Sztuczna Inteligencja to termin, z którym coraz częściej możemy się spotkać w życiu codziennym. Dynamiczny rozwój technologiczny, w którym urządzenia maszynowe adaptują sią do nowych warunków stają się elementem naszej rzeczywistości. Już teraz obserwujemy, że uczenie maszynowe rozwija się w niezwykle szybkim tempie, a maszyny są już w stanie wykonywać zadania, które kiedyś były domeną wyłącznie ludzi. Zainteresowanie rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji nieustannie wzrasta, a wraz z nim rosną wyzwania związane z cyberpezbieczeństwem.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji

Jeszcze do niedawna sztuczna inteligencja kojarzyła się jedynie z futurystycznymi wizjami. Obecnie jednak staje się ona w zasięgu niemal wszystkich. Coraz istotniejszą rolę odgrywa dla firm, stwarzając nie tylko szanse na uzyskanie przewagi konkurencyjnej, ale także na optymalizację ponoszonych kosztów. Nie dziwi więc, że coraz więcej organizacji sięga po rozwiązania oparte na AI.

Implementując rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji nie należy oczywiście zapomnieć o odpowiednim zaadresowaniu pojawiających się ryzyk technologicznych, regulacyjnych, organizacyjnych, finansowych czy też reputacyjnych. Warto wziąć pod uwagę i zaplanować kwestię audytu AI. Z kolei wybór systemu opartego na sztucznej inteligencji powinien być poprzedzony precyzyjną analizą dostępnych danych pod kątem:

  • Reprezentatywności – wykorzystane zasoby powinny mieć powiązanie z wybranym do rozwiązania problemem.
  • Jakości – dla algorytmów nauczycielem są dane wejściowe. Oznacza to, że jeżeli wykorzystany zbiór będzie pełny błędów, to nieprawidłowości te zostaną uznane za prawdę w procesie uczenia.
  • Różnorodności – sztuczna inteligencja potrzebuje otrzymać szerokie spektrum przykładów, żeby dobrze zrozumieć istotę problemu. Urozmaicony zbiór zapobiega nadmiernemu dopasowaniu modelu do danych wejściowych. 
  • Ilości – im więcej przykładów wykorzystamy w procesie uczenia, tym model będzie miał większe zdolności rozpoznawania oraz generalizacji. To przekłada się na jego zdolność do radzenia sobie z nowymi danymi.

„Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą rozpoznawać korelacje między rzeczywistymi danymi wejściowymi i wynikami oraz podejmować decyzje, które automatyzują złożone fizyczne systemy przemysłowe.”

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą rozpoznawać korelacje między rzeczywistymi danymi wejściowymi i wynikami oraz podejmować decyzje, które automatyzują złożone fizyczne systemy przemysłowe. Wykorzystywane w procesie algorytmy mogą zaś mieć różny stopień skomplikowania – od prostych klasyfikatorów do głębokich sieci neuronowych. 

Zapotrzebowanie w cyberbezpieczeństwie

Każdego dnia na świecie obserwuje się ogromną liczbę cyberataków. Według danych zebranych w sierpniu 2023 roku przez AAG IT, w ciągu godziny średnio 97 jednostek staje się ofiarami tego typu działań. Oznacza to, że jeden atak jest przeprowadzany średnio co 37 sekund. W przezwyciężeniu tego problemu może nam pomóc sztuczna inteligencja, która potrafi wykrywać zagrożenia i reagować na nie w czasie rzeczywistym.

„Według danych zebranych w sierpniu 2023 roku przez AAG IT, w ciągu godziny średnio 97 jednostek staje się ofiarami tego typu działań. Oznacza to, że jeden atak jest przeprowadzany średnio co 37 sekund.”

Algorytmy AI można wykorzystać do analizy wszelkich danych, które nadają się do przekształcenia w formę czytelną dla maszyn. Różnorodność typów możliwych do wykorzystania sprawia, że zastosowania wydają się wręcz nieograniczone. 

