zasebnosti, še posebej v regijah z strogo zakonodajo o varstvu podatkov, kot je Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) v Evropski uniji.
Odvisnost od visokokakovostnih podatkov
Učinkovitost sistemov UI je močno odvisna od kakovosti podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje in preverjanje. Kakovost podatkov je ključnega pomena za uspešno delovanje UI, saj slabi podatki vodijo v slabe rezultate. Težave s kakovostjo podatkov lahko izvirajo iz različnih virov, kot so neskladja v postopkih zbiranja podatkov, zastareli sistemi in človeške napake.
Zaključek
Organizacije se morajo soočati z številnimi izzivi in omejitvami pri integraciji UI v kibernetsko varnost. Problem lažno pozitivnih rezultatov, vprašanja zasebnosti podatkov, odvisnost od visokokakovostnih podatkov in etične skrbi glede pristranosti in zasebnosti so ključni dejavniki, ki lahko vplivajo na učinkovitost tehnologij UI. UI bo v prihodnosti igrala vse bolj ključno vlogo, zato je pomembno, da organizacije razvijajo proaktivne strategije, ki omogočajo varno in učinkovito uporabo te tehnologije. S pravim pristopom lahko UI postane močan zaveznik v boju proti kibernetskim grožnjam, hkrati pa ohrani etične in pravne standarde.
Avtorica prispevka: Lea Bogosavljević
O nas
Zavod Rhea se posveča izboljšanju dostopa do storitev in povečanju ozaveščenosti o digitalni pismenosti, zlasti pri ranljivih skupinah. S spodbujanjem digitalne pismenosti ljudem omogočamo boljšo uporabo digitalnih orodij in izboljšamo kakovost življenja. Prav tako se trudimo povečati dostopnost odprtokodne in pregledne programske opreme za trenutne in potencialne uporabnike. Več o nas in naših programih lahko izveste na
https://www.rhea.si/
.
Viri
- Mohammed, A. (n.d.). The Paradox of AI in Cybersecurity: Protector and Potential Exploiter. SINGHANIA UNIVERSITY, RAJASTHAN, INDIA. https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/121529590/The_Paradox_of_AI_in_Cybersecurity_Protector_and_Potential_Exploiter-libre.pdf?1740459635=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DThe_Paradox_of_AI_in_Cybersecurity_Prote.pdf&Expires=1768326182&Signature=MlWwcTGfQPAIGt7eftFWWAhIAuoUEHB2OcRnwsnRnaQuTNfhF7Pp9CkqYhqvq740~7g4RH9PyTi7zFjoR8N0sY4iabbH6Sb~9~kHuAOEKQh7maFm0XqYbLjG3E1q6T3JmVSqoZqrfE00XqJQlefMotBLI1rW~F28okx-pf2qav8GIgR-hVQG6i6uxn5zfEXn4XuxfSkZIn3vWEtnJCSq-macFwcmS-shUZDDPiJ5~DiNiFRsjQxilRiR342p–APlID1~DmRXdOryzxmdwKDfLS-GnTzz~vJLF-~wF~Zt0D7vzM-m2mwWXN5yWHMtrGdZK3Cu~gZFu7WTPRqmUKyrw__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA
- Khan, M. I., et al. (2024). The Most Recent Advances and Uses of AI in Cybersecurity. ResearchGate. https://www.researchgate.net/profile/Muhammad-Ismaeel-Khan/publication/390740851_The_Most_Recent_Advances_and_Uses_of_AI_in_Cybersecurity/links/67fb8256bd3f1930dd5d5d8f/The-Most-Recent-Advances-and-Uses-of-AI-in-Cybersecurity.pdf
- Folorunso, A. (26.10.2024). Impact of AI on Cybersecurity and Security Compliance. Global Journal of Engineering and Technology Advances. https://www.researchgate.net/profile/Adebola-Folorunso/publication/385558741_Impact_of_AI_on_cybersecurity_and_security_compliance/links/672aa97677b63d1220dce1fe/Impact-of-AI-on-cybersecurity-and-security-compliance.pdf
