Дослідження програм на основі штучного інтелекту в якості комп’ютерних засобів захисту інформації

Abstract

В роботі проведено дослідження застосування штучного інтелекту та машинного навчання, для удосконалення комп’ютерних систем аналізу та захисту від кіберзагроз. Зауважено, що за останні роки відбувається удосконалення та розробка нових типів шкідливого програмного забезпечення, в зв’язку з чим продовження використання традиційних систем захисту сьогодні – неефективно. Аналіз літератури показав, що глобальна вартість відновлення після типових порушень даних становить понад 4,45 мільйонів доларів США. Це вказує на необхідність додаткового удосконалення систем захисту із залученням технологій штучного інтелекту, з метою зниження додаткових витрати часу та ресурсів. В статті запропоновано використання програм на основі штучного інтелекту для визначення та виявлення загроз з використанням машинного навчання для адаптації та передбачення появи нового або модифікації існуючого шкідливого програмного забезпечення. Зауважено, що використання машинного навчання підвищує можливості автоматизації систем кібербезпеки та точності виявлення загроз. Штучний інтелект може збільшити кількість можливостей по визначенню загроз та попередження фахівців системи захисту про виявлення та блокування потенційного шкідливого програмного забезпечення. В результаті проведеного досліджено представлено, що визначення загроз на основі штучного інтелекту підвищує ефективність та якість програм комп’ютерних систем захисту. Наведено моделі використання штучного інтелекту, які вказують на те, що покращується технології виявлення фішингу та шкідливих програм. Продемонстровано, що алгоритми машинного навчання можуть призвести до підвищення результативності визначення закономірностей та інших аномалій, що вказує на потенційні кіберзагрози. Проведення аналізу закономірностей та аномалій в даних, моделі штучного інтелекту можуть виявити й позначити потенційне шкідливе програмне забезпечення, додаючи нові можливості для систем кібербезпеки.

The paper examines the use of artificial intelligence and machine learning to improve computer systems for analyzing and protecting against cyber threats. It has been noted that in recent years there has been improvement and development of new types of malicious software, which is why continuing to use traditional protection systems today is ineffective. A literature review found that the global recovery cost of a typical data breach is over US $4.45 million. This indicates the need for additional improvement of protection systems with the involvement of artificial intelligence technologies, with the aim of reducing additional consumption of time and resources. The article proposes the use of programs based on artificial intelligence to identify and detect threats using machine learning to adapt and predict the appearance of new or modification of existing malicious software. It is noted that the use of machine learning increases the possibilities of automation of cyber security systems and the accuracy of threat detection. Artificial intelligence can increase the number of opportunities to identify threats and alert security professionals to detect and block potential malware. As a result of the research, it is presented that the identification of threats based on artificial intelligence increases the efficiency and quality of programs of computer protection systems. Artificial intelligence usage patterns are presented, indicating that phishing and malware detection technologies are improving. It has been demonstrated that machine learning algorithms can lead to an increase in the effectiveness of identifying patterns and other anomalies that indicate potential cyber threats. By analyzing patterns and anomalies in data, AI models can detect and flag potential malware, adding new capabilities to cybersecurity systems.