Τεχνητή Νοημοσύνη και Κυβερνοασφάλεια

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει αλλάξει κάθε πεδίο της ανθρώπινης ζωής στον οποίο έχει εισαχθεί. Σε αυτό το πλαίσιο και με αντίστοιχους τρόπους, μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την ασφάλεια πληροφοριών στον κυβερνοχώρο.

Παναγιώτης Καλαντζής
Cyber Security & Data Privacy Expert

Είναι γεγονός ότι η Μηχανική Μάθηση και η Τεχνητή Νοημοσύνη έχουν κάνει εξαιρετικά βήματα τα τελευταία χρόνια, από αυτόνομα εργαλεία έως εικονικούς βοηθούς, από chatbots έως αναγνώριση προσώπου / αντικειμένου. Παράλληλα, παρόλο που οι λύσεις ασφαλείας γίνονται σύγχρονες και ισχυρές, οι απειλές στον κυβερνοχώρο εξελίσσονται συνεχώς και βρίσκονται πάντα στο αποκορύφωμα. Ο κύριος λόγος για αυτό, είναι επειδή οι συμβατικές μέθοδοι για τον εντοπισμό του κακόβουλου λογισμικού καταρρίπτονται συνεχώς. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου έρχονται τακτικά με εξυπνότερους τρόπους για να παρακάμψουν τα προγράμματα ασφαλείας και να μολύνουν το δίκτυο και τα συστήματα με διαφορετικά είδη κακόβουλου λογισμικού.
Στο πλαίσιο της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, η Τεχνητή Νοημοσύνη προσπαθεί να υπερασπιστεί το σύστημα σταθμίζοντας τα πρότυπα συμπεριφοράς που υποδεικνύουν απειλή για τα συστήματα. Από αυτή την άποψη, η Μηχανική Μάθηση είναι η διαδικασία των μαθησιακών προτύπων που οδηγούν σε κακόβουλη συμπεριφορά. Οι ερευνητές και οι κατασκευαστές προγραμμάτων ασφάλειας προσπαθούν να χρησιμοποιήσουν τις δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης για να αναπτύξουν τις λύσεις που μπορούν να εντοπίσουν και να διορθώσουν τις περίπλοκες απειλές στον κυβερνοχώρο και να ελέγξουν τις παραβιάσεις δεδομένων.

Η αποτελεσματική ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα συστήματα ασφάλειας στον κυβερνοχώρο δεν είναι κάτι που μπορεί να γίνει εν μία νυκτί. Όπως πολύ σωστά υποθέτετε, χρειάζεται προγραμματισμός, εκπαίδευση και προετοιμασία για να διασφαλιστεί ότι τα συστήματα και οι υπάλληλοί των οργανισμών μπορούν αξιοποιήσουν το ΑΙ στο έπακρο.

Λύσεις για την Ασφάλεια από την Τεχνητή Νοημοσύνη

Στην ιδανική περίπτωση και σε έναν σύγχρονο οργανισμό, υπάρχουν πολλά επίπεδα προστασίας – στην περίμετρο, σε επίπεδο δικτύου, στο τελικό σημείο/endpoint, σε επίπεδο εφαρμογών και σε επίπεδο δεδομένων. Για παράδειγμα, ενδέχεται να υπάρχουν τείχη προστασίας (firewalls) υλικού ή λογισμικού και λύσεις ασφαλείας δικτύου, που παρακολουθούν και καθορίζουν ποιες συνδέσεις δικτύου επιτρέπονται και αποκλείουν άλλους. Εάν οι κυβερνοεγκληματίες καταφέρνουν να ξεπεράσουν αυτές τις άμυνες, τότε θα αντιμετωπίσουν τις λύσεις antivirus και anti-malware, ενώ στο παιχνίδι θα μπουν πιθανά και λύσεις εντοπισμού εισβολών / πρόληψης εισβολής (IDS / IPS) και ούτω καθεξής.
Επί του παρόντος, όμως, οι περισσότερες από τις αναφερόμενες παραπάνω τεχνολογίες (antimalware ή antivirus, IDS / IPS, κ.α.) χρησιμοποιούν την τεχνική ανίχνευσης με βάση την υπογραφή για να εντοπίσουν τις απειλές, η οποία είναι συχνά αναποτελεσματική στην ανίχνευση των νέων απειλών. Επιπρόσθετα, αν τα μέτρα ασφάλειας πληροφοριών του οργανισμού εξαρτώνται μόνο από τις δυνατότητες παρακολούθησης του τεχνολογικού περιβάλλοντος με βάση τον ανθρώπινο παράγοντα, τότε η κατάσταση καθίσταται προβληματική. Σε τελική ανάλυση, το έγκλημα στον κυβερνοχώρο δεν ακολουθεί ένα καθορισμένο χρονοδιάγραμμα. Πρέπει λοιπόν να είστε σε θέση να εντοπίσετε, να αναγνωρίσετε και να ανταποκριθείτε αμέσως στις απειλές – 24/7/365. Ανεξάρτητα από τις αργίες, τις ώρες εργασίας, ή όταν οι υπάλληλοι δεν είναι διαθέσιμοι, οι λύσεις ψηφιακής ασφάλειας πρέπει να ανταποκριθούν στις υψηλές απαιτήσεις όπως έχουν διαμορφωθεί και να μπορούν να ανταποκριθούν άμεσα.

