Roman RemberPaskutinis saugumo ataka prieš Brazilijos vyriausybės federalinės finansų administravimo sistemą išryškino augantį iššūkį, kylančią iš kibernetinių nusikaltimų – tai problema, kuri nėra išskirtinė Brazilijai, bet yra pasaulinė problema. Nusikaltėliai, dažnai turintys aukštesnį intelektą ir pažangią technologinę žinias, sėkmingai apgauna aukštą saugumo lygį siekdami savo kenksmingų tikslų.
Strategijos, skirtos apsaugoti valstybės paslaptis ir bendrus vyriausybės sistemas, nuolat bandomos. Nors nėra nei vieno universalaus sprendimo, kaip visiškai atbaidyti šiuos skaitmeninius nusikaltimus, storoji saugumo strategijų kūrimo paieška išlieka prioritetu. Tai tapo pirmaujančiu pasauliniu rūpesčiu, nes niekas negali teigti, kad yra visiškai apsaugotas dėl dažnų saugumo pažeidimų, kurie buvo laikomi nepereinamais.
Tarp šių rūpesčių blogam naudojimui dirbtinės intelektikos (AI) išaugo kibernetinių rizikų padidėjimas, panaudojant naujausias technologines pažangas smulkinant atakų strategijas ir net šifravant neteisėtus veiksmus. Nepaisant to, AI atlieka svarbų vaidmenį saugumo gynyboje analizuodamas modelius ir optimizuodamas komunikaciją, kas padeda rizikos mažinime.
Pastangos integruoti paprastesnes ir tiesiogines gynybines priemones į egzistuojančias infrastruktūras, kuriose AI įvertina sistemos pažeidžiamumą, yra pažangus. Iškilusios iniciatyvos naudojant proaktyvias saugumo priemones, kurios galėtų suteikti taktinį pranašumą prieš kibernetinius nusikaltimus. Šios priemonės galėtų paskatinti greitesnį reagavimą, palengvinti greitesnę analizę ir remti momentinį sprendimų priėmimą visą laiką tvarkant duomenis.
Be to, kai kibernetinių grėsmių motyvai įvairėja nuo finansinių prie geopolitinių sutrikimų, tampa būtina pereiti nuo reaktyvaus prie prevencinio požiūrio kibernetinėje saugumo srityje. Pažanga AI srityje ir proaktyvus požiūris į kibernetikos rizikų numatymą ir valdymą bus pagrindiniai organizacijų, įmonių ir vyriausybių strateginio pranašumo šiuolaikinio digitalinių grėsmių kontekste suteikimo raktai.
Svarbiausi klausimai ir atsakymai:
– Kokie yra pagrindiniai kibernetinių grėsmių tipai, su kuriais dabar susiduria finansų sistemos?
Kibernetinės grėsmės finansų sistemoms gali apimti fisingą, kenkėjiškas programas, išpirkos programinės įrangos atakas, paslaugų nepasiekiamumą (DDoS) atakas, duomenų nutekėjimus ir išankstines nuolatinės grėsmės (APTs), kurios dažnai siekia pavogti jautrius duomenis arba sutrikdyti paslaugas.
– Kaip AI prisideda prie kibernetinės saugumo gynybos?
AI gali analizuoti milžiniškas duomenų apimtis, siekdamas aptikti normalų ir nukrypstantį elgesį, greičiau nei žmonės atpažinti potencialias grėsmes ir įgyvendinti automatiškus atsakus, kad būtų sumažintas rizikos lygis. Jis taip pat gali padėti numatyti ir užkirsti kelią būsimoms atakoms, išmokęs iš praeityje įvykusių incidentų.
– Kokie yra sunkumai taikant AI kibernetinėje saugumo srityje?
Pagrindiniai iššūkiai apima užtikrinant, kad patys AI sistemos būtų saugios nuo manipuliavimo ar iškraipymo, tvarkant privatumo klausimus, susijusius su duomenimis, poreikį turėti didelius duomenų rinkinius, norint efektyviai treniruoti AI, ir užtikrinant, kad šios sistemos galėtų prisitaikyti prie nuolat kintančio kibernetinio grėsmių kraštovaizdžio.
– Kodėl svarbu pereiti nuo reaktyvaus prie prevencinio požiūrio kibernetinėje saugumo srityje?
Reaktyvūs požiūriai dažnai reiškia, kad nuostoliai jau padaryti prieš kylančią grėsmę. Prevencinis požiūris siekia sustabdyti kibernetines grėsmes prieš jos gali paveikti sistemas, kas yra svarbu išlaikant pasitikėjimą, finansinį stabilumą ir saugant jautrią informaciją.
AI privalumai ir trūkumai kibernetinėje saugumo srityje:
Privalumai:
– AI gali apdoroti sudėtingus ir didelius duomenų rinkinius efektyviau nei žmonės.
– AI sistemos suteikia galimybę greitai aptikti anomalijas, kas yra būtina ankstyvai grėsmių aptikimui.
– AI gali automatizuoti atsakymus į grėsmes, mažindamas būtinybę nuolat stebėti žmonių veiksmus.
– Nuolatinis mokymasis leidžia AI prisitaikyti prie naujų kibernetinių grėsmių laikui bėgant.
Trūkumai:
– AI įgyvendinimas gali būti brangus ir reikalauja reikšmingos skaičiavimo galios.
– Esama rizikos, kad AI sistemos bus pažeistos ir panaudotos prieš organizaciją.
– Galimi neteisingi teigiami rezultatai, kai teisėti veiksmai yra žymimi kaip grėsmės.
– Per didelis priklausomumas nuo AI gali sukelti žmonių ekspertų kibernetikos srityje stygių.
Susijusios nuorodos:
Norėdami gauti daugiau konteksto ir įžvalgų apie globalią kibernetinės saugumo problemas, prašome naudoti šias nuorodas į pagrindinius domeno puslapius, kur galite pasiekti gausybę informacijos:
– Kibernetinės nusikalstamumų informacija iš INTERPOL
– Kibernetinės saugumo ir infrastruktūros saugumo agentūra (CISA)
– Tarptautinė Telekomunikacijų Sąjunga (ITU) – Kibernetinė saugumo
Atkreipkite dėmesį, kad URL patikimumas patikrinamas rašymo metu, tačiau interneto dinamiškumas reiškia, kad tinklalapių adresai gali kisti laikui bėgant arba turinys gali būti perkeltas ar pašalintas. Visada įsitikinkite, kad naudojatės saugiu (https://) ir oficialiu tinklalapiu.
