Як ШІ може підвищити та знизити безпеку бізнесу

Домашня / Блоґ / Як ШІ може підвищити та знизити безпеку бізнесу

22.01.2025 Автор: Марія Огнівчук

Штучний інтелект — друг чи ворог бізнесу?

Кіберзагрози та системи безпеки стрімко еволюціонують, і штучний інтелект (ШІ) відіграє в цьому важливу роль. Особливо помітний його вплив у фінансовому секторі, де рахунок потенційних втрат від кібератак обчислюється мільярдами доларів. Не менш драматично виглядають загрози фізичній безпеці, пов’язані з рішеннями, ухваленими ШІ.

Штучний інтелект перетворився на технологію подвійного призначення у світі кібербезпеки — те, що захищає одних, стає зброєю в руках інших. Наприклад, у 2023 році система штучного інтелекту Visa запобігла 80 мільйонам шахрайських транзакцій на суму 40 мільярдів доларів. Водночас на тіньовому ринку з’явилися інструменти ШІ на кшталт ProKYC, здатні створювати підроблені особистості для обходу систем верифікації.

Як постачальник сервісів та розробник рішень ШІ у сфері кібербезпеки, ми щодня спостерігаємо цю технологічну дуель між захисниками і зловмисниками. Наш досвід показує: перемагає той, хто розумніше використовує технології ШІ.

У попередній статті на цю тему ми детально розібрали ризики під час розроблення та застосування штучного інтелекту, включно з проблемами достовірності, конфіденційності та цілісності даних, а також правильності рішень, ухвалюваних машиною. Також ми детально розглянули методи забезпечення безпеки систем ШІ від самого початку їх створення.

Тепер настав час поглянути на питання безпеки та ШІ з погляду не тільки розробників систем ШІ, а й користувачів сервісів і рішень на основі ШІ. Дізнаймося, як ШІ стає щитом для сучасного бізнесу.

У цьому матеріалі ми розглянемо конкретні приклади реальних кіберінцидентів, пов’язаних із ШІ, і покажемо, як бізнес може мінімізувати свої ризики, роблячи ставку на продумані підходи до інформаційної безпеки з використанням ШІ.

Подвійна природа технологій

Сучасні технології давно мають подвійну природу: вони можуть як посилювати захист, так і ставати причиною нових ризиків та інцидентів. Це проявлялося задовго до бурхливого розвитку ШІ в останні роки. Наприклад, шифрування захищає конфіденційні дані під час передання та зберігання, знижуючи ризик витоків, але зловмисники також використовують сильне шифрування й анонімізацію для приховування злочинної діяльності, ускладнюючи розслідування інцидентів і кіберзлочинів.

Інший приклад, завдяки розподіленому характеру роботи, блокчейн підвищує безпеку даних, забезпечує їхню цілісність і прозорість транзакцій, але знижує безпеку деяких процесів через незворотність помилкових транзакцій, ризики втрати ключів доступу, вразливості смарт-контрактів та іншу специфіку, притаманну блокчейну.

Штучний інтелект (ШІ) — яскравий приклад цього феномена. У руках експертів ШІ здатний підвищити рівень безпеки компаній, передбачаючи потенційні атаки, аналізуючи великі обсяги даних і виявляючи аномалії. При неправильному використанні ШІ може застосовуватися для автоматизації хакерських атак та інших небажаних дій. Однак знову ж таки, правильне впровадження засобів захисту, зокрема, з використанням ШІ, дає змогу ефективно протистояти таким спробам. Розглянемо основні грані двоїстої природи ШІ в сучасному уявленні.

ШІ як захисник бізнесу

Згідно зі звітом Gartner “Hype Cycle for Artificial Intelligence 2024”, ШІ посилює безпеку бізнесу за допомогою трьох ключових механізмів:

Інтелектуальне виявлення загроз. ШІ аналізує великі обсяги даних у реальному часі. Це дає змогу виявляти аномалії та потенційні загрози значно швидше й точніше за традиційні методи.
Автоматизація реагування. Сучасні рішення ШІ здатні автоматично вживати захисних заходів при виявленні загроз. Це істотно знижує навантаження на команди безпеки і прискорює реакцію на інциденти.
Поведінковий аналіз. Системи ШІ відстежують і аналізують дії користувачів. Це допомагає своєчасно виявляти підозрілу активність і потенційні інсайдерські загрози.

