Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis kibernetinio saugumo srityje – ateities prognozė

AI, mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi apibrėžimas kibernetinio saugumo srityje

Netolimoje ateityje mašininiu mokymusi pagrįstas dirbtinis intelektas taps galinga kibernetinio saugumo užtikrinimo priemone. Šioje srityje, kaip ir kitose pramonės šakose, žmogaus dalyvavimas ilgą laiką buvo laikomas svarbiu, nepakeičiamu elementu. Ir nors kibernetinis saugumas šiandien vis dar labai priklauso nuo specialistų darbo, mašinos pamažu ima mus pralenkti sprendžiant tam tikras problemas.

Kiekvienas technologinis patobulinimas leidžia veiksmingiau remti žmogaus vaidmenį saugumo srityje. Šie pokyčiai susiję su šiomis pagrindinėmis sritimis:

• Dirbtinis intelektas (AI)) sukurtas taip, kad mašina visiškai suteiktų žmogaus proto gebėjimą reaguoti. Tai pagrindinė disciplina, apimanti daugelį kitų, įskaitant mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi.
• Mašininis mokymasis naudoja esamus elgesio modelius, kad priimtų sprendimus, pagrįstus turimais duomenimis ir išvadomis. Tačiau norint atlikti reikiamas korekcijas, vis tiek reikalingas žmogaus įsikišimas. Mašinų mokymasis tikriausiai yra pati aktualiausia DI pagrįsta kibernetinio saugumo disciplina..
• Gilus mokymasis veikia panašiai kaip mašina – sprendimai priimami pagal esamus šablonus, tačiau reikalauja nepriklausomų koregavimų. Šiuo metu gilus mokymasis kibernetinio saugumo srityje priklauso mašininio mokymosi sričiai, todėl mes daugiausia pažvelgsime į šią platesnę sritį..

Kaip AI ir mašininis mokymasis prisidės prie kibernetinio saugumo plėtros?

Daugelis mano, kad dirbtinio intelekto įdiegimas į kibernetinio saugumo technologijas bus savotiška revoliucija ir tai įvyks daug greičiau, nei būtų galima tikėtis. Tikėtina, kad ateityje šioje srityje bus tik laipsniškas patobulinimas. Tačiau net ir šie žingsniai absoliučios autonomijos link vis dar gerokai viršija mūsų galimybes praeityje..

Ieškant naujų būdų, kaip pritaikyti mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą kibernetinio saugumo srityje, svarbu apibūdinti dabartinius šios srities iššūkius. Dirbtinio intelekto technologijos gali būti naudingos siekiant pagerinti daugelį procesų ir aspektų, kuriuos jau seniai laikome savaime suprantamais.

Konfigūracijos klaidos, atsiradusios dėl žmogaus klaidos

SU žmogiškasis faktorius Didelė dalis kibernetinio saugumo spragų yra susijusi. Pavyzdžiui, net ir turint didelę IT komandą, teisingai sukonfigūruoti sistemą gali būti neįtikėtinai sudėtinga užduotis. Kompiuterių saugumas nuolat tobulėja, o šiandien ši sritis yra sudėtingesnė nei bet kada anksčiau. Prisitaikantys įrankiai gali padėti pašalinti triktis, su kuriomis susiduriama keičiant, modifikuojant ir atnaujinant tinklo sistemas.

Įsivaizduokime, kad ant senos vietinės aplinkos reikia įdiegti naują interneto infrastruktūrą, pavyzdžiui, debesų kompiuterijos sistemą. Siekdama užtikrinti įmonių sistemų saugumą, IT komanda turi užtikrinti jų suderinamumą. Rankinis konfigūracijos patikimumo įvertinimas gali būti labai daug laiko reikalaujantis procesas, nes IT darbuotojams teks žongliruoti su begale atnaujinimų ir kasdienių užduočių. Naudodami išmaniąją, prisitaikančią automatiką, technikai gali greitai gauti patarimų, kaip išspręsti aptiktas problemas. Remdamiesi tokiais įrankiais, netgi galite sukurti sistemą, kuri automatiškai sukonfigūruotų reikiamus parametrus.

