«Насколько важна объяснимость в искусственном интеллекте в области кибербезопасности?»
Важна ли объяснимость в искусственном интеллекте в кибербезопасности?
Искусственный интеллект преобразует многие отрасли, но ни одна не подвергается такой радикальной трансформации, как кибербезопасность. Становится все более очевидным, что именно ИИ является будущим безопасности, поскольку киберпреступность стремительно растет, а разрывы в навыках усугубляются, но остаются некоторые проблемы. Одна из них, которая недавно привлекла все большее внимание, – это потребность в объяснимости в ИИ.
Озабоченность объяснимостью ИИ возрастает по мере того, как инструменты ИИ и их недостатки оказываются все больше в центре внимания. Важно ли это в кибербезопасности по сравнению с другими применениями? Давайте ближе рассмотрим.
Что такое объяснимость в ИИ?
Чтобы понять, как объяснимость влияет на кибербезопасность, сначала нужно понять, почему это важно в любом контексте. Основная причина, по которой объяснимость является главным препятствием для принятия ИИ во многих отраслях, – это доверие.
Многие модели ИИ сегодня являются “черными ящиками”, что означает, что вы не видите, как они приходят к своим решениям. В ОТЛИЧИЕ от этого, объяснимый ИИ (XAI) обеспечивает полную прозрачность в процессе обработки и интерпретации данных моделью. Используя модель XAI, вы можете видеть ее вывод и последовательность рассуждений, приведших к этим выводам, что укрепляет доверие к такому принятию решений.
Чтобы проиллюстрировать это на примере кибербезопасности, представьте себе автоматизированную систему мониторинга сети. Представьте, что данная модель помечает попытку входа в систему как потенциальное нарушение. Конвенциональная модель “черного ящика” может заявить, что она считает эту активность подозрительной, но может не объяснить, почему. XAI позволяет вам провести дальнейшее расследование, чтобы увидеть, какие конкретные действия заставили ИИ классифицировать инцидент как нарушение, сокращая время реагирования и, возможно, снижая затраты.
- Samsung представляет серию Galaxy Watch 6 цена, дата выпуска, лучши...
- Акции AirPods 3 по сниженной цене $139,99 на Amazon ($29 скидка)
- Что такое ChatGPT и почему это важно? Вот что вам нужно знать
Почему объяснимость важна для кибербезопасности?
Привлекательность XAI очевидна в некоторых случаях использования. Например, отделы кадров должны быть в состоянии объяснить решения ИИ, чтобы убедиться, что они не содержат предвзятости. Однако некоторые могут возразить, что способ, которым модель приходит к безопасным решениям, не имеет значения, если они точны. Вот несколько причин, почему это не всегда так.
1. Повышение точности ИИ
Самая важная причина для объяснимости в ИИ для кибербезопасности заключается в том, что это повышает точность модели. ИИ обеспечивает быстрые ответы на потенциальные угрозы, но специалисты по безопасности должны иметь возможность доверять ему, чтобы эти ответы были полезными. Невозможность видеть, почему модель классифицирует инциденты определенным образом, затрудняет доверие.
XAI повышает точность безопасности ИИ, уменьшая риск ложных срабатываний. Команды безопасности могут точно видеть, почему модель пометила что-то как угрозу. Если она ошибается, они видят причину и могут скорректировать ее по необходимости, чтобы предотвратить появление подобных ошибок.
Исследования показали, что безопасность XAI может достигать более 95% точности, при этом причины неправильной классификации становятся более очевидными. Это позволяет создать более надежную систему классификации, обеспечивая максимально точные предупреждения о безопасности.
2. Более обоснованные принятие решений
Объяснимость предоставляет больше информации, что критически важно для определения следующих шагов в кибербезопасности. Лучший способ реагирования на угрозу существенно различается в зависимости от множества факторов, уникальных для каждого случая. Вы можете узнать больше о том, почему модель ИИ классифицировала угрозу определенным образом, получая важный контекст.
Модель “черного ящика” ИИ может предложить не более, чем классификацию. XAI, напротив, позволяет проводить анализ корневых причин, позволяя вам взглянуть на процесс принятия решений, раскрывая суть угрозы и ее проявление. Затем вы можете более эффективно с ней справиться.
Только 6% инцидентов реагирования в США занимают менее двух недель. Учитывая, насколько долгими могут быть эти сроки, лучше узнать как можно больше как можно скорее, чтобы минимизировать ущерб. Контекст, полученный из анализа корневых причин XAI, позволяет это сделать.
3. Постоянные улучшения
Объяснимый ИИ также важен в кибербезопасности, потому что он позволяет осуществлять постоянные улучшения. Кибербезопасность является динамичной. Преступники всегда ищут новые способы обхода защиты, поэтому тенденции в области безопасности должны адаптироваться в ответ на них. Это может быть сложно, если вы не уверены, как ваша безопасность ИИ обнаруживает угрозы.
Просто адаптироваться к известным угрозам недостаточно. Приблизительно 40% всех эксплойтов нулевого дня в прошлом десятилетии произошли в 2021 году. Атаки, направленные на неизвестные уязвимости, становятся все более распространенными, поэтому вы должны иметь возможность находить и устранять уязвимости в вашей системе до того, как это сделают киберпреступники.