Якщо подивитися на еволюцію сучасних рішень кібербезпеки, застосування ШІ можна помітити в дуже багатьох класах сучасних систем безпеки — від аналізу файлів і трафіку щодо атак і шкідливих речовин до керування хмарними середовищами та реагування на зловмисні дії користувачів.

ШІ як джерело загроз

Водночас Gartner вказує на серйозні ризики, пов’язані з використанням ШІ:

Еволюція кіберзагроз. Зловмисники застосовують ШІ для створення більш витончених атак, включно з генерацією переконливих фішингових повідомлень і автоматизацією процесів злому.
Проблема помилкових спрацьовувань. Неякісно спроєктовані або неправильно налаштовані системи ШІ можуть генерувати надто багато хибних тривог. Це призводить до нераціонального використання ресурсів служби безпеки.
Етико-правові виклики. Використання ШІ порушує серйозні питання конфіденційності даних, можливої упередженості алгоритмів і розподілу відповідальності за автоматично прийняті рішення.

Для того, щоб технології працювали на користь, важливо впроваджувати їх з урахуванням кібербезпеки та регулярно оцінювати їхні можливі ризики. Бізнесу варто інвестувати не тільки в розвиток ШІ, а й у навчання співробітників, розробку ефективних стратегій реагування на інциденти та застосування багаторівневих захисних рішень. Обговоримо це глибше.

Реальні кіберінциденти зі ШІ: аналіз і вплив на бізнес

Розглянемо детально конкретні випадки, що підкреслюють важливість безпеки ШІ та його вплив на бізнес.

ШІ — вбивця (2018 рік)

Історія розвитку штучного інтелекту містить приклади, що демонструють не лише вразливість передових технологій, а й ризики для фізичної безпеки, які спричиняються цими технологіями. Особливо тривожними є ситуації, коли збої в роботі систем ШІ призводять до серйозних наслідків для життя і безпеки людей. У 2018 році відбувся трагічний інцидент із безпілотним автомобілем Uber: система штучного інтелекту не змогла коректно ідентифікувати пішохода, що призвело до фатального зіткнення.

Ризики для бізнесу: якщо ваш бізнес пов’язаний з автономним транспортом, IoT, IIoT, операційними технологіями та іншими застосуваннями комп’ютерних технологій у фізичному світі, то впровадження технологій ШІ у ваші процеси або продукти — це питання часу. Відповідно, не чекайте пасивно на кіберфізичні інциденти, пов’язані з ШІ, а готуйтеся керувати цими ризиками вже зараз.

Шахрайство з використанням діпфейка голосу (2019 рік)

У березні 2019 року генеральному директору британського підрозділу енергетичної компанії зателефонувала особа, яка імітувала голос його начальника за допомогою технології діпфейка. Зловмисник переконав його перевести 200 000 фунтів стерлінгів (близько 243 000 доларів США) на рахунок нібито угорського постачальника.

Цей випадок був одним із перших інцидентів, які набули широкої популярності та продемонстрували, як ШІ може бути використаний для створення підроблених голосів із метою фінансового шахрайства. Подальший розвиток технологій діпфейків показав, що на додаток до підробки голосу шахраї з метою обману своїх жертв також ефективно використовують підроблені відео, зокрема, в реальному часі.

Бізнес-ризик: загрози діпфейків змушують переглянути процедури аутентифікації, які раніше покладалися на голосові або відеопідтвердження. Велика проблема може критися в тому, що не всі такі процедури описані формально. У компаніях часто застосовують неписані процедури та неформальні практики, пов’язані з різними особистими проханнями або підтвердженнями.

Злом системи розпізнавання облич Clearview AI (2020 рік)

Компанія Clearview AI, розробник технологій розпізнавання облич для правоохоронних органів і приватних компаній, зіштовхнулася з атакою, під час якої хакери викрали дані клієнтів і співробітників. З огляду на те, що біометричні дані унікальні, і їх неможливо змінити, як пароль або номер телефону, витік викликав занепокоєння громадськості та обговорення на міжнародному рівні.

Наслідки для бізнесу: інцидент призвів до юридичних суперечок і перевірок регулюючих органів. Втрата біометричних даних може унеможливити використання низки сервісів, оскільки такі дані неможливо перегенерувати. Для бізнесу це сигнал про необхідність суворих заходів захисту і додаткових рівнів шифрування біометричних даних.

