Алексей Кузовкин: машинное обучение – решение множества проблем в обеспечении кибербезопасности

Использование искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности позволяет компаниям решить множество проблем. Методы машинного обучения внедряются постепенно, но их преимущества очевидны по сравнению с работой даже команд профессионалов. Гендиректор компании «Инфософт», член рабочей группы по развитию технологий безопасности Российской ассоциации криптоэкономики, искусственного интеллекта и блокчейна Алексей Кузовкин привел несколько примеров.

Одним из слабых мест кибербезопасности является проблема ошибок конфигурирования, обусловленных человеческим фактором. Машинное обучение легко справляется с правильным конфигурированием системы.

Важным показателем, от которого зависит эффективность службы кибербезопасности, является время реагирования. Время вредоносного вторжения технологические инновации в области кибератак сокращают значительно, иногда до получаса. Они дают возможность составить план действий, необходимых для предотвращения атак, оперативно получая информацию о них, группируя и анализируя данные, формируя отчеты.

Специалисты службы кибербезопасности для определения проблемы и поиска ее решения вынуждены проводить анализ каждой из них в отдельности. В связи с этим в каждой компании возникает проблема усталости от регулярных оповещений об угрозах. Исключить ее поможет машинное обучение, позволяющее в короткие сроки справиться с многочисленными угрозами.

Систематическая проблема – кадровый потенциал. Сократить количество сотрудников компании, сэкономить время и финансовые средства также поможет машинное обучение. Известно, что при выполнении монотонных действий работоспособность сотрудников падает. Одно из важных преимуществ машинного обучения – способность точно и успешно выполнять однообразные задачи.