Sztuczna inteligencja a cyberbezpieczeństwo: wady i zalety

Czym w ogóle jest sztuczna inteligencja?

Na pewno wszyscy się z tym terminem spotkaliśmy, ale zanim przejdziemy do opowiadania o zastosowaniu sztucznej inteligencji w sektorze cyberbezpieczeństwa, wyjaśnijmy sobie czym ona w ogóle jest.

Sztuczna inteligencja (SI) — ang. Artificial intelligence, w skrócie AI — to inteligencja przejawiana przez maszyny, programy lub nieżywe jednostki. System sztucznej inteligencji może być wykorzystywany w każdej dziedzinie, od robotyki po ekonomię, aż do branży cyberbezpieczeństwa. SI oparta jest na obliczaniu algorytmów na podstawie zgromadzonych informacji. Jest w stanie „sama” dobrać najlepsze rozwiązanie czy nawet podejmować za nas decyzje. Skutecznie.

SI staje się coraz bardziej niezbędnym narzędziem do codziennego funkcjonowania i musimy pożegnać się z przekonaniem, że to tylko fantazje rodem z książek czy filmów sci-fi.

W jaki sposób działa SI? Sztuczna inteligencja gromadzi informacje na kilka różnych sposobów. Oto one:

Uczenie maszynowe

Tego typu gromadzenie informacji przez maszynę polega na zbieraniu określonej ilości danych i wychwytywanie zależności między nimi. Dzięki temu maszyna jest w stanie zaobserwować pewne powtarzające się działania oraz stworzyć algorytm oparty na dotychczas zebranych informacjach. Kolejno tworzy prognozy dotyczące danych oraz znajduje odpowiednie rozwiązanie. Uczenie maszynowe wykorzystuje się np. w chatbotach lub w personalizowanych reklamach.

Dzięki temu, że uczenie maszynowe przetwarza ogromną ilość danych, programy dbające o cyberbezpieczeństwo są w stanie zawczasu wyeliminować zagrożenia w sieci lub zapobiec potencjalnym cyberatakom.

Systemy eksperckie

Te systemy potrafią znajdować naprawdę zaawansowane rozwiązania oraz wyciągać wnioski poprzez imitowanie inteligencji człowieka. Zostały zaprojektowane z myślą o rozwiązywaniu skomplikowanych problemów na podstawie zebranej wiedzy eksperckiej.
System ekspercki składa się zazwyczaj z dwóch podsystemów — z tzw. mechanizmu wnioskowania (ang. inference engine) oraz bazy wiedzy. Baza wiedzy to zbiór faktów oraz zasad, natomiast inference engine używa tego zbioru zasad do wyciągania wniosków, kreując w ten sposób fakty.

Sztuczne sieci neuronowe

To fascynująca metoda sztucznej inteligencji. Nie wymaga ona dostarczania bazy danych, ponieważ sama jest w stanie gromadzić potrzebne dane do wykonania zadania. Sieci neuronowe składają się ze sztucznych neuronów, wysyłających sygnały. Neurony mają również swoje wagi, które zmieniają się wraz z postępem zebranej wiedzy. Waga neuronu może zwiększać lub zmniejszać sygnał.

Sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane w identyfikacji systemów, chemii kwantowej, rozpoznawaniu twarzy i obrazów, automatycznej transkrypcji, eksploracji danych itd.

Głębokie uczenie

Głębokie uczenie to nieco bardziej rozbudowana forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe. Jest w stanie zapewniać bardziej precyzyjne wyniki, przez co wymaga znacznie mniej kontroli ze strony człowieka niż uczenie maszynowe. Gromadzi i porządkuje dane na podstawie hierarchii, aby później móc wyciągać najlepsze wnioski. Uczenie głębokie wykorzystuje się np. do rozpoznawania obrazów.

Gdzie stosuje się sztuczną inteligencję?

SI znajduje zastosowanie w niemal każdym sektorze. Nie jest zaskoczeniem, że systemy SI są najchętniej wykorzystywane przez firmy do tworzenia spersonalizowanych treści marketingowych. Ponadto pomagają również przy optymalizacji produktów oraz wspierają firmową logistykę.

Również boty internetowe opierają się na sztucznej inteligencji. Obsługa klienta poprzez czat na żywo z „komputerem” czy też asystenci głosowi jak Siri firmy Apple lub Alexa to już chleb powszedni w naszym codziennym życiu.

