Jak wykorzystać AI w cyberbezpieczeństwie?

Filtry antyspamowe

Jednym ze skuteczniejszych zastosowań AI w cyberbezpieczeństwie są filtry antyspamowe. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, systemy te są w stanie identyfikować i blokować niechciane wiadomości z niezwykłą precyzją.

Jak podkreśla Artur Kuliński z Google Cloud: „Przede wszystkim w przypadku Google, wykorzystywanie AI do cyberbezpieczeństwa nie jest niczym nowym. Używamy rozwiązania, modele AI tradycyjne i generatywne od długiego czasu. Przykładem mogą być filtry antyspamowe o bardzo wysokiej skuteczności stosowane w Gmail’u. Jeżeli użytkownicy uważają, że dostają dużo spamu, to tak nie jest, bo do skrzynek trafia mniej więcej jeden promil tego, co jest wysyłane jako spam i phishing.”

Spamerzy stosują jednak coraz bardziej wyrafinowane techniki, aby oszukać filtry. W tym kontekście sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, umożliwiając tworzenie systemów, które są w stanie skuteczniej radzić sobie z nowymi wyzwaniami.

Algorytmy AI potrafią analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, identyfikując nawet najbardziej subtelne wzorce wskazujące na spam. Filtry antyspamowe wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji są stale ulepszane poprzez codzienne uczenie się na podstawie nowych danych. Dzięki temu mogą szybko adaptować się do zmieniających się technik spamerów.

Jednym z kluczowych narzędzi, które AI wykorzystuje w walce ze spamem, jest analiza nastrojów oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP). To pozwala systemom na zrozumienie kontekstu wiadomości e-mail, co jest kluczowe w identyfikacji spamu. Przykładowo, może analizować nie tylko pojedyncze słowa, ale także całe zdania, aby określić, czy wiadomość ma nieczyste intencje.

Dodatkowo, techniki NLP umożliwiają AI głębsze zrozumienie treści maili. Dzięki temu systemy mogą identyfikować także phishing czy wiadomości zawierające szkodliwe linki.

AI w wykrywaniu i analizie zagrożeń

Kolejnym kluczowym obszarem, w których AI znajduje zastosowanie, jest wykrywanie i analiza zagrożeń. Sztuczna inteligencja potrafi analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikując nietypowe wzorce zachowań, które mogą wskazywać na atak. Dzięki temu AI jest w stanie wykrywać zarówno znane, jak i nieznane wcześniej zagrożenia.

Artur Kuliński zwraca uwagę na to, jak generatywna sztuczna inteligencja wspiera działania cyberdefensywne: „szczególnie w obszarze generowania podsumowań, analizy i syntezy informacji”.

Dużym wyzwaniem w cyberbezpieczeństwie jest nadmiar informacji. Specjaliści z branży są często przytłoczeni ogromną liczbą alertów, z których wiele okazuje się nieistotnych. Może to prowadzić do przeoczenia prawdziwych zagrożeń.

„Mamy problem w defensywnym cybersecurity z nadmiarem informacji, ze zmęczeniem false positivami. Sztuczna inteligencja świetnie się tu wpasowuje, potrafi wstępnie przeanalizować i podsumować ogromne zbiory danych, a nawet zasugerować kolejne działaniadla operatora” - argumentuje ekspert.

Dzięki AI możliwe jest szybsze i skuteczniejsze reagowanie na incydenty, redukując czas potrzebny na analizę i podejmowanie decyzji.

Reverse engineering i analiza kodu

Istotnym zastosowaniem AI w obszarze cyberbezpieczeństwa jest także reverse engineering kodu, szczególnie w przypadku analizy złośliwego oprogramowania. Mówimy o procesie analizy systemów, programów lub urządzeń w celu zrozumienia ich działania, struktury i funkcji. Jest to technika, którą często wykorzystuje się do rozkładania oprogramowania na części składowe, aby zrozumieć, jak zostało zbudowane, a także w jakim celu działa.

W kontekście bezpieczeństwa IT, reverse engineering może być wykorzystywany do analizy złośliwego oprogramowania, aby zrozumieć, w jaki sposób działa, jakie ma cele oraz jakie luki w zabezpieczeniach wykorzystuje.

