ИИ в веб кибербезопасности: кто победит — атака или безопасность

В гонке кибервооружений на базе ИИ тактическое преимущество пока удерживает ИИ-защищающийся. При этом встраивание ИИ в системы защиты уже стала условием выживания. К таким выводам пришли специалисты экспертно-аналитического центра (ЭАЦ) ГК InfoWatch в исследовании «Искусственный интеллект в веб кибербезопасности». Отчет подготовлен по результатам изучения мировых тенденций влияния ИИ на защита сетевой инфраструктуры.

Эксперты ЭАЦ ГК InfoWatch отмечают, что сегодня преимущество находится на стороне киберзащиты с применением ИИ. Однако использование ИИ в кибератаках сокращает разрыв за счет децентрализации и генеративных технологий. Так, уже около каждый шестой инцидент и успешный взлом сетей в мире (16%) осуществляется с применением ИИ-инструментов. Что касается фишинговых атак, то использование ИИ в них фиксируется почти повсеместно (86%).

Главный аналитик ЭАЦ InfoWatch Сергей Слепцов:

«Гонка кибервооружений на базе ИИ — это цифровая война на истощение. Пока что тактическое преимущество удерживает ИИ-защищающийся. У него есть три преимущества: полный, легитимный и непрерывный доступ к терабайтам “чистых” внутренних данных для защиты, аппаратное превосходство благодаря ASIC и локальным ЦОД, а равным образом технология киберобмана. Так, защитный ИИ контролирует веб ландшафт и может за миллисекунды перестроить топологию или подсунуть атакующему ИИ тысячи ловушек. Но атакующие быстро учатся — они используют коммерческие модели и модели на open source, взламывают их ограничения, а это делает ИИ-атаки дешевыми и массовыми. Эффективно противостоять ИИ-атаке можно только с помощью ИИ-защиты».

Аналитики ЭАЦ отмечают взрывной рост активности автономных ИИ-агентов, которые сканируют сети в поисках уязвимостей. Объем трафика, генерируемого вредоносными ИИ-ботами и агентами-разведчиками, за год вырос на 187%, а трафик от автономных ИИ-агентов («агентских браузеров») — почти в 80 раз. ИИ позволяет злоумышленникам находить уязвимости нулевого дня на 70% эффективнее. Кроме того, атакующий ИИ научился маскировать свой трафик под легитимный и мимикрировать под обычную активность пользователя. Это существенно затрудняет обнаружение вторжений.

Одновременно ИИ-защита показывает не менее впечатляющие результаты. ИИ-расширения систем обнаружения угроз (NDR/XDR) выявляют аномалии и продвинутые постоянные угрозы (APT-атаки) вдвое быстрее обычных систем — вместо нескольких дней на реакцию уходят минуты. ИИ-фильтрация на почтовых шлюзах блокирует до 94% фишинговых писем. ИИ-системы, которые анализируют поведение пользователей в ИТ-инфраструктуре, снижают риски внутренних угроз и кражи учетных данных на 45%. Благодаря ИИ-ассистентам, которые берут на себя часть рутины, нагрузка на аналитиков центров мониторинга по первичной сортировке и разбору сетевых предупреждений снижается на 60%.

Основной аналитик ЭАЦ InfoWatch Сергей Слепцов:

 «Ключевым полем битвы в ближайшие годы станет устойчивость самих ИИ-моделей к отравлению данных и уклонение от атак. А на объектах, которые до сих пор полагаются на классические сигнатурные антивирусы, ИИ-атакующий пройдет незамеченным и победит в 100% случаев. Встраивание ИИ во все уровни мониторинга — от межсетевых экранов нового поколения (NGFW) до систем обнаружения аномалий в промышленных сетях — становится не конкурентным преимуществом, а условием выживания».