Маніпуляція системою рекомендацій YouTube (2020 рік)

У 2020 році дослідники з’ясували, що система рекомендацій YouTube зазнала маніпуляцій: зловмисники використовували ботів для штучного підвищення кількості переглядів і взаємодій із контентом. Це призвело до поширення дезінформації та шкідливого контенту, завдавши шкоди користувачам і викликавши критику на адресу платформи. Подібні маніпуляції продемонстрували вразливість алгоритмів до накрутки метрик і підробки активності. Це посилило недовіру до системи рекомендацій та інформаційних платформ загалом.

Ризики для бізнесу: маніпуляції рейтингами та дезінформація можуть завдати значної шкоди репутації бренду. Наприклад, просування неправдивої інформації про компанію здатне спровокувати падіння акцій або недовіру з боку клієнтів.

Витік заголовків бесід ChatGPT (2023 рік)

У березні 2023 року відбувся інцидент із ChatGPT: користувачі помітили, що під час відкриття чату відображалися заголовки чужих бесід. Це сталося через збій у бібліотеці з відкритим вихідним кодом, що використовується застосунком. OpenAI швидко виправила проблему і впровадила заходи для запобігання повторення помилок.

Вплив на бізнес: цей інцидент підкреслив важливість забезпечення безпеки даних у сервісах, заснованих на штучному інтелекті. Витоки подібного роду можуть підірвати довіру користувачів, призвести до юридичних наслідків і фінансових втрат. Згідно зі звітом IBM за 2024 рік, середній збиток компаній від витоку даних склав 4,88 мільйона доларів. Хоча точні фінансові втрати OpenAI не було розкрито, інцидент, ймовірно, призвів до додаткових витрат на посилення заходів безпеки, врегулювання можливих претензій і відновлення репутації. Подібні витрати часто включаються в суму збитку від інциденту.

Витік історій бесід ChatGPT для macOS (2024 рік)

У липні 2024 року користувачі виявили, що застосунок ChatGPT для macOS зберігав історію бесід на локальних пристроях у незашифрованому вигляді. Це означало, що будь-яка людина з фізичним доступом до пристрою могла переглянути вміст розмов, включно з конфіденційною інформацією, як-от корпоративні дані або особисті переговори.

OpenAI оперативно відреагувала і випустила оновлення, запровадивши шифрування локальних даних для усунення вразливості. Однак інцидент нагадав про важливість забезпечення безпеки застосунків ШІ на рівні користувацьких пристроїв.

Висновок: для бізнесу цей випадок підкреслює необхідність регулярних аудитів і перевірки налаштувань безпеки програмного забезпечення ШІ. Впровадження інструментів моніторингу локальних накопичувачів і централізованого управління безпекою застосунків може запобігти подібним інцидентам.

Інцидент безпеки, пов’язаний з ШІ, може стати не просто технологічною проблемою, а й ударом по репутації компаній. Витік конфіденційної інформації здатен завдати непоправної шкоди довірі клієнтів і партнерів. Бізнеси, які покладаються на ШІ, ризикують зіткнутися з наслідками на кшталт падіння продажів, розглядів із регуляторами та навіть відходу ключових партнерів.

Конфіденційність даних перебуває під особливим прицілом, оскільки будь-який витік інформації може стати причиною серйозного скандалу. Крім того, порушення достовірності та цілісності даних ускладнює ухвалення рішень: бізнес-процеси починають базуватися на спотвореній або помилковій інформації.

Для зниження подібних ризиків бізнес має переглянути всі свої процеси з погляду нових загроз та впровадити комплексні заходи безпеки, включно із захистом від зовнішніх і внутрішніх загроз, а також від помилкових рішень ШІ.

Популярні способи поліпшення безпеки бізнесу за допомогою ШІ

Як ми згадували вище, дуже багато технологій, якщо не майже всі, можуть як підвищувати надійність і безпеку бізнесу, так і знижувати її. У попередній та поточній статтях ми приділили достатньо уваги ризикам безпеки ШІ. Тому тепер перейдемо до можливостей підвищення надійності та безпеки бізнесу, які дарує нам ШІ.

Розглянемо найефективніші сучасні методи підвищення безпеки ІТ за допомогою ШІ, що активно використовуються, і наведемо реальні приклади їхнього успішного застосування.

1. Виявлення і блокування шкідливого ПЗ: розумні системи захисту

Одне з основних завдань інформаційної безпеки (ІБ) — виявлення та запобігання проникненню шкідливого програмного забезпечення (ПЗ). Сучасні системи захисту використовують комбінацію сигнатурного аналізу, поведінкового аналізу та предиктивної аналітики на основі ШІ, часто інтегруючись із хмарними системами безпеки.

