פתרונות אבטחת סייבר מבוססי בינה מלאכותית ויעילותם

יתרונות השימוש בבינה מלאכותית באבטחת סייבר

שילוב בינה מלאכותית באבטחת סייבר מציע יתרונות רבים שהופכים אותה לכלי קריטי בניהול איומים בסביבה הדיגיטלית המודרנית. אחד היתרונות המרכזיים הוא יכולת הסריקה והניתוח המהיר של כמויות עצומות של נתונים, אשר מאפשרת לזהות תבניות חשודות וניסיונות פריצה באופן מדויק. מערכות אלו פועלות גם בלמידה בלתי פוסקת, מה שמוביל לשיפורים מתמידים בזיהוי איומים חדשים והסתגלות לשיטות תקיפה מתוחכמות.

יכולת נוספת שבינה מלאכותית מביאה לתחום היא החיזוי. על סמך ניתוח נתונים התנהגותיים והיסטוריים, מנועים של למידת מכונה יכולים לא רק לזהות פריצה קיימת, אלא גם לחזות איומים פוטנציאליים. זהו לא עוד תגובה, אלא מעבר לגישה פרו-אקטיבית, שמקטינה את הסיכון מראש. בכך, אבטחת AI משנה את כללי המשחק באבטחת מידע, כשהיא מספקת הגנה שמתפתחת כל הזמן.

נוסף על כך, פתרונות בינה מלאכותית מפחיתים את התלות בהתערבות אנושית, מה שמאפשר לארגונים להתמודד עם כמות גדולה של נתיבי תקיפה, מבלי לתגבר את הצוות האנושי. המערכות יודעות להפריד בין פעילות לגיטימית לבין חריגות בזמן אמת, וכך משפרות את הדיוק של תהליכי זיהוי איומים.

גם ברמת ההפעלה, כלים מבוססי AI ידועים ביעילותם הרבה בהפחתת "אזעקות שווא", שהיו בעבר ממקדי תשומת לב מיותרת בצוותי אבטחה. דיוק זה מוביל לחיסכון רב במשאבים ולתגובה מהירה יותר כאשר באמת מתרחשת פרצת אבטחה. ניתוחים שהיו נמשכים שעות או ימים, מתבצעים כיום תוך שניות הודות לעוצמת החישוב והלמידה של מודלים מתקדמים של למידת מכונה.

יתרונות אלו הופכים את בינה מלאכותית למרכיב שחייב להיות בכל אסטרטגיית הגנת סייבר מודרנית. בעידן שבו תוקפים נעזרים גם הם בטכנולוגיה מתקדמת, היכולת להקדים אותם ולזהות סימני תקיפה ראשוניים, לפני הנזק, היא לא מותרות – אלא הכרח.

התמודדות עם איומים מתקדמים בזמן אמת

במערכת אקולוגית של אבטחת סייבר המשתנה במהירות, היכולת להגיב לאיומים מתקדמים בזמן אמת משיגה חשיבות מכרעת. תוקפים מתוחכמים משתמשים בטכניקות הדוקות אשר לעיתים קרובות מצליחות לעקוף מערכות קונבנציונליות, במיוחד כשהן מבוססות על חתימות מסורתיות או על כללים סטטיים. כאן נכנסת לתמונה אבטחת AI – מערכת שמתמקדת בזיהוי איומים תוך כדי התרחשויות בזמן אמת, וכן בהקניית תגובת נגד מידית ויעילה.

מערכות מבוססות בינה מלאכותית מסוגלות לנתח זרמים עצומים של נתונים תעבורתיים באופן רציף, בזמן אמת וללא עיכובים, מתוך מטרה לזהות התנהגויות חשודות, דפוסים חריגים או חריגות קטנות מהנורמה שעשויות להעיד על מתקפה מתקרבת. תהליכי הניתוח נתמכים במודלים של למידת מכונה שנלמדים באופן מתמשך מהמערכת ומעדכנים את עצמם ברקע. יתרון זה מאפשר למערכת להתעדכן באופן דינמי ולא להיות תלויה אך ורק בחתימות קודמות של התקפות מוכרות.