Rankinio darbo efektyvumas atkuriant pasikartojančius veiksmus

Rankinio darbo efektyvumas – dar viena kibernetinio saugumo problema. Rankinis procesas negali būti kartojamas lygiai taip pat kiekvieną kartą, ypač dinamiškoje aplinkoje, pavyzdžiui, šiuolaikinėje kibernetinio saugumo aplinkoje. Daugelio įmonių pritaikymas galiniai įrenginiai – viena iš daugiausiai laiko užimančių užduočių. Iš pradžių aprūpinus įrenginius, IT dažnai turi vėl prie jų grįžti, kad ištaisytų konfigūracijas arba atnaujintų nustatymus, kurių negalima pakeisti nuotoliniu būdu..

Taip pat turėtume prisiminti, kad grėsmių pobūdis nuolat kinta. Jei žmonės yra atsakingi už reagavimą, jų veiksmų greitis gali sulėtėti susidūrus su netikėtomis problemomis. AI ir mašininio mokymosi technologijomis pagrįsta sistema gali veikti tomis pačiomis sąlygomis su minimaliu delsimu.

Nuovargis dėl įspėjimų apie pavojų

Nuovargis dėl įspėjimų apie pavojų gali tapti dar viena problema organizacijoms, kurios nesiima priemonių su ja kovoti. Kuo sudėtingesnės daugiasluoksnės apsaugos sistemos, tuo didesnis atakos paviršius. Daugelis apsaugos sistemų reaguoja į žinomas problemas automatinių įspėjimų srautu. Dėl to IT specialistai turi juos analizuoti atskirai, kad rastų sprendimą ir imtųsi veiksmų..

Tačiau dėl didelio gaunamų signalų skaičiaus šis procesas tampa labai daug darbo reikalaujantis. Todėl nuovargis priimant sprendimus tampa kasdiene kibernetinio saugumo komandų problema. Geriausias pasirinkimas yra imtis aktyvių priemonių žinomoms grėsmėms ir pažeidžiamumui sumažinti, tačiau daugeliui komandų trūksta laiko ir darbuotojų, kad galėtų apsiginti visais frontais..

Kartais komandos turi susitelkti ties aktualiausiomis problemomis, o antraeilės užduotys nustumiamos į antrą planą. AI naudojimas kibernetiniam saugumui gali padėti IT specialistams efektyviai susidoroti su daugiau grėsmių. Kova su kiekviena iš jų gali būti labai supaprastinta derinant panašias grėsmes naudojant automatinį ženklinimą. Be to, kai kurias problemas gali pašalinti pats mašininio mokymosi algoritmas..

Reagavimo į grėsmę laikas

Reagavimo į grėsmę laikas – vienas iš svarbiausių kibernetinio saugumo tarnybos efektyvumo rodiklių. Žinoma, kad atakos labai greitai pereina nuo pažeidžiamumo išnaudojimo iki diegimo. Anksčiau, prieš pradėdami ataką, užpuolikai turėdavo rankiniu būdu patikrinti visus pažeidžiamumus ir naudoti sprendimus, kad išjungtų apsaugos sistemas – procesas, kuris kartais gali užtrukti kelias savaites..

Deja, technologinės naujovės egzistuoja ne tik kibernetinės gynybos srityje. Šiais laikais kibernetinių atakų automatizavimas tampa vis dažnesnis. Tokios grėsmės, kokios neseniai iškilo kriptografai „LockBit“ žymiai sumažino laiką, reikalingą kenkėjiškam įsibrovimui. Šiandien kai kurios atakos sėkmingai įvykdomos vos per pusvalandį.

Žmogaus reakcija gali būti nepakankamai greita, net jei atakos tipas yra gerai žinomas. Štai kodėl daugelis apsaugos komandų labiau linkę sutelkti dėmesį į sėkmingų atakų mažinimą, o ne į jų prevenciją. Nepastebėti išpuoliai kelia ypatingą pavojų.

Mašininio mokymosi technologijos gali išgauti atakos duomenis, juos sugrupuoti ir paruošti analizei. Jie gali teikti kibernetinio saugumo specialistams ataskaitas, kad būtų lengviau apdoroti duomenis ir priimti sprendimus. Be ataskaitų teikimo, tokio tipo apsaugos sistemos taip pat gali pasiūlyti rekomenduojamus veiksmus, kad apribotų tolesnę žalą ir išvengtų tolesnių atakų..