ШІ значно поліпшив процес виявлення подібних загроз. Замість аналізу за шаблонами, алгоритми машинного навчання (ML) виявляють аномальну поведінку системи, яка може вказувати на шкідливі дії.

Приклад: компанія Palo Alto Networks створила платформу, здатну виявляти нові типи атак завдяки аналізу поведінки файлів і мережевого трафіку. В одному з кейсів ця система запобігла атаці з використанням вірусу, який маскувався під звичайне оновлення програми.

Інші компанії, такі як Darktrace, застосовують ШІ для створення “цифрового імунітету” — моделі, що розпізнає аномалії на основі того, як має функціонувати “здорова” система. Це дає змогу блокувати загрози ще до їхнього активного прояву.

2. Оптимізація управління ідентифікацією та доступом

Складні системи з безліччю користувачів часто стають уразливими через слабкий контроль доступу та людський фактор. Забуті облікові записи, неправильні налаштування прав доступу та використання однакових паролів співробітниками — все це збільшує ризик витоку даних і злому.

ШІ допомагає створити багаторівневу систему управління доступом, аналізуючи користувацькі сесії та виявляючи підозрілу поведінку.

Кейс: Azure Active Directory від Microsoft застосовує ШІ для моніторингу спроб входу. Якщо система виявляє підозрілу активність, наприклад спробу входу з незвичного місця або в незвичний час, вона блокує доступ і повідомляє адміністратора. Завдяки цьому щодня запобігають сотням мільйонів атак по всьому світу.

3. Автоматизація процесів реагування на інциденти

В умовах кібератак кожна секунда може мати значення. Швидка реакція на інциденти дає змогу мінімізувати наслідки та запобігти поширенню загрози на інші системи. Однак без автоматизації багато компаній втрачають дорогоцінний час через ручні перевірки та узгодження.

Системи ШІ здатні автоматично розпізнавати інцидент, ізолювати інфікований сегмент мережі та активувати сценарії реагування, не вимагаючи втручання людини.

Приклад: компанія IBM використовує рішення на базі ШІ, які дають змогу скоротити час обробки інцидентів на 75%. В одному з кейсів компанія запобігла масовій атаці на свої дата-центри завдяки автоматичному блокуванню підозрілого трафіку та сповіщенню служби безпеки про необхідність детального аналізу.

4. Інтеграція генеративного ШІ в адміністративні інтерфейси: покращення прозорості та аналітики

Генеративний ШІ в адміністративних панелях безпеки дає змогу аналізувати величезну кількість даних і представляти їх у зручній і зрозумілій формі для адміністраторів. Це допомагає виявляти патерни, які могли б залишитися непоміченими за традиційного підходу.

Наприклад, генеративні моделі, такі як ChatGPT, можуть пропонувати адміністратору сценарії оптимізації політики безпеки на основі поточних даних і минулих інцидентів. Замість ручного пошуку проблем система самостійно формулює пропозиції та кроки для підвищення безпеки.

Кейс: компанія Splunk впровадила інтеграцію з генеративними системами, які надають аналітичні звіти й дають рекомендації для швидкого усунення вразливостей.

5. Пріоритизація виправлень вразливостей: розумні рішення для швидкого патчингу

У великих компаніях кількість вразливостей у системах може обчислюватися тисячами, і далеко не кожну з них можна усунути миттєво. Неправильна пріоритизація може призвести до того, що дійсно критична вразливість залишиться поза увагою.

ШІ допомагає визначати, які вразливості становлять найбільший ризик для бізнесу, і пропонує порядок їх усунення. Системи пріоритизації використовують контекстні дані — наприклад, ймовірність експлуатації вразливості та її вплив на ключові функції компанії.

Історія успіху: компанія Qualys впровадила систему предиктивного аналізу вразливостей на базі ШІ. У результаті час на оцінку та усунення критичних вразливостей скоротився на 40%. Це знизило ймовірність успішних атак на інфраструктуру компанії.

6. Персоналізоване навчання безпеки

Традиційні тренінги з ІБ часто виявляються малоефективними, оскільки надають співробітникам загальну інформацію без урахування їхньої поведінки та дій. ШІ дає змогу створити індивідуальні програми навчання, аналізуючи комп’ютерні звички та рівень знань кожного співробітника.

