Tekoäly ja kyberturvallisuus: hyödyt ja haitat

Mikä on tekoäly?

Mihin tekoälyä voidaan käyttää? Tekoälyä voidaan hyödyntää muun muassa asiakaspalvelussa, teollisuudessa, markkinoinnissa, puheentunnistuksessa ja monissa muissa yhteyksissä. Tekoälyä voidaan hyödyntää myös kyberturvallisuudessa.

Miten tekoäly on syntynyt? Tekoälyn kehitys alkoi jo 1950-luvulla. Tuolloin Alan Turing kehitti menetelmän, jonka avulla arvioidaan koneen älykkyyttä sen perusteella, miten voi keskustella ihmisen kanssa. Tätä kutsutaan Turingin testiksi. Turing halusi selvittää, voiko kone matkia ihmisten ajattelua.

Tällä hetkellä tekoälyä käytetään laajasti. Tavallisille käyttäjille erityisen tutuksi ovat tulleet tekoäly-chat ja asiakaspalveluiden chatbotit. Keskustelua käydään myös tekoälyn tuottamista teksteistä ja niiden käyttämisestä esimerkiksi opiskelussa ja sisällöntuottamisessa. Olemme myös nähneet, miten tekoäly piirtää unenomaisia kuvia ja haastaa taidealaakin.

Tekoälyn muotoja

Lue alta tekoälyyn keskeisistä liittyvistä käsitteistä.

Koneoppiminen

Koneoppiminen viittaa tietokoneen kykyyn tunnistaa kaavoja ja malleja suuresta tietomäärästä, jolloin se voi käyttää näitä havaitsemiansa kaavoja tehtävien suorittamiseen ja ongelmien ratkaisemiseen. Tällainen järjestelmä kehittää kyvyn tehdä ennusteita tai päätöksiä, joita ei ole ennalta ohjelmoitu.

Koneoppiminen mahdollistaa suuren tietomäärän nopean käsittelyn, ja sitä hyödynnetään myös tietoturvajärjestelmissä. Kyberturvallisuusjärjestelmät, joihin on integroitu koneoppiminen, osaavat ennakoida ja estää hyökkäyksiä tehokkaammin.

Asiantuntijajärjestelmät

Asiantuntijajärjestelmät ovat ohjelmia, jotka matkivat ihmisälyn päätöksentekoprosessia ratkaistakseen monenlaisia ongelmia. Ne on luotu ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia hyödyntämällä monenlaista tietoa. Asiantuntijajärjestelmässä on tavallisesti kaksi alajärjestelmää: päättelykone ja tietokanta. Tietokanta sisältää tietoja ja sääntöjä, kun taas päättelykone käyttää sääntöjä uusien faktojen päättelyyn.

Keinotekoiset neuroverkot

Keinotekoiset neuroverkot käyttävät malleja, joiden avulla tietokoneet oppivat havainnointitiedon perusteella. Ne matkivat ihmisaivojen prosesseja. Neuroverkot muodostuvat keinotekoisista neuroneista, jotka lähettävät signaaleja. Neuroneilla on myös paino, joka säätyy oppimisen edistyessä. Paino voi vahvistaa tai heikentää signaalia.

Keinotekoisia neuroverkkoja käytetään järjestelmien tunnistamisessa, kvanttikemiassa, kasvojen ja kuvien tunnistamisessa, tietojen louhinnassa ja muissa yhteyksissä.

Syväoppiminen

Syväoppiminen on koneoppimisen muoto, ja se perustuu keinotekoisiin neuroverkkoihin ja oppimiseen. Se käyttää useita kerroksia edetäkseen asteittain saavuttaakseen syötetyn tiedon korkeimmat kerrokset. Syväoppiminen voi siis tunnistaa tietynlaisia eroja ja ominaisuuksia, ja sitä voidaan käyttää onnistuneesti esimerkiksi kuvantunnistuksessa.