Naujų grėsmių nustatymas ir numatymas

Naujų grėsmių nustatymas ir numatymas – tai dar vienas veiksnys, turintis įtakos reakcijos į kibernetines atakas laikui. Kaip minėta pirmiau, atsakymas vėluoja net esant žinomų tipų grėsmėms. Nauji išpuoliai, elgesys ir įrankiai gali suklaidinti komandas, todėl jos dar lėčiau reaguoja. Dar blogiau, kai mažiau matomos grėsmės, pvz., duomenų vagystės, kartais gali likti nepastebėtos.. 2020 m. balandžio mėn. „Fugue“ atlikta apklausa, parodė, kad maždaug 84 % IT specialistų nerimauja, kad jie gali nežinoti, kad į jų debesų sistemas jau buvo įsilaužta.

Nuolatinis užpuolikų naudojamų technologijų tobulėjimas ir atsiradimas nulinės dienos išpuoliai – Tai yra veiksniai, į kuriuos visada reikia atsižvelgti kuriant tinklo apsaugą. Laimei, kibernetinių atakų metodai dažniausiai nėra išrasti nuo nulio. Kadangi jos dažnai yra pagrįstos ankstesnių atakų taktika, platformomis ir šaltinio kodais, mašininio mokymosi technologijos turi kuo remtis kaupdamos žinias..

Mašininiu mokymusi pagrįsta programa padės atpažinti ataką, nustatydama bendrus naujos ir anksčiau aptiktų grėsmių bruožus. Mašina, kitaip nei žmogus, tokį palyginimą atliks greitai – tai dar kartą pabrėžia prisitaikančių saugos modelių poreikį. Mašininis mokymasis gali padėti lengviau numatyti naujas grėsmes ir sutrumpinti reagavimo laiką, veiksmingiau dirbant su esama grėsmių baze.

Personalo potencialas

Problema Žmogiškieji ištekliai yra klasifikuojamas kaip sisteminis. Su tuo susiduria daugelio įmonių IT ir kibernetinio saugumo skyriai visame pasaulyje. Kartais gali būti sunku rasti kvalifikuotų specialistų, turinčių reikiamų įgūdžių.

Tačiau kur kas dažniau bėda ta, kad samdant darbuotojus iš organizacijos biudžeto reikia skirti nemažas lėšas. Norint išlaikyti personalą, reikia ne tik mokėti už kasdienį darbą, bet ir patenkinti nuolatinius mokymo ir kvalifikacijos poreikius. Kibernetinio saugumo specialisto pareiga yra neatsilikti nuo laiko ir neatsilikti nuo nuolatinių naujovių, apie kurias minėjome aukščiau..

Dirbtiniu intelektu pagrįstų įrankių buvimas sumažins specialistų skaičių. Nors jiems reikės nuolat tobulinti savo įgūdžius, kad pasiektų naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus, įmonė galės sutaupyti laiko ir pinigų, turėdama mažiau šių darbuotojų..

Prisitaikymas

Skirtingai nuo kitų aspektų problema prisitaikymas nėra toks akivaizdus, ​​bet gali turėti dramatiškos įtakos saugos tarnybos galimybėms. Profesionalams gali būti sunku suderinti savo įgūdžius su specifiniais įmonių reikalavimais.

Jei darbuotojai nėra susipažinę su tam tikra darbo praktika, įrankiais ir sistemomis, bendras komandos efektyvumas gali būti menkas. Netgi toks paprastas dalykas, kaip komanda, priimanti naują saugumo politiką, gali užtrukti ilgai. Tokia žmogaus prigimtis, negalime akimirksniu įsisavinti naujos veiklos. Tam reikia laiko. Tačiau su tinkamais duomenų rinkiniais galima gerai parengtus algoritmus paversti sprendimais, atitinkančiais reikiamus reikalavimus..

AI vaidmuo kibernetiniame saugume

Kibernetinio saugumo srityje dirbtinis intelektas apima mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi disciplinas, tačiau jis taip pat turi savo vaidmenį..

Iš esmės dirbtinis intelektas yra orientuotas į rezultatų siekimą, o tikslumas nėra toks svarbus. Galutinis jos tikslas yra natūrali reakcija į sudėtingų problemų sprendimą. Tikrasis AI gali veikti savarankiškai. Ji turi rasti idealų sprendimą konkrečioje situacijoje, o ne tik daryti išvadas remiantis duomenų rinkiniu ir užprogramuota logika.

