Kadangi vis daugiau asmenų ir organizacijų naujas technologijas priima išskėstomis rankomis, dirbtinio intelekto (AI) ir dirbtinio intelekto sprendimų priėmimo tapo neįmanoma ignoruoti. Svarbūs sprendimai, kuriuos kažkada priimdavo žmonės, dabar gali būti patikėti AI sprendimų priėmimo kompetencijai.
Mums belieka stebėtis, kaip AI veikia sprendimų priėmimą ir ar galime pasitikėti rezultatais. Tobulėjant kibernetinio saugumo sektoriui, auga ir kibernetinės grėsmės. Tačiau, kadangi žmogaus klaidos yra viena iš didžiausių kibernetinio saugumo grėsmių, ar AI sprendimų priėmimas yra mažiau patikimas nei žmonių?
Kas yra AI sprendimų priėmimas?
DI sprendimų priėmimą galima apibūdinti kaip AI valdomų sistemų gebėjimą atlikti duomenų apdorojimo užduotis ir priimti sprendimus be (arba mažai) žmonių pagalbos.
Nepaisydamas žmogiškojo faktoriaus, dirbtinis intelektas gali kiekybiškai įvertinti kokybinius duomenis, pateikti tikslesnes prognozes ir priimti teisingus sprendimus. Jis gali susidoroti su sudėtingomis užduotimis, tokiomis kaip duomenų analizė, duomenų traiškymas, anomalijų aptikimas ir kt. Atlikus užduotį, galutinis sprendimas yra visiškai automatizuotas arba priimamas žmonių, jei tai priklauso nuo sistemos.
Perimdamas varginančias kasdienes užduotis, dirbtinis intelektas atlaisvina mūsų laiko kūrybiškesnei, į verslą orientuotai veiklai. Tačiau nereikia bijoti, kad dirbtinis intelektas artimiausiu metu pakeis žmones verslo procese.
Šį AI sprendimų priėmimo procesą galima suskirstyti į tris pagrindines kategorijas:
- Sprendimo palaikymas: Šioje sistemoje žmogaus intelektas ir dirbtinio intelekto varomos, duomenimis pagrįstos įžvalgos derinamos, kad būtų priimti teisingesni sprendimai.
- Sprendimo padidinimas: Kaip ir ankstesnėje sistemoje, čia dirbtinis intelektas nesiekia pakeisti žmonių, o padėti jiems priimant sprendimus naudojant kelias alternatyvas. Šiems sprendimams priimti naudojama nuspėjamoji analizė (norint rasti galimus rezultatus) arba įsakmioji analizė (norint rasti daugiau galimybių su konkrečiu rezultatu).
- Sprendimų automatizavimas: Skirtingai nuo ankstesnių dviejų, šios sistemos užduotis yra pakeisti žmones automatizuojant jų kasdienes sprendimų priėmimo pareigas.
Kadangi AI sunku išvengti mūsų dabartiniame pasaulyje, tai protinga patikrinkite AI keliamus pavojus kol turėsime su jais susidoroti.
Kokį vaidmenį AI vaidina sprendimų priėmimas kibernetinėje saugoje?
Kadangi dirbtinio intelekto sistemos turi galimybę priimti sprendimus ir atlikti užduotis nepriklausomai nuo žmonių, jos gali analizuoti didesnius su rizika susijusių duomenų kiekius tokiu greičiu, kokio negali prilygti joks žmogus. Be to, dirbtinio intelekto varomos saugos sistemos gali panaudoti mašininį mokymąsi (ML), kad patobulintų savo gynybą ir kompetentingiau atremtų vykstančias kibernetines atakas.
Pavyzdžiui, jie gali rinkti duomenis realiuoju laiku apie aktyvias kibernetines grėsmes, pvz., naujausią el sukčiavimu ir neleiskite nieko neįtariančioms aukoms spustelėti kenkėjiškų nuorodų arba atsisiųsti kenkėjiškų programų dokumentus. Juk kibernetiniai nusikaltimai, tokie kaip sukčiavimo sukčiavimas ir paslaugų atsisakymo (DoS) atakos, yra nerimą keliantys dažni, o sistema, kuri gali veikti kaip laikrodis be miego arba norint patobulinti kibernetinių nusikaltimų taktiką, reikia pailsėti, yra galinga sąjungininkas.
Kibernetiniam saugumui stiprinti gali būti naudojami visi trys AI sprendimų priėmimo procesų tipai (palaikymas, papildymas ir automatizavimas).
