Καθώς όλο και περισσότερα άτομα και οργανισμοί υποδέχονται τις νέες τεχνολογίες με ανοιχτές αγκάλες, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη έχει καταστεί αδύνατο να αγνοηθεί. Σημαντικές αποφάσεις που έπαιρναν κάποτε οι άνθρωποι τώρα μπορούν να ανατεθούν στην τεχνογνωσία της τεχνητής νοημοσύνης στη λήψη αποφάσεων.
Μένουμε να αναρωτιόμαστε πώς η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει τη λήψη αποφάσεων και αν μπορούμε να εμπιστευτούμε τα αποτελέσματα. Καθώς ο τομέας της κυβερνοασφάλειας εξελίσσεται, το ίδιο συμβαίνει και με τις απειλές στον κυβερνοχώρο. Ωστόσο, με το ανθρώπινο λάθος ως μία από τις κορυφαίες απειλές για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, είναι η λήψη αποφάσεων AI λιγότερο αξιόπιστη από τους ανθρώπους;
Τι είναι η λήψη αποφάσεων AI;
Η λήψη αποφάσεων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να περιγραφεί ως η ικανότητα των συστημάτων που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη να εκτελούν εργασίες επεξεργασίας δεδομένων και να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς (ή ελάχιστη) βοήθεια από τον άνθρωπο.
Αφήνοντας τον ανθρώπινο παράγοντα εκτός εικόνας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ποσοτικοποιήσει τα ποιοτικά δεδομένα, να κάνει πιο ακριβείς προβλέψεις και να λάβει τις σωστές αποφάσεις. Μπορεί να αντιμετωπίσει σύνθετες εργασίες, όπως ανάλυση δεδομένων, συμπίεση δεδομένων, ανίχνευση ανωμαλιών και πολλά άλλα. Μόλις ολοκληρωθεί η εργασία, η τελική απόφαση είτε είναι πλήρως αυτοματοποιημένη είτε λαμβάνεται από ανθρώπους—αν εξαρτάται από το σύστημα.
Αναλαμβάνοντας κουραστικές καθημερινές εργασίες, η τεχνητή νοημοσύνη ελευθερώνει τον χρόνο μας για πιο δημιουργικές, εστιασμένες στις επιχειρήσεις δραστηριότητες. Ωστόσο, δεν υπάρχει λόγος να φοβόμαστε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα υποκαταστήσει τους ανθρώπους στην επιχειρηματική διαδικασία σύντομα.
Αυτή η διαδικασία λήψης αποφάσεων AI μπορεί να χωριστεί σε τρεις βασικές κατηγορίες:
- Υποστήριξη αποφάσεων: Σε αυτό το σύστημα, η ανθρώπινη νοημοσύνη και οι γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη συνδυάζονται για να καταλήξουν σε πιο σωστές αποφάσεις.
- Αύξηση απόφασης: Όπως και με το προηγούμενο σύστημα, εδώ η τεχνητή νοημοσύνη δεν στοχεύει να υποκαταστήσει τους ανθρώπους αλλά να τους υποστηρίξει στη λήψη αποφάσεων με πολλαπλές εναλλακτικές. Χρησιμοποιεί προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία (για να βρει πιθανά αποτελέσματα) ή προδιαγραφική ανάλυση (για να βρει περισσότερες επιλογές με ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα) για να καταλήξει σε αυτές τις αποφάσεις.
- Αυτοματοποίηση αποφάσεων: Σε αντίθεση με τα δύο προηγούμενα, αυτό το σύστημα έχει το καθήκον να αντικαταστήσει τους ανθρώπους αυτοματοποιώντας τα καθημερινά τους καθήκοντα λήψης αποφάσεων.
Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι δύσκολο να αποφευχθεί στον σημερινό μας κόσμο, είναι έξυπνο ελέγξτε τους κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης πριν χρειαστεί να τα αντιμετωπίσουμε.
