Współczesne wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa

Zagrożenia cybernetyczne rosną w tempie wykładniczym, zarówno globalnie, jak i lokalnie. Od wyrafinowanych cyberataków po wewnętrzne luki w zabezpieczeniach, złożoność zagrożeń eskaluje i tworzy wszechobecne i wieloaspektowe ryzyko. Wysoce dynamiczny charakter tych wyzwań oznacza, że cyberbezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie na wszystkich poziomach biznesowych i musi być misternie wplecione w każdy aspekt działalności organizacji.

Ponieważ obecny krajobraz bezpieczeństwa jest bardzo dynamiczny i złożony, nowoczesne operacje bezpieczeństwa wymagają dobrego zrozumienia współczesnych i przyszłych wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem, a także zwinnego podejścia do wykrywania, interpretowania i łagodzenia zagrożeń. W tym artykule przeanalizujemy najnowsze wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem i pokażemy, jak przełożyć najnowsze trendy w cyberbezpieczeństwie na praktyczne spostrzeżenia i najlepsze praktyki.

Wyzwanie 1: Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w cyberbezpieczeństwie

Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe („machine learning”, ML) dokonały w ostatnich latach ogromnego skoku technologicznego, odblokowując szeroką gamę nowych zastosowań, które mogą płynnie integrować różne funkcje i poprawiać doświadczenia użytkowników w różnych branżach. Główną różnicą między generatywną a tradycyjną sztuczną inteligencją jest to, że ta pierwsza może tworzyć zupełnie nowe dane, podczas gdy druga wykorzystuje jedynie istniejące informacje do rozwiązywania problemów lub wykonywania określonych zadań. Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są również bardzo pomocne w dziedzinie cyberbezpieczeństwa. Technologia ta może pomóc specjalistom ds. cyberbezpieczeństwa na kilka sposobów. Przyjrzyjmy się bliżej najważniejszym zastosowaniom i korzyściom generatywnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w cyberbezpieczeństwie.

Symulacja

Modele głębokiego uczenia mają zdolność do symulowania różnych zaawansowanych scenariuszy ataków, umożliwiając opracowanie silnych mechanizmów obrony zarówno przed znanymi, jak i pojawiającymi się zagrożeniami.

Automatyzacja

Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być korzystne w usprawnianiu przepływów pracy w zakresie cyberbezpieczeństwa poprzez automatyzację nudnych i czasochłonnych rutynowych zadań związanych z bezpieczeństwem, które wymagają niewielkiej lub żadnej ludzkiej inteligencji. Najlepszymi przykładami takich zadań są konfiguracja zapór sieciowych i skanowanie w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach. Pomoc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwala uwolnić zasoby ludzkie do bardziej złożonych zadań.

Lepsze wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie

Generatywna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są w stanie szybko i dokładnie analizować ogromne zbiory danych. Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja nieustannie uczy się na podstawie danych, co pozwala jej dostosowywać się do nowych i stale ewoluujących zagrożeń cyberbezpieczeństwa. Zwiększa to znacznie możliwości wczesnego wykrywania anomalii i potencjalnych naruszeń, pozwalając wyprzedzić atakujących o jeden lub dwa kroki i zminimalizować skutki cyberataku.

Raportowanie

Generatywna sztuczna inteligencja ułatwia tworzenie kompleksowych, zrozumiałych raportów dotyczących cyberbezpieczeństwa. Technologia ta może syntetyzować dane z różnych źródeł w spójne raporty, podkreślając kluczowe ustalenia, trendy i potencjalne luki w zabezpieczeniach. Oszczędza to czas i sprawia, że raporty są dokładniejsze i zawierają więcej informacji, dostarczając cennych spostrzeżeń decydentom.

Zagrożenia płynące z zaawansowanej sztucznej inteligencji

Ale nie wszystko jest usłane różami w świecie zaawansowanej sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa. Te same zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji, które mają tak duży potencjał, jeśli chodzi o wzmacnianie środków cyberbezpieczeństwa, są również wykorzystywane przez cyberprzestępców do tworzenia bardziej wyrafinowanych ataków. Obejmuje to automatyzację ukierunkowanego phishingu, deepfakes oparte na sztucznej inteligencji, zautomatyzowane hakowanie i opracowywanie złośliwego oprogramowania, które może dynamicznie przeciwdziałać środkom i systemom bezpieczeństwa.

Pomimo znacznego zainteresowania GenAI wśród dyrektorów ds. technologii i cyberbezpieczeństwa, nie ma znaczących dowodów na jej wykorzystanie w cyberatakach w oparciu o globalne dane dotyczące incydentów. Jak dotąd, wzmianki o GenAI na forach przestępczych odnoszą się głównie do narzędzi komercyjnych lub aplikacji, takich jak generowana przez sztuczną inteligencję pornografia, a nie do wyrafinowanych cyberataków. Pomimo postępu technologicznego, tradycyjne cyberzagrożenia, takie jak phishing, złośliwe oprogramowanie (zwłaszcza ransomware) i wykorzystywanie luk typu zero-day, pozostają silne i skuteczne. Skuteczność tych ataków sugeruje, że chociaż GenAI może oferować nowe możliwości, niekoniecznie musi prowadzić do dramatycznego wzrostu liczby udanych ataków.

