Zkoumání toho, jak umělá inteligence a strojové učení nově definují bezpečnost v rozvíjející se oblasti internetu věcí.
Rozšiřující se oblast útoku chytrých zařízení
Naše domovy, auta a pracoviště se stávají stále chytřejšími. To sice přináší bezkonkurenční pohodlí, ale zároveň to otevírá Pandořinu skříňku, protože koncept chytřejších zařízení se často rovná „zranitelnějším zařízením“.
Internet věcí (IoT) – všechny ty zvonky, termostaty, ledničky, nositelná elektronika a dokonce i zubní kartáčky, které tvoří svět chytrých zařízení – rozšiřuje oblast útoku kyberzločinců téměř úměrně k pohodlí, které přináší.
Vzhledem k tomu, že se v nadcházejících letech předpokládá, že budou online miliardy zařízení, tradiční bezpečnostní řešení sama o sobě nebudou stačit. Vstupují na scénu umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML), dvě technologie, které otevřely novou hranici v obraně proti vyvíjejícím se hrozbám, zejména v prostředích, kde je lidské sledování nepraktické.
Ale jak fungují v praxi? A co jejich používání znamená pro spotřebitele?
Proč tradiční zabezpečení v éře internetu věcí selhává
Než se ponoříme do slibů umělé inteligence a strojového učení (ML) pro zabezpečení prostředí IoT, je vhodné pochopit, proč se s touto výzvou konvenční metody potýkají.
Zaprvé, obrovský objem zařízení znemožňuje manuální monitorování veškerého síťového provozu nebo opravu všech zranitelností pomocí tradičních metod. Pak je tu rozmanitost zařízení – například bezpečnostní potřeby a nedostatky chytrého zubního kartáčku se mohou značně lišit od chytré televize. Mnoho zařízení má proprietární software, odlišné hardwarové standardy a žádný jednotný bezpečnostní model.
V neposlední řadě omezené zdroje znemožňují implementaci tradičních bezpečnostních metod. Většina zařízení IoT má minimální výpočetní výkon a paměť, což je činí nevhodnými pro tradiční nástroje ochrany koncových bodů.
Toto jsou některé z nejdůležitějších důvodů, proč potřebujeme chytřejší a adaptivnější ochranu. A právě zde vyniká umělá inteligence a strojové učení.
Umělá inteligence a strojové učení, ideální spojení pro svět internetu věcí
Systémy umělé inteligence a strojového učení vynikají v analýze vzorců, detekci anomálií a rozhodování v reálném čase. To vše jsou silné stránky chaotického a neustále se rozrůstajícího ekosystému internetu věcí.
Zde je to, co přinášejí:
- Detekce anomálií: Algoritmy strojového učení dokáží rychle zjistit, jak vypadá „normální“ chování každého zařízení, a poté označit jakoukoli aktivitu mimo tyto meze. Například termostat, který se náhle pokouší kontaktovat neznámý server v jiné zemi, může být okamžitě označen jako podezřelý.
- Reakce na hrozby v reálném čase: Systémy s umělou inteligencí dokáží okamžitě blokovat podezřelý provoz nebo umístit zařízení do karantény, aniž by čekaly na schválení člověkem.
- Prediktivní analýza: Analýzou velkých objemů dat dokáže strojové učení (ML) předvídat hrozby dříve, než k nim dojde. Systémy ML například dokáží identifikovat včasné známky formování botnetu.
- Automatizované vynucování zásad: Umělá inteligence může pomoci dynamicky spravovat oprávnění zařízení a přizpůsobovat přístup na základě kontextu a vzorců používání.
Běžné případy použití pro spotřebitele
Díky uživatelsky přívětivým chatbotům a dalším dostupným nástrojům už umělá inteligence není vzdáleným konceptem určeným pouze pro podniky. Ve skutečnosti ji většina lidí pravděpodobně už tak či onak používá, někdy aniž by si to uvědomovali.
Zde jsou některé reálné aplikace, které využívají umělou inteligenci pro zabezpečení IoT:
- Chytré domácí routery s ochranou proti narušení založenou na umělé inteligenci: Některé spotřebitelské routery nyní implementují funkce strojového učení, které rozpoznají abnormální provoz ze zařízení a automaticky je odpojí.
- Hlasoví asistenti s detekcí záměru: Strojové učení pomáhá identifikovat pokusy o spoofing nebo škodlivé hlasové příkazy.
- Bezpečnostní kamery s pokročilými funkcemi umělé inteligence: Tato zařízení dokáží detekovat lidi, zvířata a balíky a dokonce rozpoznat, zda se někdo příliš dlouho potuluje před vašimi dveřmi.
- Nositelná elektronika s behaviorální biometrií: Chytré hodinky nebo fitness trackery vám mohou pomoci ověřit vaši identitu na základě pohybu, polohy nebo vzorců používání.
I když to nemusí být nutně zřejmé, cílem těchto technologií je poskytnout klid, aniž by od uživatelů vyžadovalo, aby se stali bezpečnostními experty.