AI naudojimo kibernetinėje saugoje privalumai
Kadangi visi sutinkame, kad AI sprendimų priėmimas kibernetinio saugumo srityje yra tai, ko ateityje pamatysime daugiau, pažiūrėkime, kokie yra pagrindiniai jo pranašumai.
- AI gali dirbti dieną ir naktį: Skirtingai nei kibernetinio saugumo darbuotojai, kuriems reikia retkarčiais užsimerkti, dirbtinis intelektas gali analizuoti duomenis, ieškodamas kibernetinių grėsmių ir pažeidžiamumų visą parą.
- Tai gali išnaikinti žmogiškąsias klaidas: Nuo žmonės yra silpniausia kibernetinio saugumo grandinės grandis, saugiau leisti dirbtiniam intelektui atlikti visas užduotis, kurių mums baisu (pvz., prioritetų nustatymą ir pagrindinių pareigų vykdymą).
- ML yra grėsmių aptikimo žaidimų keitiklis: Skirtingai nuo žmonių kibernetinio saugumo ekspertų, kurie turi mokytis, kad nustatytų ir suprastų naujas kibernetines grėsmes, dirbtinio intelekto sistema gali automatiškai pagauti naujų grėsmių vėją.
- Tai daro biometrinį autentifikavimą išmanesnį: Nesvarbu, ar kalbame apie pirštų galiukus, rainelę ar balso atpažinimą, AI daro biometrinius prisijungimus sklandesnius ir saugesnius.
- Tai galėtų sumažinti kibernetinių atakų išlaidas: Sėkmingos kibernetinės atakos atveju dirbtinio intelekto varoma apsaugos sistema gali sumažinti žalą ir sumažinti finansinius nuostolius.
AI naudojimo kibernetinėje saugoje trūkumai
Nemanome, kad dirbtinis intelektas staiga taps sąmoningas, pradės jausti rimtą panieką žmonijos atžvilgiu ir darys viską, kad ją sunaikintų – toli gražu (kol kas). Tačiau kibernetinio saugumo srityje dirbtinis intelektas taip pat nėra tik saulė ir vaivorykštė. Be to, jų yra daugiau nei keli priežastys, kodėl neturėtumėte aklai pasitikėti AI.
- AI ir ML šališkumas: Yra dviejų tipų DI šališkumo: algoritminis AI (geriau žinomas kaip duomenų šališkumas) ir visuomenės AI šališkumas, ir abu gali padaryti DI pagrįstas saugos sistemas šališkas.
- AI skaidrumo trūkumas: Kadangi AI veikia kaip juodoji dėžė, negalime rinkti informacijos, kurios mums reikia, kad suprastume, kaip AI sistema iš tikrųjų priima sprendimus.
- Integracijos su esamomis apsaugos sistemomis problemos: Ne visos dirbtiniu intelektu pagrįstos saugos sistemos gali būti sklandžiai integruotos su esamomis, o tai gali pakenkti organizacijos saugos architektūrai.
- Polinkis į klaidingus teigiamus rezultatus: Kadangi nesuprantame, kaip priimti AI sprendimus ir AI priklauso nuo duomenų, ML algoritmai gali anomalijų aptikimo klaidos (pvz., duomenų, kurie nekelia grėsmės, pašalinimas), dėl kurių sistemoms kyla pavojus realiai kibernetinei veiklai grasinimai.
Ar galime pasitikėti AI kibernetinio saugumo srityje?
Tobulėjant abiem technologijoms, dirbtinis intelektas ir kibernetinis saugumas tampa vis labiau susipynę. Tačiau ar tai reiškia, kad turėtume palikti savo rūpesčius ir pasitikėti AI sprendimų priėmimu?
Kaip ir bet kurios kitos technologijos atveju, AI sprendimų priėmimo potencialas turi savo privalumų ir trūkumų. Jis gali apsaugoti mūsų sistemas dieną ir naktį, pašalinti žmogiškąsias klaidas ir tuo pat metu mokytis iš naujų kibernetinių atakų. Tačiau jis gali būti užpultas kaip ir bet kuris kitas apsaugos sistemos komponentas ir šios atakos gali paveikti jos „protą“ tokiu būdu, kurio mes dar nesupratome.
Todėl labai svarbu suprasti AI naudojimo kibernetinio saugumo srityje riziką ir naudą, kad galėtume jį laikyti vienu artimiausių sąjungininkų.
