Использование технологий для борьбы с киберугрозами

Эксперты Gartner выделили ключевые технологии для борьбы с киберугрозами.

Обнаружение дипфейков. Эффективное обнаружение дипфейков требует комплексного подхода, сочетающего цифровую криминалистику, методы искусственного интеллекта и постоянные обновления для адаптации к меняющимся угрозам.

Для обнаружения дипфейков используются различные инструменты и технологии: от ручного криминалистического анализа до автоматизированных решений на основе искусственного интеллекта. Популярные подходы включают анализ несоответствий в мимике, обнаружение артефактов, которые появляются в процессе синтеза, и сравнение предполагаемых дипфейков с известными аутентичными медиафайлами.

Несмотря на прогресс в обнаружении дипфейков, есть ряд серьёзных проблем. Ложные срабатывания, когда подлинные медиафайлы ошибочно помечаются как дипфейк, могут вызывать путаницу и недоверие к системе. По мере развития технологий дипфейков методы обнаружения должны постоянно адаптироваться, чтобы соответствовать новейшим технологиям, которые используют злоумышленники.

Алгоритмы ИИ могут научиться выявлять едва заметные закономерности и аномалии, указывающие на дипфейк. обучаясь на обширных наборах данных из естественного и синтетического медиаконтента с помощью платформы нарративного интеллекта. По мере развития этих технологий они будут обеспечивать более точное и эффективное обнаружение.

Технология блокчейн открывает перспективные возможности для борьбы с дипфейками посредством децентрализованной верификации контента. Создавая неизменяемые записи об оригинальных медиаматериалах и отслеживая их происхождение, блокчейн-решения помогают установить подлинность контента и предотвратить его фальсификацию. Децентрализованные сети обеспечивают возможность совместного обнаружения, позволяя различным сторонам вносить свой вклад и получать выгоду от общих знаний.

Предотвращение попыток имперсонации¹Имперсонация – это намеренная имитация, копирование или представление себя в качестве другой личности с целью обмана или введения в заблуждение. В кибербезопасности это атака, при которой злоумышленник выдает себя за авторизованного пользователя для получения несанкционированного доступа. Технологии непрерывно оценивают поведение пользователя на различных устройствах и во всех взаимодействиях, чтобы подтвердить подлинность действий, используя непрерывные адаптивные модели доверия. Это снижает риски, связанные с захватом учётных записей и атаками имперсонации.

Злоумышленники используют методы социальной инженерии, чтобы выдать себя за другого человека, взломав учётную запись или создав двойника. После этого мошенники обманным путём заставляют жертв выполнять повседневные действия. Эта тактика часто используется в таких видах мошенничества, как мошенничество с генеральным директором, взлом деловой электронной почты и атаки на цепочки поставок.

Поведенческий анализ выявляет необычные паттерны активности, указывающие на попытки самозванства, отслеживая динамическое поведение рабочей нагрузки. Платформы поведенческого анализа на основе искусственного интеллекта обнаруживает аномалии и обеспечивают точную защиту. Внедрение подхода к поведенческому анализу важно для эффективного обнаружения и предотвращения киберугроз.

Защита репутации. Инструменты нарративной аналитики и мониторинга выявляют вредоносные сюжеты и отслеживают их распространение на различных платформах. Таким образом можно управлять репутацией бренда.

Внедрение эффективных стратегий цифрового PR также способствует предотвращению кризисов бренда. Поддерживая позитивное и активное присутствие в обществе, вы можете предотвратить возникновение многих потенциальных кризисов. Взаимодействие с аудиторией через различные цифровые каналы способствует укреплению доверия, которые являются важнейшими составляющими формирования лояльности к бренду.

Технологии проверки контента оценивают подлинность контента посредством проверки фактов и верификации. Технологии могут помочь организациям отличать достоверную информацию от дезинформации, особенно при общении в режиме реального времени.

Точность инструментов обнаружения контента на основе искусственного интеллекта повысилась, но не является стопроцентной. Современные инструменты могут обнаруживать контент, созданный ИИ, с точностью до 90%, хотя ни один метод все еще не является полностью надёжным.