Výzvy a obavy
Navzdory svým zjevným výhodám není umělá inteligence zázračným lékem na všechny bezpečnostní výzvy. Stále existuje mnoho problémů, které nedokáže vyřešit, zejména z pohledu spotřebitele, včetně:
- Falešně pozitivní výsledky: Systémy založené na anomáliích mohou někdy označit normální chování jako podezřelé, což způsobuje frustraci.
- Ochrana osobních údajů: Umělá inteligence potřebuje data k učení. Kdo tato data spravuje? Jak jsou uložena? Jsou prodávána třetím stranám? Co se stane v případě úniku dat?
- Otrava modelu a útoky typu adversarial: Útočníci se mohou pokusit zmást nebo poškodit samotnou umělou inteligenci pomocí falešných pokynů a falešných trénovacích dat.
- Neprůhledná rozhodnutí: Často je obtížné pochopit, proč umělá inteligence učinila určitou volbu, protože její rozhodovací proces je pro koncového uživatele často neviditelný.
Co mohou spotřebitelé dělat dnes
I když čekáme na silnější a vyspělejší modely umělé inteligence pro zabezpečení IoT, stále můžete podniknout kroky k ochraně ekosystému vaší chytré domácnosti nebo nositelných zařízení sami.
- Změna výchozích hesel: Tímto krokem můžete výrazně zvýšit své šance proti útoku využívajícímu známá výchozí hesla.
- Udržujte firmware aktualizovaný: Časté aktualizace firmwaru (nebo povolení automatických aktualizací) vás mohou ochránit před kritickými bezpečnostními chybami.
- Používejte segmentaci sítě: Segmentace sítě (pro pokročilé uživatele) nebo umístění zařízení IoT do hostované sítě (efektivní metoda vhodná pro začátečníky) vám může pomoci omezit oblast útoku IoT.
- Zakažte nepotřebné funkce: Některé funkce, jako je vzdálený přístup nebo hlasové ovládání, by měly být zakázány, pokud je nepoužíváte.
- Sledování síťového provozu: Používání chytrých routerů nebo bezpečnostních aplikací, jako je NETGEAR Armor, vám může pomoci sledovat váš ekosystém IoT.
- Audit vaší chytré domácnosti: Měsíční audit zabezpečení IoT může udržet vaši chytrou domácnost v bezpečí.
I základní kybernetická hygiena může mít velký význam, zejména v kombinaci s nástroji založenými na umělé inteligenci.
Chytřejší systémy, chytřejší domy
Umělá inteligence a strojové učení (ML) již nejsou jen módními slovy; stávají se základními kameny kybernetické bezpečnosti nové generace, zejména v komplexních a decentralizovaných prostředích internetu věcí (IoT). Pro spotřebitele se to promítá do inteligentnější ochrany, která se tiše rozvíjí na pozadí, přizpůsobuje se a učí se bez veškeré mikrosprávy.
Spotřebitelé však musí zůstat ostražití. I když umělá inteligence může za vás činit skvělá rozhodnutí, je stále důležité rozumět rizikům, činit rozhodnutí s ohledem na soukromí a investovat do bezpečných zařízení a služeb.
S vývojem internetu věcí očekávejte, že se objeví více domácích ekosystémů postavených na detekci hrozeb pomocí umělé inteligence a bezpečnostních funkcí vylepšených strojovým učením. Stejně jako se antivirový software stal standardem v počítačích, umělá inteligence se může brzy stát normou pro ochranu ekosystémů chytrých domácností.
Závěrem
Vzestup internetu věcí vyžaduje nový druh ochrany, takovou, která dokáže držet krok s hrozbami, kterým čelí. Umělá inteligence a strojové učení jsou silnými kandidáty na tento zákon.
I když to nejsou zázračná řešení dnešních bezpečnostních výzev, nabízejí pohled do budoucnosti proaktivnější, personalizovanější a tišší kybernetické bezpečnosti, která funguje za zavřenými dveřmi, aby se spotřebitelé mohli více soustředit na život, než na ochranu.
Často kladené otázky o umělé inteligenci a strojovém učení v zabezpečení IoT
Jaká je role umělé inteligence v zabezpečení IoT?
Umělá inteligence se často používá ke zvýšení bezpečnosti IoT automatizací procesů, jako je identifikace podezřelého chování, předpovídání hrozeb dříve, než k nim dojde, nebo automatické vynucování zásad.
Co je zabezpečení umělé inteligence v strojovém učení (AI ML)?
Umělá inteligence (AI) zahrnuje využití umělé inteligence k ochraně dat a zařízení v různých ekosystémech. Strojové učení (ML) je odvětví umělé inteligence, které zahrnuje vývoj algoritmů a modelů pro provádění složitých úkolů bez lidského zásahu.
Jaká je role umělé inteligence a strojového učení v IoT?
V IoT jsou algoritmy umělé inteligence navrženy tak, aby zpracovávaly data zaznamenaná zařízeními v ekosystému. Strojové učení (ML) na druhou stranu pomáhá překlenout propast mezi shromážděnými daty a systémy umělé inteligence a otevírá cestu pro pokročilé procesy, jako je rozhodování v reálném čase a vymáhání politik.
Zdroj: Bitdefender
