CC BY
103УДК 004.838
Исаков А.А.
магистрант
Московский технический университет связи и информатики
(г. Москва, Россия)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И РАССЛЕДОВАНИЕ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ
Аннотация: ИИ имеет большую актуальность в сфере расследования киберпреступлений, так как он может обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые связи между различными событиями. Использование ИИ в кибербезопасности позволяет автоматизировать процесс анализа и обнаружения угроз, что значительно повышает эффективность работы специалистов по кибербезопасности. Кроме того, ИИ также может помочь в прогнозировании возможных атак и разработке стратегий защиты от них. Автоматические системы мониторинга и анализа данных могут обнаруживать необычную активность в сети и предупреждать о возможной угрозе.
ИИ может использоваться для создания системы профилактики киберпреступлений, которая будет предотвращать возможные атаки еще до их начала. Это может быть особенно полезно для крупных компаний, которые могут стать целью кибератак. В этой статье описываются актуальные возможности ИИ и методы их реализации для борьбы с киберпреступностью
Ключевые слова: цифровая криминалистика, киберпреступность, машинное обучение, компьютерные науки, искусственный интеллект, форензика.
На данный момент времени ИИ помогает автоматизировать процесс анализа и обнаружения угроз при расследовании киберпреступлений, используя методы машинного обучения для анализа больших объемов данных, включая сетевой трафик, логи серверов, электронную почту и другие источники информации. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может обнаруживать аномалии и необычную активность в сети, выявлять связи между
различными событиями и определять возможные угрозы. ИИ также может использоваться для создания профилей пользователей и определения стандартных паттернов поведения, что позволяет выявлять необычную активность и предотвращать возможные кибератаки еще до их начала. В целом, автоматизация процесса анализа и обнаружения угроз при расследовании киберпреступлений позволяет значительно повысить эффективность работы специалистов по кибербезопасности и обеспечить более надежную защиту от кибератак.
Скрытые связи и паттерны в событиях
Для обнаружения скрытых связей и паттернов в различных событиях ИИ обучается на большом количестве данных. Используя эти знания, ИИ может определять аномалии и необычную активность, которые могут указывать на возможные угрозы. ИИ также может использовать методы кластеризации и классификации данных, чтобы группировать информацию по схожим характеристикам и выявлять связи между различными событиями.
Определение скрытых зависимостей в различных событиях может иметь множество применений, включая следующие:
• Профилактика киберпреступлений - ИИ может использоваться для обнаружения скрытых зависимостей и паттернов в киберпреступностях. Анализ данных может помочь выявить схожие атаки, которые могут быть связаны с определенной группой преступников, и выявлять паттерны, которые могут указывать на будущие угрозы.
• Анализ социальных сетей - ИИ может использоваться для анализа социальных сетей и выявления скрытых связей и паттернов между людьми. Например, это может использоваться для выявления связей между преступниками, террористами или другими противозаконными организациями.
• Анализ рынка - ИИ может использоваться для анализа рынка и выявления скрытых паттернов и зависимостей между различными факторами,
такими как цены, объем продаж и т.д. Это может помочь компаниям понять, как они могут улучшить свои продажи и стратегии маркетинга.
• Диагностика заболеваний - ИИ может использоваться для анализа медицинских данных и выявления скрытых паттернов и зависимостей между различными факторами. Это может помочь в диагностике заболеваний и улучшении медицинских помощи.
Система профилактики на основе ИИ
Система профилактики киберпреступлений на основе ИИ создается путем сбора и обработки большого количества данных о кибератаках и уязвимостях в системах безопасности. Эти данные используются для обучения алгоритмов машинного обучения, которые могут анализировать и выявлять общие черты в таких атаках.
Далее, система может использовать эти знания для предсказания возможных атак и разработки стратегий защиты от них. Специалисты по кибербезопасности могут использовать эти модели для определения наиболее вероятных угроз и принятия соответствующих мер по защите от них.
Кроме того, система может использоваться для автоматического обнаружения и предотвращения кибератак. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о поведении пользователей и систем безопасности и автоматически срабатывать при обнаружении подозрительной активности.
Система должна быть интегрированной и многофункциональной, включая следующие функции:
• Мониторинг сетевого трафика: система должна находить все сетевые активности и анализировать их, чтобы выявить любые аномалии или угрозы, возникающие в среде.
• Визуализация сетевой активности: система должна предоставлять графическое представление всего трафика в сети и отображать уязвимые точки для быстрого обнаружения угроз.
• Риск-анализ: система должна проводить предварительный анализ и оценку угроз и рисков, используя технологии искусственного интеллекта.
• Раннее предупреждение: система должна распознавать типичные или снова появляющиеся угрозы, задействуя анализ данных и машинное обучение, для принятия мер предосторожности.
• Проактивная защита: система должна предоставлять состояние безопасности и изменяться в зависимости от обстановки.
• Быстрое расследование инцидентов: система должна оценивать и отчетность по инцидентам, расследовать их и предоставлять полную информацию о том, что произошло, чтобы принимать меры и укреплять сетевую безопасность.
Можно рассмотреть следующие методы реализации данных систем:
1. Анализ потока данных - ИИ может анализировать данные, которые поступают на сеть, чтобы выявить аномальные шаблоны активности, которые могут указывать на кибератаку. Аналитика данных может варьироваться от простой аналитики пакетов до анализа поведения пользователей и угроз на длительном периоде времени.