Tradycyjnie proces ten wymagał ogromnego nakładu czasu i wyspecjalizowanej wiedzy. Dziś, dzięki AI, analiza skomplikowanego kodu może zostać przeprowadzona w krótkim czasie.

„Reverse engineering kodu, o którym wspominałem, np. w Google Threat Intelligence. Normalnie zajęłoby to analitykom tygodnie, żeby zrozumieć kod, który jest zwykle zamazany. W tej chwili dzieje się to po prostu w ciągu minut. Co więcej, dostajemy nie tylko informację, że coś jest dobre czy złe, ale także uzasadnienie dlaczego coś jest podejrzane, dlaczego kod jest niebezpieczny” - podkreśla Artur Kuliński.

Obniżanie progu wejścia do pracy w cyberbezpieczeństwie

Jednym z największych wyzwań w dziedzinie cyberbezpieczeństwa jest brak wykwalifikowanych specjalistów. Technologia sztucznej inteligencji może pomóc w rozwiązaniu tego problemu, obniżając próg wejścia dla nowych analityków. Dzięki narzędziom opartym na AI, osoby z mniejszym doświadczeniem mogą efektywnie pracować, korzystając z interfejsów w języku naturalnym, zamiast uczyć się skomplikowanych, specjalistycznych języków.

AI umożliwia też obniżanie progu wejścia w obszar cybersecurity, gdzie usuwamy ten kawałek specyficznej wiedzy, w której nauka trwa bardzo długo. Zanim np. analityk zacznie efektywnie pracować ze specyficznym językiem, to z pomocą generatywnego AI pracuje w języku naturalnym, ucząc się języka specyficznego.
Artur Kuliński, Customer Engineer, Security Specialist, Google Cloud

To podejście nie tylko przyspiesza proces szkolenia nowych pracowników, ale także pozwala doświadczonym specjalistom skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Sztuczna inteligencja w cyberprzestępczości

Sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie służące do ochrony przed cyberzagrożeniami, ale także broń, która może być wykorzystywana przez cyberprzestępców. W miarę jak AI staje się coraz bardziej dostępna, rośnie ryzyko jej nieetycznego i nielegalnego wykorzystania. Artur Kuliński w rozmowie z naszym portalem zwraca uwagę na ten problem.

Nie możemy się oszukiwać i być naiwni, że narzędzia oparte o sztuczną inteligencję nie będą wykorzystywane przez cyberprzestępców. Będą. Dlatego np. w naszym programie „Umiejętności Jutra”, gdzie poruszamy kwestie bezpieczeństwa modeli, skupiamy się na tym, żeby nauczyć ludzi, jak z tych rozwiązań korzystać bezpiecznie.
Artur Kuliński, Customer Engineer, Security Specialist, Google Cloud

Zapytaliśmy eksperta z Google o to, czy do cyberprzestępczości mogą być wykorzystywane takie modele AI jak DeepSeek. Ostatnio firma KELA, zajmująca się cyberzagrożeniami, przetestowała nowy chiński model pod kątem zabezpieczeń przed cyberzagrożeniami i wykazała, że może zostać użyty do tworzenia ransomeware czy nawet materiałów wybuchowych, o czym pisaliśmy na łamach CyberDefence24.

Trendem będzie, że w działalności cyberprzestępczej coraz bardziej poszukiwane staną się modele jailbreakowane, czyli pozbawione zabezpieczeń. Poszukiwany będzie dostęp cyberprzestępców do modeli, które nie nakładają ograniczeń na treści, jakie generują.
Artur Kuliński, Customer Engineer, Security Specialist, Google Cloud

Jak dodał: „ważne są też odpowiednie regulacje i globalne porozumienie co do standardów AI. Nie powinniśmy mieć sytuacji, w której rozpowszechniany jest szeroko dostępny model, który można wykorzystywać do działań nieetycznych i nielegalnych”.

Serwis CyberDefence24.pl otrzymał tytuł #DigitalEUAmbassador (Ambasadora polityki cyfrowej UE). Jeśli są sprawy, które Was nurtują; pytania, na które nie znacie odpowiedzi; tematy, o których trzeba napisać – zapraszamy do kontaktu. Piszcie do nas na: [email protected].