AI ПРОТИВ AI: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ КИБЕРАТАК

AI VERSUS AI: USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO DETECT AND PREVENT CYBER ATTACKS

Mikhailov Andrey Alekseevich

Student, Department of Information Security, Southwest State University,

Russia, Kursk

Mikhailova Olesya Yurievna

Student, Department of Information Security, Southwest State University,

Russia, Kursk

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются основные способы использования ИИ для защиты от кибератак, а также потенциальные угрозы, связанные с применением ИИ злоумышленниками.

ABSTRACT

This article discusses the main ways to use AI to protect against cyber attacks, as well as the potential threats associated with the use of AI by intruders.

Ключевые слова: искусственный интеллект, киберугрозы, киберпреступники, кибербезопасность, защита, преимущества, недостатки.

Keywords: artificial intelligence, cyber threats, cybercriminals, cybersecurity, protection, advantages, disadvantages.

Современный цифровой мир сталкивается с беспрецедентным ростом киберугроз. Киберпреступники постоянно совершенствуют свои методы, используя сложные алгоритмы и искусственный интеллект (ИИ) для атак на информационные системы. В этой гонке технологий защитники также начинают активно применять ИИ для обнаружения и предотвращения кибератак. Искусственный интеллект становится как оружием злоумышленников, так и мощным инструментом в руках специалистов по кибербезопасности.

Киберпреступниками искусственный интеллект используется для:

• автоматизации атак: ИИ может автоматизировать процессы сканирования уязвимостей, подбора паролей и эксплуатации систем, что значительно увеличивает масштаб и скорость атак;
• глубоких фейков (deepfakes): ИИ используется для создания реалистичных подделок видео, аудио или текстов, которые могут использоваться для социальной инженерии или манипуляции общественным мнением;
• адаптивных атак: алгоритмы машинного обучения позволяют злоумышленникам адаптировать свои методы в зависимости от реакции системы безопасности, обходя традиционные механизмы защиты;
• фишинговые атаки: ИИ анализирует поведение пользователей в интернете, чтобы создавать персонализированные фишинговые сообщения, которые трудно отличить от легитимных.

Одним из ярких примеров успешных атак является использование ИИ для анализа сетевого трафика и выявления уязвимостей в системах. Например, в 2023 году был зафиксирован случай, когда киберпреступники использовали нейросети для генерации целевых атак на финансовые учреждения. Эти атаки были настолько точными, что их сложно было обнаружить традиционными методами.

В кибербезопасности одной из ключевых областей применения ИИ является обнаружение аномалий. Системы на основе машинного обучения анализируют огромные объемы данных, чтобы выявить необычные паттерны, которые могут указывать на кибератаку. Например, анализ сетевого трафика: ИИ может обнаруживать необычные запросы, которые могут быть признаком DDoS-атаки или попытки взлома. Или мониторинг поведения пользователей: нейросети отслеживают действия пользователей внутри системы, чтобы выявить подозрительное поведение, такое как доступ к конфиденциальным данным в нерабочее время.

Предсказательная аналитика позволяет прогнозировать потенциальные угрозы на основе исторических данных. ИИ обучается на данных о прошлых атаках, чтобы предсказать вероятность новых инцидентов. Это помогает организациям принимать превентивные меры, такие как усиление защиты уязвимых систем или блокировка подозрительных IP-адресов.

Системы ИИ могут автоматически реагировать на кибератаки, минимизируя ущерб. Например:

• блокировка подозрительных запросов: ИИ может временно блокировать доступ к системе для подозрительных IP-адресов или устройств;
• изоляция зараженных систем: при обнаружении вредоносного программного обеспечения ИИ может автоматически изолировать зараженные устройства, чтобы предотвратить распространение атаки;
• обновление правил безопасности: ИИ может динамически обновлять правила межсетевого экрана или антивирусных программ на основе новых угроз.

Использование искусственного интеллекта повышает скорость обработки данных: ИИ способен анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, что делает его незаменимым инструментом для обнаружения кибератак. Традиционные методы анализа данных часто не справляются с такими объемами информации. Также системы на основе ИИ могут адаптироваться к новым угрозам, обучаясь на новых данных. Это особенно важно в условиях постоянного изменения ландшафта киберугроз.

Но, помимо преимуществ использования искусственного интеллекта, существует и ряд недостатков:

• возможность ложных срабатываний: если система неверно классифицирует нормальное поведение как подозрительное, это может привести к блокировке легитимных пользователей или устройств.
• сами системы ИИ могут стать целью атак. Злоумышленники могут попытаться манипулировать данными, на которых обучается ИИ, чтобы "обмануть" его и скрыть атаку.
• использование ИИ в кибербезопасности поднимает важные этические вопросы, такие как защита конфиденциальности пользователей и прозрачность алгоритмов.

Искусственный интеллект становится ключевым игроком в борьбе с кибератаками. Он предлагает уникальные возможности для обнаружения и предотвращения угроз, но также создает новые вызовы. Для успешного использования ИИ в кибербезопасности необходимо учитывать, как его преимущества, так и потенциальные риски. Будущее кибербезопасности зависит от того, насколько эффективно мы сможем интегрировать ИИ в существующие системы и насколько быстро сможем адаптироваться к новым угрозам.

Список литературы:

1. Дьяконова, О. Г. К вопросу о понятии технологий искусственного интеллекта / О. Г. Дьяконова // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). – 2024. – № 3 (115). – С. 52-63.
2. Адамов, Г. Е. Защита компьютера от кибератак / Г. Е. Адамов, В. В. Васильев, П. М. Петров // Развитие современной науки: опыт теоретического и эмпирического анализа. - 2023. – С. 163-166.
3. Шинкарецкая, Г. Г. Проблема выработки определения кибератаки / Г. Г. Шинкарецкая // Международное право. – 2023. – № 2. – С. 10-21.
4. Панин, Д. Н. Анализ кибератак на критическую информационную инфраструктуру с IOT технологиями / Д. Н. Панин, Е. О. Бобков, Е. А. Балашова // Автономия личности. – 2020. – № 2 (22). – С. 55-64.
5. Козлова, Н. Ш. Анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности / Н. Ш. Козлова, В. А. Довгаль // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественноматематические и технические науки. – 2023. – № 3(326). – С. 65-72.