Τι ρόλο παίζει η λήψη αποφάσεων της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο;
Καθώς τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη έχουν τη δυνατότητα να λαμβάνουν αποφάσεις και να εκτελούν εργασίες ανεξάρτητα από τον άνθρωπο, μπορούν να αναλύουν μεγαλύτερους όγκους δεδομένων που σχετίζονται με τον κίνδυνο με ταχύτητα που κανένας άνθρωπος δεν μπορεί να ανταποκριθεί. Επίσης, με την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης, τα συστήματα ασφαλείας μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική μάθηση (ML) για να αναβαθμίσουν την άμυνά τους και να αντιμετωπίσουν πιο αποτελεσματικά τις συνεχιζόμενες επιθέσεις στον κυβερνοχώρο.
Για παράδειγμα, μπορούν να συλλέγουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο σχετικά με ενεργές απειλές στον κυβερνοχώρο, όπως το νεότερο email απάτες και σταματήστε τα ανυποψίαστα θύματα να κάνουν κλικ σε κακόβουλους συνδέσμους ή να κάνουν λήψη μολυσμένων από κακόβουλο λογισμικό έγγραφα. Εξάλλου, τα εγκλήματα στον κυβερνοχώρο, όπως οι απάτες ηλεκτρονικού ψαρέματος (phishing) και οι επιθέσεις άρνησης υπηρεσίας (DoS) είναι ανησυχητικά συνηθισμένα και αποτελούν ασφάλεια σύστημα που μπορεί να λειτουργήσει σαν ρολόι χωρίς ύπνο ή χρειάζεται να πάρει άδεια για να αναβαθμίσει τις τακτικές του για το έγκλημα στον κυβερνοχώρο σύμμαχος.
Και τα τρία είδη διαδικασιών λήψης αποφάσεων AI (υποστήριξη, αύξηση και αυτοματοποίηση) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ενίσχυση της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.
Πλεονεκτήματα της χρήσης AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Εφόσον όλοι συμφωνούμε ότι η χρήση της λήψης αποφάσεων AI στην ασφάλεια του κυβερνοχώρου είναι κάτι που θα δούμε περισσότερο στο μέλλον, ας δούμε ποια είναι τα κύρια πλεονεκτήματα της.
- Το AI μπορεί να λειτουργεί μέρα και νύχτα: Σε αντίθεση με το ανθρώπινο προσωπικό της κυβερνοασφάλειας που χρειάζεται να κλείνει τα μάτια κάθε τόσο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύει δεδομένα αναζητώντας απειλές και ευπάθειες στον κυβερνοχώρο όλο το εικοσιτετράωρο.
- Θα μπορούσε να εξαλείψει το ανθρώπινο λάθος: Από Οι άνθρωποι είναι ο πιο αδύναμος κρίκος στην αλυσίδα της κυβερνοασφάλειας, είναι πιο ασφαλές να αφήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη να αναλάβει όλες τις εργασίες στις οποίες είμαστε απαίσιοι (όπως η ιεράρχηση εργασιών και η παρακολούθηση των κύριων καθηκόντων).
- Το ML είναι ένα παιχνίδι αλλαγής για την ανίχνευση απειλών: Σε αντίθεση με τους ανθρώπινους ειδικούς στον τομέα της κυβερνοασφάλειας που πρέπει να υποβληθούν σε εκπαίδευση για τον εντοπισμό και την κατανόηση νέων απειλών στον κυβερνοχώρο, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συλλάβει αυτόματα νέες απειλές.
- Κάνει τον βιομετρικό έλεγχο ταυτότητας πιο έξυπνο: Είτε μιλάμε για την άκρη του δακτύλου, την ίριδα ή την αναγνώριση φωνής, η τεχνητή νοημοσύνη κάνει τις βιομετρικές συνδέσεις πιο ομαλές και ασφαλείς.