Большинство ведущих систем обнаружения в настоящее время работает с точностью от 80% до 95% в зависимости от типа и сложности контента. Например, инструменты обнаружения контента на основе искусственного интеллекта лучше работают с академическими эссе, чем с художественными текстами или поэзией, где стилистические нюансы могут сбивать систему с толку.

Примером служит исследование платформы поддержки образования Edu Assist, аналитики которой протестировали несколько инструментов обнаружения для различных жанров контента. Результаты показали, что инструменты обнаружения точнее идентифицируют технические документы, созданные ИИ, чем случайные записи в блогах. Это подчёркивает необходимость понимания контекста в моделях ИИ.

Несмотря на технологический прогресс, системы обнаружения контента на основе ИИ сталкиваются с рядом проблем:

— предвзятость. Системы искусственного интеллекта часто наследуют предвзятость данных, используемых для обучения. В результате контент, написанный не носителями английского языка или говорящими на менее распространённых диалектах, может быть помечен неточно, что влияет на объективность;

конфиденциальность данных. Некоторые инструменты обнаружения требуют загрузки контента на удаленные серверы, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности, особенно в академической или корпоративной среде, где конфиденциальность имеет решающее значение;

развитие форматов контента. Форматы контента постоянно меняются. Инструменты обнаружения должны быстро адаптироваться к новым носителям, что требует постоянного обучения и обновления наборов данных.

Услуги по защите от цифровых рисков. Мониторинг внешних цифровых ландшафтов, таких как социальные сети и новостные платформы, позволяет выявлять и минимизировать угрозы дезинформации до их эскалации.

Благодаря постоянному мониторингу признаков подозрительной активности на различных каналах и платформах, сервисы защиты от цифровых рисков помогают организациям опережать возникающие угрозы в современном быстро меняющемся ландшафте угроз.

В современной быстро меняющейся цифровой среде организациям необходимы надежные меры защиты своих критически важных активов от потенциальных угроз. Услуги по защите от цифровых рисков эффективно снижают эти риски, заблаговременно выявляя мошеннические схемы до того, как злоумышленники смогут ими воспользоваться. Поэтому инвестиции в эти услуги должны стать приоритетом для организаций, которые стремятся защититься от растущих киберугроз.

Сервисы защиты от цифровых рисков предоставляют комплексную аналитику и мониторинг угроз по различным онлайн-каналам для выявления потенциальных угроз до того, как они нанесут ущерб. Эти сервисы постоянно отслеживают платформы социальных сетей, форумы даркнета и другие источники на предмет признаков взлома или вредоносной активности, направленной на цифровые активы организации.

Мониторинг повествований на основе ИИ. Технология анализирует повествования, которые распространяются через социальные сети и другие каналы, и помогает организациям понимать общественные настроения, выявлять потенциальные угрозы дезинформации и отслеживать эволюцию вредоносных повествований.

Мониторинг упоминаний и отзывов в Интернете также критически важен для эффективной защиты репутации бренда. Использование инструментов управления репутацией позволяет компаниям быть в курсе мнений клиентов, выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах и принимать соответствующие меры. Эти инструменты предоставляют оповещения и аналитику в режиме реального времени, позволяя организациям управлять своим присутствием в интернете.

Управление отзывами клиентов и реагирование на них играют роль в поддержании положительного имиджа бренда. Онлайн-инструменты управления репутацией облегчают сбор отзывов клиентов с различных платформ, позволяя компаниям оперативно реагировать на возникающие вопросы и демонстрировать свою приверженность превосходному обслуживанию. Своевременное взаимодействие с клиентами позволяет компаниям укреплять лояльность, эффективно решать проблемы и защищать репутацию своего бренда. Отслеживание настроений в социальных сетях – важный аспект защиты репутации бренда в современную цифровую эпоху. Это позволяет организациям точно оценивать общественное мнение, выявлять тенденции и закономерности, которые могут положительно или отрицательно повлиять на восприятие бренда, и соответствующим образом корректировать стратегии.

