Positive Technologies представила концепцию AI-driven-агента для защиты конечных устройств
Positive Technologies, одна из лидирующих компаний в области результативной кибербезопасности, развивает новый подход к защите конечных устройств с применением технологий машинного обучения. В основе концепции AI-driven-агента — способность менять свое поведение в зависимости от действий злоумышленника и адаптироваться к конкретной ситуации.
Искусственный интеллект (ИИ) становится частью корпоративной ИТ- и ИБ‑инфраструктуры, в том числе средств защиты конечных устройств. Его применение позволяет дополнять классические механизмы безопасности и быстрее реагировать на меняющиеся сценарии атак. Особенно актуальным это становится на фоне того, как ИИ осваивают сами злоумышленники. Согласно исследованию Positive Technologies, ИИ уже использовался в реальных атаках для каждой десятой техники, описанной в матрице MITRE ATT&CK. За два прошедших года их доля выросла с 5% до 10%. Еще для 26% техник исследователи уже подтвердили возможность применения ИИ, в том числе экспериментально. Среди наиболее заметных сценариев — социальная инженерия, генерация вредоносного кода, поиск и эксплуатация уязвимостей.
Традиционно логика работы защиты и реагирования на агенте задается заранее. Изучив ее, в том числе с помощью реверс-инжиниринга1, атакующий может найти способы обхода средства защиты. AI-driven-агент более вариативен и менее предсказуем для атакующих.
В части реагирования специалист сможет сформулировать задачу обычной фразой, например попросить проверить компьютер на признаки наличия шифровальщика и при обнаружении угрозы изолировать устройство от сети. Система преобразует команду в скрипт для выполнения на одном или сразу на группе конечных устройств. Архитектура AI-driven-агента строится по гибридному принципу. Базовые компоненты могут работать в инфраструктуре клиента, на локальных серверах или в частном облаке. Ресурсоемкие ИИ-модели для сложного анализа будут использовать выделенное защищенное облако Positive Technologies. На конечном устройстве останется исполнительная часть с более легковесными интеллектуальными механизмами и специальным интерфейсом.
Концепция также предусматривает проактивный поиск угроз и следов компрометации по косвенным признакам, режим усиления настроек операционной системы и мгновенное обнаружение вредоносных файлов с помощью локальной ML-модели на конечных узлах. Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта будут интегрированы в функциональность резервного копирования. Это позволит предотвратить попадание вредоносного кода в бэкапы и гарантировать чистоту восстанавливаемых данных.
1 Обратная разработка — процесс, позволяющий восстановить или получить представление о принципах работы продукта и заложенной в него логике, изучив его образец.
"Искусственный интеллект уже дает злоумышленникам возможность оперативно создавать и модифицировать инструменты атак, изучать корпоративные системы и снижать затраты на подготовку своих действий. Поэтому средствам безопасности тоже важно быстрее реагировать на активность атакующих. Один из путей — дополнять заранее заданные сценарии работы более самостоятельными механизмами, способными учитывать контекст на конкретном устройстве. Защита конечных устройств при этом становится полноценной частью ИИ-инфраструктуры компании".
Концепция AI-driven-агента отражает стратегический вектор развития средств защиты конечных устройств Positive Technologies. В первую очередь он связан с дальнейшим совершенствованием MaxPatrol Endpoint Security — комплексного решения для защиты компьютеров, серверов, удаленных рабочих станций и виртуальных рабочих мест от массовых и целевых угроз. Команда исследует и тестирует новые механизмы, которые позволят сделать работу продукта более адаптивной к меняющимся инструментам и тактикам атакующих.