ИИ в кибербезопасности

Поверхность атаки предприятия огромна, и она становится все более значительной. Для количественной оценки риска необходимо эффективно обработать до нескольких сотен миллиардов изменяющихся во времени сигналов. Количество сигналов зависит от размера компании. В результате анализ и повышение уровня кибербезопасности уже не является задачей, которую должен решать человек. Кибербезопасность - это постоянно развивающаяся область, и новейшие технологии постоянно включаются в борьбу за сохранность ваших данных. Вот почему нам нужен ИИ в кибербезопасности.

Для решения этой беспрецедентной задачи PowerDMARC использует средства защиты электронной почты на основе искусственного интеллекта и DMARC чтобы помочь командам информационной безопасности. Мы снижаем риск взлома и повышаем уровень безопасности электронной почты более эффективно и результативно.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал важнейшим инструментом для усиления работы сотрудников служб информационной безопасности. ИИ обеспечивает столь необходимый анализ и выявление угроз, которые специалисты по кибербезопасности могут использовать для снижения риска взлома и повышения уровня безопасности, поскольку человек уже не может адекватно защитить динамичную поверхность атаки корпорации. В сфере безопасности ИИ может определять и приоритизировать риски, быстро обнаруживать вредоносное ПО в сети, руководить реагированием на инциденты и обнаруживать вторжения до их возникновения. Однако злоумышленники также используют такие технологии, как машинное обучение. Например, мошенничество с электронной почтой на основе машинного обучения использует алгоритмы, обученные на больших массивах данных, для создания убедительных фишинговых писем, которые имитируют законный стиль общения, с целью обмануть получателей и заставить их раскрыть конфиденциальную информацию. Для того чтобы быть на высоте, необходима многоуровневая защита.

Роль искусственного интеллекта в кибербезопасности

Системы искусственного интеллекта (ИИ), такие как голосовые генераторы ИИ и системы преобразования текста в речь, позволяют машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод с одного языка на другой. Машинное обучение, подмножество ИИ, позволяет компьютерам учиться на примерах и делать прогнозы; киберпреступники используют это, программируя ботов для анализа законных электронных писем, учась имитировать подписи, темы и стили ответов, чтобы мошеннические сообщения выглядели подлинными.

Области применения ИИ в кибербезопасности включают:

• Обнаружение вторжений: ИИ может обнаруживать сетевые атаки, заражения вредоносным ПО и другие киберугрозы.
• Кибераналитика: ИИ также используется для анализа больших данных с целью выявления закономерностей и аномалий в системе кибербезопасности организации.
• Безопасная разработка программного обеспечения: Инструменты безопасности на базе искусственного интеллекта могут анализировать код на предмет уязвимостей, которые могут быть использованы в ходе атак по электронной почте.

По мнению компании Simpalm, занимающейся разработкой программного обеспечения, "ИИ может помочь создать более безопасное программное обеспечение, предоставляя разработчикам в режиме реального времени информацию о том, закрыт их код или нет".

Специалисты по кибербезопасности уже некоторое время используют решения на основе ИИ. Однако в связи с ростом числа кибератак им требуются более совершенные инструменты и технологии ИИ, чтобы не отставать от атак. Лучший способ опередить развивающиеся угрозы, такие как мошенничество с использованием машинного обучения, - это оставаться на вершине новых тенденций в кибербезопасности и принять многоуровневую стратегию защиты.

Упростите кибербезопасность с помощью PowerDMARC!

Будущее искусственного интеллекта в кибербезопасности

Искусственный интеллект может изменить все в нашей жизни и работе, в том числе и то, как мы защищаемся от киберугроз. Он позволит нам точнее, чем когда-либо, понимать риски и быстро принимать решения без ущерба для точности. Это позволит нам обнаруживать новые атаки быстрее, чем когда-либо прежде. А также определять, как лучше защититься от них, не дожидаясь вмешательства человека. В некоторых других случаях, например при написании и создании контента (например, технического документа или эссе с анализом фильма "Джуно"), вы также можете использовать детектор ИИ, чтобы определить, является ли контент полностью автогенерируемым или нет. Интеграция детекторов ИИ в процессы оценки контента также может улучшить общие меры контроля качества, обеспечивая соответствие контента стандартам оригинальности и релевантности.

