Обзор аспектов применения искусственного интеллекта в кибербезопасности

Авторы: Аманатиди В.С., Глинская Е.В.
Опубликовано в выпуске: #5(100)/2025
DOI:
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, системы киберзащиты на основе искусственного интеллекта, состязательный искусственный интеллект, методология разработки, обучение с подкреплением, уязвимости
Опубликовано: 17.10.2025

В настоящее время можно наблюдать процесс интеграции искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы информационных технологий. Кибербезопасность, конечно, не стала исключением: организации используют искусственный интеллект для усиления своей защиты, но в то же время атакующие на его основе создают кибератаки нового поколения, которые становятся все более устойчивыми к традиционным системам безопасности, основанным на эвристике и сигнатурах. Этот факт говорит о необходимости появления и повсеместного внедрения адаптивной защиты и упреждающих мер для устранения потенциальных последствий. В статье рассмотрены и проанализированы типы ИИ в кибербезопасности, их цели, представлена методология разработки систем защиты на основе ИИ.

Литература

[1] Malatji M., Tolah A. Artificial intelligence (AI) cybersecurity dimensions: a comprehensive framework for understanding adversarial and offensive AI. AI and Ethics, 2024. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00427-4

[2] Sun N., Ding M., Jiang J. et al. Cyber Threat Intelligence Mining for Proactive Cybersecurity Defense: A Survey and New Perspectives. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2023, vol. 25, no. 3, p. 1748–1774. https://doi.org/10.1109/comst.2023.3273282

[3] Klopper Ch., Eloff Ja.H.P. Data Fingerprinting and Visualization for AI-Enhanced Cyber-Defence Systems. IEEE Access, 2024, vol. 12, p. 154054–154065. https://doi.org/10.1109/access.2024.3482728

[4] Афанасьев Н.С., Чеснов А.Е. Процесс применения машинного обучения в области безопасности киберпространства. Актуальные научные исследования в современном мире, 2021, № 7–2 (75), с. 84–90.

[5] Резниченко С.А., Купцова Е.С., Белалов М.Р. Использование машинного обучения в аудите информационной безопасности. Журнал высоких гуманитарных технологий, 2024, № 2 (5), с. 6–14.

[6] Paracha A., Arshad Ju., Farah M.B., Ismail Kh. Machine learning security and privacy: a review of threats and countermeasures. EURASIP Journal on Information Security, 2024, vol. 2024, no. 1. https://doi.org/10.1186/s13635-024-00158-3

[7] Mirsky Y., Demontis A., Kotak Ja. et al. The Threat of Offensive AI to Organizations. Computers & Security, 2023, vol. 124, art. no. 103006. https://doi.org/10.1016/j.cose.2022.103006

[8] Muheidat F., Mallouh M.A., Al-Saleh O. et al. Applying AI and Machine Learning to Enhance Automated Cybersecurity and Network Threat Identification. Procedia Computer Science, 2024, vol. 251, p. 287–294. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.11.112

[9] Грибунин В.Г., Кондаков С.Е. К вопросу о защите информации в интеллектуализированных образцах вооружения. Вопросы кибербезопасности, 2021, № 5 (45), с. 5–11. https://doi.org/10.21681/2311-3456-2021-5-5-11

[10] Palani K., Kethar J., Prasad S., Torremocha V. Impact of AI and Generative AI in transforming Cybersecurity. Journal of Student Research, 2024, vol. 13, no. 2. https://doi.org/10.47611/jsrhs.v13i2.6710