ДОСЛІДЖЕННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ ОСНОВНИХ ТИПІВ АТАК НА СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КІБЕРБЕЗПЕЦІ

Анотація

Сучасний розвиток штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML) відкриває нові можливості у сфері кібербезпеки, проте водночас створює серйозні виклики у вигляді інтелектуальних кібератак. Дослідження присвячене аналізу та класифікації способів використання ШІ у зловмисних цілях та вивченню ефективних методів протидії таким загрозам. Зокрема, стаття охоплює основні види атак, що використовують технології ML, які демонструють, як зловмисники можуть маніпулювати алгоритмами машинного навчання, підривати довіру до даних та обходити системи захисту. Окрему увагу приділено механізмам атак отруєння даних, так як вони вважаються найбільш небезпечними при машинному навчанні, які передбачають внесення шкідливих даних у процес навчання моделей, що призводить до викривлення результатів та підриву ефективності алгоритмів безпеки. Також розглядаються атаки проникнення, у яких атакуючі створюють унікальні зразки даних, що можуть залишатися невидимими для традиційних систем виявлення загроз. Атаки на конфіденційність аналізуються як спосіб отримання конфіденційної інформації з ML-моделей, що може використовуватися для викрадення даних користувачів. Атаки зловживання демонструють, як зловмисники можуть використовувати ШІ-інструменти для автоматизації атак, масштабування фішингових кампаній та аналізу слабких місць захисних систем. Актуальність дослідження зумовлена тим, що традиційні підходи до кіберзахисту вже не здатні ефективно протистояти загрозам, які адаптуються та еволюціонують завдяки машинному навчанню. Стаття наголошує на критичній важливості дослідження методів захисту, зокрема побудови надійних систем машинного навчання, що мають вбудовані механізми виявлення аномалій та адаптацію до нових загроз. Одним із ключових підходів є федеративне навчання, яке дозволяє тренувати моделі без централізованого зберігання даних, зменшуючи ризик витоку інформації. Також розглянуто розвиток глибокого навчання у сфері кіберзахисту, що дозволяє аналізувати поведінкові патерни загроз у режимі реального часу. Важливим аспектом залишається поєднання технологічних заходів із людським контролем, оскільки, незважаючи на потужність ШІ-інструментів, людський фактор залишається ключовим у процесі забезпечення кібербезпеки. Отже, стаття демонструє баланс між можливостями та загрозами ШІ у сфері кібербезпеки, підкреслюючи необхідність подальших досліджень у напрямку стійких ML-моделей, які можуть ефективно протистояти атакам. Без належного регулювання та контролю ШІ може стати не лише захисником, а й інструментом зловмисників, що вимагає розробки нових стратегій безпеки та міжнародного врегулювання у сфері кіберзахисту.