Những Mối Nguy và Lợi Ích của Trí Tuệ Nhân Tạo trong An Ninh Mạng.

Trong bối cảnh ngày càng tăng cao của các cuộc tấn công mạng, sự phát triển của trí thông minh nhân tạo (AI) trong lĩnh vực an ninh mạng đã trở thành một vấn đề quan trọng. Năm chức năng của khung an ninh mạng, theo NIST, bao gồm Nhận dạng, Bảo vệ, Theo dõi, Phản hồi và Khôi phục. Vậy, trí thông minh nhân tạo sẽ mang lại lợi ích gì cho các chuyên gia bảo mật trong bất kỳ lĩnh vực nào trong số này? Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét thông tin về rủi ro và phần thưởng của trí thông minh nhân tạo trong an ninh mạng. Bài viết cũng đề cập đến các vấn đề như xác định và bảo vệ, hồi đáp, khả năng minh bạch và làm rõ, sự công bằng và bảo vệ trong việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động phòng thủ mạng.
Xem xét thông tin về rủi ro và phần thưởng của trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng
Các an ninh mạng Năm chức năng của khung, theo NIST, là Nhận dạng, Bảo vệ, Theo dõi, Phản hồi và Khôi phục. Trong thực tế, làm thế nào nó có thể trí tuệ nhân tạo mang lại lợi ích cho các chuyên gia bảo mật trong bất kỳ lĩnh vực nào trong số này?
Xác định và bảo vệ: Trong thế giới ngày nay, việc xác định rủi ro mạng ngày càng trở nên khó khăn, đặc biệt là với các cuộc tấn công zero-day. Đây là những lỗ hổng hệ thống được những kẻ tấn công phát hiện trước khi nhà cung cấp hoặc nhà thiết kế hệ thống biết về chúng, sau đó có thể bị khai thác cho mục đích bất chính.
Hồi đáp: Một trong những quy trình mà các nhóm hoạt động bảo mật thực hiện để đối phó với các cuộc tấn công mạng là chặn địa chỉ IP của nguồn phát hiện mối đe dọa. Cái này địa chỉ IP thu được thông qua các tiêu đề email, các công cụ tình báo về mối đe dọa và các nền tảng không thường xuyên. AI có thể giúp tự động hóa quy trình này bằng cách phát hiện, phân tích và cấm các địa chỉ IP độc hại đã biết.
Khả năng minh bạch và làm rõ: Trong tình huống như vậy, bạn phải theo dõi cách bạn chuyển từ trí thông minh sang hiểu biết sâu sắc rồi đến hành động để mọi người có thể đi đến cùng một kết luận rằng bạn đã cung cấp cùng một dữ liệu. Việc thiếu cởi mở về cách tạo ra các mô hình là một trong những khó khăn mà nhiều bên gặp phải mô hình AI và giải pháp.
Sự công bằng: Các hệ thống AI chỉ thông minh khi dữ liệu được sử dụng để huấn luyện chúng. Xu hướng có thể được mã hóa vào nó một cách vô thức và không cố ý. Điều này có thể dẫn đến phân tích không chính xác và cuối cùng là đánh giá kém với những hậu quả nghiêm trọng. Nếu một số xu hướng lỗ hổng nhất định không được xác định, công ty có thể bị tấn công đáng kể.
Bảo vệ: Giả sử họ để cổng mở và ngủ quên, hoặc họ chỉ hợp tác với bọn cướp. Đây là những gì xảy ra khi công nghệ trí tuệ nhân tạo được sử dụng cho các hoạt động phòng thủ mạng không bị chi phối bởi các nguyên tắc vệ sinh mạng chẳng hạn như nâng cấp thường xuyên, bảo mật theo thiết kế trong suốt quá trình xây dựng và thử nghiệm.