לדוגמה, בעת ניסיון תקיפה מסוג יום אפס (Zero-day), שבה מאגרי הנתונים אינם מכילים חתימות מתאימות, מנגנוני למידה התנהגותית מנתחים בזמן אמת את פעילות הרשת ומשווים למודלים סטטיסטיים של פעילות נורמטיבית. בעת חריגה, המערכת מדווחת ומפעילה באופן אוטונומי מנגנוני סיכול, כמו חסימת גישה, ניתוק מהמשאבים הקריטיים או העברת הנתונים לבדיקה עמוקה יותר – וכל זאת ללא מעורבות מיידית של הצוות האנושי.

שילוב של אבטחת סייבר מבוססת AI במרכזי SOC (Security Operations Centre) מסייע בצמצום מהותי של חלון הזמן שבין התגלות האיום לבין התגובה אליו. במקום לאסוף נתונים, להעבירם לניתוח, להצליב עם מקורות חיצוניים ולהפעיל ניתוחים אנליטיים ידניים, הבינה המלאכותית מבצעת את כל אלה אוטומטית, תוך שניות ספורות. המשמעות בפועל היא מניעת התפשטות של תולעים או סוסים טרויאניים בשלב מוקדם של החדירה.

יתרה מכך, אלגוריתמים מתקדמים מסוגלים להבין הקשרים בין פעולות שונות. לדוגמה, כאשר זוהתה גישה חריגה לקובץ מאובטח ממשתמש בלתי מוכר, המערכת יכולה לבדוק גרסאות קודמות של הקובץ, לנתח את רמת הכשל האפשרית, ולאמת האם זוהי התנהגות סבירה או ניסיון חדירה מורכב. ניתוח הקשרים מסוג זה היה עד כה שמור לבני אדם בלבד, אך מודלים מבוססי בינה מלאכותית הראו את יכולתם להשתוות, ואפילו לעלות עליהם בזיהוי הקשרים מסובכים בזמן אמת.

לבסוף, היכולת של מערכות בינה מלאכותית לפעול כ"עיניים נוספות" בכל רבדי הארגון – החל מהמשתמש הקצה, דרך הרשת המקומית ועד למערך הענן – מצמצמת חורים במעטפת ההגנה הארגונית. אלמנטים אלו הופכים את למידת המכונה מהיבט טכנולוגי לשכבת הגנה חיונית, במיוחד בעידן שבו האיומים מתגלים מהר יותר, פועלים חכם יותר וגורמים לנזקים נרחבים יותר בפרקי זמן קצרים.

שילוב למידת מכונה בזיהוי תוקפים

שילוב למידת מכונה בתהליכי זיהוי איומים בתחום אבטחת סייבר מהווה קפיצת מדרגה קריטית בהתמודדות עם תוקפים חכמים ומורכבים. באמצעות אלגוריתמים מתקדמים, מערכות בינה מלאכותית מסוגלות לאתר דפוסים חריגים במדדים כמו נפח תעבורת רשת, זמני פעילות, התנהגויות משתמש ועוד, ולאמן את עצמן על בסיס הנתונים שנצברים. כך הן אינן מסתמכות רק על כללי אבטחה קבועים מראש, אלא מתפתחות לאורך זמן וזוכות ביכולת אבחון עצמאית, המספקת הגנה מתקדמת גם מפני איומים שאינם מוכרים.

במערכות מסורתיות, כל תהליך גילוי נעשה לרוב על בסיס חתימות קיימות או כללים שהוזנו מראש. אלו טובים לצורך איתור התקפות שכבר נראו בעבר, אך משאירים פרצות נרחבות למתקפות חדשניות, דוגמת מתקפות אפס ימים. לעומת זאת, שילוב למידת מכונה באבטחת סייבר מאפשר לזהות גם התנהגויות שאינן מזוהות לפי חתימה אך חורגות מהנורמה הסטטיסטית של הרשת או המשתמש.