W dziedzinie cyberbezpieczeństwa zidentyfikowano już wiele obszarów, w których można wykorzystać sztuczną inteligencję. Pomaga ono w rozwoju bezpieczeństwa cybernetycznego poprzez:

  • Prognozowanie ryzyka naruszenia bezpieczeństwa – algorytm skupia się na analizie ruchu sieciowego i działań użytkowników. Na podstawie zebranych w ten sposób danych może on zidentyfikować potencjalne zagrożenia i wskazać obszary wymagające wzmocnienia ochrony.
  • Wykrywanie phishingu – przeprowadzana jest analiza tekstu wiadomości e-mail w poszukiwaniu podejrzanych fraz i zaszytych w treści linków. W przypadku wykrycia podejrzanego elementu, system powiadamia użytkownika o prawdopodobnym ataku.
  • Filtrowanie spamu – sprawdzeniu zostają poddane metadane oraz treść wiadomości. Algorytmy, bazując na tych informacjach, są w stanie identyfikować charakterystyczne cechy wiadomości typu spam.
  • Identyfikacja złośliwego oprogramowania – oceniana jest zawartość sprawdzanych programów. Sztuczna inteligencja jest w stanie w krótkim czasie przeanalizować kod źródłowy i zidentyfikować niebezpieczne oprogramowanie.
  • Reakcja na incydenty – w momencie zidentyfikowania zagrożenia systemy SI mogą automatycznie na nie zareagować, np. poprzez zablokowanie podejrzanej aktywności lub izolację zaatakowanego urządzenia.
  • Wykrywanie oszustw – wykonywana jest analiza danych transakcyjnych oraz finansowych w poszukiwaniu anomalii, porównując je do normalnych zachowań. W ten sposób można szybko wykrywać oszustwa finansowe i zapobiegać im.
  • Rozpoznawanie wzorców ataków – sztuczna inteligencja jest w stanie także zidentyfikować nieznane do tej pory ataki. Jest to dokonywane poprzez analizę wzorców i zachowań.
  • Dostęp biometryczny – algorytmy mogą być wykorzystywane do biometrycznej autoryzacji dostępu. Rozwiązania AI są w stanie poradzić sobie z takimi zadaniami jak rozpoznawanie twarzy czy odcisków palców.

Sam wybór zastosowania sztucznej inteligencji w systemach przynosi dużo korzyści. Poza wspomnianą już odpowiedzią w czasie rzeczywistym, algorytmy są w stanie rozpoznawać nieznane do tej pory zagrożenia i na nie reagować. Ponadto SI jest użyteczne przy analizie dużych zbiorów danych, których w cyberbezpieczeństwie nie brakuje.

ChatGPT dla hakerów

Podstawowym pojęciem, pozwalającym nam lepiej zrozumieć obecność sztucznej inteligencji w technologii chatbotów jest LLM, czyli model językowy. Mianem tym określane są algorytmy, mające zdolność do generowania i rozumienia tekstu. Przykładem takiego rozwiązania jest model GPT. Opiera się on na architekturze transformer, która doskonale sobie radzi z zadaniami przetwarzania sekwencji, co czyni go odpowiednim do analizy tekstu. Właśnie ten algorytm jest implementowany w ChatGPT.

Niedawno pojawiły się informacje na temat nowego chatbota, zwanego WormGPT, który opiera się na modelu językowym GPTJ. Narzędzie to pozwala na generowanie informacji ułatwiających przeprowadzanie szkodliwych aktywności w sieci. Przykładowo, jest on w stanie stworzyć wyjątkowo przekonywujące, fałszywe wiadomości e-maili, które mogą zostać wykorzystane w ataku typu phishing. Algorytm ten jest swoistą alternatywą dla ChatGPT – podczas gdy model firmy OpenAI jest ograniczony przez zestaw reguł blokujący nieetyczne próby jego wykorzystania, WormGPT nie ma takich ograniczeń. Czy oznacza to jednak, że ten model można wykorzystać jedynie w negatywny sposób? Niekoniecznie. Takie rozwiązanie może również posłużyć do generowania prób ataku na nasz system i w ten sposób weryfikować jego zabezpieczenia. Pokazuje to jak istotnym czynnikiem podczas pracy ze sztuczną inteligencją jest sposób jej wykorzystania. 

„Niedawno pojawiły się informacje na temat nowego chatbota, zwanego WormGPT, który opiera się na modelu językowym GPTJ. Narzędzie to pozwala na generowanie informacji ułatwiających przeprowadzanie szkodliwych aktywności w sieci.”

Wzrasta rola systemów bazujących na SI, które mają zastosowanie w cyberbezpieczeństwie.  Nowe rozwiązania technologiczne pozwalają nie tylko na wykorzystywanie sztucznej inteligencji w pozytywny sposób, ale także mogą one stać się  niebezpiecznym narzędziem w rękach cyberprzestępców. Warto na bieżąco śledzić najnowsze trendy i poszukiwać odpowiednich i bezpiecznych rozwiązań.