Istnieją dowody na to, że sponsorowane przez państwo podmioty wykorzystują technologie GenAI do takich działań, jak „nauka kodowania”. Nie przełożyło się to jednak jeszcze na znaczące przełomy w cyberatakach. Technologia Deepfake, podzbiór GenAI, została już wykorzystana do oszustw i dezinformacji, co wskazuje na potencjalne przyszłe zagrożenia w tym obszarze.

Choć z pewnością istnieje zainteresowanie i pewne eksperymenty na wczesnym etapie wśród podmiotów stanowiących zagrożenie, rzeczywisty wpływ na cyberzagrożenia pozostaje obecnie ograniczony. Tradycyjne metody, takie jak inżynieria społeczna i złośliwe oprogramowanie, są nadal bardzo skuteczne, a zastosowanie GenAI w złośliwych działaniach nie osiągnęło jeszcze punktu krytycznego. Należy zachować ostrożność wobec szumu wokół zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją, ponieważ jej transformacyjny wpływ na cyberbezpieczeństwo pozostaje w sferze spekulacji. Ciągłe monitorowanie i dostosowywanie strategii obronnych jest niezbędne, ponieważ technologia ta dojrzewa i potencjalnie wprowadza nowe wyzwania w krajobrazie zagrożeń.

Wyzwanie 2: Obliczenia kwantowe i kryptografia

Drugim dużym wyzwaniem w dziedzinie cyberbezpieczeństwa jest pojawienie się obliczeń kwantowych. Komputery kwantowe wykorzystują fizykę kwantową, aby uzyskać dostęp do innych i bardziej zaawansowanych możliwości obliczeniowych w porównaniu z tradycyjnymi komputerami. Obliczenia kwantowe przynoszą znaczącą zmianę mocy obliczeniowej, umożliwiając użytkownikom rozwiązywanie złożonych problemów, z którymi klasyczne komputery nie są w stanie skutecznie sobie poradzić.

Chociaż kwantowe protokoły dystrybucji kluczy, będące częścią bezpieczeństwa kwantowego, mogą potencjalnie umożliwić bezpieczną wymianę kluczy kryptograficznych między stronami, obliczenia kwantowe stanowią również zagrożenie dla tradycyjnych systemów kryptograficznych. Obecna technologia obliczeń kwantowych nie jest jeszcze wystarczająco zaawansowana, aby złamać najlepsze dostępne standardy kryptograficzne, ale eksperci ostrzegają, że może się to zmienić w ciągu niecałej dekady.

W odpowiedzi na to nowo pojawiające się zagrożenie, społeczność cyberbezpieczeństwa aktywnie opracowuje algorytmy odporne na kwanty. Dobrym przykładem jest kryptografia postkwantowa (PQC). Standardy PQC opierają się na problemach matematycznych, których komputery kwantowe nie są w stanie skutecznie złamać. Te nowe standardy są niezbędne, aby zapewnić bezpieczeństwo danych przed potencjalnymi taktykami odszyfrowywania na poziomie kwantowym. Drugą technologią, która ma zastosowanie w tych przypadku jest QKD (Quantum Key Distribution), czyli kwantowa dystrybucja klucza, jest to technologia wykorzystująca zasady fizyki kwantowej do bezpiecznego przekazywania kluczy kryptograficznych. Zapewnia ochronę przed podsłuchem, ponieważ każda próba przechwycenia klucza zakłóca stan kwantowy, co jest natychmiast wykrywalne.

W Poznaniu w 2025 roku powstanie pierwszy polski komputer kwantowy, który będzie częścią europejskiej sieci badawczej EuroHPC JU. Zostanie zainstalowany w Poznańskim Centrum Superkomputerowo-Sieciowym (PCSS) i posłuży środowisku naukowemu, przemysłowi i sektorowi publicznemu. Komputer kwantowy będzie stworzony do użytku w środowisku naukowym, przemysłowym oraz sektorze publicznym. Ma rozwijać technologie kwantowe w Europie, umożliwiając przełomowe zastosowania w medycynie, kryptografii, finansach i sztucznej inteligencji.

Internet kwantowy jest kolejnym kluczowym elementem zmiany w kierunku bezpiecznej przyszłości kwantowej, ułatwiając bezpieczną, kompleksową komunikację kwantową, która byłaby odporna zarówno na klasyczne, jak i kwantowe zagrożenia obliczeniowe. Infrastruktura ta odegra kluczową rolę w umożliwieniu solidnej dystrybucji kluczy kwantowych i innych protokołów bezpieczeństwa opartych na kwantach.