Στις παραπάνω δυσκολίες, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να δώσει τις κατάλληλες λύσεις και σε συνδυασμό με την Μηχανική Μάθηση μπορούν να ξεπεράσουν τους περιορισμούς που συνοδεύουν τους μηχανισμούς άμυνας με χρήση υπογραφών / παρελθοντικών προτύπων κακόβουλης δραστηριότητας, ενώ αντίστοιχα οι λύσεις ασφάλειας πληροφοριών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη έχουν σχεδιαστεί για να λειτουργούν όλο το 24ωρο για την προστασία του οργανισμού. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανταποκριθεί σε χιλιοστά του δευτερολέπτου σε κυβερνοεπιθέσεις που θα διαρκούσαν λεπτά, ώρες, ημέρες ή ακόμα και μήνες που θα χρειαζόταν οι άνθρωποι.

Σε ένα άρθρο για το Forbes[1], ο διευθύνων σύμβουλος και ιδρυτής της Allerin Naveen Joshi υποστηρίζει ότι υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να ενσωματωθούν στις υπάρχουσες λειτουργίες κυβερνοασφάλειας . Ορισμένες από αυτές τις λειτουργίες περιλαμβάνουν:

Δημιουργία πιο ακριβέστερων βιομετρικών τεχνικών σύνδεσης
Εντοπισμός απειλών και κακόβουλων δραστηριοτήτων χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία
Ενίσχυση της μάθησης και της ανάλυσης μέσω της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας
Εξασφάλιση ελέγχου ταυτότητας και πρόσβασης υπό όρους

Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στους μηχανισμούς κυβερνοασφάλειας

Διαχείριση ευπαθειών – Επί του παρόντος, κάποιες λύσεις ασφαλείας πληροφοριών αντιδρούν μετά την εμφάνιση μιας ευπάθειας στις υποδομές πληροφορικής του οργανισμού αναλαμβάνοντας δράση, ανάλογα με τη φύση της ευπάθειας. Η προσέγγιση με τη χρήση εργαλείων Μηχανικής Μάθησης και Τεχνικής Νοημοσύνης είναι διαφορετική. Τα συστήματα που βασίζονται σε Τεχνική Νοημοσύνη δρουν προληπτικά στον εντοπισμό των τρωτών σημείων του τεχνολογικού περιβάλλοντος του οργανισμού. Μπορούν να αναλύσουν μοτίβα και να ανακαλύψουν τα σημεία εκείνα να αποτελούν πιθανή ευπάθεια. Αναγνωρίζοντας το μοτίβο των εισβολέων, μπορούν να ανακαλυφθούν μέθοδοι διείσδυσης και καθίσταται εύκολη η διάκριση πότε και πώς θα μπορούσε κάποια ευπάθεια να αποτελέσει το αδύναμο σημείο στο δίκτυο ή το σύστημα, το οποίο μπορούν δυνητικά να εκμεταλλευτούν οι κυβερνοεγκληματίες

