AI v kyberbezpečnosti: Ako Google bojuje s hrozbami budúcnosti

V poslednom čase sa veľa rozpráva o umelej inteligencii (AI) a jej potenciáli. Ale čo ak vám poviem, že AI už dávno pomáha chrániť nás online? V tomto článku si povieme, ako Google využíva AI na boj proti kybernetickým hrozbám, od filtrovania spamu až po ochranu pred sofistikovanými malware útokmi. Rozoberieme tiež, čo to znamená pre budúcnosť kybernetickej bezpečnosti a aké zručnosti budete potrebovať, aby ste v nej uspeli.

Kľúčové poznatky

• AI už dlho pomáha s kyberbezpečnosťou: Google využíva AI na ochranu používateľov už viac ako 20 rokov, predchádzajúc súčasnému boomu generatívnych AI modelov.
• Gmail spam filter je príkladom úspechu: Vďaka pokročilým algoritmom AI dokáže Gmail filtrovať takmer 99,9% spamu a podvodných emailov.
• Nové hrozby vyžadujú nové riešenia: AI pomáha bojovať proti sofistikovaným malware útokom ako Clickbot A a využíva modely ako Gemini na rýchlejšiu identifikáciu hrozieb.
• Agentická AI je budúcnosť obrany: V budúcnosti budeme svedkami agentickej AI, ktorá bude automaticky detekovať a reagovať na hrozby v reálnom čase.
• Bezpečnosť AI je kľúčová: Google vyvinul Secure AI Framework (SAF) na riešenie bezpečnostných rizík spojených s AI modelmi.

Od Unixu po AI: Cesta cybersecurity expertky Heather Atkins

Heather Atkins, šéfka kybernetickej bezpečnosti v Google a bývalá podpredsedníčka Cyber Safety Review Board, začala svoju kariéru štúdiom morskej biológie. Zlom nastal počas stáže, kedy zažila vzrušujúci „hack“ Unix systému. Táto skúsenosť ju presvedčila o tom, že jej poslaním je riešiť problémy s bezpečnosťou systémov.

Evolúcia terminológie a vedomia o kyberbezpečnosti

Termín „kybernetická bezpečnosť“ sa vyvinul z „informačnej bezpečnosti“. Dnes si už vieme predstaviť, aké dôležité je informovať ľudí o bezpečnostných rizikách. Predtým, ako vznikli zákony o notifikácii pri úniku dát (napríklad v Kalifornii), boli rozsiahle kybernetické útoky často utajované.

Komplexita systémov a malé chyby s veľkým dopadom

Aj zdanlivo jednoduché softvérové systémy majú obrovské množstvo nastavení. Aj malá chyba v konfigurácii môže viesť k závažným zraniteľnostiam. Preto je dôležité neustále monitorovať a zabezpečovať systémy.

Globálny ročný počet hlásených incidentov a kontroverzií týkajúcich sa umelej inteligencie

AI: Dlhý príbeh v kyberbezpečnosti

Google už viac ako 20 rokov využíva AI na ochranu používateľov. Príkladom je spam filter Gmailu, ktorý sa neustále zlepšuje vďaka pokročilejším modelom strojového učenia. Podobne aj aplikácie pre Android a Chrome využívajú AI klasifikátory na filtrovanie škodlivého softvéru priamo z obchodov s aplikáciami.

Clickbot A: Lekcia, ktorá zmenila prístup k detekcii malware

V roku 2006 zažila spoločnosť Google rozsiahly útok malwaru nazvaný Clickbot A. Táto udalosť ukázala potrebu lepších metód na detekciu hrozieb. Dnes Google využíva AI modely, ako je Gemini, v nástroji VirusTotal na rýchlejšiu analýzu malware a identifikáciu hrozieb.

Obranca v dileme: Ako AI mení pravidlá hry

Tradične mali útočníci výhodu – stačilo im nájsť len jednu zraniteľnosť, aby spôsobili škodu. Obrancovia museli zabezpečiť všetko. AI sa snaží túto dynamiku otočiť a dať obrancovi silnejšie nástroje na boj proti hrozbám.

