Специалисты по безопасности используют генеративный ИИ в стратегиях кибербезопасности для упреждающего обнаружения угроз и для улучшения общей позиции безопасности предприятий в отраслях с высоким риском. Использование ИИ по кибербезопасности позволило группам безопасности усовершенствовать свои стратегии и автоматизировать определенные задачи. Эволюция угроз и все более интеллектуальные киберпреступники побудили перейти к ИИ по кибербезопасности.
Генеративный ИИ или Gen AI оказался особенно полезен в борьбе с новыми угрозами и все более изощренными атаками по всему миру. Неудивительно, что статистика и тенденции в области ИИ показывают, что 77% всех устройств уже содержат некоторую форму искусственного интеллекта, которая также помогает устройствам защищать конфиденциальную информацию. Узнайте, как генеративный ИИ может использоваться в кибербезопасности.
Понимание кибербезопасности с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект использовался для модернизации и автоматизации различных рисков безопасности в последние несколько лет. Некоторые называют ИИ величайшей угрозой И защитой в кибербезопасности. Статистика ИИ в кибербезопасности показывает, что более 60% групп безопасности использовали Gen AI для улучшения кибербезопасности к 2024 году. Конечно, Gen AI несет некоторые риски, но компании используют генеративный ИИ, потому что преимущества перевешивают любые потенциальные риски.
Преимущества кибербезопасности с использованием ИИ-генератора
Стратегии кибербезопасности на основе ИИ сократили количество инцидентов безопасности, защитили конфиденциальные данные, повысили общую безопасность компаний в отраслях с высоким риском и оптимизировали стратегии кибербезопасности. Недавние исследования показали, что генеративный ИИ в кибербезопасности оптимизировал разведку угроз, улучшил киберзащиту и автоматизацию, которая поддерживает профессионалов в области безопасности.
Вот еще несколько примеров того, как генеративный ИИ в кибербезопасности помог компаниям в отраслях с высоким уровнем риска:
- Gen AI помогает службам безопасности, отвечающим за улучшение обнаружения угроз, гораздо быстрее анализируя данные безопасности и новые угрозы, чтобы обеспечить упреждающее обнаружение угроз.
- Команды безопасности успешно улучшили управление уязвимостями, управление делами, обнаружение мошенничества и протоколы безопасности аутентификации с помощью генеративного ИИ в кибербезопасности.
- Искусственный интеллект позволил службам безопасности по всему миру автоматизировать рутинные задачи, выявлять критические угрозы на ранних стадиях, а также безопасно и эффективно реагировать на инциденты безопасности.
- ИИ также может обеспечить более высокую окупаемость инвестиций в безопасность и снизить вероятность незапланированных простоев, которые обходятся компаниям дороже, чем они того стоят.
- Использование современных инструментов безопасности также может гарантировать компаниям возможность принятия решений на основе данных, повысить операционную эффективность и получить конкурентное преимущество перед другими.
Как можно использовать генеративный ИИ в кибербезопасности?
Генеративный ИИ в кибербезопасности может использоваться для сканирования и обработки больших объемов синтетических данных гораздо быстрее, чем это могут сделать люди, даже снижая вероятность человеческой ошибки. Модели генеративного ИИ имеют множество вариантов использования, актуальных для отраслей с низким и высоким уровнем риска, которые ищут оптимальную позицию безопасности. Откройте для себя множество способов, которыми генеративный ИИ может улучшить данные безопасности и улучшить различные процессы реагирования на инциденты.
Внедрение продвинутых навыков кибербезопасности
Искусственный интеллект уже давно помогает менее опытным аналитикам работать лучше и учиться на данных, прежде чем разрабатывать окончательную стратегию безопасности для своей компании. Эти аналитики используют генеративный ИИ в кибербезопасности, чтобы делать предложения по конкретному случаю на основе исторических данных и похожих случаев.
Генеративные механизмы кибербезопасности ИИ позволяют неопытным аналитикам работать лучше. Фактически, курс генеративного ИИ для кибербезопасности может помочь аналитикам сделать свои компании более устойчивыми к распространенным угрозам кибербезопасности. Сотрудничество между аналитиками и ИИ — идеальное решение для обеспечения безопасности.
Обучение кибербезопасности ИИ
Руководители бизнеса могут использовать платформы ИИ для обучения аналитиков более сложным угрозам, позволяя модели генерировать реалистичные и динамические ситуации, которые аналитик должен разрешить. Это называется обучением, ориентированным на сценарии, и оно может помочь компании улучшить свою позицию безопасности за счет передового опыта.
