A сomprehensive approach to enterprise cybersecurity using artificial intelligence

Abstract

Авторами представлено комплексний підхід до забезпечення кібербезпеки підприємств із використанням штучного інтелекту. Визначено, що сучасні цифрові технології сприяють підвищенню конкурентоспроможності підприємств, але водночас посилюють їхню вразливість до кібератак. Запропонована модель моніторингу інформаційних систем підприємств базується на методах машинного навчання та аналізу великих даних, що дозволяє виявляти аномалії та загрози в реальному часі, прогнозувати нові види атак і автоматизувати реагування на інциденти. Впровадження таких систем сприяє зниженню ризиків витоку даних, фінансових втрат та простоїв бізнес-процесів. Основними викликами є точність визначення контексту загроз, складність налаштування систем і потреба в навчанні персоналу. Рекомендовано розширення аналізованих даних, створення надійних протоколів безпеки, а також формування етичних принципів використання ШІ для уникнення негативних наслідків. У подальших дослідженнях пропонується зосередитися на етичних аспектах застосування ШІ, прозорості алгоритмів та збереженні конфіденційності даних.

The authors present a comprehensive approach to ensuring cybersecurity of enterprises using artificial intelligence. It is determined that modern digital technologies contribute to increasing the competitiveness of enterprises, but at the same time increase their vulnerability to cyberattacks. The proposed model for monitoring enterprise information systems is based on machine learning and big data analysis methods, which allows detecting anomalies and threats in real time, predicting new types of attacks and automating response to incidents. The implementation of such systems helps reduce the risks of data leakage, financial losses and downtime of business processes. The main challenges are the accuracy of determining the context of threats, the complexity of system configuration and the need for staff training. It is recommended to expand the analyzed data, create reliable security protocols, and form ethical principles for using AI to avoid negative consequences. Further research is proposed to focus on the ethical aspects of using AI, transparency of algorithms and maintaining data confidentiality.