В современном мире кибербезопасность становится ключевым элементом защиты корпоративных и государственных систем, а технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются всё шире для выявления и нейтрализации угроз. Однако, как известно, эффективность ИИ-инструментов напрямую зависит от качества данных, на которых они обучаются и которые они анализируют. Можно сравнить этот процесс с подготовкой триатлета, который, несмотря на использование лучшего оборудования и технологий, не сможет добиться максимальных результатов, если питание оставляет желать лучшего. В кибербезопасности ситуация аналогична: мощные AI-системы бессильны без качественной, контекстуально обогащённой и структурированной информации, которая питает их алгоритмы и машинное обучение. Сегодня многие команды по обеспечению безопасности вводят в эксплуатацию современные системы, оснащённые алгоритмами машинного обучения и автоматизированными платформами реагирования.
Это дорогостоящие и технически продвинутые решения, которые, казалось бы, должны значительно повысить уровень защиты. Однако проблема заключается в том, что такие инструменты зачастую питаются устаревшими и неполными данными. Системы безопасности до сих пор опираются на разрозненные журналы событий, фрагментированные потоки оповещений и изолированные базы данных, которые не взаимодействуют друг с другом. Это напоминает попытку привести себя в форму, употребляя только высококалорийную, но пустую пищу — несмотря на тренировки и оснащение, результат будет далеко не оптимален. Устаревшие данные для ИИ — это серьёзная преграда, известная специалистам как «долг данных».
Под этим термином понимается накопленный недостаток качественной информации, которая могла бы быть использована для эффективного машинного анализа и тренировок моделей. Традиционные системы обеспечивают лишь поверхностную и разрозненную картину происходящего. Журналы конечных устройств зачастую фиксируют сами события, но не предоставляют поведенческого контекста, необходимого для понимания, что именно случилось и почему. Уведомления о происшествиях сообщают о факте атаки, но не раскрывают подробностей, способных помочь в расследовании и предотвращении подобных инцидентов в будущем. Данные хранятся в различных разрозненных хранилищах, которые не обмениваются информацией, а формат этих данных порой настолько неструктурирован, что подготовка их к машинному анализу занимает огромное количество времени и ресурсов.
Вместе с тем, атакующие стороны используют преимущества искусственного интеллекта для разработки всё более изощрённых и быстрых методов нападения. Они автоматизируют разведывательные операции, ускоряют создание эксплойтов и снижают стоимость атак за счёт масштабирования с использованием ИИ. Такой подход позволяет им развивать свои стратегии с колоссальной скоростью, адаптироваться к защитным мерам и проводить целенаправленные атаки, основанные на собранной ними искусственным интеллектом аудитории информационной среде противника. Тем временем команды безопасности вынуждены противостоять новым угрозам, будучи ограниченными данными, сопоставимыми с устаревшими методами тренировки спортсменов 90-х годов, когда для оценки состояния здоровья и прогресса использовались лишь базовые параметры. Это создаёт растущий разрыв между скоростью и эффективностью атак и способностями обороняющихся систем и специалистов.
Выход из этой ситуации — создание и использование так называемых AI-готовых данных. Этим термином обозначают информацию, которая специально структурирована, обогащена и оптимизирована для эффективного анализа с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и автоматизации. Такой уровень данных можно сравнить с продвинутыми метриками спортивного тренинга, где учитывается не только основное событие, но и все его сопутствующие параметры, средовые условия и динамика с течением времени. AI-готовые данные включают телеметрию сети высокого разрешения, которая обеспечивает видимость ситуации даже до того, как данные оказываются зашифрованы или скрыты. Важную роль играют полные метаданные, раскрывающие поведенческие паттерны, а также структурированные форматы информации, позволяющие практически без дополнительной обработки использовать данные в процессе машинного обучения и анализа.
Это качественный переход от контроля отдельных точек к комплексному мониторингу и глубокому пониманию процессов. Использование такой качественной информации существенно повышает эффективность обнаружения угроз с помощью ИИ. Аналитики получают возможность видеть более тонкие и незаметные аномалии, оценивать инциденты в многооблачных и гибридных средах, что крайне важно при работе с современными инфраструктурами, подверженными облачным атакам и zero-day угрозам. Важной частью становится интеграция AI-готовых данных с существующими инструментами обеспечения безопасности — SIEM, SOAR, XDR и хранилищами данных — без необходимости сложных конверсий или перенастроек. Кроме того, качественные данные позволяют аналитикам оперативно получать полные и понятные отчёты, включающие контекст, временную шкалу и обоснование приоритетности инцидентов, что значительно ускоряет реагирование и повышает результативность расследований.
Можно сравнить такую поддержку с работой опытного тренера, который по одной лишь статистике и показателям способен дать рекомендации для максимального улучшения результатов. Становится очевидно, что инвестиции в передовые AI-инструменты без параллельного обновления и улучшения качества данных не приведут к желаемому уровню безопасности. Чтобы использовать потенциал ИИ в полной мере, организациям необходимо отказаться от «пищи» низкого качества и перейти к современным, обогащённым и структурированным наборам данных — настоящему «чистому топливу» для систем искусственного интеллекта. В условиях нарастающей конкуренции между защитниками и противниками, которые активно применяют ИИ в своих операциях, от качества данных зависит любой успех в области кибербезопасности. Организации, понявшие важность этого аспекта и готовые реорганизовать свою инфраструктуру под требования AI-аналитики, будут иметь реальное конкурентное преимущество и смогут оперативно выявлять, локализовывать и нейтрализовывать современные и будущие угрозы.
Таким образом, качественная и структурированная информация становится краеугольным камнем в работе AI-систем безопасности, а способность организаций обеспечить такую основу — решающим фактором их устойчивости к постоянно эволюционирующим кибератакам. В эпоху цифровых трансформаций и роста значимости искусственного интеллекта именно то, что вы «подаёте» своим AI-инструментам, определяет их силу и эффективность в защите информационных систем от угроз с крайне высокой степенью адаптивности и изощрённости.