Βελτίωση του ελέγχου ταυτότητας – Οι περισσότεροι οργανισμοί και άτομα εξακολουθούν να εξαρτώνται από την παραδοσιακή μέθοδο εισαγωγής του αναγνωριστικού σύνδεσης και του κωδικού πρόσβασης για λόγους ελέγχου ταυτότητας. Σε αυτό το πλαίσιο, είναι γεγονός ότι πολλοί άνθρωποι αντιμετωπίζουν δυσκολίες ή δεν δίνουν την πρέπουσα σημασία στην ανάγκη δημιουργίας και χρήσης ισχυρών κωδικών πρόσβασης. Πέρα από αυτό, είναι συνήθης η χρήση κοινών κωδικών πρόσβασης για όλους ή τους περισσότερους από τους λογαριασμούς των υπηρεσιών που ο καθένας μας χρησιμοποιεί. Τέτοιες πρακτικές μπορούν να οδηγήσουν τους οργανισμούς ή τα άτομα σε σοβαρούς κινδύνους ασφαλείας. Ωστόσο, με τις σύγχρονες βιομετρικές μεθόδους ελέγχου ταυτότητας, όπως η αναγνώριση προσώπου και η αναγνώριση ίριδας, ο έλεγχος ταυτότητας σύνδεσης έχει γίνει εξαιρετικά ασφαλής και άνετος. Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομετρία μπορεί να διασφαλίσει ότι οι εγκληματίες στον κυβερνοχώρο δεν μπορούν να «παραχαράξουν» τους μηχανισμούς αυτούς.

Ανάλυση Συμπεριφοράς – Ένα άλλο μεγάλο πλεονέκτημα της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια, είναι η ικανότητα ανάλυσης συμπεριφοράς. Η Τεχνική Νοημοσύνη μπορεί να αναπτύξει μοτίβα με την πρόσβαση των χρηστών στα συστήματα του οργανισμού, ή με τις μεθόδους εργασίας τους. Στην περίπτωση κυβερνοεπίθεσης, ο τρόπος λειτουργίας θα αλλάξει και η Τεχνική Νοημοσύνη είναι ικανή να ανιχνεύσει με ταχύτητα την ανωμαλία, η οποία θα μπορούσε να κυμαίνεται από την ασυνήθιστη χρήση του Διαδικτύου, την αλλαγή στην ταχύτητα πληκτρολόγησης, την αύξηση των δραστηριοτήτων στο παρασκήνιο, και να σημάνει τις σχετικές ειδοποιήσεις είτε σε υπόλοιπα τεχνικά μέτρα είτε στους υπεύθυνους ασφάλειας πληροφοριών του οργανισμού, για την ενεργοποίηση της κατάλληλης άμυνας.

Έλεγχος επιθέσεων ηλεκτρονικού ψαρέματος (phising) – Το ηλεκτρονικό ψάρεμα (phishing) είναι μια από τις πιο κοινές επιθέσεις στον κυβερνοχώρο που χρησιμοποιούν οι κυβερνοεγκληματίες για να καταγράψουν τα διαπιστευτήρια σύνδεσης ή να εισαγάγουν το κακόβουλο λογισμικό στα συστήματα του οργανισμού. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει πολύ στην ανίχνευση και την πρόληψη επιθέσεων ηλεκτρονικού ψαρέματος, αφού μπορεί να εντοπίσει τις πιο κοινές πηγές ηλεκτρονικού ψαρέματος και να τις αναφέρει στο σύστημα για να προετοιμαστεί για την άμυνα εναντίον του. Επιπρόσθετα, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί εύκολα να αναγνωρίσει τη διαφορά μεταξύ ενός ψεύτικου και ενός νόμιμου ιστοτόπου και να αναλύσει το μοτίβο των μηνυμάτων ηλεκτρονικού ψαρέματος σύμφωνα με ένα πλήθος παραμέτρων, με μεγάλη ταχύτητα.

Ανίχνευση και άμυνα έναντι απειλών – Όπως ήδη αναφέρθηκε, οι παραδοσιακοί μηχανισμοί ασφαλείας χρησιμοποιούν δείκτες υπογραφής για τον εντοπισμό απειλών. Αυτή η τεχνική είναι αποτελεσματική μόνο με τις ήδη υπάρχουσες επιθέσεις στο παρελθόν και καθίσταται άχρηστη στην περίπτωση των νέων απειλών που δεν έχουν εμφανιστεί ποτέ. Χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι νέες απειλές μπορούν να αναγνωριστούν γρήγορα, έχοντας την παρενέργεια της αύξησης των ψευδώς θετικών περιπτώσεων ανίχνευσης.. Για να εξαλειφθεί ο αριθμός των ψευδώς θετικών, πρέπει να χρησιμοποιείται συνδυαστικά τόσο η παραδοσιακή μέθοδος ανίχνευσης όσο και η ανίχνευση συμπεριφοράς ανάλυσης Τεχνικής Νοημοσύνης.