לדוגמה, אם משתמש ארגוני פתאום מתחיל לשלוח כמות חריגה של קבצים מוצפנים לכתובות חיצוניות בשעה לא שגרתית – מערכת מבוססת למידת מכונה תזהה זאת כהתנהגות אנומליה, תסווג אותה כאיום פוטנציאלי ואף תוכל להפעיל תגובה אוטונומית, כמו ניתוק המשתמש מהמערכת או העברת המידע לבדיקה נוספת. כל זה מתרחש באופן אוטומטי וללא צורך בהתערבות אנושית מיידית, מה שמדגיש את יעילות אבטחת AI.

יתרון משמעותי נוסף בשילוב מודלים של למידת מכונה בזיהוי תוקפים הוא יכולת ההסקה מהקשר. אלגוריתמים כיום מסוגלים לקבוע קשרים סיבתיים בין אירועים שונים – כדוגמת סדרת התחברויות כושלות שמובילה לגישה חריגה לקובץ רגיש – ולהסיק שמאחורי ההתנהגות עומד תוקף מתוחכם. מנגנונים אלו מגלים פעילות זדונית גם כאשר היא מוסווית ונראית לפעמים כהתנהגות לגיטימית, בכך שהם משווים עשרות משתנים בזמן אמת ומסיקים על רמת סיכון מדויקת.

בארגונים מבוזרים עם אלפי נקודות קצה, השימוש בלמידה חישובית הופך להכרח ולא רק לבחירה טכנולוגית. אבטחת סייבר מבוססת בינה מלאכותית מפחיתה את העומס על צוותי ה-SOC בכך שהיא ממיינת ומדרגת איומים לפי רמת הסיכון בפועל, תוך זיהוי מוקדם של ניסיונות חדירה או חשיפת מידע. למידת המכונה מתעדכנת כל הזמן ויודעת להסתגל למודלים המשתנים של תוקפים, מה שמאפשר לארגון להיות תמיד צעד אחד לפני איום פוטנציאלי.

בכך נוצר מערך כולל שבו אבטחת AI אינה רק טכנולוגיה תומכת, אלא מרכיב מרכזי בקווי ההגנה. המודלים שפועלים מאחורי הקלעים מהווים שכבה בלתי נראית אך חיונית שמסרקת, לומדת, וצופה סכנות – ומאפשרת תגובה חכמה לפני שהנזק מתקיים. זהו שינוי פרדיגמה אמיתי באסטרטגיות הגנת סייבר מבוססות תובנה.

מערכות ניתוח התנהגות מבוססות בינה מלאכותית

מערכות ניתוח התנהגות מבוססות בינה מלאכותית מהוות שכבת הגנה מתקדמת החורגת מגישות מסורתיות של אבטחת סייבר המתמקדות בזיהוי חתימות ידועות או התנהגויות קבועות מראש. גישה זו מתבססת על תפישת הפער בין פעילות רגילה להתנהגות חריגה, והיא ממנפת את יכולות למידת המכונה על מנת לבנות פרופילים התנהגותיים פרטניים הן לרמת המשתמש הבודד והן לרמת המערכת הארגונית בכללותה.

תהליך הלמידה כולל איסוף וניתוח מתמיד של מידע הנוגע לדפוסי עבודה, תעבורת רשת, גישות למשאבים, שימוש באפליקציות, תדירות פעולות ועוד. כל סטייה מאותם דפוסים נורמטיביים מתויגת על ידי המערכת כ"אנומליה", ומועברת להמשך ניתוח או להפעלת מנגנון תגובה. לדוגמה, אם עובד מתחבר ממכשיר לא מוכר בשעה בלתי רגילה ולפתע עורך שינויים במבנה קבצים רגישים – המערכת תזהה תבנית זו כחריגה ומהווה איום בסבירות גבוהה.

אחד היתרונות המרכזיים בגישה התנהגותית מבוססת בינה מלאכותית הוא היכולת לזהות תוקפים גם כאשר אלה מעתיקים התנהגויות לגיטימיות קיימות, בניסיון להיטמע בתעבורה תקינה. באמצעות ניתוח עמוק של הקשרים בין הנתונים, וכן ניהול הקשר (context) של האירועים, האלגוריתמים מסוגלים להבדיל בין פעולה חריגה אמיתית לבין סטייה מינורית שהינה לגיטימית בתוך טווח הפעולה של משתמש מסוים. זהו היבט קריטי בהפחתת אזעקות שווא והשגת דיוק מרבי בזיהוי איומים.

