Primjena umjetne inteligencije u obrani od cyber napada

Primjena umjetne inteligencije u obrani od cyber napada

Napredni napadi više se ne oslanjaju na klasične signature i poznate obrasce. Prijetnje se maskiraju, koriste legitimne alate i ponašaju se nepredvidivo. Upravo zato tradicionalni sigurnosni sustavi nisu dovoljni. Umjetna inteligencija omogućuje dinamičku analizu ponašanja i identifikaciju ranih indikatora napada — u stvarnom vremenu.

1. Detekcija ponašanja korisnika (UEBA)

Machine learning modeli promatraju korisničku aktivnost kroz vrijeme:

• promjene u vremenu prijava
• geografsku lokaciju
• korištene servise
• obrasce preuzimanja podataka

Kada korisnik odstupi od svog baseline ponašanja, generira se alert s povjerenjem modela.
Modeli: unsupervised anomaly detection (Isolation Forest, DBSCAN, autoencoders)

2. Automatizacija klasifikacije incidenata

Sustavi za upravljanje incidentima mogu klasificirati događaje na temelju sadržaja logova i forenzičkih artefakata.

Primjena NLP modela:

• klasifikacija tipa napada prema log sekvencama
• povezivanje sličnih incidenata kroz embedding prostor
• ubrzano označavanje događaja za SOC timove

3. Detekcija nepoznatih prijetnji (zero-day)

AI modeli koji analiziraju nisko-razinske promjene u memoriji, kernel interakcijama i ponašanju procesa mogu identificirati zlonamjerne radnje koje ne odgovaraju poznatim malverima.

Modeli:

• RNN za analizu procesnog toka
• CNN na binarnim datotekama za klasifikaciju potencijalno zlonamjernih izvršnih fajlova
• Graph-based ML za mapiranje laterlanog kretanja u mreži

‍

4. Prediktivna analiza ranjivosti

AI se koristi za modeliranje mogućnosti da će određeni sustav ili konfiguracija biti iskorištena.

Primjeri:

• korelacija CVE podataka s realnim exploit kampanjama
• detekcija ranjivih kombinacija softvera i konfiguracija kroz grafove ovisnosti
• scoring model za prioritizaciju patchiranja na temelju ponašanja napadača

5. Automatizirana obrana i odgovor (SOAR + AI)

AI modeli se integriraju u SOAR sustave kako bi predložili ili automatski proveli akcije:

• blokiranje IP adresa
• izolacija krajnjih točaka
• resetiranje tokena i pristupa
• slanje obavijesti korisnicima

Modeli koriste reinforcement learning za evaluaciju učinka odgovora i automatsku prilagodbu pravila.

Ograničenja i kontrola modela

• AI modeli podložni su adversarial manipulaciji (npr. data poisoning, evasion)
• Potrebna je redovita validacija modela na aktualnim prijetnjama
• Važno je imati human-in-the-loop kontrolu za sve akcije visoke razine

Umjetna inteligencija ne zamjenjuje sigurnosne stručnjake, ali omogućuje skalabilnost obrane. Prava snaga AI-a leži u analizi ogromnih količina podataka, identifikaciji odstupanja i automatizaciji odgovora — unutar milisekundi.

‍