Как искусственный интеллект может помочь защитить от кибератак?

ИИ не может заменить человека, но он должен сыграть свою роль в борьбе с кибератаками. Ключевым является многоуровневый подход, сочетающий ИИ с человеческим опытом и обучением пользователей. Вот как ИИ помогает защититься от следующей кибератаки:

1. Автоматизированное обнаружение угроз

Первый способ, которым ИИ может помочь в защите от кибератак, - автоматизация обнаружения угроз. Алгоритмы машинного обучения выявляют поведение пользователей или аномалии в работе системы, которые могут свидетельствовать о нарушении безопасности. Передовые решения для защиты электронной почты также используют машинное обучение для анализа данных электронной почты и обнаружения аномалий, указывающих на мошеннические действия, дополняя стандартные протоколы, такие как SPF, DKIM и DMARC, которые аутентифицируют отправителей и проверяют целостность сообщений.

2. Машинное обучение

Он использует алгоритмы для анализа больших объемов данных и делает прогнозы на основе найденных в них закономерностей. Это используется для обучения систем искусственного интеллекта распознавать ранее неизвестные или неожиданные атаки. Он также может использовать поведенческий анализ для выявления необычных моделей активности, которые могут указывать на фишинговую атаку.

3. Предиктивная аналитика

С помощью предиктивной аналитики можно прогнозировать будущие угрозы, например, какие учетные записи сотрудников с наибольшей вероятностью будут взломаны или какие типы атак могут произойти в определенный день. Такой анализ помогает организациям определить, где находятся пробелы в системе безопасности, чтобы устранить их до того, как будет нанесен реальный ущерб.

4. Обнаружение аномалий

Системы искусственного интеллекта также могут обнаруживать аномалии в сетевом трафике или других потоках данных, анализируя закономерности на предмет сходства или различия между ожидаемым и происходящим. Такой мониторинг поможет выявить аномальное поведение до того, как оно перерастет во вредоносную деятельность - например, кто-то попытается получить доступ к конфиденциальной информации, к которой он не должен иметь доступа. Также важно отслеживать системные журналы и действия пользователей на предмет подозрительного поведения, которое может указывать на угрозу кибербезопасности.

5. Автоматизация безопасности

ИИ в бизнесе может повысить уровень кибербезопасности, автоматизируя и внедряя новые политики и протоколы безопасности для защиты от кибератак. Он защищает от основных кибератак, таких как угрозы спуфинга, фишинг и другие. Автоматизация процесса обеспечения кибербезопасности может помочь вам:

• Экономия времени и усилий
• Сокращение человеческого фактора
• Предоставление экономически эффективных решений со 100% точностью
• Обеспечивают сразу заметные результаты

6. Оркестровка безопасности

ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, которые сегодня отнимают время и ресурсы, например, обнаружение аномального поведения или выявление подозрительных пользователей в вашей сети.

7. Укрепление человеческого потенциала

В то время как искусственный интеллект справляется с анализом и автоматизацией масштабных данных, человеческий опыт по-прежнему имеет решающее значение. Обучение пользователей - важнейший компонент; сотрудники должны быть обучены распознавать попытки фишинга, не переходить по подозрительным ссылкам и не загружать вложения из неизвестных источников, а также сообщать о потенциальных угрозах. Кроме того, внедрение многофакторной аутентификации (MFA) добавляет важный уровень безопасности, требуя несколько форм проверки (например, пароли, маркеры безопасности или биометрические данные) перед предоставлением доступа к важным системам или данным. Также важно быть в курсе последних тенденций в области кибербезопасности, используя отраслевые публикации и отчеты об угрозах.

