Ssylka

Кто овладеет искусственным интеллектом в кибербезопасности первым?

Искусственный интеллект (AI) меняет ландшафт кибербезопасности с беспрецедентной скоростью. Уже сегодня злоумышленники используют AI для автоматизации разведки, создания сложных фишинговых атак и поиска уязвимостей быстрее, чем защитники способны на них реагировать. Современные команды обеспечения безопасности перегружены потоками данных и оповещений, не всегда успевая отличить реальные угрозы от ложных срабатываний. Эффективное внедрение AI способно уравнять шансы, но только при грамотном подходе.
Кто овладеет искусственным интеллектом в кибербезопасности первым?
Изображение носит иллюстративный характер

Многие организации начали интегрировать AI в ключевые процессы — от цифровой криминалистики и оценки уязвимостей до обнаружения угроз на конечных устройствах. Благодаря AI специалисты по безопасности могут анализировать больше информации, чем когда-либо ранее, превращая традиционные инструменты в мощные механизмы разведки и ускоряя расследование инцидентов. Это позволяет выявлять незамеченные ранее пути атаки.

Однако внедрение AI несет и риски. Некоторые компании спешат использовать новые модели, не успев их протестировать и не имея базовых стандартов безопасности или аудита для работы с AI. При неправильной реализации искусственный интеллект может даже повысить риски, связанные с конфиденциальностью и защитой данных. Для эффективного использования AI необходима зрелая культура безопасности, а многие организации из-за нехватки знаний либо полностью запрещают AI, либо внедряют его без понимания последствий. В условиях давления со стороны конкурентов и растущих расходов на вычисления, найти баланс между снижением рисков, ростом конкурентоспособности и оперативностью принятия решений становится критически важной задачей. Одно неверное решение в этой сфере может привести к необратимым последствиям для компании.

Еще одна серьезная проблема — дефицит специалистов, способных эффективно применять AI в кибербезопасности. Противники адаптируются к новым технологиям за считанные часы, а традиционные методы обучения и устаревшие книги уже не отвечают запросам динамично развивающейся отрасли. Именно те организации, которые сегодня инвестируют в обучение и освоение AI, завтра будут лидерами в сфере киберзащиты.

SANS Institute предлагает решение для преодоления разрыва в квалификации. Курс Applied Data Science & Machine Learning for Cybersecurity разработан специально для специалистов по безопасности и учит использовать AI и машинное обучение для эффективной защиты. Участники курса учатся строить и применять модели для выявления угроз, автоматизации процессов и повышения качества разведки. Для прохождения обучения не требуется опыт в области data science — все необходимые знания даются на курсе.

С 16 по 21 июня 2025 года в Вашингтоне (округ Колумбия) пройдет мероприятие SANSFIRE 2025, где будет доступна практическая программа обучения с живыми лабораторными работами и дискуссиями с экспертами. В рамках события предлагается курс SEC595: Applied Data Science & Machine Learning for Cybersecurity, позволяющий сразу же применять полученные AI-навыки на практике.

Кибербезопасность развивается с такой скоростью, что защитники должны постоянно совершенствовать свои знания и умения. Вопрос уже не в том, будет ли использоваться AI, а в том, кто сумеет овладеть им первым. Для тех, кто стремится опередить угрозы, участие в SANSFIRE 2025 — реальный шанс получить конкурентное преимущество и защитить свою организацию от новых рисков. Узнать больше и зарегистрироваться можно на сайте SANS и странице SANSFIRE 2025.

Автор: Ли, директор по исследованиям SANS Institute


Новое на сайте

18594Записная книжка против нейросети: ценность медленного мышления 18593Растущая брешь в магнитном щите земли 18592Каким образом блокчейн-транзакции стали новым инструментом для кражи криптовалюты? 18591Что скрывается за ростом прибыли The Walt Disney Company? 18590Является ли ИИ-архитектура, имитирующая мозг, недостающим звеном на пути к AGI? 18589Как Operation Endgame нанесла сокрушительный удар по глобальной киберпреступности? 18588Кибервойна на скорости машин: почему защита должна стать автоматической к 2026 году 18587Как одна ошибка в коде открыла для хакеров 54 000 файрволов WatchGuard? 18586Криптовалютный червь: как десятки тысяч фейковых пакетов наводнили npm 18585Портативный звук JBL по рекордно низкой цене 18584Воин-крокодил триаса: находка в Бразилии связала континенты 18583Опиум как повседневность древнего Египта 18582Двойной удар по лекарственно-устойчивой малярии 18581Почему взрыв массивной звезды асимметричен в первые мгновения? 18580Почему самые удобные для поиска жизни звезды оказались наиболее враждебными?