Automatizácia v kybernetickej bezpečnosti je odpoveďou na rastúci objem bezpečnostných udalostí, ktoré už nie je možné efektívne analyzovať manuálne. Organizácie preto čoraz častejšie využívajú automatizáciu a hlboké strojové učenie (deep learning), ktoré umožňujú detekciu hrozieb v reálnom čase a rýchlu reakciu na incidenty. V článku vysvetľujeme, ako funguje automatická detekcia hrozieb, aké má obmedzenia a prečo aj pri pokročilých technológiách zostáva ľudský zásah nenahraditeľný.

Prečo je automatizácia v kybernetickej bezpečnosti nevyhnutná?

Automatizácia v kybernetickej bezpečnosti je nevyhnutná najmä preto, že objem hrozieb a bezpečnostných dát neustále rastie. Vykonávanie manuálnej kontroly by bolo neefektívne a len veľmi ťažko zvládnuteľné.

Okrem toho je automatická detekcia kybernetických útokov dôležitá aj z viacerých ďalších dôvodov:

• zložitejšie a rafinovanejšie kybernetické útoky,
• limity manuálneho dohľadu v reálnom čase,
• nižší počet falošných poplachov,
• efektívnejšie využitie ľudských zdrojov.

Hlboké strojové učenie v bezpečnostnom kontexte

Hlboké strojové učenie (deep learning) je pokročilá forma strojového učenia. V oblasti kybernetickej bezpečnosti slúži na automatickú detekciu hrozieb a analýzu správania systémov, zariadení a používateľov. Vďaka využívaniu viacvrstvových neurónových sietí dokáže spracovať aj veľké objemy dát a identifikovať vzorce typické pre kybernetické útoky, phishing či malware.

Rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením

Strojové učenie pracuje s vopred definovanými znakmi, ktoré do modelu pripravuje človek. Na druhej strane hlboké strojové učenie si tieto znaky dokáže odvodiť samo, a to automaticky priamo z dát.

Jednoducho povedané, deep learning zvláda komplexnejšie a menej zjavné vzorce správania. Táto vlastnosť je v kybernetickej bezpečnosti mimoriadne dôležitá, najmä pri detekcii nových alebo neznámych typov útokov.

Ako sa modely učia rozpoznávať bezpečnostné hrozby?

Modely hlbokého strojového učenia sa trénujú na veľkých množstvách historických bezpečnostných dát, ktoré obsahujú bežné aj škodlivé správanie. Počas tréningu sa neurónové siete učia rozlišovať medzi normálnou aktivitou a anomáliami, ktoré môžu predstavovať kybernetický útok.

Výhody automatizácie a deep learningu pri odhaľovaní kybernetických útokov

Medzi hlavné výhody AI v kybernetickej bezpečnosti patrí schopnosť včas odhaľovať rôzne typy útokov. V praxi tieto technológie fungujú tromi základnými spôsobmi:

1. Detekcia anomálií v reálnom čase

Ide o jeden z najdôležitejších benefitov automatizácie bezpečnosti. Modely využívajúce deep learning poznajú bežné správanie aplikácií či sietí, vďaka čomu dokážu pomerne jednoducho odhaliť aj tie najmenšie anomálie. Robia tak v reálnom čase, čím minimalizujú dopad útokov a zabezpečujú plynulú prevádzku.

2. Analýza správania používateľov a zariadení

Táto analýza má viacero funkcií. Slúži predovšetkým na sledovanie:

• vzorcov prihlasovania,
• práce so súbormi,
• pohybu v sieti,
• komunikácie medzi zariadeniami.

Ak sa v týchto oblastiach objavia odchýlky, ktoré môžu naznačovať prítomnosť malvéru, systém ich začne okamžite riešiť. Takýto prístup je bežný v mnohých oblastiach, vrátane riešení typu SIEM (Security Information and Event Management) alebo EDR (Endpoint Detection and Response).

3. Predikcia bezpečnostných incidentov

Dôležitú úlohu zohráva aj prediktívna analýza bezpečnosti. Jej cieľom je odhadnúť pravdepodobnosť budúcich incidentov na základe historických dát. Systémy vyhodnocujú trendy, opakujúce sa vzorce a slabé miesta infraštruktúry, čo im umožňuje identifikovať riziká ešte predtým, ako dôjde k samotnému útoku.

Automatizovaná reakcia na incidenty (SOAR) v praxi

SOAR predstavuje významnú súčasť modernej kybernetickej bezpečnosti, ktorá skracuje čas medzi detekciou hrozby a samotným zásahom. V kombinácii s automatizáciou bezpečnosti, strojovým učením a nástrojmi typu SOAR je možné reagovať na útoky takmer okamžite. V praxi to výrazne znižuje rozsah škôd a obmedzuje šírenie útoku v rámci infraštruktúry.

• Izolácia zariadení a obmedzenie prístupu – ak systém na základe analýzy správania vyhodnotí koncový bod ako rizikový, môže automaticky obmedziť jeho prístup k sieti alebo ho úplne odpojiť.
• Automatizované bezpečnostné scenáre – definujú konkrétne postupy, ako reagovať na rôzne typy incidentov. V prípade vzniku hrozby systém automaticky spustí prednastavený postup.

Limity automatizácie a riziká deep learningu v bezpečnosti

Hoci má automatizácia bezpečnosti množstvo výhod, prináša so sebou aj určité limity a riziká. Patrí medzi ne napríklad nesprávne vyhodnotenie situácie a vznik falošných poplachov, ako aj závislosť od kvality tréningových dát. Ak sú dáta neúplné alebo skreslené, modely sa môžu učiť nesprávne vzorce správania.

Automatizácia nenahrádza človeka, ale mení jeho úlohu

Umelá inteligencia síce dokáže automaticky detegovať hrozby a reagovať na incidenty, no stále nedokáže plne pochopiť kontext a chýba jej strategické myslenie aj pocit zodpovednosti. Automatizácia preto preberá najmä rutinné a časovo náročné úlohy, no v súčasnosti nedokáže úplne nahradiť bezpečnostných analytikov. Tí sú nevyhnutní pri interpretácii výsledkov, vyšetrovaní zložitejších incidentov či nastavovaní bezpečnostnej stratégie.

Budúcnosť automatizácie v kybernetickej bezpečnosti

V nasledujúcich rokoch môžeme očakávať vyššiu presnosť a užšiu spoluprácu medzi technológiami a človekom. Vďaka automatizácii by mala byť detekcia hrozieb rýchlejšia a presnejšia, čo povedie k vyššej efektivite a produktivite práce. Samozrejmosťou by mal byť aj nižší počet falošných poplachov a väčší dôraz na kvalitu dát.

Výrazný posun povedie k tomu, že na umelú inteligenciu sa budeme môcť spoliehať ešte viac. Aj napriek tomu však nebude pôsobiť ako úplná náhrada ľudského faktora, ktorý zostane nevyhnutný aj v nasledujúcich rokoch.

Článok je výstup z projektu „Multitenantné operačné centrum kybernetickej bezpečnosti riešené ako otvorená cloudová služba s prvkami strojového učenia.“ Kód projektu – 09I05-03-V02-00010.