Искусственный интеллект для оценки рисков в системе менеджмента информационной безопасности

Современная сфера информационной безопасности отличается нестабильностью и высокой сложностью. Распространение облачных технологий, удалённого формата труда и сетевых устройств, усугубляемое ростом числа сложных кибератак, ставит под сомнение результативность устоявшихся, преимущественно ручных и эпизодических, методов контроля рисков. Международный стандарт ISO 27001:2022, служащий основой для построения систем менеджмента информационной безопасности, всегда рассматривал оценку рисков как фундаментальный процесс. С выходом обновленной версии 2022 года акцент на упреждающие действия, гибкость и учет современных угроз только усилился. В этих новых условиях искусственный интеллект перестает быть просто технологической новинкой, превращаясь в стратегический инструмент, способный коренным образом изменить подход к оценке рисков, выводя соответствие требованиям стандарта на совершенно новый уровень.

Классический процесс оценки рисков, который предписывает стандарт, обычно заключается в ручном определении активов, уязвимостей и угроз с последующим их анализом и оценкой для выбора необходимых защитных мер. Хотя данный подход методологически строг, у него есть ряд существенных недостатков. Ключевыми недостатками традиционного подхода являются его субъективность, запаздывающая реакция и неспособность к масштабированию. Существующая система оценки обладает высокой инертностью и подвержена человеческому фактору, что не позволяет ей адаптироваться к динамичной среде. Параллельно с этим масштабы обработки информации превышают аналитические возможности человека. Наконец, он по своей сути реактивный, будучи часто нацеленным на борьбу с уже случившимися инцидентами, а не на предупреждение новых, еще неизвестных угроз. Обновленный перечень мер контроля в версии 2022 года, включивший такие направления, как «Угрозы безопасности в цепочке поставок» и «Аналитика угроз информационной безопасности», лишь подчеркивает необходимость перехода к более динамичным и масштабируемым методам.

Именно здесь искусственный интеллект, и в частности машинное обучение, предлагает свои преобразующие возможности.              В отличие от статичных методов, системы на основе искусственного интеллекта позволяют реализовать концепцию постоянной оценки рисков. Начинается это с автоматического обнаружения активов и уязвимостей. Специальные алгоритмы могут самостоятельно сканировать сеть, находя, классифицируя и учитывая все подключенные устройства, программы и данные. Эти же системы могут в реальном времени отслеживать базы данных уязвимостей, новостные потоки и даже закрытые источники, чтобы немедленно соотносить найденные уязвимости с конкретными активами компании, автоматически назначая им уровень серьезности. Это не только ускоряет процесс, но и радикально повышает его полноту и точность.

Следующим ключевым вкладом интеллектуальных систем является прогнозная аналитика и моделирование угроз. Вместо того чтобы опираться только на исторические данные о прошлых атаках, алгоритмы машинного обучения могут анализировать мировые тенденции в области кибератак, методы и приемы работы хакерских группировок, а также информацию, специфичную для конкретной отрасли. Это позволяет строить прогнозные модели, которые оценивают вероятность реализации той или иной угрозы для конкретной организации. Например, система может спрогнозировать риск целевой фишинговой кампании против финансового отдела компании, основываясь на активности в отношении похожих организаций, или предсказать возможность атаки на цепочку поставок через уязвимость в программном обеспечении одного из партнеров. Это смещает фокус с реагирования на предвосхищение.

Кроме того, технологии искусственного интеллекта вносят столь необходимую объективность в процесс оценки. Способность обрабатывать разнородную информацию — от четко структурированных параметров до текстовой аналитики и даже записей с тематических ресурсов — наделяет алгоритмы возможностью формировать значительно более точные оценки как риска возникновения. Это предоставляет руководству количественные, а не интуитивные, данные для принятия взвешенных решений о том, какие риски обрабатывать в первую очередь, что напрямую соответствует требованию стандарта о разработке четких критериев для принятия рисков. Постоянный мониторинг, осуществляемый интеллектуальными системами, может работать круглосуточно, анализируя потоки событий безопасности и поведение пользователей для выявления аномалий, которые могут указывать на реализующийся риск или начальную стадию атаки, такую как несанкционированное перемещение по сети или подозрительный доступ к конфиденциальным данным.

Внедрение решений на основе искусственного интеллекта для оценки рисков не должно быть изолированным проектом; оно должно органично встраиваться в общий цикл «Планируй—Выполняй—Проверяй—Воздействуй» системы менеджмента информационной безопасности. На этапе планирования организация определяет, для каких зон и активов применение новых технологий будет наиболее целесообразным, и формирует соответствующие правила и процедуры. На этапе выполнения происходит развертывание платформ, их интеграция с действующими решениями и адаптация алгоритмов под реальные данные организации. На этапе проверки сама интеллектуальная система становится объектом контроля: необходимо регулярно проверять точность ее прогнозов и правильность работы. Ее выводы становятся ценным материалом для внутренних проверок и анализа со стороны руководства. Наконец, на этапе воздействия, на основе рекомендаций системы предпринимаются корректирующие действия — будь то автоматическое ужесточение правил доступа или срочное устранение критической уязвимости. Таким образом, искусственный интеллект становится не заменой, а мощным усилителем существующих процессов, прописанных в стандарте.

Безусловно, внедрение подобных систем сопряжено с определенными трудностями. Следует понимать, что работоспособность алгоритмов всецело определяется характеристиками используемых данных: их репрезентативностью, достоверностью и объемом. Известный в компьютерной науке принцип, согласно которому некорректные входные данные приводят к бессмысленным результатам, полностью применим и в этом случае. Сложность некоторых моделей может создавать проблему «черного ящика», когда трудно объяснить, почему система присвоила тот или иной уровень риска, что может вызвать вопросы у проверяющих. Также сохраняется риск ложных срабатываний, требующий тонкой настройки алгоритмов для минимизации лишнего «шума». И, наконец, остро стоит вопрос подготовки кадров, которые должны обладать знаниями для работы с этими сложными инструментами и правильного понимания их выводов.

В заключение можно констатировать, что искусственный интеллект предлагает практичный и мощный ответ на вызовы, которые ставит перед организациями современная цифровая среда и стандарт ISO 27001:2022. Он позволяет перейти от эпизодической, реактивной и зачастую субъективной оценки рисков к процессу непрерывному, упреждающему и основанному на данных. Интеграция интеллектуальных систем в систему менеджмента информационной безопасности не только позволяет более эффективно и убедительно демонстрировать соответствие требованиям стандарта, но и фундаментально укрепляет устойчивость организации к кибератакам. В перспективе искусственный интеллект имеет все шансы стать ядром умных, самообучающихся и гибких систем управления рисками, определяя новый стандарт зрелости в информационной безопасности.

Если у вас, уважаемые читатели,  возникли вопросы, связанные с применением возможностей искусственного интеллекта, мы всегда можем обсудить это через портал «Качественный Казахстан»: https://standard.kz/ru.