Постпандемичното избуяване на киберзаплахите отприщи развитието на изкуствения интелект (снимка: CC0 Public Domain)
Пазарът на изкуствен интелект за киберсигурност се оценява на 22,4 милиарда щатски долара за 2023 г., но се очаква да достигне обем от $60,6 млрд. през 2028 г. Това значи, че сегментът ще расте средно с по 21,9% годишно от 2023 г. до 2028 г., според нов доклад на Markets and Markets.
Ключовите фактори, допринасящи за растежа на изкуствения интелект на пазара за киберсигурност, включват увеличаващият се брой случаи на киберзаплахи, мащабът на опасенията относно защитата на данните и нарастващата уязвимост на Wi-Fi мрежите към заплахите за сигурността.
Киберопасностите изживяха своя „златен период“ през пандемията, която принуди всички да работят онлайн. Това се оказа добре дошло за всички, замесени във виртуални престъпления. Глобалните проблеми дадоха повод за безброй ефективни фишинг-кампании, а изнудванията осигуряват на бандитите тлъсти откупи.
Предвид броя на киберзаплахите и изобретателността на техните автори, намесата на изкуствения интелект се оказа крайно наложителна. Почти невъзможно е хилядите известия за събития, свързани с киберсигурността, и връзките между тях да бъдат обработвани от човек. Непосилната задача обаче може да бъде изпълнявана от изкуствен ум.
Сигурност на крайните точки
Защитата на крайните точки ще е най-динамично растящият сегмент, когато става дума за изкуствен разум в киберсигурността. Това се отнася до технологиите за устройства, свързани в мрежа, като персонални компютри, лаптопи, смартфони, таблети, четци на баркодове или точки на продажба (POS) – това са все крайните точки, които са свързани към клиентски сървър.
Решенията за сигурност на крайната точка включват антивирус, антишпионски софтуер, защита от злонамерен софтуер, лична защитна стена за криптиране, IDS/IPS, управление на софтуерни корекции и конфигурации, поведенчески блокиращ софтуер. Тези решения осигуряват непрекъснато следене с цел откриване на заплахи в реално време, предотвратяване и реакция.
И няма как да е иначе, тъй като увеличаващият се брой мобилни устройства направи мрежите по-уязвими за кибератаки и зловреден софтуер. Наред с това тенденцията да се работи мобилно, практиката да се носи собствено дигитално устройство за работа (BYOD), социалните медии и инструменти за синхронизиране в облака отвориха много нови фронтове на атака, което от своя страна стимулира и растежа на пазара за сигурност на крайните точки.
Тенденции
Машинно обучение, IoT, анализ на големи данни и AI – това са нововъзникващите методологии, които се развиват най-динамично, когато става дума за киберзащита. Организациите трансформират бизнеса си с тенденция на изнасяне към облака, за да увеличат скоростта, производителността и ефективността на бизнеса.
Природата на киберзаплахите се променя непрекъснато и става все по-сложна. Рансъмуер, злонамерен софтуер за рекламни измами, злонамерен софтуер за Android, DDoS, ботнет мрежи, банкови троянски коне и рекламен софтуер – това са са най-често практикуваните атаки.
Софтуер преди всичко
Софтуерът ще съставлява най-големият дял от общия пазар на AI за киберсигурност, прогнозират още анализаторите. AI системите изискват различни видове софтуер, включително API интерфейси, алгоритми за машинно самообучение, обработка на реч, визия и сензорни данни и др.
Автомобили и транспорт
В автомобилната индустрия „големите данни” представляват значителен проблем, тъй като все по-дигитализираните и свързани автомобили стават по-масови, а те имат нужда от постоянно синхронизиране, обновяване и актуализиране.
Сега тази тенденция поражда натрупването на колосални количества данни. Комбинирането на машинно обучение с анализи на големи данни предоставя възможност за разбиране на огромните обеми информация, събрана от превозните средства в движение. Използвайки машинно самообучение, моделите на „нормално“ поведение могат да служат като базови линии за идентифициране на аномалии, които могат да са породени от киберзаплахи и пробиви в сигурността.