מאת: נמרוד עמיר, סמנכ”ל סייבר וחדשנות, אינטגריטי תוכנה
עכשיו זה כבר ברור: ה-AI משנה את העולם. מספיק להעיף מבט במיליוני השימושים של הבינה המלאכותית כדי להבין שזרועותיה יגיעו לכל מקום. לא שזה דבר שלילי, להיפך. כל עוד המין האנושי יבין איך לשכלל את יכולותיו באמצעות המכונה – הזינוק קדימה לא ייעצר לעולם. המכונה עליה אומרים שהיא “יודעת יותר מדי”, מחוללת ממש עכשיו מהפכה גם בעולם אבטחת המידע.
יותר ויותר ארגונים בעולם כולו מאפשרים לבינה המלאכותית לשפר את אמצעי האבטחה שלהם. לפי דוח של Markets & Markets, עלות הטמעת כלי AI בשוק אבטחת המידע העולמית צפויה לזנק ב-23% עד 2026 לסכום של 38 מיליארד דולר.
חשוב לציין: עדיין לא מדובר בפתרון חסין מתקלות. מערך ההגנה ההיקפית חייב לכלול שכבות הגנה מרובות, מנגנוני אימות חזקים, ניטור וניתוח קבועים וקפדניים על ידי אנשי מקצוע מיומנים בתחום אבטחת הסייבר.
ועדיין. אם מביאים בחשבון את העובדה שבכל 14 שניות מתרחשת מתקפת כופר איפשהו בעולם ואת הנחישות הבלתי מוגבלת של האקרים להמשיך לחפש פרצות אבטחה – הרי שכדאי לקרוא למכונה ומהר. אחרי הכל, יתרונותיה על האדם ברורים: טכניקות הלמידה שלה מהירות ועמוקות יותר, יש ביכולתה להתמודד עם כמות עצומה של נתונים, יכולות הניתוח שלה חדות יותר ובאפשרותה לצפות, כן לצפות, את ההתנהגות של ההאקרים המיומנים ביותר.
1. זיהוי איומים ונתונים חריגים: מערכות הבינה המלאכותית יכולות לנתח כמויות גדולות של נתונים, כמו תעבורת רשת, יומני אבטחה, התנהגות משתמשים וכן דפוסים היסטוריים שעשויים להעיד על דפוסי פעולה חריגים של משתמשים. ברגע שהאלגוריתם החכם ילמד לשייך להם מאפיינים של איום אבטחה – הוא יוכל לזהותם בשלב מוקדם ולהתריע למערכות הארגון.
2. זיהוי פישינג ותוכנות זדוניות: אלגוריתם הבינה מלאכותית יכול לזהות מאפיינים של מיילים חשודים או כאלה המכילים תוכנות זדוניות. איך הוא עושה זאת? על ידי ניתוח תוכן המיילים, סריקת הקבצים המצורפים, מעקב אחרי כתובות URL ועוד אינדיקטורים שיסייעו למנוע את אירוע הסייבר הבא.
3. חיזוי עתידי: הבינה מלאכותית יודעת לנתח נתונים היסטוריים ומגמות אבטחה כדי ליצור תחזיות לגבי איומי סייבר עתידיים. על ידי ניתוח דפוסים וזיהוי נקודות תורפה אפשריות, מערכות בינה מלאכותית יכולות לספק תובנות והמלצות לחיזוק עמדת האבטחה של הארגון ולהפחתת סיכונים באופן יזום.
4. ניטור בזמן אמת: אחת הפעולות החשובות ביותר בעולם אבטחת המידע. ניטור רציף של מאגרי נתונים, רשתות ומערכות בזמן אמת, מאפשר לאתר פרצות חשודות או איומים כדי לאפשר תגובה מיידית לפני שייגרם נזק משמעותי.
5. ניהול אוטומציות סייבר: זמן תגובה מהיר, כידוע, הוא אחד המדדים הקריטיים למניעת אירוע סייבר יקר וכואב. מערכות בינה מלאכותיות יכולות להפעיל מנגנון תגובה אוטומטי ומוגדר מראש – בכל רגע בו מתגלה איום אבטחה.
6. יעילות ומהירות גבוהות: אלגוריתם הבינה המלאכותית חוסך זמן רב בעבודתם של אנשי אבטחת המידע ומפנה אותם להתמודד עם משימות מורכבות וחשובות יותר. רק תנו לו עבודה מונוטונית כמו סריקות נתונים, בדיקת התרעות סייבר לא מאיימות וזיהוי בוטים חשודים.
7. חסימת בוטים חשודים: בוטים נחשבים לאיום נפוץ על מאגרי נתונים. אחרי שהצליחו לחדור את מערך ההגנה של הארגון, הם מפיצים תוכנות זדוניות, מדביקים בווירוסים וגונבים נתונים חשובים. לאלגוריתם הבינה המלאכותית יש מערכת יחסים מורכבת עם בוטים (אחרי הכל, הוא בוט בעצמו…) וניתן להשתמש בו כדי לחסום בוטים או ללמוד את דפוסי הפעילות שלהם.
לפי כל הסימנים, אבטחת המידע המסורתית נמצאת בפני שינוי חשוב: ההתבססות רבת השנים על מערכות זיהוי מבוססות קוד שהיתה יעילה מול איומים מסורתיים – לא מספיקה עוד. כעת, מערך האיומים השתכלל ולא צריך להיות האקר מקצועי כדי לשנות קוד או חתימה. השימוש בכלי בינה מלאכותית אף מסייע להפחתת העלויות הכרוכות באבטחת מידע. לפי תמונת המצב כיום, הטיעון הזה לבדו מספיק כדי להטמיע כבר עכשיו את האלגוריתם החכם.