В эпоху, когда киберпреступность превращается в одну из основных угроз мировой экономики, инновации в сфере информационной безопасности становятся не просто трендом, а необходимостью. Отчет компании IBM подчеркивает растущее значение искусственного интеллекта и автоматизации в защите данных. По её оценке, организации, использующие такие подходы, способны сэкономить до 3 миллионов долларов по сравнению с противниками прогрессивных технологических решений.
В связи с этим, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук в сотрудничестве с Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого активно работает над созданием передовой интеллектуальной системы для анализа больших данных в сфере кибербезопасности. Предполагается, что эта разработка позволит значительно усилить защиту критически важных инфраструктур, коммерческих предприятий и государственных объектов. В рамках исследовательского проекта, поддерживаемого грантом Российского научного фонда, уже были достигнуты весомые результаты в разработке новаторских методов, моделей, методик и алгоритмов обнаружения кибератак и анализа аномальной активности в реальном времени, а также для оценки и управления рисками в информационной безопасности. Это является ключевым аспектом для поддержания цифровой защиты как отдельных компаний, так и страны в целом.
Главный научный сотрудник СПб ФИЦ РАН и руководитель гранта РНФ Котенко Игорь Витальевич прокомментировал ход работ:
«В условиях усиливающейся глобальной цифровизации и роста числа киберугроз для защиты информационных систем требуется постоянное совершенствование подходов и технологий обеспечения безопасности. Сейчас недостаточно полагаться лишь на усилия операторов систем контроля: на передний план выходят автоматизированные системы, способные анализировать обширные и разнообразные данные для оперативного выявления и предотвращения кибератак».
В ответ на эти вызовы в лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН разрабатываются передовые решения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении. Умные алгоритмы, внедряемые в системы кибербезопасности, позволяют не только эффективно противостоять утечкам данных и компрометации систем, но и обеспечивать своевременное обнаружение злонамеренных действий, повышая шансы на предотвращение атак ботнетов и других угроз. Эти инновационные средства включают в себя использование имитационного и графо-ориентированного моделирования, машинного обучения, методов искусственного интеллекта и технологии больших данных для более точного предсказания и классификации потенциальных угроз. Кроме того, ключевые достижения включают методы параллельной обработки для различных сценариев атак, модельно-алгоритмические подходы для анализа и визуализации больших объемов данных, а также разработку оперативных методов оценки защищенности критически важных ресурсов.
Ожидается, что эти нововведения найдут широкое применение в различных отраслях и помогут создать надежный барьер против кибератак, повышая уровень национальной и международной информационной безопасности.