2. Мониторинг и анализ электронной почты - ИИ может использоваться для автоматического мониторинга электронной почты на наличие фишинговых писем, спама и вирусов.
3. Моделирование уязвимостей - ИИ может использоваться для моделирования возможных уязвимостей в сети и предотвращение атак, которые основываются на этих уязвимостях.
4. Блокирование доступа - ИИ может быть настроен на автоматическое блокирование доступа конкретным пользователей, если они считаются угрозой для безопасности сети.
5. Обработка атак - ИИ может быть запрограммирован для быстрой обработки атак и предотвращения их распространения на другие части сети.
6. Восстановление после атаки - ИИ может использоваться для восстановления сети после кибератаки, в том числе автоматического восстановления данных.
Все вышеперечисленные методы могут использоваться для автоматического обнаружения и предотвращения кибератак с помощью искусственного интеллекта. Однако важно понимать, что ИИ не может заменить полностью специалистов в области кибербезопасности и необходимо использовать его в комбинации с медленным, но более точным управлением кибербезопасностью.
Повышение эффективности работы специалистов
ИИ позволяет повысить эффективность работы специалистов по кибербезопасности, так как система на основе ИИ может автоматически анализировать большое количество данных и выявлять угрозы, которые могут остаться незамеченными человеком. Это позволяет специалистам сосредоточиться на наиболее критических задачах и принимать более обоснованные решения.
Повышение эффективности может достигаться следующими путями:
• Автоматизации процессов обнаружения: ИИ может быть использован для автоматизации процесса обнаружения уязвимостей и аномалий в системе. Это позволяет специалистам сократить время, затрачиваемое на обнаружение потенциальных угроз и сконцентрироваться на их антивирусной защите.
• Анализа больших данных: ИИ может обрабатывать большие объемы данных и быстро их анализировать, выявляя паттерны и закономерности, что позволяет специалистам быстро реагировать на угрозы и предотвращать наступление некоторых из них.
• Принятия предосторожностей: ИИ может быть использован для анализа угроз и принятия мер предосторожности по их предотвращению. Например, система, основанная на ИИ, может анализировать активности
пользователей в сети и выделять наиболее рискованные действия, такие как неправильный ввод пароля, неавторизованный доступ и т.д.
• Контроля работы сотрудников: ИИ может быть использован для контроля работы сотрудников и выявления некорректной или незаконной активности. Например, система, основанная на ИИ, может анализировать активность в интернете и выявлять совершение сотрудниками запрещенных действий, таких как загрузка опасных данных, посещение опасных сайтов и т.д.
• Сокращения времени реакции: ИИ может быть использован для быстрой реакции на угрозы, что помогает быстро обнаружить и предотвратить наступление кибератаки.
• Обучения специалистов: ИИ может использоваться для обучения специалистов по кибербезопасности. Например, система обучения может использовать методы машинного обучения и анализа больших данных, чтобы улучшить знания и навыки специалистов в этой области.
Искусственный интеллект быстро становится важнейшей прикладной наукой во всех сферах жизни. Точно так же криминалистический сектор получает от этого выгоду, пока наша система не становится полностью зависимой от него. Все больше и больше людей осознают важность ИИ в жизни каждого и усердно работают, чтобы понять его с помощью цифровой науки, которая теперь у каждого в кармане. Технологии могут облегчить их работу, но они никогда не смогут их заменить. Поскольку криминалистика — это область специалистов, а ИИ никогда не сможет достичь такого уровня, он будет служить лишь вспомогательным инструментом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Делойт, [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/ch/en/pages/forensics/articles/forensic-investigators-gain-an-edge-with-ai.html (дата обращения: 13.04.2023)
2. НИСТ, [Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov/forensic-science (дата обращения 15.04.2023)
3. Мэривилл, [Электронный ресурс]. URL: https://online.maryville.edu/blog/big-data-is-too-big-without-ai/ (дата обращения 24.03.2023)
4. Цепочка IT поставок [Электронный ресурс]. URL: https://itsupplychain.com/ai-cyber-forensics-how-does-ai-contribute-to-digital-forensics/
5. Искусственный интеллект судебной экспертизы, [Электронный ресурс]. URL: https://forensics-ai.github.io/compfor21/
6. Ариу Д., Джачинто Г., Роли Ф. Machine learning in computer forensics (and the lessons learned from machine learning in computer security) // Материал 4-го семинара ACM по безопасности и искусственному интеллекту. 2011. С. 99-104.
Isakov A.A.
Master's student
Moscow Technical University of Communications and Informatics
(Moscow, Russia)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND CYBERCRIME INVESTIGATION
Abstract: AI is of great relevance in the field of cybercrime investigation, as it can process large amounts of data and reveal hidden connections between various events. The use of AI in cybersecurity makes it possible to automate the process of analyzing and detecting threats, which significantly increases the efficiency of cybersecurity specialists. In addition, AI can also help in predicting possible attacks and developing strategies to protect against them. Automatic data monitoring and analysis systems can detect unusual activity on the network and warn of a possible threat.
AI can be used to create a cybercrime prevention system that will prevent possible attacks even before they begin. This can be especially useful for large companies that may be the target of cyber attacks. This article describes the current AI capabilities and methods of their implementation to combat cybercrime
Keywords: digital forensics, cybercrime, machine learning, computer science, artificial intelligence, forensics.