Norėdami geriau suprasti problemos esmę, apsvarstykite šiuolaikinius AI naudojimo metodus ir su juo susijusias disciplinas. Autonominės sistemos nėra plačiai naudojamos, ypač kibernetinio saugumo srityje. Jie veikia be jokio išorinio įsikišimo, ir daugelis žmonių paprastai juos sieja su AI. Tačiau dirbtinio intelekto sistemos, kurios yra papildomos apsaugos priemonės, yra prieinamos ir praktiškos.

Idealiu atveju AI vaidmuo kibernetinio saugumo srityje yra interpretuoti mašininio mokymosi algoritmų aptiktus modelius. Žinoma, šiuolaikinis AI dar negali interpretuoti rezultatų taip gerai, kaip žmogus. Ši sritis aktyviai vystosi, ieškoma į žmogaus mąstymą panašių algoritmų. Tačiau iki tikro AI sukūrimo dar toli. Mašinos dar turi išmokti permąstyti situacijas naudojant abstrakčias sąvokas. Jų kūrybiškumas ir gebėjimas kritiškai mąstyti vis dar toli nuo populiaraus idealaus AI įvaizdžio.

Mašininio mokymosi vaidmuo kibernetiniame saugume

Saugos sprendimai, naudojantys mašininio mokymosi technologijas, skiriasi nuo populiaraus dirbtinio intelekto supratimo. Tačiau šiandien jie yra galingiausi AI varomi kibernetinio saugumo įrankiai. Ši technologija naudoja duomenų šablonus, kad nustatytų įvykio tikimybę.

Tam tikrais atžvilgiais mašininį mokymąsi galima palyginti su „tikru“ AI. Mašininis mokymasis pirmiausia orientuotas į tikslumą, o ne į našumą. Tai reiškia, kad algoritmas veikia mokydamasis iš duomenų rinkinio, sutelkto į konkrečią užduotį. Jo darbas yra surasti optimalų būdą, kaip atlikti duotą užduotį. Jis sieks rasti vienintelį įmanomą sprendimą pagal turimus duomenis, net jei jis nėra idealus. Mašininio mokymosi technologija neturi duomenų prasmės, o tai reiškia, kad ši užduotis vis tiek gula ant specialistų pečių.

Mašininio mokymosi technologijos puikiai tinka atliekant pasikartojančias užduotis, pvz., nustatyti duomenų šablonus ir juos palyginti su modeliais. Tokia monotoniška veikla vargina darbuotojus, mažina jų produktyvumą. Taigi žmonės vis dar yra atsakingi už duomenų interpretavimą, o mašininis mokymasis padeda pateikti duomenis į skaitymo formą ir paruoštą analizei. Kibernetinio saugumo srityje mašininis mokymasis gali būti naudojamas įvairiems tikslams.:

Duomenų klasifikavimas

At duomenų klasifikacija Duomenų taškai priskiriami konkrečioms kategorijoms pagal iš anksto nustatytas taisykles. Šis žymėjimo procesas yra svarbi aktyvių saugumo priemonių, tokių kaip atakų ir pažeidžiamumo profiliavimas, dalis..

Duomenų grupavimas

At duomenų grupavimas klasifikavimo metu pašalintos reikšmės sujungiamos į grupes, turinčias bendrų ar netipinių savybių. Jis gali būti naudojamas analizuojant duomenis apie atakas, kurioms sistema dar nepasiruošė. Klasteriai padės nustatyti, kaip buvo įvykdyta ataka, kokie pažeidžiamumai buvo išnaudoti ir kokie duomenys buvo pasiekti.

Rekomendacijos tolesniems veiksmams

Rekomendacijos tolesniems veiksmams padidinti aktyvių saugos priemonių, pagrįstų mašininiu mokymusi, veiksmingumą. Jie kyla iš elgesio modelių ir anksčiau priimtų sprendimų ir siūlo racionaliausią veiksmų kryptį. Čia svarbu pakartoti, kad rekomendacijos nėra sąmoningas sprendimas, kaip ir tikro autonominio AI atveju. Atvirkščiai, tai yra prisitaikanti sistema, galinti sukurti loginius ryšius pagal turimus duomenų taškus. Šio tipo įrankis gali padėti reaguoti į grėsmes ir valdyti riziką..