- Θα μπορούσε να μειώσει το κόστος των κυβερνοεπιθέσεων: Σε περίπτωση επιτυχημένης κυβερνοεπίθεσης, ένα σύστημα ασφαλείας με τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να μετριάσει τις ζημιές και να ελαχιστοποιήσει την οικονομική απώλεια.
Μειονεκτήματα της χρήσης AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο
Δεν πιστεύουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει ξαφνικά συνειδητή, θα αρχίσει να αισθάνεται σοβαρή περιφρόνηση προς την ανθρωπότητα και θα κάνει τα πάντα για να την καταστρέψει — μακριά από αυτό (προς το παρόν). Ωστόσο, δεν είναι όλα ηλιοφάνεια και ουράνια τόξα με AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Επιπλέον, υπάρχουν περισσότερα από λίγα λόγοι για τους οποίους δεν πρέπει να εμπιστεύεστε τυφλά την τεχνητή νοημοσύνη.
- Προκατάληψη σε AI και ML: Υπάρχουν δύο τύποι μεροληψίας στην τεχνητή νοημοσύνη, η αλγοριθμική τεχνητή νοημοσύνη (καλύτερα γνωστή ως προκατάληψη δεδομένων) και η προκατάληψη της κοινωνικής τεχνητής νοημοσύνης, και αμφότεροι μπορούν να κάνουν τα συστήματα ασφαλείας που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη επίσης μεροληπτικά.
- Έλλειψη διαφάνειας στην τεχνητή νοημοσύνη: Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί ως μαύρο κουτί, δεν μπορούμε να συλλέξουμε τις πληροφορίες που χρειαζόμαστε για να κατανοήσουμε πώς ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης λαμβάνει πραγματικά αποφάσεις.
- Ζητήματα ενοποίησης με υφιστάμενα συστήματα ασφαλείας: Δεν μπορούν να ενσωματωθούν ομαλά όλα τα συστήματα ασφαλείας που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη με τα υπάρχοντα, τα οποία θα μπορούσαν να βλάψουν την αρχιτεκτονική ασφάλειας του οργανισμού.
- Επιρρέπεια σε ψευδώς θετικά: Λόγω της έλλειψης κατανόησης της λήψης αποφάσεων AI και της εξάρτησης της τεχνητής νοημοσύνης στα δεδομένα, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να κάνουν λάθη ανίχνευσης ανωμαλιών (όπως η αφαίρεση δεδομένων που δεν αποτελούν απειλή) που θέτουν τα συστήματα σε κίνδυνο για τον πραγματικό κυβερνοχώρο απειλές.
Μπορούμε να εμπιστευτούμε την τεχνητή νοημοσύνη στην κυβερνοασφάλεια;
Καθώς και οι δύο τεχνολογίες προχωρούν, η τεχνητή νοημοσύνη και η κυβερνοασφάλεια γίνονται όλο και περισσότερο συνυφασμένες. Ωστόσο, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να αφήσουμε πίσω τις ανησυχίες μας και να εμπιστευτούμε τη λήψη αποφάσεων AI;
Όπως με κάθε άλλο κομμάτι της τεχνολογίας, η δυνατότητα λήψης αποφάσεων της τεχνητής νοημοσύνης έχει τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά της. Μπορεί να προστατεύει τα συστήματά μας μέρα και νύχτα, να εξαλείφει το ανθρώπινο λάθος και να μαθαίνει από νέες κυβερνοεπιθέσεις ταυτόχρονα. Ωστόσο, μπορεί να δεχτεί επίθεση όπως κάθε άλλο στοιχείο ενός συστήματος ασφαλείας και αυτές οι επιθέσεις θα μπορούσαν να επηρεάσουν το «μυαλό» του με τρόπο που δεν έχουμε ακόμη κατανοήσει.
Αυτό καθιστά κρίσιμο να κατανοήσουμε τους κινδύνους και τα οφέλη της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο προτού μπορέσουμε να τη θεωρήσουμε ως έναν από τους στενότερους συμμάχους μας.