Innymi przykładami wykorzystania SI są np. samochody autonomiczne, tłumaczenia maszynowe (np. Google Translate), wyszukiwarki internetowe oraz sektor cyberbezpieczeństwa.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

• SI może identyfikować wzorce zachowań użytkownika poprzez uczenie maszynowe. Jeśli zauważy coś nietypowego, może wywnioskować, że ktoś inny korzysta z urządzenia i zablokować je (jednak może to być również wykorzystywane jako metoda śledzenia).
• Możliwości uczenia maszynowego i duże bazy danych mogą pomóc w znacznie skuteczniejszym wykrywaniu zagrożeń oraz luk w zabezpieczeniach. SI może monitorować wzorce w ruchu internetowym i ostrzegać użytkownika lub administratora, jeśli zauważy coś podejrzanego. Uczenie maszynowe może również pomóc w gromadzeniu obszernych baz danych dla bardziej precyzyjnej identyfikacji wzorców.
• SI przewyższa ludzkie możliwości monitorowania i przetwarzania danych. Eliminuje czynnik błędu ludzkiego, działa 24/7 i może przetwarzać ogromną ilość danych w krótkim czasie. Oszczędza ekspertom mnóstwo pracy, dzięki czemu pozwala im skupiać się na innych zadaniach.
• SI może wyeliminować potrzebę używania haseł oraz ryzyko ich kradzieży. Systemy identyfikacji biometrycznej wykorzystują SI do identyfikacji prawowitego właściciela za pomocą rozpoznawania twarzy, odcisku palca lub innych podobnych technik. Na przykład, mogą one zapamiętać nawet najdrobniejsze szczegóły budowy twarzy użytkowników. W ten sposób urządzenie może ich zidentyfikować nawet w czapce lub z zarostem na twarzy.
• SI może pomóc w szczegółowym rejestrze Twoich urządzeń, aplikacji i użytkowników z różnymi poziomami dostępu.
• Lepsze bezpieczeństwo punktów końcowych. SI jest korzystna dla ochrony urządzeń łączących się z siecią. Aktywność SI nie jest oparta na funkcji skrótu, więc jest bardziej przydatna do odkrywania nowych typów złośliwego oprogramowania i zapobiegania cyberatakom. SI uczy się rozpoznawać wzorce zachowań złośliwego oprogramowania lub innych podejrzanych procesów, więc może szybko się dostosowywać oraz stale rozbudowywać swoje umiejętności.

Wyzwania związane z SI w cyberbezpieczeństwie

• Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana przez hakerów do niecnych celów i przeprowadzania jeszcze bardziej wyrafinowanych cyberataków na szeroką skalę. SI może również pomóc w szybszym i skuteczniejszym badaniu podatności użytkowników na cyberzagrożenia.
• Zagrożeniem może być również rozpoznawanie twarzy oparte na SI. Zaawansowane techniki biometrii mogą dostarczyć stronom trzecim bardzo szczegółowych danych na temat wyglądu użytkownika. Mogą być również wykorzystywane do inwigilacji, śledzenia i innych naruszeń naszej prywatności. Kraje i reżimy autorytarne mogą wykorzystywać te techniki do monitorowania swoich potencjalnych wrogów.
• Koszty zatrudnienia zespołu ekspertów do wdrożenia rozwiązań SI są obecnie dość wysokie. Ponadto niektóre z tych technologii są jeszcze w fazie eksperymentalnej, więc poleganie na nich może wiązać się z dużym ryzykiem.
• SI pozwala na gromadzenie i przetwarzanie danych w większym stopniu niż kiedykolwiek wcześniej, dzięki czemu podmioty zewnętrzne mogą mieć jeszcze więcej danych na nasz temat. Może to kreować więcej problemów związanych z prywatnością i bezpieczeństwem, niż byśmy tego chcieli.
• Twórcy wirusów również mogą korzystać z SI. Oparte na SI wirusy mogą potencjalnie wyrządzić więcej szkód niż te zwykłe, ponieważ są w stanie wykryć oprogramowanie antywirusowe, zaatakować jego kod i obejść blokadę.
• Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w socjotechnice. Oszuści mogą wykorzystywać ją do imitowania języka potocznego lub tworzenia fałszywych obrazów, lub filmów, aby nakłonić użytkowników do udostępniania im poufnych danych. Technika ta może być również wykorzystywana do cyberprzemocy.