בניגוד לפתרונות מסורתיים הדורשים התאמות ידניות והגדרת כללים מפורטים מראש, מערכות התנהגותיות הלומדות בעצמן מאפשרות אבטחה דינמית, המסתגלת כל הזמן. הן מתפתחות ככל שהן מקבלות גישה ליותר נתונים ומרחיבות את מאגר הדפוסים הנורמטיביים והחריגים כאחד. התוצאה היא מערכת תקיפה פחות פגיעה לניסיונות עקיפה מצד תוקפים המשתמשים בשיטות מתקדמות כמו social engineering או גניבת הרשאות.

כאשר אבטחת AI מבוססת התנהגות משתלבת כחלק אינטגרלי ממערך בקרת הגישה והניטור הארגוני, היא אינה רק מגיבה לאירועים חשודים, אלא גם מסייעת בהבנת נרטיב ההתקפה. כלומר, היא לא רק מצביעה על כך שהייתה גישה חשודה, אלא ממפה את שרשרת האירועים שאיפשרה את המהלך – החל מהכשל הראשון ועד לניסיון הפוגעני. כך גם נפתחת דלת לאופטימיזציה מתמדת של מנגנוני ההגנה – תוך סיוע ביצירת תובנות אסטרטגיות עבור צוותי ה-SOC והנהלת האבטחה.

גם בעולם של אבטחת סייבר מבוססת ענן, גישת ניתוח התנהגות מספקת מענה מתאים לדינמיות המשתמשים והמשאבים. משתמשים שעובדים מרחוק, ממשקים עם שירותי SaaS וגישה ניידת למידע רגיש – כל אלו דורשים מערכות אבטחה שמבינות מורכבות התנהגותית. ובנקודה זו, אין תחליף לאינטליגנציה שמתקדמת יחד עם המשתמשים והאיומים כאחד.

מעוניינים בפתרונות סייבר שיגנו על המידע שלכם? רשמו את פרטיכם ונחזור אליכם בהקדם!

אוטומציה של תגובה לאירועים בעזרת בינה מלאכותית

הטמעת אוטומציה בתגובה לאירועי סייבר באמצעות מערכות בינה מלאכותית שינתה באופן מהותי את הדרך שבה ארגונים מתמודדים עם איומים בזמן אמת. במקום לבצע באופן ידני ניתוח תקריות, זיהוי איומים, הסקת מסקנות ובחירת מנגנון תגובה – כל השלבים הללו יכולים כיום להתבצע באופן אוטונומי, מהיר ומדויק באמצעות מערכות חכמות. מערכות כאלה אינן רק מקצרות את זמן התגובה, אלא גם מפחיתות את רמות השגיאה האנושית שעלולה להתרחש בתהליכים ידניים לחוצים.

בזכות יכולות למידת מכונה, מנגנוני האוטומציה משיגים רמת דיוק גבוהה בזיהוי התרחישים השונים של מתקפות. המערכת יכולה, לדוגמה, לזהות חריגה עקבית בתעבורת רשת, ולהסיק כי מדובר בפעילות שאינה תקינה, כמו תקיפת מניעת שירות (DDoS), ניסיון חדירת רשת באמצעות credentials גנובים, או פריסה של תוכנת כופר. במקום להמתין להחלטה מצד צוות ה-SOC האנושי, המערכת תוכל לנתק את נקודת הקצה הפגועה, לעדכן את מדיניות הפיירוול ולהפעיל פעולות ריפוי – כל זאת באופן אוטונומי ובמהירות שיא.

אוטומציה מבוססת אבטחת AI באה לידי ביטוי גם במאפייני תגובה מתוחכמים יותר, וביניהם יצירת Playbooks דינמיים – רצפים של פעולות תיקון המופעלות לפי סוג האיום, ההשפעה הסבירה שלו והקשרים נוספים כמו זהות המשתמש המעורב והרכיב המותקף. כל אירוע מעובד תוך הפעלת ניתוח סטטיסטי והקשרי שמותאם לדפוסים שנלמדו. לדוגמה, אם המערכת מזהה גישה חריגה לקובץ מוצפן מכתובת IP ברשימת מדינות חשודות, היא תוכל לחסום את הבקשה, לשלוח התראה ולייצא אוטומטית דו"ח לאנליסט.

