Według opublikowanego przez Veeam raportu Data Protection Trends Report 2022, największym wyzwaniem dla firm związanym z cyfryzacją są braki wykwalifikowanej kadry IT i starzejące się systemy. Aż 1/3 przedsiębiorstw w razie awarii i braku dostępu do zasobów planuje przywracać działanie serwerów w trybie r...
Środowiska IT stają się coraz bardziej rozbudowane. Firmy korzystają z infrastruktury on-premise jak również z rozwiązań chmurowych, często z wielu chmur (multicloud). W takiej sytuacji kluczem dla zapewnienia niezawodnego działania systemów IT jest monitoring infrastruktury. Właściwe rozwiązanie do monit...
Wyniki badania PMR dla Polskiej Chmury wskazują, że ponad 2/3 firm korzysta z rozwiązań chmurowych, a około 1/3 jest w trakcie ich wdrażania. Tym samym chmura to już stały element ekosystemu i działalności przedsiębiorstw w Polsce. Rynek ten dojrzał i firmy szukają w chmurze korzyści oraz rozwiązań dopasowanych wprost ...
Przed kilkoma tygodniami w skromnych progach naszej Virtual-nej redakcji pojawiła się przesyłka zawierająca router FRITZ!Box 6850 5G od firmy AVM. Router wprowadzony na rynek latem ubiegłego roku, za pomocą wbudowanego modemu obsługuje zakresy 5G w paśmie poniżej 6 GHz, a także LTE Advanced Pro we wszystkich obecnie wy...
Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii rozwijają się również złośliwe schematy. Od niedawna do długiej listy oszustw dołączyła sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI). Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (Machine Learning, ML) przenosi phishing i inne oszustwa cyb...
W ciągu ostatnich dwóch lat firma VMware podejmowała wysiłki mające na celu uproszczenie swojego portfolio rozwiązań i przejście z modelu licencji wieczystych na model subskrypcji, który branża przyjęła już jako standard korzystania z chmury. Firma zaznaczyła, że takie zmiany przyniosą klientom większe ko...
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to nie pieśń przyszłości, a codzienność branży cyberbezpieczeństwa. Filtry antyspamowe, fraud detection czy wykrywanie botnetów - to tylko kilka przykładów, gdzie inteligentne algorytmy wykorzystywane są od lat. Niestety, rosnące możliwości maszyn otwierają nowe drogi nie tylko dla specjalistów IT - stwarzają również nieodkryte jeszcze sposobności dla przestępców.
To tylko niektóre z wniosków płynące z raportu AI & Machine Learning przygotowanego przez Xopero Software S.A. z komentarzami ekspertów z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju oraz Tooploox.
AI & Machine Learning - komu to potrzebne?
Podstawowym celem ML jest analiza ogromnych zbiorów danych i automatyzacja jak największej liczby procesów. Coraz częściej sięga się po nią przy projektowaniu systemów bezpieczeństwa IT. Monitorowanie zachowań użytkowników w sieci, analiza parametrów z urządzeń sieciowych i logów użytkowników, analiza behawioralna czy wykorzystanie danych biometrycznych - to tylko kilka aspektów jej wykorzystania.
Nic dziwnego, że rośnie liczba firm wykorzystujących na co dzień inteligentne algorytmy w różnych sferach działania biznesu. Według badań Cisco z 2018 roku 80% średnich firm i 85% korporacji automatyzuje swoje procesy a 75% korzysta z uczenia maszynowego. Ponad 70% średnich i dużych przedsiębiorstw deklaruje również wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Machine learning na straży bezpieczeństwa
Wedługa badania Capgemini Research Institute z kolei, do 2020 roku, ponad dwie trzecie firm wprowadzi AI do swoich systemów bezpieczeństwa. Dlaczego aż tyle? Ponieważ w tej dziedzinie, danych do przetworzenia jest nieskończenie wiele. 60% organizacji objętych badaniem zgodnie twierdzi, że wdrożenie inteligentnych algorytmów pomoże im w walce z cyberzagrożeniami dzięki niższym kosztom wykrycia i likwidacji zagrożenia, krótszym czasie reakcji, oraz zwiększeniu dokładności systemów wykrywających malware.
"W jaki sposób rozwiązania oparte na machine learning przewyższają dotąd stosowane metody walki z cyberzagrożeniami? Są wielopoziomowe. Eksperci mają do dyspozycji platformę do behawioralnej analizy zbiorów big data, zestaw metod wykrywania anomalii, mechanizm umożliwiający uzyskiwanie informacji zwrotnej oraz moduł uczenia maszynowego" - tłumaczy Karolina Dzierżyńska, redaktor Centrum Bezpieczeństwa Xopero Software.
Koszt czy oszczędność?
Wprawdzie wdrożenie AI jest drogie, jednak oszczędności w długiej perspektywie czasu mówią same za siebie. Przykład? Samouczący się program w serwerowni Google, który badał systemy podłączonych urządzeń pozwolił na obniżenie kosztów eksploatacji procesów chłodzenia niemal o połowę. Dodatkowo, raz zaprogramowana maszyna pomogła znacząco obniżyć koszty zasobów ludzkich.
Tak naprawdę wykorzystanie elementów sztucznej inteligencji w podstawowych produktach do zabezpieczania sieci, jak chociażby programy antywirusowe, powoduje, że są one dostępne dla każdego - małych firm, a nawet użytkowników domowych.
ML i AI - ograniczenia
Zanim zaczniemy rozważać skorzystanie z rozwiązań ML czy AI, warto zwrócić uwagę na ich ograniczenia. W przypadku problemów o znikomej istotności prawdopodobnie lepiej sprawdzą się tradycyjne metody ich rozwiązania. Podobnie będzie w przypadku niewielkiej ilości danych do analizy - człowiek poradzi sobie z nimi w rozsądnym czasie. Należy również pamiętać, że inteligentne rozwiązania mają swój margines błędu i wymagają kontroli.
Naukowcy z MIT wyodrębnili trzy kolejne czynniki ograniczające samouczenie maszyn w cyberbezpieczeństwie. Wiele firm nie posiada systemu znakowania dotychczasowych ataków, przez co system AI nie ma dostatecznych danych, aby rozpocząć naukę. Praca analityków jest czasochłonna i droga, a systemy - jak nowoczesne i sprawne by nie były - wciąż będą potrzebować nadzoru. Na dodatek, przestępcze oprogramowanie stale ewoluuje - inteligentne oprogramowanie nie zawsze jest w stanie przewidzieć nowatorskie metody hakerów.
Największą barierą wciąż pozostaje czas oraz budżet. Mimo dużych oszczędności, wdrożenie AI wiąże się ze sporą inwestycją, która wymaga czasu, zanim przyniesie zwrot.
Miecz o dwóch ostrzach
Należy również pamiętać, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą zostać wykorzystane po drugiej stronie barykady i posłużyć przestępcom do przeprowadzenia ataków opartych o szczegółową analizę danych. Na szczęście, na razie nie są one powszechnie stosowane. Przestępcy wolą bowiem sprawdzone rozwiązania, które przyniosą im zyski szybko i tanio.
Więcej w miniraporcie AI & Machine Learning z opiniami ekspertów z Xopero Software, Narodowego Centrum Badań i Rozwoju oraz Tooploox - do pobrania tutaj.
Źródło: Xopero Software
