CC BY
0УДК 004
Федотов И.С.
студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)
ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ
Аннотация: в статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности. Описаны основные направления их использования, включая обнаружение угроз, автоматизацию ответных мер и прогнозирование атак. Также обсуждаются вызовы, связанные с интеграцией ИИ и МО в кибербезопасность, такие как сложность моделей, необходимость больших объемов данных и уязвимости самих систем.
Ключевые слова: кибербезопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, обнаружение угроз, автоматизация.
В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) стали ключевыми элементами в развитии кибербезопасности. Эти технологии позволяют создавать более эффективные и адаптивные системы защиты информации, способные предсказывать и предотвращать угрозы в режиме реального времени. Однако, несмотря на значительные достижения в этой области, внедрение ИИ и МО в кибербезопасность сталкивается с рядом вызовов, включая сложность моделей, необходимость больших объемов данных для обучения и потенциальные уязвимости самих систем.
Одним из основных направлений использования ИИ и МО в кибербезопасности является обнаружение и предотвращение угроз.
Традиционные методы, основанные на сигнатурах, не всегда способны эффективно защищать системы от новых, неизвестных атак. Машинное обучение, особенно методы глубокого обучения, позволяет моделям адаптироваться к новым типам угроз, анализируя поведение данных в режиме реального времени. Например, алгоритмы МО могут выявлять аномальные активности в сети, такие как необычные паттерны трафика или подозрительные действия пользователей, что помогает своевременно обнаруживать попытки взлома[1].
Еще одной важной областью является автоматизация ответных мер на инциденты. Системы, основанные на ИИ, способны самостоятельно принимать решения в условиях кибератак, мгновенно блокируя подозрительную активность или изолируя зараженные сегменты сети. Это значительно сокращает время реакции на угрозы и минимизирует ущерб, особенно в условиях масштабных атак, таких какoS[2].
Интеллектуальные системы прогнозирования также играют важную роль в предотвращении угроз. Используя исторические данные о предыдущих атаках, системы машинного обучения могут предсказать возможные сценарии развития угроз и предложить превентивные меры. Такие системы особенно полезны для защиты критически важных объектов инфраструктуры, таких как энергетические сети и банковские системы, где любая атака может привести к серьезным последствиям [3].
Несмотря на очевидные преимущества, интеграция ИИ и МО в кибербезопасность сопровождается рядом вызовов. Один из них - это сложность и непрозрачность моделей машинного обучения. Многие современные алгоритмы, такие как глубокие нейронные сети, действуют как "черные ящики", что затрудняет объяснение принимаемых решений. Это особенно критично в областях, где необходима высокая степень доверия к системе, например, в финансовом секторе.
Интеграция ИИ и машинного обучения в кибербезопасность представляет собой мощный инструмент для защиты информации в условиях современных
угроз. Однако успех этой интеграции зависит от преодоления ряда вызовов, включая сложность моделей, необходимость в больших данных и уязвимости самих систем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Роль машинного обучения в обеспечении кибербезопасности [Электронный ресурс] - URL: https://na-journal.ru/5-2023-informacionnye-tekhnologii/5506-rol-mashinnogo-obucheniya-v-obespechenii-kiberbezopasnosti;
2. Машинное обучение в кибербезопасности [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/534674/;
3. Применение систем искусственного интеллекта в защите информации [Электронный ресурс] - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-sistem-iskusstvennogo-intellekta-v-zaschite-informatsii
Fedotov I.S.
Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)
INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING INTO CYBERSECURITY
Abstract: article examines the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies in cybersecurity. Key areas of their use are described, including threat detection, incident response automation, and attack prediction. The challenges associated with the integration of AI and ML in cybersecurity, such as model complexity, the needfor large datasets, and vulnerabilities of AI systems themselves, are also discussed.
Keywords: cybersecurity, artificial intelligence, machine learning, threat detection, automation.