Πλεονεκτήματα της χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ασφάλεια Πληροφοριών

Η Τεχνητή Νοημοσύνη, μπορεί να απέχει ακόμα από το να φτάσει στο αποκορύφωμά της, ωστόσο, ακόμη και σήμερα, έχει όλα τα εφόδια για την κάλυψη πολλών απαιτήσεων στο τομέα της πληροφορικής και ειδικότερα την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι τεχνολογίες που την περιβάλουν, βοηθούν στον εντοπισμό απειλών και άλλων κακόβουλων δραστηριοτήτων. Τα παραδοσιακά συστήματα κυβερνοασφάλειας δεν μπορούν να παρακολουθήσουν με επάρκεια τον απόλυτο αριθμό απειλών που δημιουργούνται και εμφανίζονται σε μηνιαία βάση, επομένως προβλέπεται ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη να μπορεί να αποτελέσει πολύτιμο σύμμαχο σε αυτή την μάχη, έχοντας την πλήρη ικανότητα παρακολούθησης ευάλωτων δικτύων 365 ημέρες το χρόνο. Δεν κουράζεται ποτέ και μπορεί να δώσει εξαιρετικά γρήγορες απαντήσεις σε οποιαδήποτε απειλή ασφάλειας εντοπίζει. Σήμερα, το συνολικό κόστος της ανάκτησης παραβιάσεων δεδομένων είναι αρκετά υψηλό σε παγκόσμιο επίπεδο. Λαμβάνοντας υπόψη το γεγονός αυτό, είναι σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι ένας καλός συνδυασμός, για την αποφυγή πιθανών απωλειών και την αύξηση του επιπέδου ασφάλειας ενός οργανισμού.
Εκτός από τον εντοπισμό απειλών και γρήγορης ανταπόκρισης, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά τους οργανισμούς να τηρούν τις βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας. Η Μηχανική Μάθηση βοηθά στην αναγνώριση προτύπων δεδομένων κάτι που επιτρέπει υψηλότερη ακρίβεια και αυτοματισμό στις διαδικασίες που αναπτύσσονται για τη προστασία των δεδομένων. Σε αυτό το πλαίσιο, τα οφέλη της ασφάλειας τεχνητής νοημοσύνης είναι πολλά και αξίζει να τα επισημάνουμε.

Επεξεργασία μεγάλου όγκων δεδομένων – Ένα σημαντικό πλεονέκτημα της εφαρμογής των αρχών της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ασφάλεια πληροφοριών, είναι η ικανότητά να επεξεργάζεται τεράστιους όγκους δεδομένων. Αυτό γίνεται εφικτό αυτοματοποιώντας τη δημιουργία αλγορίθμων για τον εντοπισμό απειλών ασφαλείας. Τα δεδομένα που υποβάλλονται σε επεξεργασία καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα στοιχείων πληροφορικής, μεταξύ των οποίων περιλαμβάνονται κοινόχρηστα αρχεία, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή ιστότοπους που επισκέπτονται οι χρήστες, καθώς επίσης και λογισμικό τρίτων μερών και μοτίβα δραστηριοτήτων κυβερνοεγκληματιών. Η παραπάνω ικανότητα επεξεργασίας τεράστιων όγκων δεδομένων, δεν μπορεί να συγκριθεί με την ανθρώπινη δυνατότητα επεξεργασίας. Η ανθρώπινη προσπάθεια υστερεί σε μεγάλο βαθμό στην ταχύτητα, ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι πιο διεξοδική και επεξεργάζεται δεδομένα σε μικρότερο χρονικό διάστημα, ανιχνεύοντας ανωμαλίες και ρίσκα.