Galimybių sintezė

Galimybių sintezė leidžia gauti visiškai naujų rezultatų, pagrįstų istoriniais ir naujais duomenų rinkiniais. Čia, priešingai nei rekomendacijose, didesnis dėmesys skiriamas praeities sistemos būsenų pasikartojimo tikimybei nustatyti. Pavyzdžiui, sintezė gali būti naudojama aktyviai tiriant organizacijos sistemų pažeidžiamumą..

Prognozavimas

Prognozavimas – tai yra pažangiausias iš mašininiu mokymusi pagrįstų procesų. Galimi rezultatai nustatomi įvertinus esamus duomenų rinkinius. Visų pirma, prognozavimas gali būti naudojamas kuriant grėsmių modelius, sukčiavimo prevencija, o taip pat apsisaugoti nuo Duomenų nutekėjimas. Tai yra daugelio nuspėjamųjų baigties sprendimų pagrindas.

Mašininio mokymosi panaudojimo kibernetinio saugumo srityje pavyzdžiai

Štai keli pavyzdžiai, pabrėžiantys mašininio mokymosi vertę kibernetinio saugumo srityje:

Duomenų klasifikavimas pagal konfidencialumą, kad būtų laikomasi jų tvarkymo taisyklių

Pastaruoju metu apsauga nuo duomenų privatumo įstatymų pažeidimų tapo svarbiausiu organizacijų prioritetu. Su priėmimu ES Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR)) Pavyzdžiui, atsirado ir kitų teisinių priemonių Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymas (CCPA)).

Klientų ir vartotojų duomenų tvarkymas turi būti vykdomas šių aktų nustatyta tvarka. Paprastai tai reiškia, kad paprašius turi būti įmanoma ištrinti duomenis. Šių įstatymų nesilaikymas užtraukia dideles baudas ir kenkia reputacijai..

Duomenų klasifikavimas padės atskirti naudotoją identifikuojančius duomenis nuo anoniminių ir neidentifikuojančių duomenų. Tai pašalins poreikį rankiniu būdu analizuoti didžiulius kiekius senų ir naujų duomenų, ypač didelėse organizacijose ir įmonėse, turinčiose ilgą istoriją.

Saugos profiliai, pagrįsti vartotojo elgesiu

Individualių darbuotojų profilių kūrimas pagal jų vartotojų elgesį leidžia pritaikyti apsaugos sistemą prie konkrečios organizacijos struktūros. Šis modelis gali aptikti neteisėtą vartotoją, analizuodamas jo elgesio nukrypimus. Mažos detalės, pvz., klaviatūros klavišų paspaudimai, gali būti nuspėjamojo grėsmės modelio pagrindas. Nustačius galimas galimų neteisėtų veiksmų pasekmes, mašininiu mokymusi pagrįsta sauga gali pasiūlyti būdus, kaip sumažinti galimą atakų paviršių..

Saugos profiliai, pagrįsti sistemos veikimo duomenimis

Be vartotojo elgesio, saugumo profilio kūrimo pagrindas gali būti ir vieno veikiančio kompiuterio veikimo analizė. Pavyzdžiui, procesoriaus ir atminties apkrova bei tokie požymiai kaip intensyvus interneto naudojimas gali rodyti kenkėjišką veiklą. Tačiau kai kurie vartotojai gali reguliariai naudoti didelius duomenų kiekius – rengdami vaizdo konferencijas arba dažnai atsisiųsdami didelius medijos failus. Tirdamas įprastą sistemos apkrovą, algoritmas gali nustatyti nukrypimus, kaip ir vartotojo elgsenos atveju..

Botų blokavimas pagal elgesį

Botai gali trukdyti svetainėms perkrauti jas užklausomis. Ši problema ypač aktuali organizacijoms, kurių veikla priklauso nuo interneto srauto. Pavyzdžiui, internetinėms parduotuvėms, kurios neturi fizinių prekybos vietų. Nuolatiniai lankytojai gali susidurti su lėtu svetainės veikimu, dėl to prarandamas srautas ir galimi klientai.