Doména významných systémov umelej inteligencie podľa roku vydania

Agentická AI: Automatizovaná obrana budúcnosti

V budúcnosti budeme svedkami agentickej AI, ktorá bude schopná automaticky detekovať a reagovať na hrozby v reálnom čase. Tieto systémy budú môcť pracovať rýchlejšie ako ľudia a efektívne chrániť systémy pred útokmi.

Výzvy a budúcnosť: Turingova nerozhodnuteľnosť a backdoory

Napriek obrovskému potenciálu AI v kyberbezpečnosti zostávajú aj výzvy. Napríklad, Turingova nerozhodnuteľnosť znamená, že existujú problémy, ktoré ani najsilnejšie počítače nemôžu vyriešiť. Ďalšou náročnou úlohou je detekcia „backdoorov“ – skrytých trás do systémov, ktoré útočníci môžu využiť na získanie prístupu.

Zručnosti pre budúcnosť: STEM a AI integrácia

Aby ste boli úspešní v kybernetickej bezpečnosti v budúcnosti, budete potrebovať neustále sa vzdelávať, mať silné STEM zručnosti (zvlášť programovanie) a rozumieť tomu, ako sa AI integruje do pracovných postupov. Dôležitá je aj schopnosť efektívne spolupracovať s ostatnými odborníkmi.

Globálne investície do generatívnej umelej inteligencie

Google’s Secure AI Framework (SAF): Bezpečnostný rámec pre AI

Google vyvinul Secure AI Framework (SAF) na riešenie bezpečnostných rizík spojených s AI modelmi. SAF sa zameriava na ochranu integrity dát, prevenciu „prompt injection“ útokov a zabezpečuje spoľahlivé fungovanie agentických AI systémov.

Prompt Injection: Nový typ útoku v ére generatívnych AI

Podobne ako SQL alebo XML injekcie, aj „prompt injection“ je technika, ktorá využíva zraniteľnosti generatívnych AI modelov. Útočníci vkladajú škodlivé pokyny pred alebo po legitímnych užívateľských pokynoch, čím spôsobujú, že systém vykonáva nežiaduce akcie.

Bezpečné AI agenty a ochrana prienikov

AI agenty, na rozdiel od samotných LLM (Large Language Models), môžu vykonávať akcie a vyžadovať si prístupové údaje. To ich robí potenciálnym cieľom pre útočníkov, ktorí by sa mohli pokúsiť získať kontrolu nad agentom a jeho oprávneniami. Google preto vyvinul rámec pre budovanie bezpečných AI agentov, ktorý rieši autentifikáciu a autorizáciu.

Pohyb dát a ochrana integrity

Bezpečné AI agentové rámce musia tiež zohľadňovať, ako sa dáta pohybujú cez systémy, aby sa zabezpečilo, že pôvodné nastavenia dát zostanú zachované počas kopírovania, transformácie a spätného prenosu používateľom.

Multicontext Protocol (MCP): Štandardizácia komunikácie medzi AI agentmi

Multicontext Protocol (MCP) je jazyk, ktorý umožňuje interoperabilitu medzi AI agentami. Je kľúčový pre cloudové dáta v podnikoch a štandardizuje komunikáciu medzi rôznymi poskytovateľmi služieb. Google tiež vyvinul protokol „agent to agent“, ktorý MCP dopĺňa.

Bezpečné enklávy a cloudová infraštruktúra: Izolácia citlivých dát

Integrácia bezpečných enkláv do cloudovej infraštruktúry umožňuje vývojárom izolovať citlivé dáta, čím obmedzuje prístup aj pre GPU. Toto výrazne zvyšuje bezpečnosť systémov.

AI a modernizácia legacy systémov: Prevod strojového kódu na ľudský jazyk

Veľké jazykové modely (LLM) môžu pomôcť pri modernizácii starších systémov, napríklad tých napísaných v COBOL, tým, že prevedú strojový kód do zrozumiteľných inštrukcií pre vývojárov.

Udržanie ľudskej kognitívnej podpory: Kritické myslenie a STEM znalosti

Hoci AI transformuje mnohé oblasti, je dôležité udržiavať základné STEM znalosti a kritické myslenie. To zabezpečí, že ľudia budú schopní porozumieť, overiť a stavať na riešeniach generovaných AI.

Približne 256 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.28 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.