Διατήρηση του επιπέδου ασφάλειας πληροφοριών του οργανισμού – Η δυνατότητα ανίχνευσης των σφαλμάτων ασφαλείας των πληροφοριακών πόρων του οργανισμού, είναι ένα ακόμα πλεονέκτημα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ασφάλεια πληροφοριών. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν κουράζεται, ούτε αποσπάται η προσοχή και η συγκέντρωση της κατά την εκτέλεση του ίδιου συνόλου εργασιών. Επομένως, τα ποσοστά σφάλματος μειώνονται σημαντικά σε σύγκριση με τις ανθρώπινες προσπάθειες. Μερικές φορές οι ομάδες ασφάλειας πληροφοριών του οργανισμού κατακλύζονται από ένα τεράστιο όγκο δεδομένων που χρειάζονται αξιολόγηση κινδύνου. Η επεξεργασία τέτοιων δεδομένων με μηχανισμούς Τεχνητής Νοημοσύνης, δίνει τη δυνατότητα ταχύτατης διάκρισης παραγόντων που απειλούν την ασφάλεια πληροφοριών του οργανισμού. Με τον τρόπο αυτό, οι ομάδες ασφάλειας πληροφοριών έχουν περισσότερο χρόνο να επικεντρωθούν σε άλλες στρατηγικές εργασίες, ενώ το επίπεδο των σφαλμάτων είναι αρκετά περιορισμένο.

Διακρίνοντας τις κυβερνοαπειλές – Οι κυβερνοεγκληματίες είναι πάντα σε επαγρύπνηση και εξελίσσονται διαρκώς ανακαλύπτοντας νέες μεθόδους διείσδυσης. Έχουν κάνει σημαντικά βήματα στην κάλυψη των ιχνών τους και οι επιθέσεις τους μπορούν να παραμείνουν μη ανιχνεύσιμες. Ωστόσο, η χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια εντοπίζει αυτές τις απειλές ανιχνεύοντας ακόμη και την παραμικρή κίνηση και συμπεριφορές που μπορεί να ισοδυναμούν με κακόβουλη δραστηριότητα
Βελτίωση ανίχνευσης και αυτοματοποίησης απειλών στον κυβερνοχώρο – Καθώς υιοθετούνται περισσότερα αυτοματοποιημένα μέτρα ασφαλείας, αυξάνονται και τα οφέλη της Τεχνητής Νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια. Όταν η ανίχνευση απειλών είναι αυτοματοποιημένη, είναι εφικτή η ταχύτερη εύρεση μεταξύ πιθανών κινδύνων και απειλών και η γρήγορη αντίδραση. Επομένως, η Τεχνητή Νοημοσύνη στην κυβερνοασφάλεια μπορεί να προσαρμοστεί και να μάθει από την εμπειρία και τα πρότυπα. Δεν χρειάζεται η εμπλοκή του ανθρώπινου παράγοντα για την εξέλιξη των συστημάτων. Η Τεχνητή Νοημοσύνη προχωρά ένα βήμα περαιτέρω χρησιμοποιώντας τη συλλογιστική για τον εντοπισμό ύποπτων συνδέσμων, αρχείων ή απειλών δεδομένων, και την έναρξη της κατάλληλης αντίδρασης.

Επιτάχυνση του εντοπισμού και του χρόνου απόκρισης – Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι επωφελής για την επιτάχυνση του εντοπισμού πραγματικών προβλημάτων. Η Τεχνητή Νοημοσύνη χειρίζεται τον αυξημένο όγκο εργασίας της επεξεργασίας των πολλαπλών ειδοποιήσεων ασφάλειας. Παρόλο που οι ειδικοί ασφάλειας πληροφοριών, υπαγορεύουν ακόμη τη σειρά επίλυσης σχετικών περιστατικών, η Τεχνητή Νοημοσύνη κάνει το μεγαλύτερο μέρος της ανάλυσης. Αντίθετα, οι άνθρωποι χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να κερδίσουν σχετικά με καινοτόμες στρατηγικές. Αυτές οι στρατηγικές θα μπορούσαν να δημιουργήσουν καλύτερη ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Θα μπορούσε επίσης να βελτιώσει τις συνολικές δομές ασφαλείας του οργανισμού.