מערכות אוטומטיות אלו נשענות על בסיס נתוני ענק שנאספו מגורמי סייבר גלובליים, תוך השוואה למאגרי זיהוי איומים בעולם כולו. כך, כאשר מתרחש ניסיון תקיפה שהתפרסם במקום אחר ברשת הגלובלית, המערכת הארגונית כבר מודעת אליו ויודעת כיצד לפעול. המודולים שפועלים בזמן אמת מתעדכנים תדיר ומסוגלים ללמוד התקפות חדשות ולהגיב להן שניות ספורות לאחר הופעתן הראשונית.

נוסף על כך, אוטומציה חכמה תורמת להטמעת מדיניות תגובה מותאמת אישית. לדוגמה, אם עובד בדרגת רגישות גבוהה מבצע פעולה חריגה, התגובה עשויה לכלול בנוסף לחסימה גם עיכוב לצורך ניתוח מעמיק ומעבר לבחינה אנושית. בכך משולבת בתהליך האוטומטי גם שכבת ביקורת – שמגבירה את אמון הארגון בפתרון ומונעת תגובות מיותרות או מזיקות.

בעולם שבו האיומים הדיגיטליים מתרבים ואף מתקדמים במהירות מדאיגה, הצורך בצמצום זמן התגובה חרף עומס המידע – הופך קריטי. מערכות אבטחת סייבר המבוססות בינה מלאכותית מעניקות לארגון יתרון תפעולי ברור: תגובה בזמן אמת, פרואקטיביות, והיכולת לפעול לפני שהתקפה הופכת למשבר. זהו לא רק שינוי טכנולוגי, אלא שינוי תפיסתי באופן שבו מתבצעת הגנה ארגונית.

לסיכום חלקי זה, חשוב לציין כי מגמות השוק והתפתחויות טכנולוגיות ממשיכות לדחוף את פתרונות האוטומציה קדימה. פלטפורמות SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) המשלבות יכולות לימוד, ניתוח ותגובה בזמן אמת – הולכות ותופסות מקום מרכזי בתפיסת ההגנה המודרנית. כל ארגון השואף להתמודדות יעילה עם זיהוי איומים ונטרולם בזמן אמת, אינו יכול להרשות לעצמו להישאר ללא תשתית אוטומטית מבוססת AI ברמת ניהול אירועים בכלל ותגובה בפרט.

אתגרים והגבלות של פתרונות מבוססי בינה מלאכותית

לצד היתרונות הרבים שפתרונות אבטחת AI מציעים, קיימים גם אתגרים והגבלות מהותיים שיש להביא בחשבון בעת יישומם בסביבות אבטחת סייבר. אחד האתגרים המרכזיים הוא מהימנות הנתונים המשמשים לאימון המודלים. מערכות מבוססות למידת מכונה תלויות באיכות, כמות וגיוון הנתונים שהוזנו להן. אם המידע חלקי, מוטה או כולל טעויות, שתילת המידע במערכת תוביל ליצירת מודלים לקויים אשר עשויים להפיק תוצאות שגויות, להחמיץ זיהוי איומים מסוימים ואף להפיק התרעות שווא רבות.

אתגר נוסף קשור בשקיפות וביכולת להסביר את החלטות המערכת. במקרים רבים, הנתונים העוברים עיבוד על ידי מערכות AI נבחנים ב"שקופית שחורה" (Black Box), כלומר שההיגיון הפנימי של ההחלטות שהמערכת מקבלת אינו מובן לצוותי אבטחה אנושיים. היעדר יכולת להסביר מדוע איום ספציפי זוהה – או מדוע פעולה מסוימת ננקטה – עלול להקשות על אימון אנליסטים, על פיתוח אמון במערכת ועל תיקוף רגולטורי במקרה של תקריות אבטחה.

