9 narzędzi AI wspierających cyberbezpieczeństwo w organizacjach

Sztuczna inteligencja coraz mocniej napędza „wyścig zbrojeń” w cyberprzestrzeni. Z jednej strony, pomaga przestępcom usprawniać ich operacje, czyniąc je bardziej wydajnymi, wyrafinowanymi i skalowalnymi. Z drugiej, wykorzystanie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i automatyzacji w narzędziach AI wspiera użytkowników w wykrywaniu, zapobieganiu i reagowaniu na zagrożenia szybciej oraz skuteczniej niż tradycyjne metody. Istnieją rozwiązania, które mogą zapewnić wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, zapobiegać przypadkom oszustw i monitorować zagrożenia wewnętrzne. Poniżej podajemy subiektywne zestawienie 9 najciekawszych z nich.

1. Cyberseason

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. Narzędzie to zapewnia silną ochronę przed oprogramowaniem ransomware i zagrożeniami typu zero-day. Ponadto platforma zapewnia przydatne informacje i wizualizacje, mające na celu wspieranie proaktywnych strategii obronnych.

Wady:

• Platformę cechuje stroma krzywa uczenia się, co może wymagać więcej czasu na adaptację od zespołów.
• Narzędzie to może nie być odpowiednie dla mniejszych firm lub startupów.

2. Darktrace

Rozwijane od 2013 roku w Wielkiej Brytanii narzędzie wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby ustalić „wzorzec życia” dla każdego urządzenia i użytkownika w sieci. Dzięki ciągłej nauce i adaptacji wykrywa subtelne odchylenia, które sygnalizują pojawiające się zagrożenia – w tym nieznane ataki lub ataki typu zero-day. Algorytmy AI Darktrace stale uczą się i ewoluują, chcąc zrozumieć oraz dostosować się do sieci organizacji. Darktrace Antigena oferuje autonomiczną reakcję na zagrożenia w czasie rzeczywistym w celu powstrzymania trwających ataków, łagodząc szkody, zanim interwencja człowieka będzie w ogóle potrzebna. Ta możliwość sprawia, że ​​jest to wyróżniające się rozwiązanie w proaktywnym cyberbezpieczeństwie. Jego użyteczność jest wysoko ceniona, a użytkownicy twierdzą, że intuicyjny panel Darktrace pozwala zespołom ds. bezpieczeństwa łatwiej wizualizować i zarządzać zagrożeniami. 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.

Wady:

• Wysokie koszty mogą zniechęcić mniejsze organizacje do wdrożenia tego rozwiązania.
• Początkowa konfiguracja może być złożona i wymagająca znacznego zaangażowania użytkownika.

3. Deep Instinct

To narzędzie jest pionierem modelu cyberbezpieczeństwa opartego na zapobieganiu i głębokim uczeniu się. Takie podejście umożliwia przewidywanie i zapobieganie znanym, nieznanym i zerowym zagrożeniom w punktach końcowych, serwerach, urządzeniach mobilnych oraz w chmurze. Wykorzystując głębokie sieci neuronowe (DNN), rozwijany od 2015 roku Deep Instinct analizuje zagrożenia z wysoką dokładnością, dostosowując się do identyfikacji zagrożeń, które tradycyjne metody mogłyby przeoczyć. Takie podejście znacznie zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i zapewnia wysokie wskaźniki wykrywania zagrożeń, dzięki czemu jest popularne wśród dużych przedsiębiorstw i sektorów infrastruktury krytycznej – takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja rządowa. Rozwiązanie to oferuje również imponującą szybkość wykrywania zagrożeń, zapewniając ochronę w czasie rzeczywistym przed pojawiającymi się atakami.

Wady:

• Zaawansowana technologia głębokiego uczenia się może stanowić problem dla zespołów mniej zaznajomionych z takimi rozwiązaniami.
• Złożona integracja w różnych środowiskach i platformach może stanowić wyzwanie bez odpowiedniej wiedzy technicznej.

4. LogRhythm

LogRhythm to platforma klasy korporacyjnej, która płynnie łączy SIEM, zarządzanie logami, monitorowanie integralności plików oraz analitykę maszynową, z kryminalistyką hostów i sieci w ramach ujednoliconej platformy Security Intelligence Platform. A wszystko to w celu zaawansowanego wykrywania zagrożeń oraz zapewnienia zgodności. Dzięki funkcji User and Entity Behavior Analytics (UEBA) identyfikuje nietypowe działania, które mogą wskazywać na zagrożenia wewnętrzne lub naruszenia bezpieczeństwa kont. Jego zdolność do usprawniania reakcji na incydenty i dostarczania przydatnych informacji umożliwia zespołom ds. bezpieczeństwa podejmowanie zdecydowanych działań. Rozwiązanie to zapewnia kompleksowy i praktyczny wgląd w to, co naprawdę dzieje się w środowisku IT przedsiębiorstwa. Obsługuje również rozbudowane raportowanie zgodności, upraszczając audyty w branżach podlegających regulacjom. Warto dodać, że w 2024 roku LogRhythm połączył się ze swoim rywalem Exabeam.

Wady:

• Możliwości integracji LogRhythm SIEM wymagają ulepszenia, szczególnie z aplikacjami chmurowymi i SAS, a przejście na platformę Linux jest sugerowane dla lepszej wydajności.
• Obecny rozwój API jest powolny, przez co użytkownicy nie mogą w pełni wykorzystać zasobów chmury, co skutkuje wyzwaniami związanymi z monitorowaniem.