Αντιμετώπιση προηγμένων τεχνικών εισβολής – Υπάρχουν περίπλοκες και προηγμένες τεχνικές κυβερνοεγκλήματος που χρησιμοποιούνται στην παραβίαση δεδομένων και δικτύων. Αυτές οι κακόβουλες τεχνικές είναι δύσκολο να εντοπιστούν. Σε συνδυασμό με την έλλειψη εμπειρογνωμόνων στον τομέα της ασφάλειας πληροφοριών που παρατηρείται παγκοσμίως, αυτές οι απειλές μπορεί να έχουν δραματικά αποτελέσματα. Με δεξιότητες εκμετάλλευσης της ανθρώπινης ψυχολογίας, οι κυβερνοεγκληματίες μπορούν να αποκτήσουν γρήγορα πρόσβαση σε ευαίσθητες πληροφορίες. Ένα άλλο αντίμετρο που παρέχει η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η χρήση κοινωνικών honeypots. Αυτά χρησιμοποιούνται για να δοκιμάσουν και να παγιδεύουν τους εισβολείς, χρησιμοποιώντας δολώματα και προσπαθώντας να εντοπίσουν τις μεθόδους και τις τεχνικές που χρησιμοποιούν οι κυβερνοεγκληματίες.

Ασφαλής έλεγχος ταυτότητας – Υπάρχουν επαγγελματικοί ιστότοποι που απαιτούν από τους επισκέπτες να συνδεθούν, να συμπληρώσουν φόρμες ή να πραγματοποιήσουν διαδικτυακές πληρωμές. Αυτοί οι οργανισμοί χρειάζονται ένα επιπλέον επίπεδο ασφάλειας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να κάνει τη διαδικασία ελέγχου ταυτότητας πιο ασφαλή με φυσική αναγνώριση.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί στοιχεία όπως reCAPTCHA, σαρωτές δακτυλικών αποτυπωμάτων ή αναγνώριση προσώπου για την αναγνώριση ενός ατόμου. Στη συνέχεια αναλύει τα κύρια σημεία δεδομένων και στη συνέχεια διακρίνει εάν η σύνδεση είναι αυθεντική. Ένας τέτοιος έλεγχος ταυτότητας είναι εξαιρετικός για ιστότοπους που παρέχουν ή επεξεργάζονται ευαίσθητες πληροφορίες και δεδομένα. Επομένως η Τεχνητή Νοημοσύνη, θα μπορούσε να αποτελέσει ένα επιπλέον βήμα για την διασφάλιση ότι κανένας κυβερνοεγκληματίας δεν θα θέσει τους πληροφοριακούς πόρους του οργανισμού σε κίνδυνο.

Περιορισμοί της χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης στην ασφάλεια πληροφοριών

Τα παραπάνω σημεία επικεντρώθηκαν στα πλεονεκτήματα της υιοθέτησης της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ενίσχυση της ασφάλειας πληροφοριών, αλλά υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί και μειονεκτήματα που εμποδίζουν τις τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης να προσφέρουν όλα τα πλεονεκτήματα που μπορεί να παράσχει στον τομέα αυτό. Για να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης, οι οργανισμοί χρειάζονται τεράστιους πόρους, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων, ισχύος υπολογιστή και μνήμης.
Επιπλέον, καθώς τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης είναι απαραίτητο να «εκπαιδευτούν» με σύνολα δεδομένων, οι εταιρείες κατασκευής ή παροχής μηχανισμών κυβερνοασφάλειας θα πρέπει να αποκτήσουν διαφορετικά σύνολα δεδομένων ανωμαλιών, κωδικών κακόβουλου λογισμικού και μη κακόβουλων κωδικών. Η απόκτηση όλων αυτών των αποτελεσματικών συνόλων δεδομένων απαιτεί πολύ χρόνο και πόρους που οι περισσότεροι οργανισμοί δεν μπορούν να διαθέσουν.
Οι κυβερνοεγκληματίες θα δοκιμάζουν τακτικά και θα βελτιώνουν τις μεθόδους και τους μηχανισμούς επιθέσεων, ώστε να μπορούν να αποφύγουν τους μηχανισμούς και τα μέτρα ασφάλειας που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Οι επιτιθέμενοι μαθαίνουν από τα υπάρχοντα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να αναπτύξουν πιο εξελιγμένες επιθέσεις και να επιτεθούν σε παραδοσιακά συστήματα κυβερνοασφάλειας ή ακόμη και σε συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης.
Επιπρόσθετα, οι κυβερνοεγκληματίες χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη για να δοκιμάσουν τη λειτουργικότητα των μεθόδων και μηχανισμών τους, και προσπαθούν να τα βελτιώσουν ώστε να είναι ανθεκτικά στους μηχανισμούς κυβερνοασφάλειας. Στην πραγματικότητα, οι κυβερνοεγκληματίες μπορούν επίσης να μάθουν από τα υπάρχοντα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να αναπτύξουν πιο προηγμένες κυβερνοεπιθέσεις και να δημιουργήσουν πιο εξελιγμένες επιθέσεις σε συστήματα ενισχυμένης Τεχνητής Νοημοσύνης και επίσης παραδοσιακά συστήματα ασφαλείας.