Zdecydowanie rozsądnie jest przygotować swoją organizację na przyszłość, planując migrację do kryptografii odpornej na kwanty. Obejmuje to:

• Identyfikacja najbardziej priorytetowych obszarów zastosowań. Proaktywnie wymień krytyczne dane i systemy w swoim środowisku, które wymagają odporności kwantowej. Porozmawiaj również z dostawcami technologii na temat opracowywania i wdrażania zabezpieczeń odpornych na kwanty we wszystkich używanych produktach i rozwiązaniach.

• Upewnij się, że masz plan ochrony swoich systemów IT przed zagrożeniami kwantowymi w wymaganym czasie.

Wyzwanie 3: ewolucja oprogramowania ransomware i cyberprzestępczość jako usługa (cybercrime-as-a-service - CaaS)

Ataki i taktyki ransomware ewoluowały od prostych blokad danych do bardziej złożonych schematów podwójnych lub nawet potrójnych wymuszeń. Polegają one nie tylko na szyfrowaniu danych ofiary, ale także na ich kradzieży i grożeniu ich uwolnieniem, jeśli okup nie zostanie zapłacony. Dodaje to kolejny poziom presji do ataku ransomware. Klasyczne oprogramowanie ransomware często atakuje osoby fizyczne, szyfrując pliki osobiste i żądając stosunkowo skromnych kwot okupu. Obecnie atakujący coraz częściej koncentrują się na średnich firmach i przedsiębiorstwach, stosując zaawansowane techniki, takie jak wykorzystywanie luk w zabezpieczeniach sieci w celu powszechnej infekcji.

Dodatkowym problemem jest fakt, że cyberprzestępczość jako usługa (CaaS) sprawiła, że potężne narzędzia cyberprzestępcze stały się bardziej dostępne niż kiedykolwiek wcześniej. CaaS to lukratywny model biznesowy dla twórców oprogramowania ransomware. Sprzedają oni lub dzierżawią swoje złośliwe oprogramowanie innym przestępcom, umożliwiając rosnącej liczbie hakerów i cyberprzestępców przeprowadzanie wyrafinowanych ataków ransomware przy minimalnej wiedzy technicznej. Twórcy oprogramowania ransomware często otrzymują przyzwoitą część płatności okupu jako nagrodę za swoje usługi. W ostatnich latach CaaS doprowadziło do wzrostu skali i wyrafinowania cyberzagrożeń.

Wyzwanie 4: zmiany regulacyjne wpływające na cyberbezpieczeństwo

Nadążanie za zmianami regulacyjnymi dotyczącymi cyberbezpieczeństwa jest również dużym wyzwaniem dla wielu organizacji. Niedawne wdrożenia NIS2 i Cyber Resilience Act wprowadziły znacznie bardziej rygorystyczne wymogi w zakresie cyberbezpieczeństwa w różnych sektorach. Ramy te mają na celu wzmocnienie bezpieczeństwa i odporności sieci i systemów informatycznych.

Nowe przepisy zobowiązują organizacje do zachowania pełnej zgodności i uaktualnienia swoich środków bezpieczeństwa. Zgodność z NIS2 i Cyber Resilience Act obejmuje przeprowadzanie dokładnych audytów i dostosowywanie polityk w celu spełnienia podwyższonych standardów.

Wyzwanie 5: bezpieczeństwo łańcucha dostaw

Nowoczesne łańcuchy dostaw są często wysoce wyspecjalizowane, złożone i wzajemnie powiązane, a towary często muszą przejść przez wiele etapów, zanim ostatecznie dotrą do konsumenta końcowego. Wzajemne powiązania dzisiejszych cyfrowych łańcuchów dostaw oznaczają, że pojedyncze naruszenie (zgodnie z najnowszym raportem Verizon Data Breach Investigation Report, włamanie do systemu nadal jest głównym wzorcem z perspektywy naruszeń) może mieć kaskadowe skutki dla wielu organizacji. Pojedyncza luka w łańcuchu dostaw może zagrozić wszystkim połączonym podmiotom. Zostało to podkreślone przez naruszenie Okta, incydent cyberbezpieczeństwa, który został powiązany z pojedynczym naruszonym kontem pracownika wpływającym na wielu klientów niższego szczebla.

Charakter współczesnych łańcuchów dostaw wymaga dobrych strategii łagodzących, takich jak wdrażanie solidnych kontroli dostępu, przeprowadzanie regularnych ocen bezpieczeństwa i wspieranie przejrzystości między wszystkimi stronami i interesariuszami. Ochrona bezpieczeństwa łańcucha dostaw wymaga rozszerzenia protokołów cyberbezpieczeństwa poza bezpośrednie operacje, aby objąć wszystkich partnerów w łańcuchu dostaw.