На кибербезопасность будет приходиться почти четверть рынка программного обеспечения для ИИ до 2025 года

Согласно новому отчету, к 2025 году рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) вырастет с 2021 миллиардов долларов в 33 году до 64 миллиардов долларов. А кибербезопасность является самой быстрорастущей категорией расходов на ИИ: совокупный годовой темп роста расходов (CAGR) составляет 22.3%.

Это согласно «Глобальному прогнозу программного обеспечения искусственного интеллекта на 2022 год» от Forrester Research. «Кибербезопасность — это самая быстрорастущая категория программного обеспечения для искусственного интеллекта, в которой особое внимание уделяется мониторингу атак в реальном времени и реагированию на них», — говорится в отчете. Следующие две категории — управление клиентами и человеческим капиталом (22%) и оптимизация процессов, знаний и анализа данных (18.3%) — также содержат элементы кибербезопасности, поэтому влияние на производителей инструментов безопасности может быть еще более значительным.

Это согласуется с тем вниманием, которое компании уделяют своему программному обеспечению и услугам, улучшенным искусственным интеллектом. Например, кредитный гигант Visa сообщил, что потратил полмиллиарда долларов на аналитика данных и искусственный интеллект за последние пять лет. Компания использует эти инструменты наряду с традиционными мерами кибербезопасности, чтобы поддерживать уровень мошенничества на, по словам Visa, историческом минимуме, несмотря на рост электронной коммерции.

Организации могут развертывать ИИ для обеспечения кибербезопасности где угодно. повторяющиеся действия и ожидаемое поведениев том числе управление поверхностью атаки, расширенное обнаружение и реагирование (XDR) и анализ поведения пользователей и объектов (UEBA). Forrester называет SentinelOne ярким примером истории успеха XDR, указывая на 120% годового роста выручки в 2022 финансовом году. В марте SentinelOne добавлено обнаружение угроз личности и реагирование на них на свою платформу, когда она приобрела Attivo Networks.

Инструмент искусственного интеллекта может узнать, какова нормальная активность определенного устройства или учетной записи, а затем отметить, когда эта конечная точка действует за пределами нормы. Такой автоматическое обнаружение Это бесценно, учитывая невозможность укомплектования достаточным количеством персонала, чтобы человеческие глаза могли следить за каждой частью сети. И исследователи находят способы применять большие языковые модели например GPT-3, для практических задач, таких как отслеживание сетей форумов, посвященных эксплойтам. Чтобы дать некоторое представление о таких событиях, Dark Reading опубликовал отчет в сентябре «Как машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение улучшают кибербезопасность», о том, как оценить заявления поставщиков об искусственном интеллекте и определить критерии его успеха.

Одним из препятствий на пути развития ИИ является проблема настройки системы, которая бы отмечала то, что необходимо аналитикам-людям для оценки, не вызывая утомления от оповещений. Опрос, проведенный ранее в 2022 году, показал, что почти половина (46%) сотрудников ИТ-безопасности заявили, что их системы искусственного интеллекта создали слишком много ложных срабатываний чтобы они могли обратиться. Оптимист увидел бы ложноположительная проблема однако это возможность для роста, открывающая новый рынок услуг по тонкой настройке.

Для получения дополнительной информации посетите Запись в блоге Forrester Research об отчете.