Приклади: платформи Immersive Labs і CybSafe використовують алгоритми, які формують сценарії навчання на основі того, як співробітник взаємодіє з корпоративними системами. Якщо ШІ помічає, що користувач схильний до відкриття підозрілих листів або використовує небезпечні сайти, йому пропонуються спеціальні тренінги з фішингу та розпізнавання загроз.

Перевага: персоналізований підхід знижує ймовірність помилок співробітників і перетворює їх зі слабкої ланки на активну лінію захисту.

7. Інші популярні способи та успішні кейси

ШІ допомагає виявляти дії співробітників, які можуть загрожувати безпеці, чи то несанкціонований доступ до даних, випадкові або навмисні спроби обійти системи безпеки. Наприклад, система Forcepoint застосовує поведінкову аналітику, щоб відстежувати незвичну активність у корпоративному середовищі.

Для протидії загрозам фішингу компанії активно впроваджують рішення на основі ШІ. Наприклад, компанія Darktrace розробила систему ШІ, здатну виявляти та блокувати фішингові атаки в реальному часі, аналізуючи поведінку користувачів і мережевий трафік.

Алгоритми ШІ, здатні аналізувати мережевий трафік і виявляти шкідливу активність, використовуються для боротьби з ботами. Так, компанія Cloudflare представила інструмент, заснований на ШІ, для захисту вебсайтів від ботів, які несанкціоновано витягують дані для навчання моделей штучного інтелекту.

Застосування ШІ в інформаційній безпеці відкриває перед бізнесом широкі можливості для захисту даних і запобігання кібератакам. Компанії, які впроваджують сучасні рішення, здатні швидко виявляти та блокувати загрози, покращувати контроль доступу та автоматизувати процеси реагування на інциденти. Однак важливо розуміти, що технології ШІ не є панацеєю. Без комплексного підходу та постійного моніторингу безпеки навіть найсучасніші алгоритми можуть виявитися безсилими перед кіберзагрозами.

Перспективні шляхи покращення інформаційної безпеки

Щоб іти в ногу з прогресом, компанії мають не тільки використовувати поточні технології ШІ, а й впроваджувати інноваційні підходи. Розглянемо перспективні напрямки, які здатні зміцнити ІБ і мінімізувати ризики в майбутньому.

Прогнозування майбутніх атак

Одним із головних завдань інформаційної безпеки є не просто реагування на інциденти, які вже трапилися, а передбачення потенційних загроз. Традиційні системи фокусуються на виявленні відомих патернів атак. Сучасний ШІ йде далі: він створює предиктивні моделі, які аналізують поведінку зловмисників і глобальні тренди. Це дає змогу виявляти вразливості до їхньої експлуатації.

Приклад: платформа CrowdStrike використовує просунуті технології предиктивного аналізу. Система збирає дані про мільйони кібератак по всьому світу, застосовує алгоритми машинного навчання для виявлення прихованих закономірностей і створює динамічні поведінкові сценарії. Це дає змогу не тільки детектувати відомі загрози, а й передбачати нові вектори атак. В одному з кейсів така система допомогла запобігти масштабній фішинговій атаці, виявивши її ознаки ще до початку масової розсилки листів, ґрунтуючись на аналізі підготовчих дій зловмисників.

Майбутнє застосування: наступним етапом розвитку стануть “цифрові провісники”, здатні не тільки виявляти загальні тренди, а й попереджати про загрози з точністю до конкретних систем і напрямків атаки, використовуючи нейронні мережі нового покоління.

Виявлення слабких місць у засобах захисту кібербезпеки

Нерідко компанії впевнені, що їхні системи повністю захищені, поки не відбувається атака. Але системи ШІ можуть допомогти виявити слабкі місця до того, як ними скористаються зловмисники. Автоматизовані інструменти проводять симуляції атак і оцінюють, як системи реагують на них, щоб визначити “прогалини” в захисті.

Приклад: рішення AttackIQ дозволяє компаніям моделювати сценарії кібератак і тестувати свою інфраструктуру на стійкість. Це допомагає в реальному часі побачити, де система вразлива, і усунути ці проблеми до появи реальних загроз. Цей аналіз набагато глибший, ніж сканування вразливостей. Приблизно таким моделюванням займаються пентестери та Red Team, тільки вони роблять це епізодично, наприклад, раз на рік або квартал, а системи на базі ШІ можуть тестувати безпеку компаній безперервно і цілодобово.