Решения для проверки личности. С помощью методов биометрической аутентификации эти решения гарантируют точную проверку личности пользователей, особенно в ситуациях, когда широко распространены дипфейки и выдачи себя за другое лицо.

Сочетание машинного обучения и человеческого опыта позволяет выявлять фейки, предотвращать мошенничество и быстро регистрировать проверенных клиентов.

Ведущие в отрасли биометрические технологии и средства обнаружения живых лиц блокируют атаки с использованием дипфейков и других сложных спуфинговых атак. Среди инструментов автоматизированные проверки на совпадение лиц 1:1, определение возраста, распознавание спящего человека, нескольких людей, морфинг лиц.

Платформы используют возможности биометрии, машинного обучения и передовых технологий определения активности, чтобы помочь привлечь клиентов, предотвратить проникновение мошенников в онлайн-экосистему. Биометрическая аутентификация предполагает использование сканирования лица, отпечатков пальцев или голоса для подтверждения личности клиента. ИИ стал ключевым инструментом для успешного внедрения биометрической аутентификации в крупных организациях.

Модели совместного обучения. Подходы к федеративному обучению²Федеративное обучение (Federated Learning, FL) — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на данных, распределенных между множеством устройств (например, смартфонах), без их централизованного сбора. Это повышает приватность, но создает новые угрозы безопасности позволяют обучать модели на децентрализованных данных без ущерба для конфиденциальности, что позволяет организациям улучшить свои возможности обнаружения дезинформации, сохраняя при этом конфиденциальность данных.

Федеративное обучение – потенциальное решение для разработки моделей машинного обучения, требующих больших или очень разрозненных наборов данных. Однако оно не является универсальным решением для всех сценариев машинного обучения. Федеративное обучение по-прежнему имеет открытые проблемы.

Эффективность связи: федеративное обучение предполагает множественные передачи данных. Следовательно, центральный сервер или стороны, получающие параметры, должны быть устойчивы к сбоям и задержкам связи. Обеспечение эффективной связи и синхронизации между федеративными устройствами остаётся актуальной задачей.

Разнородность устройств: вычислительные мощности федеративных устройств часто неоднородны и иногда неизвестны другим устройствам или центральному серверу. По-прежнему сложно гарантировать, что учебные задачи будут работать на разнородном наборе устройств.

Неоднородность данных: наборы данных субъектов федерации могут быть крайне неоднородными с точки зрения количества, качества и разнообразия данных. Сложно заранее измерить статистическую неоднородность обучающих наборов данных и минимизировать потенциальное негативное влияние такой неоднородности.

Конфиденциальность: необходимо эффективное внедрение технологий повышения конфиденциальности, чтобы избежать утечек информации из общих параметров модели.

Ожидаемые положительные воздействия на защиту данных:

Децентрализация: используя распределенные наборы данных, федеративное обучение позволяет избежать централизации данных и позволяет сторонам лучше контролировать обработку своих персональных данных.

Минимизация данных: федеративное обучение сокращает объем персональных данных, передаваемых и обрабатываемых третьими лицами для обучения модели машинного обучения.

Международное сотрудничество: когда общие параметры анонимны, федеративное обучение облегчает обучение моделей с использованием данных, поступающих из разных юрисдикций.

• 1
  Имперсонация – это намеренная имитация, копирование или представление себя в качестве другой личности с целью обмана или введения в заблуждение. В кибербезопасности это атака, при которой злоумышленник выдает себя за авторизованного пользователя для получения несанкционированного доступа.
• 2
  Федеративное обучение (Federated Learning, FL) — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на данных, распределенных между множеством устройств (например, смартфонах), без их централизованного сбора. Это повышает приватность, но создает новые угрозы безопасности

Похожие записи:

Обзор технологий создания Deepfake и методов его выявления Правовое регулирование защиты несовершеннолетних пользователей сети «Интернет» от вредоносного контента Подходы и методы регулирования применения искусственного интеллекта и ответственности за эти действия Искусственный интеллект: технологии и применение Стандартизация искусственного интеллекта в ЕС