AI i uczenie maszynowe coraz mocniej wpływają dziś na to, w jaki sposób wykrywa się i analizuje cyberzagrożenia. Zamiast opierać ochronę wyłącznie na znanych sygnaturach, nowoczesne systemy potrafią rozpoznawać wzorce, anomalie i zachowania, które mogą wskazywać na atak. Zobacz, jak działa to w praktyce na przykładzie technologii wykorzystywanej przez Bitdefender.
Bitdefender to producent rozwiązań cybersecurity, z których korzystają użytkownicy indywidualni, firmy i partnerzy OEM. Przy takiej skali ochrona nie może opierać się wyłącznie na ręcznej analizie czy prostym porównywaniu plików z bazą znanych zagrożeń. Potrzebne są mechanizmy, które szybciej wychwytują podejrzane zależności i lepiej radzą sobie także z nowymi, wcześniej nieznanymi atakami.
Właśnie tu ważną rolę odgrywają AI i uczenie maszynowe. W technologiach Bitdefender pomagają analizować duże ilości danych, identyfikować zależności trudne do zauważenia dla człowieka i wcześniej wykrywać sygnały mogące świadczyć o ataku. To nie jest jedna funkcja ani jeden model, ale cały zestaw metod, które wspólnie wzmacniają skuteczność ochrony.
Choć pojęcia AI i ML często pojawiają się obok siebie, nie znaczą dokładnie tego samego. Uczenie maszynowe jest częścią szerszego obszaru sztucznej inteligencji i służy do podejmowania decyzji lub prognozowania na podstawie danych. W cyberbezpieczeństwie oznacza to przede wszystkim lepsze rozpoznawanie zagrożeń, zanim zdążą wyrządzić realne szkody.
Dlaczego w cyberbezpieczeństwie nie wystarcza jeden model?
W ochronie przed zagrożeniami nie ma jednego uniwersalnego modelu uczenia maszynowego, który sprawdzi się w każdej sytuacji. Inaczej analizuje się pliki, inaczej zachowanie procesów, a jeszcze inaczej anomalie pojawiające się na poziomie konkretnego systemu. Dlatego Bitdefender wykorzystuje różne typy ML, dobierając je do konkretnych zadań. W tym podejściu stosowane są między innymi:
-
modele głębokiego uczenia (Deep Learning),
-
duże modele językowe (Large Language Models),
-
uczenie nadzorowane,
-
uczenie nienadzorowane,
-
uczenie samonadzorowane.
Jeśli gotowe podejścia nie rozwiązują konkretnego problemu, Bitdefender Labs tworzy własne modele dopasowane do danego wyzwania.
Jak Bitdefender wykorzystuje ML w praktyce?
Jednym z przykładów zastosowania deep learningu w technologii Bitdefender GravityZone jest ekstrakcja cech. Chodzi o automatyczne wyodrębnianie ważnych informacji z danych wejściowych, aby system mógł rozpoznać charakterystyczne wzorce związane ze złośliwym działaniem.
W skanowaniu na żądanie taka analiza pomaga wykrywać malware na podstawie wielu sygnałów jednocześnie. Pod uwagę brane są na przykład wywołania API, wzorce obecne w kodzie, nagłówki plików czy zachowania sieciowe. Dzięki temu wykrywanie nie opiera się wyłącznie na prostym dopasowaniu do znanych sygnatur, ale przede wszystkim na rozpoznawaniu cech typowych dla złośliwego oprogramowania.
To podejście dobrze pokazuje przewagę modeli uczących się na danych. Zamiast szukać tylko tego, co już zostało opisane, system może identyfikować zachowania i zależności, które wyglądają podejrzanie nawet wtedy, gdy nie ma jeszcze gotowej definicji zagrożenia.
HyperDetect i analiza zachowania procesów
Kolejnym przykładem jest opatentowana technologia HyperDetect. W tym przypadku Bitdefender łączy algorytmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby analizować zachowanie uruchomionych procesów i wychwytywać aktywności, które mogą świadczyć o ataku.
To ważne, bo część zagrożeń nie wygląda jak klasyczny malware rozpoznawalny po znanym wzorcu kodu. Zamiast tego ujawnia się dopiero przez sposób działania: nietypowe operacje, podejrzane zależności między procesami czy sekwencje zachowań, które odbiegają od normy. Rozwiązanie HyperDetect zostało zaprojektowane właśnie po to, by taki typ sygnałów dostrzegać.
W tej technologii wykorzystywane są także duże modele językowe, które wspierają identyfikację potencjalnych zagrożeń przez regulowanie marginesu granicy decyzyjnej modelu. Dzięki temu HyperDetect może być bardziej wyczulony na nowe, nieznane wcześniej odmiany malware’u.