יתרה מכך, מערכות אלו לעיתים אינן מזהות הקשרים תרבותיים, ארגוניים או תהליכיים שהיו מובנים מאליהם עבור אנשי אבטחה אנושיים. לדוגמה, מערכת AI עשויה לפרש שינוי זמני התנהגות של משתמש בעקבות פרויקט בלילה כפעולה חשודה, ולהוביל לנקיטת פעולת חסימה – מה שעלול לגרום לפגיעה בפרודוקטיביות. החסרון הזה מתחדד במיוחד כאשר לא קיימות מדיניות תגובה מותאמת הקשר, או כשאין שילוב מספיק של בקרה אנושית כחלק מתהליך ההחלטות האוטומטי.

חשש נוסף הוא האפשרות לניצול מערכות AI על ידי תוקפים מנוסים. במידה והאקרים מצליחים להבין את פרטי הפעולה של המודלים או את הפרמטרים שעליהם מאומנת המערכת, הם עשויים "להאכיל" את המערכת במידע שגוי באופן מתוחכם – ולכוון אותה לקבלת החלטות שגויות. תופעה זו ידועה בשם data poisoning, ובה האקרים משתילים נתונים שנראים בתום-לב אך משפיעים בהדרגה על המודל כך שלא יזהה פעילות עוינת ככזו.

עם התקדמות השימוש בפתרונות מבוססי בינה מלאכותית, עולה גם הצורך בתהליכי ניהול אתי ורגולטורי ברורים. שאלות הנוגעות לפרטיות, לאישור של פעולות חוסמות, ולשיתוף במידע שנאסף הופכות לרגישות במיוחד – בעיקר בארגונים הפועלים לפי תקנות מחמירות כמו GDPR. שימוש באבטחת סייבר מבוססת AI ללא מנגנונים לשמירה על פרטיות מידע עלול להוביל לבעיות משפטיות חמורות ואף לפגיעה בשם הטוב של הארגון.

נוסף על כך, עלויות היישום והתחזוקה של מערכות מתקדמות בתחום זה עשויות להיות גבוהות. הטמעה יעילה דורשת השקעה במבנה טכנולוגי תומך, כולל כוח מחשוב משמעותי, גישה למקורות נתונים איכותיים וצוותי מקצוע המיומנים הן בעולם ה-AI והן בעולם האבטחה. לא כל ארגון בעל יכולת תקציבית להחזיק תשתיות כאלו, מה שיוצר פערים באימוץ הטכנולוגיה וביכולת להתמודד עם איומי הסייבר המשתנים.

לבסוף, חשוב לציין כי פתרונות בינה מלאכותית אינם חסינים מפני טעויות מערכתיות או כשלי חומרה. כשמתבססים באופן מלא על מערכת אוטונומית, עלולה להיווצר תחושת ביטחון מזויפת – שמסיטה את שיקול הדעת האנושי ומובילה להישענות יתר. כדי למנוע בעיות מסוג זה, על הארגונים לפתח תפיסה היברידית המשלבת את הכוח האנליטי והזמינות של מערכות AI, עם פיקוח ובקרה מתמשכים מצד צוותי סייבר אנושיים מיומנים.

דוגמאות למקרי שימוש מוצלחים

בעשור האחרון נצברו דוגמאות רבות למקרי שימוש מוצלחים שבהם שילוב בינה מלאכותית תרם משמעותית לשיפור מערכי אבטחת סייבר בארגונים. חברות ענק, מוסדות פיננסיים ואף מוסדות ציבוריים יישמו מערכות מבוססות למידת מכונה וראו שיפור ניכר ביכולתן לזהות איומים, להגיב להם בזמן אמת ולהפחית סיכוני חדירה.

אחת מהדוגמאות הבולטות היא פרויקט של בנק אמריקני גדול, שנדרש להתמודד עם מתקפות פישינג מתוחכמות אשר עקפו מנגנוני אבטחה מסורתיים. באמצעות מערכת אבטחת AI שניתחה תבניות התנהגות של משתמשים, הצליח הארגון לזהות חריגות דוגמת פתיחת קישורים במיילים חשודים ממכשירים לא מזוהים. המערכת פעלה בזמן אמת, חסמה את הקישור האמור, והפעילה תהליך תגובה שכלל איתור משתמשים נוספים שקיבלו את אותו מייל זדוני. הודות לכך, התוקפים לא הצליחו להשיג גישה למערכות הבנק.

