Honeypoty oparte na sztucznej inteligencji dają organizacjom opieki zdrowotnej przewagę nad atakującymi
Termin „honeypot” (plądrownik) wywodzi się ze świata szpiegostwa , ale obecnie cyfrowa wersja honeypotu stała się użytecznym narzędziem cyberbezpieczeństwa. Cybernetyczne honeypoty przyciągają hakerów, imitując legalne cele, takie jak serwery, bazy danych, strony internetowe czy aplikacje.
„Te systemy są celowo skonfigurowane tak, aby sprawiać wrażenie podatnych na ataki, co ma zwabić przeciwników. Gdy cyberprzestępcy wejdą w interakcję z honeypotem, zespół ds. bezpieczeństwa może monitorować ich zachowanie, gromadzić informacje o ich metodach i narzędziach oraz wykorzystywać te informacje do wzmacniania obrony lub odciągania ich od krytycznych zasobów” – mówi Ram Chandra Sachan, współautor nowego artykułu badawczego zatytułowanego „ Adaptacyjne honeypoty oparte na sztucznej inteligencji dla dynamicznych zagrożeń cybernetycznych ”.
Taktyka ta wpisuje się w podejście administratorów IT w kwestii cyberbezpieczeństwa, które powinno być podejmowane nie „czy”, ale „kiedy” w obliczu stałego wzrostu liczby cyberataków na placówki opieki zdrowotnej .
Od czasu pojawienia się honeypotów w latach 80. XX wieku, tesystemy-wabiki ewoluowały i obecnie odgrywają kluczową rolę w ulepszaniu cyberbezpieczeństwa. W 2018 roku honeypot imitujący system opieki zdrowotnej został zaatakowany ponad 20 000 razy . Jednak nowa, ulepszona wersja tego typu rozwiązań zyskuje na popularności: honeypot wspomagany sztuczną inteligencją.
„Wykorzystując zbiory danych poleceń i odpowiedzi generowanych przez atakujących, modele te są trenowane tak, aby przekonująco naśladowały zachowania serwerów. Techniki takie jak nadzorowane dostrajanie, szybka inżynieria i adaptacje niskiego rzędu pomagają dostosować te modele do konkretnych zadań” – wyjaśnia Hakan T. Otal, doktorant na Wydziale Informatyki i Technologii Uniwersytetu Stanowego Nowego Jorku w Albany .
Honeypoty oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują postęp w przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym, taki jak precyzyjnie dostrojone duże modele językowe (LLM) , w celu tworzenia wysoce interaktywnych i realistycznych systemów.
Jakie korzyści przynoszą organizacjom opieki zdrowotnej honeypoty oparte na sztucznej inteligencji?Według Otal, honeypoty wspomagane sztuczną inteligencją mogą działać jako system wczesnego ostrzegania przed rosnącą liczbą ataków cybernetycznych i odwracać uwagę atakujących od krytycznych systemów służących do przechowywania i utrzymywania poufnych danych, zmniejszając tym samym prawdopodobieństwo skutecznych naruszeń.
„Ten system może również wykrywać i rejestrować złośliwą aktywność, dostarczając użytecznych informacji na temat poprawy cyberbezpieczeństwa” – wyjaśnia Otal.
Ta wyjątkowa funkcja bezpieczeństwa ma również wartość edukacyjną; Sachan podkreśla, że pułapki typu honeypot mogą być wykorzystywane do edukowania personelu IT na temat zagrożeń cyberbezpieczeństwa i sposobów obrony.
ODKRYJ: Zoptymalizuj swoją cyberobronę dzięki zarządzanym usługom bezpieczeństwa.
Zalety i wady honeypotów opartych na sztucznej inteligencjiWzmocnienie honeypotu sztuczną inteligencją umożliwia dynamiczne i realistyczne interakcje z atakującymi, poprawiając jakość gromadzonych danych. Modele mogą ewoluować, aby reagować na nowe taktyki ataków poprzez uczenie wzmacniające.
Sachan zwraca uwagę, że tworzenie honeypotów opartych na sztucznej inteligencji może również skutkować szybszym wdrożeniem, drastycznym obniżeniem kosztów wdrożenia oraz bardziej realistycznymi i przekonującymi honeypotami, które naśladują rzeczywistą aktywność sieciową, wzorce ruchu i logi. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do utrzymania honeypotów może prowadzić do zwiększenia dokładności wykrywania zagrożeń oraz ewolucji i adaptacji honeypotów w oparciu o nowe metody ataku, utrudniając hakerom ich identyfikację.
Z drugiej strony, korzystanie z honeypotów opartych na sztucznej inteligencji nadal wiąże się z pewnymi wyzwaniami, m.in. statycznymi zachowaniami i przewidywalnymi wzorcami, które mogą sprawić, że atakujący je wykryją – mówi Otal.
Co więcej, choć koszty wdrożenia można by obniżyć, dostrajanie i utrzymywanie modeli AI nadal wymaga znacznych inwestycji w sprzęt, oprogramowanie, licencje i zatrudnianie wykwalifikowanych specjalistów od AI .
Badacz próbuje zwabić hakerów do pierwszego zarejestrowanego cybernetycznego pułapki
Otal zaleca, aby organizacje zajmujące się opieką zdrowotną, dopóki budżety nie pozwolą na wdrożenie zaawansowanych, wspomaganych sztuczną inteligencją honeypotów, skupiły się na podstawowych środkach cyberbezpieczeństwa zapobiegających kradzieży danych, w tym:
- Narzędzia bezpieczeństwa sieci: upewnij się, że zapory sieciowe , systemy wykrywania włamań i platformy ochrony punktów końcowych działają i są aktualne.
- Szyfrowanie danych: Zabezpiecz poufne dane za pomocą solidnych metod szyfrowania .
- Regularne aktualizacje i poprawki: aktualizuj systemy i oprogramowanie, aby ograniczyć podatności na zagrożenia.
- Systemy tworzenia kopii zapasowych: wdrażaj regularne, bezpieczne kopie zapasowe, aby zapewnić odzyskanie danych po incydencie.
Ważne jest również przeszkolenie personelu w zakresie rozpoznawania prób phishingu i przestrzegania zasad higieny cyberbezpieczeństwa, mówi Sachan. „Każdy system bezpieczeństwa jest tak silny, jak jego najsłabsze ogniwo”.
Honeypoty wspomagane sztuczną inteligencją w przyszłym cyberbezpieczeństwie opieki zdrowotnejNawet jeśli nie zostaną wdrożone natychmiast, pułapki typu honeypot wspomagane sztuczną inteligencją mogą odegrać kluczową rolę w przyszłych strategiach bezpieczeństwa, w miarę jak organizacje zajmujące się opieką zdrowotną będą udoskonalać i unowocześniać swoje technologie, a integracja LLM będzie skutkować bardziej adaptacyjną i zaawansowaną infrastrukturą bezpieczeństwa.
Jednak, jak zauważa Otal, nadal „ważne jest, aby znaleźć równowagę między postępem technologicznym a dostępnością i względami etycznymi. Współpraca między środowiskiem akademickim, przemysłem i sektorem publicznym będzie miała kluczowe znaczenie dla uczynienia tych innowacji praktycznymi i korzystnymi dla wszystkich”.
healthtechmagazine