Поднимите аутентификацию электронной почты на новый уровень с помощью решений DMARC на основе искусственного интеллекта

С помощью настоящего искусственного интеллекта управлять сетью становится проще. Минимизируя ошибки, вы можете быстро настраивать, устранять неполадки и защищать свою сеть. И вы обеспечиваете опыт нового уровня, когда можете устранить проблемы до того, как они затронут людей.

Аналитика угроз DMARC

Механизм DMARC Threat Intelligence (TI) от PowerDMARC поможет вам быстро настроить протоколы и одновременно выявить потенциальные риски. Благодаря мониторингу, выявлению и анализу вредоносных действий на каждом этапе прохождения электронной почты. Механизм DMARC Threat Intelligence (TI) обеспечивает предприятия действенными, своевременными и актуальными сведениями.

Генератор записей и инструменты поиска, управляемые искусственным интеллектом

PowerToolbox содержит управляемые искусственным интеллектом инструменты генерации и поиска DNS-записей, которые обеспечивают мгновенный результат. Если вы хотите начать свой путь аутентификации, но не знаете, с чего начать, эти удобные для новичков инструменты используют искусственный интеллект, чтобы помочь вам создать записи SPF, DKIM и DMARC одним нажатием кнопки! Если у вас уже настроены протоколы, вы можете проверить достоверность записей с помощью инструментов поиска.

Автоматизированная платформа на основе искусственного интеллекта

Платформа PowerDMARC (анализатор отчетов DMARC dashboard) полностью автоматизирована и позволяет отслеживать IP-геолокации, организации и источники отправки электронной почты через единый интерфейс, управляемый искусственным интеллектом, анализируя отчеты DMARC в режиме реального времени и упорядочивая данные в упорядоченный формат.

Чтобы обезопасить организации от потенциальных спуфинг-атак, фишинговых атак и других форм почтового мошенничества, эта платформа помогает просматривать данные DMARC для поиска подозрительных IP-адресов и принятия против них действенных мер.

Заключение

Кибербезопасность - сложный вопрос, но ИИ может стать мощным инструментом для защиты от атак, особенно от таких сложных угроз, как мошенничество с использованием машинного обучения электронной почты. ИИ позволяет командам кибербезопасности наладить мощное человеко-машинное сотрудничество, которое расширяет наши знания, обогащает нашу жизнь и способствует обеспечению кибербезопасности так, что кажется больше, чем сумма их частей. Однако одних технологий недостаточно. Чтобы быть впереди, необходим многоуровневый подход, сочетающий передовые решения ИИ с человеческим опытом, надежными методами обеспечения безопасности, такими как MFA, непрерывный мониторинг и, что очень важно, обучение пользователей распознаванию и реагированию на развивающиеся угрозы.

Благодаря надежным партнерам вы можете опережать угрозы и получать оперативную информацию и безопасность в режиме реального времени.

Запатентованный механизм DMARC Threat Intelligence (TI) от PowerDMARC - это ваш часовой на круглосуточном посту. Их решение по обнаружению угроз на основе искусственного интеллекта использует сложные алгоритмы для быстрого определения глобальных списков блокировки, в которые занесен каждый IP-адрес, и почтовой репутации имени хоста отправителя. Все это делается на таком уровне точности, которого никогда не сможет достичь человек.

Получите бесплатную испытание DMARC сейчас!

• О сайте
• Последние сообщения

Ахона Рудра

Эксперт по безопасности доменов и электронной почты в PowerDMARC

Аона - менеджер по маркетингу в PowerDMARC, имеет более чем 5-летний опыт написания статей на темы кибербезопасности, специализируясь на безопасности доменов и электронной почты. Ахона получила диплом о высшем образовании по специальности "Журналистика и коммуникации", а с 2019 года начала работать в сфере безопасности.

Последние сообщения Ахона Рудра (см. все)

• Что такое спам по электронной почте? Определение, виды и способы борьбы с ним - 11 июля 2025 г.
• Как определить, что письмо поддельное: Красные флажки, на которые следует обратить внимание - 11 июля 2025 г.
• Меня взломали? Шаги по проверке, исправлению и обеспечению безопасности - 11 июля 2025 г.