תחום הבריאות הציג גם הוא תוצאות מרשימות עם שילוב בינה מלאכותית למניעת חדירה למערכות של בתי חולים. מוסד רפואי באירופה חווה ניסיון חדירה דרך ספק צד שלישי. מערכת לזיהוי התנהגות חריגה, שהתבססה על למידת מכונה, הבחינה בדפוסי גישה בלתי תקינים שרמזו על ניסיון לפרוס תוכנת כופר. המערכת ניתקה את החיבור למערכת הראשית והעבירה את המידע לבדיקה חיצונית. כתוצאה מהתגובה המהירה, נמנע נזק למידע הרפואי הרגיש.

במגזר התעשייתי, מפעל ישראלי גדול תוך כדי תהליכי טרנספורמציה דיגיטלית חווה עליה בתעבורת רשת חריגה שהגיעה ממכשור חכם באולמות הייצור. מערכת אבטחת סייבר מבוססת למידת מכונה שזיהתה את השינויים בתקשורת בין רכיבי IIoT (Internet of Things) העלתה התרעת זיהוי איומים בזמן אמת. הסתבר כי מדובר בניסיון פריצה דרך עדכוני קושחה זדוניים. המערכת דאגה לנתק את התקני הקצה ולשלוח את הנתונים אוטומטית לניתוח נוסף. כך נחסמה הגישה לפני ההתפשטות לרשת כולה.

גם בתחומי המסחר האלקטרוני והבנקים הדיגיטליים נראו הצלחות משמעותיות. פלטפורמת מסחר גדולה שילבה מודול של אבטחת AI שבחן מאות אלפי עסקאות ביום. באמצעות ניתוח מסלולי פעולה של לקוחות ומעקב אחר דפוסי קנייה, הוזנו נתונים למערכת שלמדה לזהות מניפולציות אפשריות בכרטיסי אשראי. כאשר זיהתה המערכת פעילות חריגה הכוללת שימוש חוזר בפרטי לקוח מכמה כתובות IP שונות בזמנים קצרים, נקטה אוטומטית באמצעי מניעה. בזכות כך נחסכה חשיפה לפרצות שפעם היו מתגלות רק שבועות לאחר ההתבצעות.

בארגוני ממשל וביטחון, יישום בינה מלאכותית מביא לשיפור בזיהוי איומים פנימיים. מערכת ניטור אשר מותקנת במשרדי פנים של מדינה מערבית מתקדמת, מנתחת בין היתר התנהגויות גישה למסמכים רגישים. כל שינוי לא שגרתי, לרבות פתיחת קבצים שלא בתחום אחריותו של עובד, מוביל לתגובה חכמה – בין אם על ידי דיווח לממונים, הקפאת גישת המשתמש או פתיחת חקירה עומק. כך אותרו בשנה אחת שלושה ניסיונות זליגת מידע בטרם אובחנו על ידי הצוותים האנושיים.

מקרי שימוש אלו מדגישים כיצד בינה מלאכותית כבר היום לא רק תורמת לשיפור האבטחה – אלא מהווה חלק פעיל, קריטי ורב-שלבי במנגנוני ההגנה. בשילוב נכון עם תשתיות אבטחה קיימות, מערכות אלו אינן מחליפות את ההון האנושי – אלא מרחיבות ושדרגות אותו, תוך חתירה מתמדת לזיהוי ואיכון מדויק של כל איום.

תחזיות עתידיות לטכנולוגיות אבטחת סייבר חכמות

בעולם שבו קצב השתנות האיומים הדיגיטליים הופך לגובר ומתוחכם יותר משנה לשנה, גם עתידן של טכנולוגיות אבטחת סייבר הולך ומתפתח לפי מגמות חדשניות, והדגש עובר משיטות תגובה סטטיות לפתרונות מבוססי הסתגלות דינמית. אחד הכיוונים המרכזיים להתפתחות הוא השימוש הגובר באינטליגנציה מלאכותית שמסוגלת לא רק לבצע זיהוי איומים, אלא גם לחזותם מראש – טרם התרחשותם בפועל – על בסיס דפוסים ונתונים היסטוריים. יכולת זו הופכת את אבטחת AI לעמוד תווך בתכנון מערכי הגנה חכמים ופרואקטיביים.