Mašininio mokymosi technologijos gali identifikuoti ir blokuoti robotų veiklą net naudojant anonimizacijos įrankius, pvz., virtualius privačius tinklus. Remdamasis duomenimis apie užpuolikų elgesį, algoritmas generuoja nuspėjamuosius modelius ir aktyviai blokuoja naujus žiniatinklio adresus su ta pačia veikla..

Kibernetinio saugumo ateitis

Nepaisant karštų diskusijų apie šios saugumo srities ateitį, vis dar yra apribojimų, kuriuos reikėtų paminėti.

Mašininiam mokymuisi reikalingi duomenų rinkiniai, tačiau kai kuriais atvejais jų rinkimas ir naudojimas gali prieštarautiduomenų privatumo įstatymus. Programinės įrangos sistemoms, kurios moko algoritmus, reikia daug duomenų taškų, kad būtų sukurti tikslūs modeliai, o tai nelabai atitinka „teisę būti pamirštam“. Asmenį identifikuojančios informacijos buvimas kai kuriuose duomenyse gali būti pažeidimas, todėl būtina pateikti galimus šios problemos sprendimus. Viena iš jų – sistemos, dėl kurių prieiti prie pirminių duomenų po treniruotės beveik neįmanoma. Duomenų taškų anonimizavimas taip pat laikomas galimu sprendimu, tačiau šį metodą reikia išnagrinėti toliau, kad nebūtų iškraipoma programos logika..

Pramonei reikia daugiau kibernetinio saugumo ekspertų, kuriuos maitina dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis.. Tinklo saugos įrankių, pagrįstų mašininio mokymosi technologijomis, efektyvumas labai padidės, jei bus darbuotojai, galintys juos prižiūrėti ir pagal poreikį konfigūruoti. Tačiau kvalifikuotų specialistų pasiūla pasaulinėje rinkoje gerokai mažesnė nei jų paklausa.

Specialistų komandos išliks neatsiejama kibernetinio saugumo departamentų dalimi. Kritinis mąstymas ir kūrybiškumas ir toliau bus gyvybiškai svarbūs priimant sprendimus. Kaip minėta pirmiau, nei mašininis mokymasis, nei AI technologijos dar neturi šių savybių. Todėl jie turėtų būti įrankis jūsų kibernetinio saugumo komandos rankose.

Trys patarimai kibernetinio saugumo ateičiai

Štai keli žingsniai, kurių galite imtis, kad patobulintumėte kibernetinio saugumo ateitį.:

1. Investuokite į ateities technologijas. Grėsmėms vis sudėtingėjant, didėja ir pažeidžiamumų, atsirandančių dėl pasenusių technologijų ar rankinių procesų, kuriuos galima automatizuoti, išnaudojimo išlaidos. Norėdami sumažinti riziką, turite neatsilikti nuo laiko. Naudokite pažangias technologijas, pvz integruotas Kaspersky Lab sprendimas visapusiškai darbo vietų apsaugai, – su jais būsite geriau pasiruošę bet kokiems pokyčiams.
2. AI ir mašininio mokymosi įrankiai turėtų padėti jūsų žmonėms, o ne juos pakeisti.. Pažeidžiamumų vis tiek išliks. Nė viena šiandien rinkoje esanti sistema nėra visiškai patikima. Kadangi net prisitaikančias AI sistemas gali apgauti sudėtingi atakų metodai, įsitikinkite, kad jūsų IT komanda yra išmokyta dirbti su šia infrastruktūra ir ją palaikyti..
3. Reguliariai atnaujinkite savo duomenų politiką, kad atspindėtų teisės aktų pokyčius. Duomenų privatumas tapo politikos formuotojų dėmesio centre visame pasaulyje. Artimiausioje ateityje daugumai įmonių ir organizacijų tai išliks vienu iš pagrindinių darbotvarkės klausimų.

Rekomenduojami produktai:

• Kaspersky Premium
• Nemokamas „Kaspersky Premium“ bandomasis laikotarpis 30 dienų

Straipsniai šia tema:

• Deepfake ir kiti netikri vaizdo įrašai – kaip apsisaugoti?
• Kas yra medaus puodas? Kaip tai pritraukia užpuolikus?
• Kas yra saugumo pažeidimas?
• Kas yra debesų sauga?