IT Biztonsági stratégia AI támogatással

Sajó Péter, az InfoSec üzletág igazgatója az idei CIO Budapest konferencián a mesterséges intelligencia IT biztonsági stratégiában betöltött szerepéről osztotta meg gondolatait. Előadásában kiemelte azokat a kulcsterületeket, amelyek egyre nagyobb kihívást jelentenek a kiberbiztonság számára – ilyenek az egyre növekvő támadási felületek, a mesterséges intelligenciát alkalmazó támadások gyakoribbá válása, a szakemberhiány, valamint az óriási mennyiségű adat, amelyet gyakran szigetmegoldásokkal próbálnak kezelni.
A technológiai szempontból jelentős kihívás annak megoldása, hogyan lehet a már bevezetett, de egymástól szeparáltan működő rendszereket egy egységes, AI támogatta platformmal helyettesíteni. Sajó Péter szerint ez a probléma ma már nem megoldhatatlan – számos gyártó kínál olyan integrált megoldásokat, amelyek alkalmasak arra, hogy az IT biztonsági stratégiát AI-alapú eszközökkel támogassák. A szigetszerű technológiák mellett a hozzájuk kapcsolódó működési folyamatok is gyakran elszigeteltek – ezek felszámolása kulcsfontosságú a hatékonyság növelése és az átláthatóbb, egyszerűbb működés érdekében.

Stratégiánk másik fontos alappillérét a szakértők képezik. A mesterséges intelligencia alkalmazása a biztonsági szakemberek munkájában elkerülhetetlené vált, hiszen csak így tudjuk megvédeni vállalatunkat az AI-t használó kifinomult támadásokkal szemben. Képesek vagyunk-e olyan modellt alkotni, amely nem csupán a tapasztalt szenior, hanem a junior szakértők munkáját is támogatja? Amely ismeri az incidenskezelési metodikákat, ért a cégünk architektúrájához és biztonsági rendszereihez? Kellő ráfordítással és sok befektetett munkával lehetséges egy olyan AI asszisztens megalkotása, amely átfogóan ismeri a folyamatainkat, érti az egyes problémák gyökerét, és hatékonyan támogatja azok elhárítását. Ezen túl az AI alkalmas arra is, hogy feladatokat vegyen át, amelyeket korábban nagyszámú emberi erőforrás igényelt, ezzel felszabadítva a szenior szakembereket az operatív teendőktől.
Bár ez az út több kihívást is magában rejt, hosszú távon ez az egyetlen fenntartható irány az IT biztonság területén, különösen a nagyvállalatok számára. Az AI és a gépi tanulás területén szerzett tudásunkat évek óta folyamatosan építjük, és mára jelentős szakértelmet halmoztunk fel ezen a területen. Proaktívan alkalmazzuk a mesterséges intelligenciát a hálózatbiztonság, a tűzfalvédelem és az IT biztonság automatizálása során, ami által jelentősen növeljük a kiberbiztonsági hatékonyságot, és megteremtjük a jövő biztos védelmi rendszereinek alapjait.

Ismerje meg korábbi AI és gépi tanulás témában írt cikkjeinket:

1. Gépi intelligencia a tűzfalakban és hálózatbiztonságban

A „A védelem új szintje: gépi intelligencia a tűzfalakban és a hálózatbiztonságban” című cikkben kiemeltük, hogy a hagyományos tűzfalmegoldások mellett a mesterséges intelligencia alapú tűzfalak hatékonyabb és gyorsabb védelmet nyújtanak a folyamatosan fejlődő fenyegetések ellen. Az AI képességei lehetővé tették a valós idejű adattanulást, amely a hálózati forgalom anomáliáinak gyors felismerését és a támadási mintázatok előrejelzését segítette elő.

2. Gépi tanulás szerepe a mindennapokban és a kiberbiztonságban

Az AI és ML működéséről, valamint mindennapi életben betöltött szerepéről a „Életünk része lett a gépi tanulás – de miért és hogyan működik?” és a „A gépi tanulás növekvő szerepe a kiberbiztonságban” című írásokban értekeztünk. Bemutattuk, hogyan vált a gépi tanulás a kiberbiztonsági stratégiák egyik alappillérévé. Az ML által vezérelt algoritmusok képesek voltak a hatalmas adatbázisok feldolgozására, amely révén felismerhetők és analizálhatók voltak a biztonsági kockázatok. Ezáltal az AI-alapú rendszerek fokozatosan elősegítették a gyorsabb reakcióidőt és csökkentették az emberi hibából eredő kockázatokat.

3. Az IT-biztonság automatizációjának fontossága és előnyei

A „Az IT-biztonság automatizációjának fontossága, előnyei” című cikkben az automatizált rendszerek szerepéről beszéltünk, amelyek AI és gépi tanulási technológiák révén optimalizálták a biztonsági folyamatokat. Az automatizáció előnyeit különösen az IT-biztonság területén éreztük, mivel lehetővé vált az idő- és erőforrás-hatékony működés, valamint a folyamatos felügyelet és gyors reagálás az ismert és ismeretlen fenyegetésekre egyaránt.

4. A mesterséges intelligencia fejlődése – a „meséből valóság”

A „Gépi tanulás és mesterséges intelligencia – meséből valóság” című cikkben arról írtunk, hogyan vált a mesterséges intelligencia és gépi tanulás egy futurisztikus elképzelésből kézzel fogható és megbízható eszközzé. A cikk hangsúlyozta, hogy az AI és az ML alkalmazásával egyre pontosabb és előre jelzőbb védelmi mechanizmusok kerültek kialakításra, amelyek megerősítették a szervezetek védelmét.

5. Beszélhetünk-e mesterséges intelligenciáról a kiberbiztonságban?

A „Valójában beszélhetünk-e AI-ról a kiberbiztonságban?” című cikk kritikus szemmel vizsgálja, hogy mennyire indokolt az „AI” kifejezés használata a kiberbiztonsági technológiák kapcsán. A cikk részletesen vizsgálja a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás (ML), és a mélytanulás (DL) fogalmainak különbségeiben, hangsúlyozva, hogy a legtöbb kiberbiztonsági rendszerben alkalmazott technológia inkább gépi tanulási algoritmusokon alapul, semmint tényleges mesterséges intelligencián.
Emellett kiemeli, hogy bár az ML és DL technikák képesek hatalmas adatbázisok feldolgozására és mintázatok felismerésére, valójában csak korlátozott értelemben tanulnak: konkrét, előre meghatározott célokra optimalizálnak. Ezek a rendszerek gyorsan tudnak reagálni és javítani a biztonságot, ám nem rendelkeznek önálló érvelési képességekkel, ami az igazi mesterséges intelligencia sajátossága lenne.