Презентация «Нужно сделать шесть слайдов из этого текста!!!»,
Экономика в Советской Гавани

Нужно сделать шесть слайдов из этого текста!!!! делать интересную презентацию ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ Аннотация. В статье рассматривается роль и значение технологий искусственного интеллекта в обеспечении кибербезопасности в условиях цифровой трансформации. Проведён анализ теоретических основ применения ИИ, его практических возможностей, а также выявлены ключевые ограничения и риски, связанные с использованием интеллектуальных систем в информационной защите. Особое внимание уделено развитию адаптивных и предиктивных моделей безопасности, объяснимого ИИ и интеграции человеко-машинного взаимодействия в процессы защиты. В результате исследования показано, что искусственный интеллект формирует основу новой модели кибербезопасности, объединяющей технологические, правовые и этические аспекты цифрового управления. Ключевые слова: адаптивные модели защиты, искусственный интеллект, кибербезопасность, машинное обучение, предиктивная аналитика, риски использования ИИ, цифровая трансформация В современных условиях цифровой трансформации и стремительного роста объёмов данных концепция искусственного интеллекта (ИИ) приобретает особую значимость в сфере информационной безопасности, поскольку именно посредством сложных алгоритмов и моделей машинного обучения становится возможным автоматизировать анализ данных, обнаруживать угрозы и формировать адаптивные механизмы защиты. Так, говоря об общей характеристике ИИ, следует подчеркнуть, что он определяется как совокупность методов, систем и программных решений, способных воспринимать информацию об окружающей среде, обрабатывать её и принимать решения либо генерировать рекомендации без явного программирования каждой операции. В отечественной научной литературе подчёркивается, что ИИ-системы становятся ключевым компонентом киберзащитных архитектур, ориентированных на проактивное выявление и реагирование на инциденты. Исходя из этого, применение ИИ в кибербезопасности базируется на трёх взаимосвязанных функциональных составляющих: сбор и предварительная обработка больших данных (Big Data), выявление скрытых закономерностей и аномалий на основе алгоритмов машинного обучения, а также формирование адаптивных моделей защиты, способных изменяться под воздействием новых угроз. Так, российские исследователи отмечают, что автоматизация анализа данных посредством ИИ позволяет привлекать к обработке не только явно зафиксированные инциденты, но и обнаруживать слабые сигналы, предшествующие кибератакам, что существенно расширяет охват мониторинговых систем. В аспекте анализа и выявления угроз ИИ-модели, использующие методы классификации, кластеризации, детектирования аномалий и прогнозирования, обеспечивают возможность обнаружения нетипичного поведения пользователей, сетевой активности или обращения к ресурсам, что выходит за рамки традиционных сигнатурных систем защиты. В отечественных обзорах подчёркивается, что именно такие способности обеспечивают переход от реактивных систем к архитектурам с элементами саморегулирования и адаптации. При этом важно понимать, что автоматизация посредством ИИ не означает полное вытеснение человеческого фактора; напротив, роль специалиста трансформируется: он уже не столько выполняет рутинные операции, сколько интерпретирует результаты моделей, корректирует их и принимает стратегические решения. Следовательно, формирование адаптивных моделей защиты становится краеугольным элементом стратегии интеграции ИИ в область кибербезопасности. Под адаптивностью подразумевается способность модели изменять параметры, логику или стратегию реагирования в зависимости от изменяющейся среды угроз, новых типов атак и эволюции поведения злоумышленников. Российские аналитические материалы указывают, что внедрение таких моделей позволяет повысить устойчивость инфраструктур и снизить долю ложных срабатываний. При этом отмечается, что реализация подобных систем требует наличия надёжной инфраструктуры данных, компетенций по обучению моделей и соответствующего организационного обеспечения. Одной из ключевых возможностей применения технологий ИИ в сфере информационной безопасности является использование методов машинного обучения для обнаружения аномалий, прогнозирования атак, автоматизации реагирования и анализа вредоносного сетевого трафика. Исходя из этого, можно выделить несколько взаимосвязанных функциональных направлений, каждое из которых отличается своей спецификой и технологическими особенностями. Во-первых, методы машинного обучения, включая алгоритмы классификации, кластеризации, детектирования аномалий и обучения с подкреплением, позволяют выявлять нетипичные паттерны поведения пользователей либо сетевых узлов, что существенно расширяет возможности систем обнаружения угроз по сравнению с традиционными сигнатурными и правиловыми подходами.