Объяснимость позволяет вам сделать именно это. Поскольку вы можете видеть, как XAI приходит к своим решениям, вы можете обнаружить пробелы или проблемы, которые могут вызывать ошибки, и решить их, чтобы укрепить вашу безопасность. Анализ трендов в том, что привело к различным действиям, позволяет выявить новые угрозы, на которые вам следует обратить внимание.
4. Соответствие регулированию
Поскольку растут кибербезопасность регуляторных требований, важность объяснимости в безопасности ИИ будет расти вместе с ними. Законы о конфиденциальности, такие как GDPR или HIPAA, имеют обширные требования к прозрачности. “Черный ящик” ИИ быстро становится юридической ответственностью, если ваша организация подпадает под юрисдикцию этих законов.
Безопасность AI, вероятно, имеет доступ к данным пользователей для выявления подозрительной активности. Это означает, что вы должны быть в состоянии доказать, как модель использует эту информацию, чтобы соответствовать правилам конфиденциальности. XAI предлагает такую прозрачность, в то время как black box AI этого не делает.
В настоящее время такие правила применяются только к некоторым отраслям и местоположениям, но это скорее всего скоро изменится. В США может не хватать федеральных законов о данных, но по крайней мере, девять штатов приняли свои собственные всеобъемлющие законы о конфиденциальности. Еще несколько штатов внесли законопроекты о защите данных. XAI является бесценным в свете растущих регуляций.
5. Построение доверия
Если ничего другого, кибербезопасность AI должна быть объяснимой для создания доверия. Многие компании борются за доверие потребителей, и многие люди сомневаются в надежности AI. XAI помогает убедить ваших клиентов в том, что ваша система безопасности AI является безопасной и этичной, потому что вы можете точно определить, как она приходит к своим решениям.
Необходимость в доверии превышает интересы потребителей. Команды безопасности должны получить поддержку руководства и заинтересованных сторон компании для внедрения AI. Возможность объяснить позволяет им продемонстрировать, как и почему их решения AI являются эффективными, этичными и безопасными, повышая их шансы на одобрение.
Получение одобрения помогает внедрять проекты AI быстрее и увеличивает бюджет. В результате, специалисты по безопасности могут получить больше выгоды от этой технологии, чем без объяснения.
Проблемы с XAI в кибербезопасности
Объяснимость кибербезопасности AI является критически важной и будет становиться все более значимой со временем. Однако создание и внедрение XAI сопряжено с некоторыми особенными проблемами. Организации должны учитывать их, чтобы обеспечить эффективное внедрение XAI.
Расходы являются одной из наиболее существенных преград для объяснимого AI. Обучение с учителем может быть дорогим в некоторых ситуациях из-за требований к размеченным данным. Эти расходы могут ограничить возможность некоторых компаний оправдать проекты по безопасности AI.
Аналогично, некоторые методы машинного обучения (ML) просто не переводятся на объяснения, понятные человеку. Обучение с подкреплением является развивающимся методом ML, который используется более чем в 22% предприятий, начинающих использовать AI. Поскольку обучение с подкреплением обычно происходит в течение длительного времени, модель может принимать множество взаимосвязанных решений, трудно собрать каждое решение, принятое моделью, и перевести его в понятный для людей вывод.
Наконец, модели XAI могут быть вычислительно сложными. Не у каждого бизнеса есть необходимое оборудование для поддержки этих более сложных решений, и его масштабирование может вызывать дополнительные затраты. Эта сложность также делает сложнее создание и обучение таких моделей.
Шаги для эффективного использования XAI в безопасности
Команды безопасности должны подходить к XAI осторожно, учитывая эти проблемы и важность объяснимости в кибербезопасности AI. Одним из решений является использование второй модели AI для объяснения первой. Инструменты, такие как ChatGPT, могут объяснять код на человеческом языке, предлагая способ объяснить пользователям, почему модель принимает определенные выборы.
Этот подход полезен, если команды безопасности используют инструменты AI, которые работают медленнее, чем прозрачная модель с самого начала. Эти альтернативы требуют больше ресурсов и времени разработки, но приведут к лучшим результатам. Многие компании уже предлагают готовые инструменты XAI для упрощения разработки. Использование адверсариальных сетей для понимания процесса обучения AI также может помочь.
В любом случае, команды безопасности должны тесно сотрудничать с экспертами по AI, чтобы убедиться, что они понимают свои модели. Разработка должна быть кросс-отделочным и более совместным процессом, чтобы все, кому это необходимо, могли понять решения AI. Бизнесам необходимо придать приоритет обучению грамотности в области AI, чтобы осуществить этот переход.
Кибербезопасность AI должна быть объяснимой
Объяснимый AI предлагает прозрачность, повышенную точность и потенциал для непрерывных улучшений, все это важно для кибербезопасности. Объяснимость станет все более критической по мере роста регуляторного давления и доверия к AI.
XAI может усилить проблемы разработки, но выгоды того стоят. Команды безопасности, которые начинают работать с экспертами по AI, чтобы создавать объяснимые модели с самого начала, могут раскрыть все возможности AI.
Изображение: Фото Ивана Самкова; Pexels; Спасибо!
