Το τοπίο της κυβερνοασφάλειας συνεχίζει να είναι ιδιαίτερα σύνθετο και δυναμικό. Οι απειλές στον κυβερνοχώρο γίνονται ολοένα πιο εξελιγμένες, καθιστώντας έτσι ανεπαρκή τα παραδοσιακά μέτρα ασφαλείας. Παράλληλα οι υποστελεχωμένες, λόγω της μεγάλης έλλειψης εξειδικευμένου προσωπικού, ομάδες ασφάλειας προσπαθούν με πολύ κόπο να προλάβουν τις εξελίξεις.
Μέσα σε αυτό το τοπίο, ο ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στην ενίσχυση της άμυνας και τη διασφάλιση των επιχειρήσεων από τις εξελισσόμενες απειλές στον κυβερνοχώρο αποκτά ολοένα και πιο ουσιαστική βαρύτητα. Η ΤΝ με την ικανότητά της να επεξεργάζεται τεράστιο όγκο πληροφοριών σε (σχεδόν) πραγματικό χρόνο, επιτρέπει τον ταχύτερο εντοπισμό και διαχείριση των σύνθετων και πολύπλοκων απειλών, συμβάλλοντας έτσι στην ελαχιστοποίηση του κινδύνου. Ο σχεδιασμός και η υλοποίηση στρατηγικών κυβερνοασφάλειας που βασίζονται στην ΤΝ προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα, όπως της προηγμένης ανίχνευσης απειλών μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που αναλύουν ιστορικά δεδομένα για την αναγνώριση κακόβουλων τακτικών και την πρόβλεψη πιθανών απειλών. Για παράδειγμα, η ΤΝ μπορεί να εντοπίσει απόπειρες phishing πριν αυτές συμβούν, αναγνωρίζοντας ασυνήθιστα μοτίβα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή ανιχνεύοντας παράτυπες προσπάθειες σύνδεσης. Επιπλέον, οι αναλύσεις της ανθρώπινης συμπεριφοράς με τη βοήθεια της ΤΝ καθιερώνουν ένα πρότυπο μοντέλο συμπεριφοράς χρηστών, προκειμένου να εντοπιστούν αποκλίσεις και να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά οι απειλές σε πρώιμο στάδιο. Τέλος, ενισχύοντας την ασφάλεια των τελικών σημείων (endpoint security) η ΤΝ διαθέτει την ικανότητα να παρακολουθεί συνεχώς τις συσκευές για ύποπτες δραστηριότητες, αποκλείοντας αποτελεσματικότερα – σε σχέση με παραδοσιακές λύσεις – τυχόν εξάπλωση κακόβουλου λογισμικού εντός του οργανισμού.
H ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην κυβερνοασφάλεια παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις. Η υπερβολική εξάρτηση από την ΤΝ χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη είναι επικίνδυνη για αυτό και αποτελεί κύρια απαίτηση της Νομοθεσίας για την ΤΝ της ΕΕ. Καθόσον τα συστήματα ΤΝ μπορούν να παράγουν ψευδή αποτελέσματα – επισημαίνοντας ορθές δραστηριότητες ως απειλές, ή παραλείποντας πραγματικές απειλές – ο ανθρώπινος παράγοντας και η ανάγκη για διαρκή εκπαίδευση είναι απαραίτητα για την ερμηνεία των ευρημάτων και την ανάπτυξη μια στρατηγικής που βασίζεται στην ΤΝ. Επιπλέον η τεχνητή νοημοσύνη επεξεργάζεται τεράστιο όγκο δεδομένων που συνήθως περιέχει πλήθος προσωπικών δεδομένων, γεγονός που καθιστά τη δεοντολογική χρήση της μείζονος σημασίας ως προς την προστασία της ιδιωτικότητας,. Τέλος, η αξιοποίηση της ΤΝ από τους κυβερνοεγκληματίες καθιστά απαραίτητη τη προσθήκη της στους αμυντικούς μηχανισμούς των οργανισμών.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο είναι πολλά υποσχόμενο. Οι εξελίξεις στον τομέας της ΤΝ όπως η εκ βαθέως μάθηση (Deep Learning) και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, θα ενισχύσουν περαιτέρω τις δυνατότητες ανίχνευσης και αντιμετώπισης απειλών. Παράλληλα η συνεργασία όλων των εμπλεκομένων φορέων όπως οι εταιρείες παραγωγής ΤΝ, οι εξειδικευμένοι σύμβουλοι κυβερνοασφάλειας και η πολιτεία, θα έχει καθοριστικό ρόλο στην αντιμετώπιση των προκλήσεων και τον καθορισμό προτύπων για την σωστή αξιοποίηση της ΤΝ στην κυβερνοασφάλεια.