Αρνητικές συνέπειες της χρήσης Τεχνικής Νοημοσύνης

Όπως όλα τα πράγματα στη ζωή, έτσι και η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει δύο όψεις, όπου στη συγκεκριμένη περίπτωση – δηλαδή σε ότι αφορά την ασφάλεια πληροφοριών -θα πρέπει να εξεταστούν πριν αξιοποιηθούν ως βασικό εργαλείο στον πόλεμο κατά των κυβερνοεγκλημάτων.

Πόροι: παρά την τεράστια δυναμική που προσφέρει, η κατασκευή και η συντήρηση ενός συστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης είναι μια δαπανηρή υπόθεση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη απαιτεί μεγάλη υπολογιστική ισχύ, μνήμη, δεδομένα και άλλα. Γίνεται πρόκληση για τους μικρομεσαίους οργανισμούς να ικανοποιήσουν τις ανάγκες του συστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης σε υπολογιστικούς πόρους.
Ανήθικη χρήση: Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν περιορίζεται μόνο σε ερευνητές και παρόχους λύσεων ασφαλείας. Ακόμα και οι κυβερνοεγκληματίες και άλλοι κακόβουλοι χρήστες μπορούν να τη χρησιμοποιήσουν για ανήθικους σκοπούς. Χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι κυβερνοεγκληματίες μπορούν να εκπαιδεύσουν το κακόβουλο λογισμικό τους ώστε να είναι ανθεκτικό στους μηχανισμούς ασφάλειας. Το κακόβουλο λογισμικό που βασίζεται σε Τεχνητή Νοημοσύνη είναι επικίνδυνο και μπορεί να εξελιχθεί με την εκμάθηση των μοτίβων ανίχνευσης των λύσεων ασφαλείας. Στη συνέχεια, μπορεί να διεισδύσει ακόμη και στο σύστημα που βασίζεται σε Τεχνητή Νοημοσύνη και να το καταστρέψει.
Σύνολα δεδομένων: Για να ¨εκπαιδευτεί» ένα σύστημα που βασίζεται σε Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οργανισμοί πρέπει να δημιουργήσουν μεγάλο αριθμό συνόλων δεδομένων. Μέσω αυτών. το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης εξελίσσεται και δημιουργεί μοτίβα για την ανάλυση συμπεριφοράς. Όσο περισσότερα δεδομένα, τόσο πιο αποτελεσματική είναι «εκπαίδευση». Η συλλογή και διαχείριση ενός τόσο μεγάλου αριθμού συνόλων δεδομένων μπορεί να είναι κουραστική, χρονοβόρα και χρονοβόρα πολλοί οργανισμοί δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά.
Ψευδείς εντοπισμοί: Οι εταιρίες κατασκευής μέτρων ασφάλειας βρίσκονται ακόμη στη διαδικασία βελτίωσης των προγραμμάτων ασφαλείας που βασίζονται σε Τεχνητή Νοημοσύνη. Τα συστήματα αυτά χρειάζονται πολύ χρόνο για να εξελιχθούν και να μάθουν για τις απειλές και τον τρόπο δράσης τους. Οι λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης είναι γενικά προσανατολισμένες στην ανάλυση και μη εποπτευόμενη μηχανική μάθηση που επικεντρώνεται στην ασφάλεια των πληροφοριών. Η χρήση μη εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό σπάνιων ή μη φυσιολογικών προτύπων μπορεί να αυξήσει την ανίχνευση νέων επιθέσεων. Ωστόσο, μπορεί επίσης να προκαλέσει περισσότερα ψευδώς θετικά και προειδοποιήσεις. Αυτό απαιτεί σημαντική προσπάθεια ανάλυσης για τη διερεύνηση της ακρίβειας αυτών των ψευδών θετικών. Τέτοιοι ψευδείς συναγερμοί μπορούν να προκαλέσουν κόπωση συναγερμού και ανασφάλεια και, με την πάροδο του χρόνου, να οδηγήσουν στην επιστροφή του σε λύσεις που εστιάζονται στην ανάλυση και τις προκύπτουσες αδυναμίες
Περικοπή εργασιακών θέσεων: Είναι ένα μη τεχνικό μειονέκτημα της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ότι η ενδεχόμενη μελλοντικής της καθολική αποδοχή μπορεί να σημαίνει ότι η ανάγκη για ανθρώπινη συμμετοχή και παρέμβαση ελαχιστοποιείται. Και αυτό, μπορεί να οδηγήσει σε περικοπή θέσεων εργασίας για χιλιάδες εργαζόμενους στην πληροφορική και κατά συνέπεια, να αυξήσει το πρόβλημα της απασχόλησης σε αυτό το τομέα. Σήμερα, το AI δεν είναι έτοιμο να αντικαταστήσει τους ανθρώπους, αλλά αυτοματοποιώντας τη διαδικασία αναγνώρισης προτύπων, μπορεί να ενισχύσει τις ανθρώπινες προσπάθειες.

