Как ИИ помогает специалистам ИБ
Специалистам по информационной безопасности приходится работать с огромным количеством данных: логами, алертами систем мониторинга, обращениями пользователей. Среди них могут скрываться признаки атаки — вручную разбирать такой объем информации сложно.
Часть этой работы можно ускорить с помощью ИИ. Вместе с Евгением, специалистом по безопасности приложений в Naumen, разобрали, где ИИ действительно полезен и какие ограничения важно учитывать.
Как ИИ помогает разбирать инциденты?
После обнаружения инцидента нужно собрать информацию из разных источников, найти связи между событиями и восстановить их последовательность.
ИИ может проанализировать логи и другие данные и собрать их в понятную картину.
Например, пользователь получил подозрительное письмо, перешел по ссылке, установил ПО, после чего в системе появился подозрительный процесс.
Как ИИ помогает проверять защищенность приложений?
ИИ может анализировать структуру приложения, подсказывать наиболее вероятные точки входа и обращать внимание на потенциально опасные участки.
Еще один сценарий — помогать генерировать полезные нагрузки для проверки уязвимостей, в том числе с учетом конкретных механизмов защиты. А после тестирования — быстрее подготовить итоговый отчет.
Может ли ИИ находить уязвимости еще на этапе разработки?
Да. Современные модели умеют находить типовые веб‑уязвимости — например, SQL‑инъекции, XSS и CSRF, — участвовать в ревью кода и объяснять, почему выбранный подход может быть опасен.
Еще ИИ может переводить технические отчеты сканеров уязвимостей на более понятный язык, давать рекомендации и помогать приоритизировать проблемы.
Где еще он может пригодиться?
Например, в обучении сотрудников. С помощью ИИ можно создавать реалистичные сценарии фишинговых атак и учебные кейсы, формировать индивидуальные траектории обучения или переводить ГОСТы, ISO и внутренние регламенты на более понятный язык.
Какие ограничения важно учитывать?
Код, написанный с помощью ИИ, сам может содержать проблемы безопасности, поэтому его нельзя принимать без ревью.
Отдельный вопрос — работа с чувствительными данными. Для таких сценариев разумнее использовать локальные модели без доступа в интернет.
Кроме того, сама модель может стать целью атаки. Поэтому при внедрении ИИ важно продумывать, какие данные доступны модели, как она взаимодействует с внешними сервисами и как проверяются результаты ее работы.