5. Microsoft Security Copilot

Wirtualny asystent, który usprawnia przepływy pracy związane z bezpieczeństwem i chroni oprogramowanie. Rozwiązanie to integruje moc sztucznej inteligencji z rozległym ekosystemem cyberbezpieczeństwa koncernu, aby zapewnić zaawansowaną inteligencję zagrożeń i automatyzację. Narzędzie to zaprojektowano, aby pomóc zespołom ds. bezpieczeństwa przyspieszyć wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie, analizując ogromne ilości danych i generując praktyczne spostrzeżenia. Możliwości przetwarzania języka naturalnego Copilot pozwalają analitykom ds. bezpieczeństwa na intuicyjną interakcję z nim, zadawanie pytań i otrzymywanie szczegółowych odpowiedzi. Automatyzując powtarzalne zadania i dostarczając kontekstowe zalecenia, Copilot może zwiększyć wydajność i zmniejszyć wypalenie w zespołach ds. bezpieczeństwa korporacyjnego. To najnowocześniejsze narzędzie bezproblemowo integruje się z platformami Azure i Defender firmy Microsoft, oferując niezrównaną widoczność i kontrolę. Według dyrektora generalnego Satyi Nadelli, liczba osób korzystających z Microsoft Copilot wzrosła ponad dwukrotnie kwartał do kwartału od momentu jego powstania w 2023 roku. Narzędzie to przynosi korzyści przede wszystkim firmom już osadzonym w ekosystemie Microsoft, zapewniając płynną integrację.

Wady:

• Nie jest tak elastyczny dla organizacji, które korzystają z różnych platform, innych niż Microsoft.
• Wymaga dostosowania do unikalnych środowisk.

6. 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. Jedną z zalet tego rozwiązania jest to, że ułatwia śledzenie incydentów w całej sieci dzięki kompleksowej widoczności punktów końcowych.

Wady:

• Zaawansowane funkcje mogą być trudne do efektywnego zarządzania dla mniejszych zespołów.
• Narzędzia do raportowania, choć rozbudowane, mogą być przytłaczające bez wcześniejszego, odpowiedniego przeszkolenia.

7. SparkCognition

Platforma ta wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania cyberataków i zapobiegania im analizując ogromne zbiory danych w poszukiwaniu ukrytych wzorców. Dostarcza oparte na AI rozwiązania w zakresie operacji, bezpieczeństwa i automatyzacji dla wielu branż – od finansów, po produkcję. Wykorzystuje uczenie maszynowe do wykrywania i ochrony przed złośliwym oprogramowaniem, ransomware, trojanami oraz innymi zagrożeniami. SparkCognition przetwarza również nieustrukturyzowane dane, takie jak np. artykuły prasowe i raporty bezpieczeństwa, w celu dostarczenia przydatnych informacji o zagrożeniach. Dzięki możliwościom analizy kognitywnej zapewnia organizacjom narzędzia do proaktywnego przewidywania i łagodzenia potencjalnych zagrożeń. Warto podkreślić, że zdolność platformy do działania w różnych źródłach danych zapewnia organizacjom kompleksową ochronę przed wieloaspektowymi zagrożeniami.

Wady:

• Rozwiązanie to może być drogie (w zależności od potrzeb i skali).
• Wymaga pewnego poziomu wiedzy technicznej, aby w pełni wykorzystać jego zaawansowane funkcje.
• Krzywa uczenia się może być stroma dla zupełnie początkujących.

8. Tessian

To platforma odpowiadająca za bezpieczeństwo poczty e-mail w chmurze, która zwalcza zaawansowane zagrożenia dzięki wykrywaniu opartemu na sztucznej inteligencji. Tessian wykorzystuje połączenie analizy behawioralnej, skanowania treści i wglądu w sieć zagrożeń, aby proaktywnie identyfikować oraz blokować naruszenia oparte na AI, takie jak ransomware czy przejęcie konta (ATO). Zmniejsza także ryzyko phishingu i kompromitacji biznesowej poczty e-mail. Zajmuje się lukami w zabezpieczeniach spowodowanymi głównie błędami ludzkimi. Jego sztuczna inteligencja uczy się wzorców komunikacji e-mail, sygnalizując anomalie, takie jak błędnie przekierowane wiadomości e-mail lub potencjalna eksfiltracja danych. Zapobiegając przypadkowej utracie danych lub nieautoryzowanemu udostępnianiu, Tessian chroni wrażliwe informacje, umożliwiając organizacjom skuteczne radzenie sobie z wyzwaniami bezpieczeństwa. Co ciekawe, zawiera również wbudowany coaching bezpieczeństwa AI dla pracowników, zwiększający świadomość potencjalnych zagrożeń.

Wady:

• Czasami oznacza legalne wiadomości e-mail jako zagrożenia, co prowadzi do niepotrzebnych opóźnień.
• Koszt tego rozwiązania może być zaporowy dla mniejszych firm.

9. Vectra AI

Rozwijana od 2012 roku platforma 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. Vectra Cognito – flagowy produkt platformy –  analizując wzorce zachowań sieciowych, oferuje wysoką widoczność ataków i priorytetyzuje zagrożenia na podstawie poziomu ryzyka, umożliwiając szybsze i skuteczniejsze reagowanie na incydenty. Platforma oferuje również funkcje polowania na zagrożenia.

Wady:

• Ograniczone możliwości raportowania mogą przeszkadzać niektórym organizacjom, które potrzebują bardziej szczegółowego wglądu.
• Dokumentacja produktu mogłaby być bardziej kompleksowa, aby wspierać nowych użytkowników.