Επίλογος

Καθώς οι απειλές στον κυβερνοχώρο αυξάνονται τόσο σε αριθμούς όσο και σε πολυπλοκότητα, η χρήση προηγμένων τεχνολογιών για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο γίνεται επιτακτική. Οι προηγμένες τεχνολογίες όπως η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνουν σε μεγάλο βαθμό την ασφάλεια των οργανισμών, αλλά παράλληλα διευκολύνουν τους κυβερνοεγκληματίες και κάθε κακόβουλο χρήστη να αυτοματοποιήσουν τους τρόπους επίθεσης σε πληροφοριακά συστήματα, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Όπως ένα νόμισμα έχει δύο πλευρές, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης έχει επίσης πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.

Ενώ η βιομηχανία εξακολουθεί να πειραματίζεται με την τεχνολογία ως απόδειξη της έννοιας, ωστόσο, η ιδέα της εμπιστοσύνης φαίνεται ιδανική όταν η λύση ασφάλειας είναι η Μηχανική Μάθηση. Μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της καταπολέμησης του εγκλήματος στον κυβερνοχώρο και ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει τις ανθρώπινες προσπάθειες αυτοματοποιώντας τη διαδικασία αναγνώρισης προτύπων.

Ακόμη και αν ο αρνητικός αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια αυξάνεται, εξακολουθούμε να πιστεύουμε ότι τα πλεονεκτήματα υπερνικούν τα μειονεκτήματα. Ωστόσο, δεν έχει βάση η υπόθεση ότι ο ανθρώπινος παράγοντας θα μπορεί να συνεχίζει να επεξεργάζεται διαρκώς αυξανόμενο όγκο δεδομένων με υψηλή ταχύτητα και εγκαίρως, κάτι που είναι απαραίτητο για τη διατήρηση ικανοποιητικών επιπέδων κυβερνοασφάλειας κάθε οργανισμού. Σε αυτό το περιβάλλον, είναι τουλάχιστον ελπιδοφόρο ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει σημαντική βοήθεια, συνεχώς και χωρίς παρεμβάσεις ή άλλες ανάγκες.

Εν κατακλείδι, για την αποτελεσματική ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα συστήματα ασφάλειας στον κυβερνοχώρο είναι απαραίτητο κάθε οργανισμός να επενδύει στα κατάλληλα συστήματα, την εκπαίδευση του προσωπικού, αλλά και στην εξασφάλιση των απαραίτητων εκείνων πόρων για την αποτελεσματική διαχείριση και αποδοτική χρήση των σύγχρονων λύσεων κυβερνοασφάλειας βασισμένων σε τεχνολογίες τεχνικής νοημοσύνης, επιτυγχάνοντας έτσι την ελαχιστοποίηση των κινδύνων που σχετίζονται με τη κακόβουλη χρήση εργαλείων μηχανικής μάθησης και τεχνικής νοημοσύνης.

[1] https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/02/04/can-ai-become-our-new-cybersecurity-sheriff/