Самоадаптивні системи безпеки

Системи, що самоадаптуються, — це один із найперспективніших кроків у розвитку кібербезпеки. Такі системи здатні аналізувати загрози та перебудовувати свої алгоритми захисту в режимі реального часу, адаптуючись до нових типів атак без втручання людини.

Приклад: компанія Darktrace розробила модель ШІ, яка не просто блокує загрози, а й сама “вчиться” на кожному інциденті, оновлюючи свою модель захисту. Така система, помітивши аномалію в поведінці користувачів або мережі, може миттєво змінити політику доступу і заблокувати потенційний вектор атаки.

Майбутнє: з розвитком подібних систем компанії зможуть отримувати захист, що “еволюціонує” разом із кіберзагрозами та мінімізує фактор застарілих правил безпеки.

Розробка методів квантовостійкого шифрування

З розвитком квантових комп’ютерів традиційні алгоритми шифрування, як-от RSA й AES, можуть стати вразливими. ШІ відіграє ключову роль у розробці нових методів захисту, які будуть стійкі до можливостей квантових обчислень.

Факт: компанії, такі як IBM і Google, вже активно тестують квантовостійкі алгоритми, використовуючи ШІ для аналізу їхньої надійності та стійкості до атак.

У майбутньому це призведе до появи шифрування, здатного захистити дані навіть при використанні квантових обчислювальних потужностей, які зможуть зламувати поточні алгоритми за хвилини.

Глобальна співпраця в галузі кібербезпеки

Складність сучасних кіберзагроз вимагає скоординованих зусиль із боку компаній, урядів і постачальників рішень з ІБ. ШІ здатний допомогти у створенні глобальних платформ обміну даними про кібератаки та методи захисту, щоб оперативно впроваджувати рішення по всьому світу.

Приклад: міжнародна ініціатива Cyber Threat Alliance об’єднує компанії по всьому світу і використовує ШІ для аналізу й поширення інформації про нові загрози. Це дає змогу запобігати атакам ще до того, як вони досягнуть певних регіонів.

Інші перспективні напрямки

Деякі інші перспективні напрямки застосування ШІ в кібербезпеці:

Усунення хибнопозитивних спрацьовувань. Розроблення систем ШІ, які здатні зменшувати кількість хибних спрацьовувань і давати тільки обґрунтовані сигнали.
ШІ для захисту IoT-пристроїв. Зі зростанням кількості “розумних” пристроїв ШІ допомагає запобігати атакам на підключені до мережі датчики, камери та побутову техніку.
Етичний аудит алгоритмів. Впровадження ШІ для контролю за тим, щоб алгоритми безпеки не ухвалювали упереджених рішень і відповідали стандартам справедливості та прозорості.

Варіанти застосування ШІ в кібербезпеці не обмежуються наведеними прикладами. Робота фахівця з інформаційної безпеки включає багато рутини, яка вже давно автоматизована. Однак залишається ще досить багато інтелектуальної роботи, яку не можна автоматизувати традиційними засобами, але можна полегшити за допомогою ШІ.

Підсумковий погляд на роль ШІ в кібербезпеці бізнесу та рекомендації

Використання ШІ в інформаційній безпеці відкриває перед компаніями безліч перспектив. ШІ може автоматизувати процеси, забезпечувати точне виявлення загроз і навіть прогнозувати потенційні атаки. Однак повна довіра до технологій без людського контролю може призвести до несподіваних наслідків, як-от помилки в моделях ШІ або ухвалення хибних рішень за хибнопозитивних сигналів.

З кожним новим кроком розвитку технологій штучного інтелекту зростає необхідність знаходження балансу між можливостями ШІ та його потенційними ризиками. Як же бізнесу знайти “золоту середину” й ефективно використовувати ШІ без шкоди для безпеки?

Баланс можливостей і ризиків

Для ефективного використання ШІ важливо дотримуватися трьох ключових принципів:

Інтеграція ШІ з елементами людського контролю. Ефективність систем ШІ підвищується за умови регулярного аудиту та оцінювання, які можуть проводитися як внутрішніми фахівцями, так і зовнішніми експертами, залежно від можливостей і потреб організації.
Інвестиції в навчання співробітників. Люди залишаються найважливішою ланкою кібербезпеки. Навчання роботі з системами ШІ та сценаріями реагування на інциденти — важливий крок до зниження людського фактора.
Розробка стратегії впровадження ШІ. Перш ніж інтегрувати ШІ в систему безпеки, важливо провести всебічний аналіз ризиків і розробити план, який враховує технічні та юридичні аспекти захисту даних.