Ochrona przed atakami bezplikowymi
Jednym z obszarów, w których własne modele Bitdefendera mają szczególne znaczenie, jest ochrona przed atakami bezplikowymi. To rodzaj cyberataków, które nie polegają na uruchomieniu klasycznego pliku malware, ale wykorzystują legalne narzędzia systemowe, takie jak PowerShell czy wiersz poleceń, aby przeprowadzić infekcję lub wykonać złośliwe działania.
Właśnie dlatego takie zagrożenia bywają trudne do wykrycia przez tradycyjne rozwiązania antywirusowe. Nie zawsze zostawiają po sobie typowy ślad w postaci podejrzanego pliku, a część ich aktywności może wyglądać jak zwykła praca systemu.
Jak się przed tym bronić? Zespół Bitdefender Labs opracował niestandardowe modele ML zdolne do ekstrakcji cech z linii poleceń i skryptów PowerShell. Dzięki temu możliwe jest wychwytywanie wzorców charakterystycznych dla ataków działających w pamięci i opartych na narzędziach, które same w sobie są legalne. Za to osiągnięcie firma otrzymała tytuł „Kluczowych Innowatorów” przyznany przez Komisję Europejską.
Wykrywanie anomalii na poziomie konkretnego systemu
Ciekawym elementem podejścia Bitdefendera są także niestandardowe rozwiązania wykorzystywane do wykrywania anomalii w konkretnym systemie klienta – w tym przypadku każdy taki system otrzymuje własny, indywidualnie trenowany model ML.
Tego typu rozwiązanie obserwuje zachowanie danego systemu i porównuje je z różnymi sygnałami ostrzegawczymi: wskaźnikami ataków MITRE®, własnymi wskaźnikami opracowanymi przez Bitdefender Labs oraz zdarzeniami specyficznymi dla danego użytkownika. Z czasem model dostosowuje się do tego, co w danym środowisku jest normalne, a co może oznaczać ryzyko. Wykryte odstępstwa są następnie raportowane zespołom bezpieczeństwa.
To podejście ma duże znaczenie praktyczne. Każda organizacja działa trochę inaczej, korzysta z innego zestawu narzędzi i ma własne wzorce aktywności. Dlatego skuteczne wykrywanie anomalii często wymaga nie tylko wiedzy o globalnych technikach ataku, ale też zrozumienia lokalnego kontekstu konkretnego systemu.
Skalowalność też jest częścią skuteczności
Technologie Bitdefender działają w segmentach konsumenckim, biznesowym i OEM. Z jednej strony daje to bardzo szerokie możliwości obserwacji zagrożeń, z drugiej stawia wysokie wymagania modelom uczenia maszynowego.
Nie wystarczy zbudować model, który działa dobrze w laboratorium albo na jednym typie infrastruktury. Trzeba jeszcze zadbać o to, aby zachował wydajność na bardzo różnym sprzęcie: od serwerów w centrach danych po domowe routery. Dlatego w tym przypadku skalowalność nie jest dodatkiem, ale warunkiem tego, żeby AI i ML dało się efektywnie wykorzystać w różnych środowiskach.
Co mówią wyniki?
Skuteczność takich rozwiązań najlepiej ocenia się po efektach. Bitdefender wskazuje, że dzięki wykorzystaniu modeli ML i własnych rozwiązań AI już w 2014 roku udało się rozpoznać behawioralne cechy ransomware’u WannaCry, czyli jednego z najgłośniejszych ataków szyfrujących ostatnich lat. To aż trzy lata przed tym, jak zagrożenie pojawiło się w środowisku!
Firma regularnie osiąga też bardzo dobre wyniki w niezależnych badaniach. W testach AV-Comparatives Advanced Threat Protection Bitdefender konsekwentnie blokuje zagrożenia jeszcze przed ich uruchomieniem, z wyższą skutecznością niż wielu konkurentów.
To dobry moment, by działać – wykorzystaj ochronę wspieraną przez AI w swojej firmie
Przykład Bitdefendera dobrze pokazuje, w którą stronę rozwija się dziś skuteczna ochrona. Nie chodzi już tylko o wykrywanie znanych zagrożeń, ale o szybsze identyfikowanie sygnałów, które mogą zapowiadać problem.
Wykorzystaj to w swojej firmie – zamiast w panice reagować dopiero wtedy, gdy już dojdzie do ataku, lepiej działać z wyprzedzeniem i na spokojnie dobrać ochronę do swojego środowiska. A my Ci w tym pomożemy! Daj nam znać czego potrzebujesz – podpowiemy, które rozwiązania Bitdefender sprawdzą się u Ciebie i zajmiemy się ich wdrożeniem.