This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

ההשפעה של בינה מלאכותית על אבטחת סייבר משנה את השיטות בהן אנו משתמשים כדי לאבטח פלטפורמות דיגיטליות. היא גם מספקת לתוקפים אסטרטגיות חדשות ומתוחכמות, וגם מציידת ארגונים ועסקים במנגנוני הגנה חזקים.

למרות ש-AI יכול להציג שיטות התקפה חדשות ומסוכנות, האיום המשמעותי הנוכחי הוא דווקא ייעול השיטות המסורתיות. דוגמה בולטת היא פישינג – פישינג המופעל על ידי AI פירושו הודעות דואר אלקטרוני בעלות מראה אותנטי יותר עם שפה מתוחכמת יותר המופצות במספרים גדולים יותר, ואף קשה יותר להבחין בכך שהן מזויפות.

למרות שסכנה זו משפיעה על כל המגזרים, הסכנה הגדולה ביותר מוצבת בפני שירותים ממשלתיים, בנקאיים ופיננסיים – כל המגזרים המטפלים בנתונים רגישים ביותר עבור מיליארדי צרכנים ברחבי העולם.

על פי Innovation News Network, דרך עיקרית יעילה להילחם באיומים המונעים על ידי AI היא לשפר את אבטחת הזהות. אחת הדרכים להתמודד עם הבעיה היא מערכות זהות מבוזרות בהן כל המידע היוצר זהות מוצפן, חתום ומוגן במפתחות דיגיטליים, המאשרים את זהותו של אדם מבלי לחשוף פרטים רגישים לגורמים חיצוניים. ארגונים חייבים לפתח שיטות אימות חזקות כדי לאמץ גישה זו לניהול זהויות הנשלטת על-ידי המשתמש (כולל אימות מבוסס ידע, מסמכים, ביומטרי והתקנים).

למרבה המזל, מומחים טוענים כי שינוי פרדיגמה זה אפשרי. דוגמה אפשרית לכך היא אישורים ביומטריים – זיהוי פנים, טביעות אצבע וסריקת קשתית – כל אלה מספקים אימות זהות מהיר ומדויק. טכנולוגיית זיהוי הפנים התקדמה באופן משמעותי בשנים האחרונות וחוללה מהפכה בתחומים שונים, כולל נסיעות וטיסות (מאפשרת מעבר חלק ומאובטח), בנקאות (קיום עסקאות מאובטחות), טלפונים חכמים (נעילת המכשירים) ומערכות מעקב.

השפעה חיובית נוספת של AI על אבטחת סייבר היא פוטנציאל ההגנה. AI יכול לשמש לניתוח דפוסי התנהגות כדי לזהות גישה לא מורשית, ובכך להוסיף שכבת אבטחה שמגיבה ומתאימה את עצמה לעולם הסובב אותה. מערכות AI יכולות להציע גם מערכות התראה מוקדמת לאיומים פוטנציאליים על ידי זיהוי דפוסים חריגים ואנומליות בנתוני הרשת. מערכות AI יכולות גם להגיב לאיומים באופן מידי ואוטונומי, ובכך לקצר את זמן התגובה.

AI כבר נמצא בשימוש לייעל כמויות אדירות של התקפות על ארגונים ברחבי העולם. לכן, אסטרטגיות ההגנה צריכות להיות מתוחכמות יותר בהתאם.