ככל שיותר ויותר אנשים וארגונים מקבלים בברכה טכנולוגיות חדשות בזרועות פתוחות, בינה מלאכותית (AI) וקבלת החלטות מבוססת בינה מלאכותית הפכה בלתי אפשרית להתעלם ממנה. החלטות חשובות שפעם התקבלו על ידי בני אדם כיום יכולות להיות מופקדות על מומחיות קבלת ההחלטות של AI.
נותר לנו לתהות כיצד AI משפיע על קבלת החלטות והאם אנו יכולים לסמוך על התוצאות. ככל שתחום אבטחת הסייבר מתפתח, כך גם איומי הסייבר מתפתחים. עם זאת, עם טעות אנוש כאחד מאיומי אבטחת הסייבר המובילים, האם קבלת החלטות בינה מלאכותית פחות אמינה מבני אדם?
מהי קבלת החלטות בינה מלאכותית?
ניתן לתאר קבלת החלטות בינה מלאכותית כיכולת של מערכות המופעלות על ידי AI לבצע משימות עיבוד נתונים ולקבל החלטות ללא עזרה (או מעט) מבני אדם.
על ידי השארת הגורם האנושי מחוץ לתמונה, AI יכול לכמת נתונים איכותיים, לבצע תחזיות מדויקות יותר ולהגיע להחלטות הנכונות. זה יכול להתמודד עם משימות מורכבות כמו ניתוח נתונים, מחיקת נתונים, זיהוי אנומליות ועוד. לאחר השלמת המשימה, ההחלטה הסופית היא אוטומטית לחלוטין או מתקבלת על ידי בני אדם - אם תלויה במערכת.
על ידי השתלטות על משימות יומיומיות מייגעות, AI מפנה את הזמן שלנו לפעילויות יצירתיות יותר וממוקדות עסקיות. עם זאת, אין צורך לחשוש שבינה מלאכותית תחליף את בני האדם בתהליך העסקי בקרוב.
ניתן לפצל את תהליך קבלת ההחלטות בינה מלאכותית זו לשלוש קטגוריות ליבה:
- תמיכה בהחלטה: במערכת זו משולבים אינטליגנציה אנושית ותובנות מונעות נתונים המופעלות על ידי בינה מלאכותית כדי להגיע להחלטות נכונות יותר.
- הגדלת החלטות: כמו במערכת הקודמת, כאן AI לא שואפת להחליף בני אדם אלא לתמוך בהם בקבלת החלטות עם חלופות מרובות. הוא משתמש באנליטיקה חזויה (כדי למצוא תוצאות פוטנציאליות) או באנליטיות מרשם (כדי למצוא אפשרויות נוספות עם תוצאה ספציפית) כדי להגיע להחלטות אלו.
- אוטומציה של החלטות: בניגוד לשתי הקודמות, למערכת הזו יש את המשימה להחליף בני אדם על ידי אוטומציה של חובות קבלת ההחלטות היומיומיות שלהם.
מכיוון שקשה להימנע מבינה מלאכותית בעולם הנוכחי שלנו, זה חכם לעשות זאת בדוק את הסכנות של AI לפני שנצטרך להתמודד איתם.
איזה תפקיד ממלאת קבלת החלטות בינה מלאכותית באבטחת סייבר?
מכיוון שלמערכות המונעות בינה מלאכותית יש את היכולת לקבל החלטות ולבצע משימות ללא תלות בבני אדם, הן יכולות לנתח כמויות גדולות יותר של נתונים הקשורים לסיכון במהירות שאף אדם לא יכול להשתוות לה. כמו כן, מונעות על ידי AI, מערכות אבטחה יכולות להשתמש בלמידת מכונה (ML) כדי לשדרג את ההגנה שלהן ולהתמודד עם התקפות סייבר מתמשכות בצורה מוכשרת יותר.
לדוגמה, הם יכולים לאסוף נתונים בזמן אמת על איומי סייבר פעילים כמו האימייל החדש ביותר הונאה, והפסקת קורבנות תמימים ללחוץ על קישורים זדוניים או להוריד נגועים בתוכנות זדוניות מסמכים. אחרי הכל, פשעי סייבר כמו הונאות דיוג והתקפות מניעת שירות (DoS) הן שכיחות בצורה מטרידה, ואבטחה מערכת שיכולה לעבוד כמו שעון ללא שינה או צורך לקחת חופש כדי לשדרג את טקטיקת פשע הסייבר שלה היא עוצמה ברית.
ניתן להשתמש בכל שלושת סוגי תהליכי קבלת ההחלטות בינה מלאכותית (תמיכה, הגדלה ואוטומציה) כדי לחזק את אבטחת הסייבר.
