'
Исаков А.А.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И РАССЛЕДОВАНИЕ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ *
Аннотация:
ИИ имеет большую актуальность в сфере расследования киберпреступлений, так как он может обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые связи между различными событиями. Использование ИИ в кибербезопасности позволяет автоматизировать процесс анализа и обнаружения угроз, что значительно повышает эффективность работы специалистов по кибербезопасности. Кроме того, ИИ также может помочь в прогнозировании возможных атак и разработке стратегий защиты от них. Автоматические системы мониторинга и анализа данных могут обнаруживать необычную активность в сети и предупреждать о возможной угрозе. ИИ может использоваться для создания системы профилактики киберпреступлений, которая будет предотвращать возможные атаки еще до их начала. Это может быть особенно полезно для крупных компаний, которые могут стать целью кибератак. В этой статье описываются актуальные возможности ИИ и методы их реализации для борьбы с киберпреступностью
Ключевые слова:
цифровая криминалистика, киберпреступность, машинное обучение, компьютерные науки, искусственный интеллект, форензика
УДК 004.838
Исаков А.А.
магистрант
Московский технический университет связи и информатики
(г. Москва, Россия)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
И РАССЛЕДОВАНИЕ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ
Аннотация: ИИ имеет большую актуальность в сфере расследования киберпреступлений, так как он может обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые связи между различными событиями. Использование ИИ в кибербезопасности позволяет автоматизировать процесс анализа и обнаружения угроз, что значительно повышает эффективность работы специалистов по кибербезопасности. Кроме того, ИИ также может помочь в прогнозировании возможных атак и разработке стратегий защиты от них. Автоматические системы мониторинга и анализа данных могут обнаруживать необычную активность в сети и предупреждать о возможной угрозе.
ИИ может использоваться для создания системы профилактики киберпреступлений, которая будет предотвращать возможные атаки еще до их начала. Это может быть особенно полезно для крупных компаний, которые могут стать целью кибератак. В этой статье описываются актуальные возможности ИИ и методы их реализации для борьбы с киберпреступностью
Ключевые слова: цифровая криминалистика, киберпреступность, машинное обучение, компьютерные науки, искусственный интеллект, форензика.
На данный момент времени ИИ помогает автоматизировать процесс анализа и обнаружения угроз при расследовании киберпреступлений, используя методы машинного обучения для анализа больших объемов данных, включая сетевой трафик, логи серверов, электронную почту и другие источники информации. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может обнаруживать аномалии и необычную активность в сети, выявлять связи между различными событиями и определять возможные угрозы. ИИ также может использоваться для создания профилей пользователей и определения стандартных паттернов поведения, что позволяет выявлять необычную активность и предотвращать возможные кибератаки еще до их начала. В целом, автоматизация процесса анализа и обнаружения угроз при расследовании киберпреступлений позволяет значительно повысить эффективность работы специалистов по кибербезопасности и обеспечить более надежную защиту от кибератак.
Скрытые связи и паттерны в событиях
Для обнаружения скрытых связей и паттернов в различных событиях ИИ обучается на большом количестве данных. Используя эти знания, ИИ может определять аномалии и необычную активность, которые могут указывать на возможные угрозы. ИИ также может использовать методы кластеризации и классификации данных, чтобы группировать информацию по схожим характеристикам и выявлять связи между различными событиями.
Определение скрытых зависимостей в различных событиях может иметь множество применений, включая следующие:
Система профилактики на основе ИИ
Система профилактики киберпреступлений на основе ИИ создается путем сбора и обработки большого количества данных о кибератаках и уязвимостях в системах безопасности. Эти данные используются для обучения алгоритмов машинного обучения, которые могут анализировать и выявлять общие черты в таких атаках.
Далее, система может использовать эти знания для предсказания возможных атак и разработки стратегий защиты от них. Специалисты по кибербезопасности могут использовать эти модели для определения наиболее вероятных угроз и принятия соответствующих мер по защите от них.
Кроме того, система может использоваться для автоматического обнаружения и предотвращения кибератак. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о поведении пользователей и систем безопасности и автоматически срабатывать при обнаружении подозрительной активности.
Система должна быть интегрированной и многофункциональной, включая следующие функции:
Можно рассмотреть следующие методы реализации данных систем:
Все вышеперечисленные методы могут использоваться для автоматического обнаружения и предотвращения кибератак с помощью искусственного интеллекта. Однако важно понимать, что ИИ не может заменить полностью специалистов в области кибербезопасности и необходимо использовать его в комбинации с медленным, но более точным управлением кибербезопасностью.
Повышение эффективности работы специалистов
ИИ позволяет повысить эффективность работы специалистов по кибербезопасности, так как система на основе ИИ может автоматически анализировать большое количество данных и выявлять угрозы, которые могут остаться незамеченными человеком. Это позволяет специалистам сосредоточиться на наиболее критических задачах и принимать более обоснованные решения.
Повышение эффективности может достигаться следующими путями:
Искусственный интеллект быстро становится важнейшей прикладной наукой во всех сферах жизни. Точно так же криминалистический сектор получает от этого выгоду, пока наша система не становится полностью зависимой от него. Все больше и больше людей осознают важность ИИ в жизни каждого и усердно работают, чтобы понять его с помощью цифровой науки, которая теперь у каждого в кармане. Технологии могут облегчить их работу, но они никогда не смогут их заменить. Поскольку криминалистика — это область специалистов, а ИИ никогда не сможет достичь такого уровня, он будет служить лишь вспомогательным инструментом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №5 (62) том 3
Ссылка для цитирования:
Исаков А.А. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И РАССЛЕДОВАНИЕ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ // Вестник науки №5 (62) том 3. С. 597 - 603. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/8275 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+
*