Kolme erilaista tekoälytyyppiä

Nykyisin tekoäly voidaan jakaa kolmeen eri tyyppiin.

Avustettu älykkyys

Avustettu älykkyys on tekoälyn yksinkertaisin muoto. Sen päätarkoitus on automatisoida prosesseja ja auttaa päätöksenteossa hyödyntämällä suuria tietomääriä (big data), pilveä ja datatiedettä.

Avustettu älykkyys ei toimi itsenäisesti, sillä se vaatii jatkuvaa avustusta ihmisiltä. Se vain tehostaa jo käynnissä olevia prosesseja. Sen parantaa ihmisten tuottavuutta ja auttaa suorittamaan tehokkaammin asioita, joita he jo tekevät.

Esimerkiksi navigaatiojärjestelmät, kuten Waze, käyttävät avustettua älykkyyttä reittien etsimisen ja etäisyyksien laskemisen nopeuttamiseen. Navigaatiojärjestelmät eivät vaadi tekoälyä toimiakseen, mutta ilman tekoälyä ne toimisivat hitaammin ja vaatisivat enemmän vaivannäköä.

Laajennettu älykkyys

Laajennetun älykkyyden ansiosta ihmiset voivat tehdä asioita, joihin he eivät muuten pystyisi. Sitä voi luonnehtia koneiden ja ihmisten väliseksi yhteistyöksi. Laajennettu älykkyys voi prosessoida huimia määriä monimutkaista tietoa tarjotakseen asiantuntijoille tietoa tutkittavasta aiheesta eri näkökulmista. Laajennettu älykkyys käyttää koneoppimista ja ennakoivaa analytiikkaa tehostaakseen ihmisälyä, ei sen korvaamiseksi.

Laajennettua älykkyyttä voidaan käyttää esimerkiksi lääketieteessä vähentämään inhimillisten virheiden mahdollisuuksia tai pankeissa laskemaan asiakkaan tarpeet ja riskit.

Autonominen älykkyys

Autonominen älykkyys toimii itsenäisesti ilman ihmisen apua. Tämä on edistynein tekoälyn muoto. Kyseessä ei ole enää silkka scifi-fantasia, vaan täyttä totta, mutta silti monet yritykset eivät täysin luota tekoälyjärjestelmiin ja hyödynnä niitä IT-infrastruktuurissaan. Useimmiten autonomista älykkyyttä käytetäänkin ikään kuin neuvonantajana, jonka avustamana asiantuntijat tekevät päätöksiä.

Tekoäly kyberturvallisuudessa

Mitä tarkoittaa tekoäly kyberturvallisuuden näkökulmasta? Entä mitkä ovat tekoälyn vaarat kyberturvallisuuden kannalta? Kyberturvallisuuden ammattilaiset voivat tekoälyn sovelluksia monilla tavoilla, mutta sen käyttöön liittyy myös uniikkeja haasteita.