היתרונות של שימוש בבינה מלאכותית באבטחת סייבר
מכיוון שכולנו מסכימים שהשימוש בקבלת החלטות בינה מלאכותית באבטחת סייבר הוא משהו שנראה יותר ממנו בעתיד, בואו נבדוק מהם היתרונות העיקריים שלו.
- AI יכול לעבוד יום ולילה: בניגוד לצוות אבטחת סייבר אנושי שצריך לעצום עין מדי פעם, בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים המחפשים איומי סייבר ופגיעויות מסביב לשעון.
- זה יכול למגר טעויות אנוש: מאז אנשים הם החוליה החלשה ביותר בשרשרת אבטחת הסייבר, בטוח יותר לתת לבינה מלאכותית לטפל בכל המשימות שאנחנו נורא בהן (כמו תעדוף משימות וטיפול בתפקידים עיקריים).
- ML הוא מחליף משחק לזיהוי איומים: בניגוד למומחי אבטחת סייבר אנושיים שחייבים לעבור הכשרה כדי לזהות ולהבין איומי סייבר חדשים, מערכת בינה מלאכותית יכולה לתפוס רוח של איומים חדשים באופן אוטומטי.
- זה הופך את האימות הביומטרי לחכם יותר: בין אם אנחנו מדברים על קצות אצבעות, קשתית או זיהוי קולי, בינה מלאכותית הופכת כניסות ביומטריות לחלקות ובטוחות יותר.
- זה יכול להוזיל את העלויות של התקפות סייבר: במקרה של מתקפת סייבר מוצלחת, מערכת אבטחה המונעת בינה מלאכותית יכולה לצמצם נזקים ולמזער את ההפסד הכספי.
חסרונות של שימוש בבינה מלאכותית באבטחת סייבר
אנחנו לא חושבים ש-AI פתאום יהפוך למודע, יתחיל לחוש בוז רציני כלפי האנושות, ויעשה הכל כדי להרוס אותה - רחוק מזה (בינתיים). עם זאת, זה לא הכל שמש וקשת בענן עם AI גם באבטחת סייבר. מה שכן, יש יותר מכמה סיבות מדוע אתה לא צריך לסמוך באופן עיוור על AI.
- הטיה ב-AI ו-ML: ישנם שני סוגים של הטיה בבינה מלאכותית, בינה מלאכותית אלגוריתמית (מוכרת יותר בשם הטיית נתונים) והטיה בינה מלאכותית חברתית, ושניהם יכולים להפוך גם מערכות אבטחה מבוססות בינה מלאכותית מוטות.
- חוסר שקיפות ב-AI: מכיוון שבינה מלאכותית פועלת כקופסה שחורה, איננו יכולים לאסוף את המידע הדרוש לנו כדי להבין כיצד מערכת בינה מלאכותית מקבלת החלטות בפועל.
- בעיות באינטגרציה עם מערכות אבטחה קיימות: לא כל מערכות האבטחה המבוססות בינה מלאכותית יכולות להשתלב בצורה חלקה עם הקיימות, מה שעלול לפגוע בארכיטקטורת האבטחה של הארגון.
- נטייה לתוצאות חיוביות שגויות: בשל חוסר ההבנה שלנו בקבלת החלטות בינה מלאכותית והסתמכות של בינה מלאכותית על נתונים, אלגוריתמי ML יכולים ליצור טעויות זיהוי חריגות (כמו הסרת נתונים שאינם מאיימים) מסכנות מערכות עבור סייבר אמיתי איומים.
האם אנחנו יכולים לסמוך על AI באבטחת סייבר?
ככל ששתי הטכנולוגיות מתקדמות, AI ואבטחת סייבר הופכים שזורים יותר ויותר. עם זאת, האם זה אומר שעלינו להשאיר את הדאגות שלנו מאחור ולשים את מבטחנו בקבלת החלטות בינה מלאכותית?
כמו בכל טכנולוגיה אחרת, לפוטנציאל קבלת ההחלטות של בינה מלאכותית יש יתרונות וחסרונות. זה יכול להגן על המערכות שלנו יום ולילה, למנוע טעויות אנוש וללמוד מהתקפות סייבר חדשות בו-זמנית. עם זאת, ניתן לתקוף אותו כמו כל רכיב אחר של מערכת אבטחה והתקפות אלו עלולות להשפיע על ה"מוח" שלה באופן שעדיין לא הבנו.
זה הופך את זה קריטי שנבין את הסיכונים והתגמולים של ניצול AI באבטחת סייבר לפני שנוכל לראות בו כאחד מבעלי בריתנו הקרובים ביותר.