בעתיד הקרוב נראה שילוב הולך ומעמיק בין למידת מכונה וטכנולוגיות Big Data, המאפשרות עיבוד של כמויות עתק של תעבורת מידע מגוונת – כדי לזהות גורמים חשודים, סימני פישינג סמויים או חדירה הדרגתית של קוד זדוני. מודלים של למידה מבוזרת (Federated Learning) יאפשרו התחברות של ארגונים ללמידה גלובלית תוך שמירה על פרטיות נתוניהם – ובכך יושג יתרון אבולוציוני שמבוסס על חוכמת ההמון, שכן כל איום חדש שיתגלה במערכת אחת יתועד, ינותח ויוטמע בגנים הדיגיטליים של מערכות הגנה אחרות.

תחום נוסף הצפוי לפרוץ הוא ה-Explainable AI באבטחת סייבר – מערכות המסוגלות להסביר באופן קריא וברור מדוע בוצעה תגובה מסוימת או כיצד התבצע תהליך של זיהוי איום. שקיפות זו תפתור את אחת החולשות הקיימות כיום במערכות AI – והיא החשדנות של מנהלי אבטחה כלפי "קופסה שחורה" שלא יודעים לפרש או להבין את פעילותה. באמצעות AI מוסבר, צוותי SOC יוכלו לא רק לפעול במהירות על סמך הממצאים, אלא גם להגיע להבנה מערכתית טובה יותר של המודל ולבצע אופטימיזציה רלוונטית.

באופן מעניין, הבינה המלאכותית צפויה להתפתח לכיוונים של אורקסטרציה עצמית (Self-Orchestration) – מערכות המסוגלות לא רק לנתח ולהגיב, אלא גם ללמוד כיצד לבצע עדכון שוטף של כלל מדיניות האבטחה של הארגון, בהתאם לחשיפות האחרונות באיומי סייבר. במקום שהאדם יגדיר את אופן פעולת המערכות – הן ילמדו את דפוסי הפעילות, ינתחו את מקורות הסכנה האפשריים ויציעו תרחישים מותאמים. בכך, תעבור אבטחת סייבר מרמה טקטית לרמה אסטרטגית חכמה.

בנוסף, תחזיות רבות מצביעות על מתן דגש הולך וגדל לבינה מלאכותית מוסרית ובטוחה – כזו שגם יודעת לשמור על פרטיות, לפעול לפי תקנות רגולציה, ולשלב ביקורת אנושית בכל נקודות ההחלטה הקריטיות. שילוב של מערכות Trustworthy AI צפוי להפוך לדרישת סף במכרזי אבטחה עתידיים – ולשפר את האמינות והקבלה של טכנולוגיות אלו בארגונים ממשלתיים ורגישים.

גם המגזר הביתי לא יישאר מאחור. מגמות מצביעות על כך שבקרוב ייכנסו טכנולוגיות AI מתקדמות שעוסקות בזיהוי איומים גם למוצרי אבטחה לצרכן – כגון ראוטרים חכמים, אנטי וירוסים מבוססי ענן ואפילו יישומי הגנה אישיים על טלפונים חכמים, שילמדו את התנהגות המשתמש, יזהו חריגות אוטומטית ויציעו תגובות בזמן אמת.

לבסוף, קיים צפי לגידול בשימוש במערכות אבטחה חכמות מבוססות קולבורציה: פלטפורמות בהן מספר ארגונים משתפים בצורה מאובטחת מידע על איומים שהתגלו, ובינה מלאכותית מרכזת את הידע, מסיקה מסקנות ומתאימה בנקודת הקצה של כל גוף את המדיניות ההגנתית. שיתופי פעולה אלו, יחד עם התפתחות טכנולוגית מואצת, הופכים את חזון ה"Cyber Immune System" – מערכת חיסונית דיגיטלית מתקדמת – מיעד תאורטי לישום בר מימוש.

צריכים לשפר את אבטחת הסייבר בארגון שלכם? השאירו פרטים ונציג ייצור קשר.

›› הצטרפו לערוץ היוטיוב