Coraz szybszy rozwój sztucznej inteligencji wiąże się nie tylko z poprawą wydajności czy zwiększaniem produktywności, ale również z wyzwaniami i rosnącymi zagrożeniami dotyczącymi bezpieczeństwa w organizacjach. Aby skutecznie chronić wrażliwe dane, prywatność czy zabezpieczyć się przed potencjalnymi zagrożeniami związanymi z AI, warto wykorzystać… narzędzia bezpieczeństwa AI, które m.in. wykrywają incydenty, zapobiegają cyberzagrożeniom, a także pomagają w utrzymaniu bezpiecznego środowiska cyfrowego. Poniżej prezentujemy subiektywny przegląd tego typu rozwiązań.
Cylance – platforma wykorzystująca sztuczną inteligencję oraz algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania i zapobiegania zarówno znanym, jak i nieznanym cyberzagrożeniom, zanim wyrządzą one szkody – w tym złośliwemu oprogramowaniu ransomware czy zaawansowanym trwałym zagrożeniom. Cylance koncentruje się na bezpieczeństwie predykcyjnym, analizując zachowanie plików i sieci w celu identyfikacji oraz blokowania potencjalnych zagrożeń w czasie rzeczywistym, a także umożliwia badanie incydentów w celu usprawnienia operacji bezpieczeństwa. Warto dodać, że oparta na chmurze architektura tego rozwiązania, zapewnia niewielkie obciążenie dla wydajności systemu.
Cybereason – rozwiązanie to wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości danych i identyfikowania złośliwych działań w czasie rzeczywistym. Cybereason koncentruje się na ochronie punktów końcowych, zapewniając zaawansowane możliwości polowania na zagrożenia, analizę behawioralną i zautomatyzowaną reakcję w celu przeciwdziałania wyrafinowanym atakom. Algorytmy AI wykorzystywane przez to narzędzie mogą identyfikować wzorce, wykrywać anomalie i priorytetyzować alerty. W ten sposób pomagają specjalistom ds. cyberbezpieczeństwa usprawniać ich dochodzenia i podejmować szybkie działania. Ponadto platforma zapewnia przydatne informacje i wizualizacje, mające na celu wspieranie proaktywnych strategii obronnych.
Darktrace – oparta na sztucznej inteligencji platforma cyberbezpieczeństwa, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i AI do wykrywania cyberzagrożeń oraz reagowania na nie w czasie rzeczywistym. Analizuje ruch sieciowy, zachowanie użytkowników i aktywność urządzeń, zapewniając szybką oraz proaktywną ochronę m.in. przed zagrożeniami wewnętrznymi, oprogramowaniem ransomware czy atakami typu zero-day. Algorytmy AI Darktrace stale uczą się i ewoluują, chcąc zrozumieć oraz dostosować się do sieci organizacji. Identyfikują wszelkie anomalie oraz potencjalne incydenty bezpieczeństwa, aby w ten sposób pomóc w utrzymaniu solidnej postawy w zakresie cyberbezpieczeństwa. Platforma oferuje również różne usługi wspierane przez sztuczną inteligencję – m.in. takie jak symulacja ataków oparta na AI oraz badanie i raportowanie incydentów z wykorzystaniem AI.
Fortinet FortiAI – system wykorzystujący uczenie maszynowe oraz głębokie sieci neuronowe w celu poprawy wykrywania zagrożeń, automatyzacji operacji bezpieczeństwa i wzmocnienia ogólnego bezpieczeństwa sieci. Jedną z głównych cech tego narzędzia jest jego zdolność do wykrywania i klasyfikowania nieznanych wcześniej zagrożeń z dużą dokładnością, dzięki analizie dużych ilości danych o ruchu sieciowym i zastosowaniu zaawansowanych algorytmów AI. Umożliwia to organizacjom wyprzedzanie i proaktywne reagowanie na wyrafinowane ataki oraz ochronę przed pojawiającymi się zagrożeniami i lukami typu zero-day. Rozwiązanie automatyzuje również rutynowe zadania, takie jak wyszukiwanie zagrożeń, reagowanie na incydenty i egzekwowanie zasad, pozwalając analitykom bezpieczeństwa skupić się na bardziej strategicznych oraz złożonych wyzwaniach związanych z bezpieczeństwem.
SentinelOne – to autonomiczne narzędzie bezpieczeństwa oparte na AI, które łączy platformę ochrony punktów końcowych (EPP), EDR oraz rozszerzone wykrywanie i reagowanie (XDR) w jedną ujednoliconą platformę. Rozwiązanie to odpowiada za zapobieganie, wykrywanie, reagowanie i wyszukiwanie zagrożeń w czasie rzeczywistym w punktach końcowych użytkowników, kontenerach, obciążeniach chmurowych i urządzeniach IoT. Chroni przed szeroką gamą cyberzagrożeń – m.in. przed złośliwym oprogramowaniem, ransomware, exploitami i atakami bezplikowymi. Platforma oferuje też zaawansowane możliwości polowania na zagrożenia, umożliwiając zespołom ds. cyberbezpieczeństwa badanie i reagowanie na incydenty. Ponadto funkcja autonomicznego reagowania może automatycznie łagodzić zagrożenia i wycofywać wszelkie złośliwe zmiany.
Vectra AI – platforma ta wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do ciągłego monitorowania ruchu sieciowego, zachowań użytkowników i środowisk chmurowych w czasie rzeczywistym, umożliwiając organizacjom szybkie wykrywanie oraz łagodzenie zagrożeń. Podejście tego narzędzia opiera się na wykrywaniu i reagowaniu sieciowym (NDR), wykorzystując modele uczenia maszynowego do identyfikacji ukrytych zagrożeń, ataków wewnętrznych oraz innych wyrafinowanych cyberzagrożeń, które mogą ominąć tradycyjne środki bezpieczeństwa. Analizując wzorce zachowań sieciowych, Vectra AI wykrywa anomalie, identyfikuje potencjalne incydenty bezpieczeństwa i zapewnia przydatne informacje umożliwiające skuteczne reagowanie na incydenty. Platforma ta oferuje również funkcje polowania na zagrożenia.
Zscaler – oparta na chmurze platforma bezpieczeństwa – wykorzystująca własne duże modele językowe (LLM) i sztuczną inteligencję – która zapewnia bezpieczeństwo w internecie i usługi filtrowania sieci. Wspomniane modele LLM zintegrowane są z ogromnym jeziorem danych, co umożliwia im ciągłe uczenie się i ulepszanie. Pozwala to na dostarczanie zaawansowanych wyników i możliwości dla zespołów IT oraz cyberbezpieczeństwa, obejmujących m.in. zabezpieczanie danych w ruchu, danych punktów końcowych oraz możliwość ochrony przed błędnymi konfiguracjami. Zscaler działa zgodnie ze strategią Zero Trust, co oznacza, że zakłada, że wszystko w sieci jest potencjalnie złośliwe i nie ufa automatycznie żadnemu użytkownikowi ani urządzeniu. Zamiast tego uwierzytelnia i weryfikuje każdego użytkownika i urządzenie przed przyznaniem mu dostępu do zasobów.
