В эпоху цифровой трансформации кибербезопасность стала критически важной для любого бизнеса. Каждый день появляются новые уязвимости, а традиционные методы их обнаружения часто не справляются с растущими объемами данных и сложностью современных IT-систем. Именно здесь на помощь приходят инструменты на базе искусственного интеллекта. ИИ-инструменты для сканирования уязвимостей значительным образом меняют подход к кибербезопасности. Они способны анализировать огромные массивы данных в режиме реального времени, выявлять скрытые угрозы и предсказывать потенциальные атаки еще до их реализации. В отличие от традиционных сканеров, которые работают по заранее заданным правилам, AI-системы обучаются на основе опыта и постоянно совершенствуют свои алгоритмы обнаружения постоянно.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Пятерка самых надежных инструментов
При выборе ИИ-инструментов для сканирования уязвимостей мы руководствовались несколькими критериями. Во-первых, это точность обнаружения угроз — инструмент должен минимизировать количество ложных срабатываний, сохраняя при этом высокую чувствительность к реальным угрозам. Во-вторых, скорость работы — в условиях динамично развивающейся киберугрозы время реакции имеет решающее значение. Также мы учитывали простоту интеграции с существующими системами безопасности, качество пользовательского интерфейса и возможности автоматизации процессов. Немаловажными факторами стали стоимость решения и качество технической поддержки.
Итак, далее рассмотрим 5 подобранных нами нейросетевых платформ.
1. Darktrace Cyber AI
Один из ведущих поставщиков решений по кибербезопасности на базе ИИ, который предлагает систему, имитирующую "цифровую иммунную систему" для сети. Она использует самообучающийся искусственный интеллект, способный обнаруживать аномалии в режиме реального времени и автоматически реагировать на угрозы. Darktrace анализирует поведение всей ИТ-инфраструктуры, выявляет угрозы и может автономно принимать меры для их нейтрализации без участия человека. Эта платформа совместима с облачными провайдерами и поддерживает защиту вплоть до миллиона устройств.
2. Vectra AI Cognito
Известная платформа по обнаружению кибератак на всех этапах киберцепочки. Она использует глубокое обучение для анализа сетевого трафика и поведения пользователей, чтобы выявить сложные угрозы. Это широко применяемый продукт в области корпоративной кибербезопасности, доказавший свою надежность и заслуживший безупречную репутацию в своей сфере.
3. CrowdStrike Falcon
Облачная платформа с мощными возможностями машинного обучения. Обеспечивает защиту конечных точек с предсказательной аналитикой и автоматическим реагированием на инциденты. Использует технологию поведенческого анализа для выявления подозрительной активности в режиме реального времени. Интегрируется с более чем 300 сторонними решениями безопасности.
4. Rapid7 InsightIDR
Платформа для обнаружения и реагирования на инциденты с интегрированными возможностями машинного обучения. Предлагает централизованную видимость всех активов и угроз. Включает встроенные средства анализа поведения пользователей и сущностей (UEBA, User and Entity Behavior Analytics) для выявления инсайдерских угроз. Обеспечивает быстрое расследование инцидентов с помощью автоматизированных рабочих процессов и готовых сценариев реагирования.
5. Cynet 360 AutoXDR
Всеобъемлющая платформа XDR с автоматизированным реагированием на угрозы. Объединяет защиту сети, конечных точек и пользователей в единое решение. Использует алгоритмы корреляции для связывания событий безопасности из различных источников в единые инциденты. Предоставляет возможности управляемых услуг безопасности (MDR) с круглосуточным мониторингом экспертов.
Как работают ИИ-алгоритмы в сканировании уязвимостей
Современные AI-инструменты для сканирования уязвимостей используют машинное обучение и тем самым кардинально отличаются от традиционных методов обнаружения угроз. В основе их работы лежит принцип анализа поведенческих паттернов, а не просто сравнение с базой известных сигнатур вредоносного ПО. Алгоритмы глубокого обучения анализируют огромные объемы данных о сетевом трафике, активности пользователей, системных процессах и файловых операциях. Они строят базовые модели "нормального" поведения системы и выявляют отклонения, которые могут указывать на присутствие угрозы. Особенность таких систем в том, что они способны обнаруживать неизвестные ранее типы атак, основываясь на аномальном поведении.
Нейронные сети обрабатывают данные в режиме реального времени, используя технологии обработки естественного языка для анализа логов, компьютерного зрения для исследования сетевых графиков и временных рядов для выявления подозрительных паттернов активности. Такой многоуровневый подход позволяет достичь высокой точности обнаружения при минимальном количестве ложных срабатываний. Большинство передовых ИИ-инструментов поддерживают стандартные протоколы и API, что позволяет легко интегрировать их с существующими системами управления событиями безопасности. Они могут получать данные от различных источников — от сетевых устройств и серверов до облачных сервисов и мобильных устройств, создавая единую картину безопасности организации.
Выбор конкретного решения должен основываться на специфических потребностях организации, ее размере, бюджете и уровне технической экспертизы команды безопасности. Стоит помнить, что внедрение ИИ-инструментов — это не разовая акция, а долгосрочная стратегия, требующая постоянного развития и адаптации к изменяющимся угрозам.
⠀
Благодарим за лайк и подписку на канал Creator Project!
Читайте также: Топ-5 нейросетей для анимации. Быстрые и доступные ИИ-инструменты, которые стоит попробовать