Tekoälyn käyttö kyberturvallisuudessa

• Tekoäly voi tunnistaa laitteen omistajan käytösmalleja koneoppimisen avulla. Jos tekoäly huomaa jotakin epäilyttävää, se voi päätellä, että joku muu käyttää laitetta ja estää sen. Toisaalta tätä metodia voidaan käyttää myös käyttäjän seuraamiseen ja tietojen keräämiseen.
• Koneoppimisen kyvyt ja suuret tietokannat voivat auttaa uhkien ja haavoittuvuuksien havaitsemisessa erittäin tehokkaasti. Tekoäly voi valvoa verkkoliikenteen kaavoja ja ilmoittaa käyttäjälle tai järjestelmänvalvojalle, jos se huomaa jotain totutusta poikkeavaa tai epäilyttävää. Koneoppimisesta voi olla hyötyä myös laajan tietokannan kokoamisessa, jonka avulla voidaan tunnistaa erilaisia kaavoja ja malleja entistä tehokkaammin.
• Tekoälyn monitorointikyvyt ovat paremmat kuin ihmiset niin laadun kuin määrän kannalta. Tekoäly poistaa inhimilliset riskit, se toimii ympäri vuorokauden ja voi tuottaa valtavia määriä tietoja lyhyessä ajassa. Se voi tehdä tällaista työtä, jolloin asiantuntijat voivat keskittyä muihin tehtäviin.
• Tekoälyn ansiosta salasanoja ei tarvitse välttämättä käyttää, mikä lisää turvallisuutta, sillä salansanoja voidaan murtaa tai anastaa. Biometriset tunnistusjärjestelmät käyttävät tekoälyä tunnistaakseen käyttäjän kasvot tai sormenjäljet. Ne voivat esimerkiksi painaa muistiin kasvojesi pienimmätkin yksityiskohdat. Näin laite tunnistaa kasvosi riippumatta siitä, onko sinulla parta tai käytätkö päähinettä.
• Tekoäly voi auttaa ylläpitämään yksityiskohtaisia tietoja laitteistasi, sovelluksistasi ja käyttäjistä erilaisilla pääsyasteilla.
• Parempi päätepisteiden turvallisuus. Tekoälystä on hyötyä etälaitteiden päätepisteiden suojaamisessa. Tekoälyn toiminta ei perustu allekirjoitukseen, joten siitä on enemmän hyötyä uusien haittaohjelmien löytämisessä ja haittaohjelmahyökkäysten torjumisessa. Tekoäly oppii tunnistamaan haittaohjelman toimintakaavan ja muita epäilyttäviä prosesseja, joten se voi sopeutuu nopeasti ja kasvattaa voimiaan jatkuvasti.

Tekoälyn haasteet kyberturvallisuuden näkökulmasta

• Myös hakkerit voivat käyttää tekoälyä pahoihin tarkoituksiinsa ja hyödyntää sitä entistä monimutkaisempiin ja laajempiin hyökkäyksiin. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan ja hyödyntämään haavoittuvuuksia entistä tehokkaammin.
• Tekoälyn avulla toimiva biometrinen tunnistaminen voi myös olla uhka. Edistyneet skannaustekniikat voivat tarjota erittäin yksityiskohtaista tietoa ulkonäöstäsi ulkopuolisille tahoille. Niitä voidaan käyttää myös valvontaan seurantaan ja muihin yksityisyyttä loukkaaviin tarkoituksiin. Niitä voidaan myös käyttää esimerkiksi diktatuureissa vastustajiksi tai uhiksi miellettyjen tahojen valvomiseen
• Asiantuntijoiden palkkaaminen on kallista, kun halutaan toteuttaa tekoälyratkaisuja. Lisäksi monet teknologiat ovat vielä alkuvaiheissaan, joten niihin tukeutuminen voi toistaiseksi olla melko suuri riski.
• Tekoäly on mahdollistanut laajemman tiedon keräyksen ja käsittelyn kuin koskaan ennen, ja siksi myös ulkopuolisilla tahoilla on meistä enemmän tietoa kuin aiemmin. Tekoäly voi siis tuoda mukanaan enemmän yksityisyys- ja turvallisuusongelmia kuin mitä sen avulla voidaan ratkaista.
• Virusten kehittäjät voivat myös käyttää tekoälyä. Tekoälyn tehostamat virukset voivat aiheuttaa potentiaalisesti paljon suurempaa vahinkoa kuin muut virukset, sillä ne pystyvät esimerkiksi havaitsemaan virustorjuntaohjelman, hyökkäämään sen koodia vastaan ja ohittamaan sen.
• Tekoälyä voidaan myös käyttää sosiaaliseen manipulointiin. Huijarit voivat käyttää tekoälyä ihmisen tuottaman kielen matkimiseen tai luoda väärennettyjä kuvia tai videoita, joiden avulla he voivat huijata käyttäjiä lähettämään heille luottamuksellisia tietoja. Näitä tekniikoita voidaan käyttää myös verkkokiusaamiseen ja kiristykseen.