ИИ меняет обучение сотрудников во многих секторах, включая безопасность. Обучающиеся могут легко взаимодействовать с несколькими векторами угроз, чтобы улучшить свои навыки, особенно те, которые связаны с новыми угрозами и рисками. Gen AI адаптирует эти учебные модули в режиме реального времени, чтобы аналитики оставались в курсе событий.
Внедрение разведки угроз
Возможность полагаться на обнаружение угроз в режиме реального времени и расширенное реагирование на инциденты на основе обширных наборов данных, используемых для обучения моделей машинного обучения (МО), может помочь компаниям интегрировать расширенную аналитику угроз и стратегии упреждающего обнаружения, которые не могут воспроизвести аналитики-люди.
Автоматизированная разведка угроз также является одной из лучшие практики управления рисками Отрасли с высоким уровнем риска могут интегрироваться, чтобы зарекомендовать себя в качестве надежного поставщика, особенно в секторах финансов, здравоохранения и информационных технологий, где клиенты ожидают от своих поставщиков только самого лучшего.
Улучшение обнаружения угроз
Улучшение обнаружения угроз — вот почему большинство компаний используют генеративный ИИ и модели машинного обучения. Это вершина передовой разведки угроз. Генеративный ИИ создает сложные модели для прогнозирования или выявления новых угроз и уязвимостей, превосходя человеческие возможности по скорости обработки.
Gen AI постоянно адаптируется к меняющимся угрозам, обучаясь по мере обработки данных. Специалисты по безопасности используют стратегию на основе ИИ для ускорения обнаружения угроз в нескольких векторах угроз. Исследования показывают, что ИИ способствует кибербезопасности, быстро определяя закономерности и извлекая уроки из опыта.
Приоритизация угроз в реальном времени
Генеративный ИИ может сравнивать входящие оповещения и тонкие подсказки в сообщениях в реальном времени с предустановленной разведкой угроз, чтобы расставить приоритеты относительно угроз, которые вызывают наибольшее беспокойство. Модели обычно также проводят своего рода анализ рисков в реальном времени, чтобы определить вероятность и критическое воздействие.
Недавние исследования показывают, что ИИ может расставлять приоритеты в отношении рисков, но в некоторых случаях не может предписывать уровень толерантности. Аналитики должны вручную подтверждать любые угрозы, расставленные генеративным ИИ по приоритетам, просматривая параметры, по которым он оценивал вероятность и критическое воздействие.
Комплексный анализ данных
Человеческие возможности не могут сравниться с точностью анализа данных, независимо от того, сколько лет опыта у аналитиков безопасности. Инструменты генеративного ИИ могут анализировать огромные объемы данных в нескольких наборах данных безопасности со скоростью, которую вы не можете себе представить, поэтому аналитики-люди используют Gen AI для поддержки.
Аналитики безопасности могут анализировать структурированные и неструктурированные наборы данных с молниеносной скоростью, чтобы выявлять потенциальные угрозы и снижать риск человеческой ошибки. Речь идет не только о том, как быстро ИИ может обрабатывать данные. Речь также идет о том, как генеративные инструменты ИИ могут анализировать разнообразие, скорость, объем и достоверность.
Поддержка недостаточных групп безопасности
Использование генеративного ИИ в кибербезопасности помогло центрам безопасности сократить количество человеческих ошибок, ложных срабатываний и киберугроз в целом. Команды по кибербезопасности используют генеративный ИИ для анализа и обработки огромных объемов синтетических данных, связанных с нарушениями безопасности, чтобы облегчить ручную работу.
Новое исследование показывает, что 82% групп безопасности сообщают о пробелах в видимости, в которых они используют генеративный ИИ для поддержки своих усилий, особенно в нехватке персонала в центре безопасности. Группы кибербезопасности не полагаются только на ИИ. Они используют ИИ в кибербезопасности для расширения возможностей нехватки персонала.
Пишите лучшие отчеты
Группы безопасности в разных отраслях, даже в центрах безопасности, используют генеративные системы ИИ для оптимизации отчетности по киберзащите. Например, частная охранная компания использует контролеров с помощью Gen AI для более быстрого написания отчетов о реагировании на инциденты, чтобы они могли вернуться к своим мониторам.
Генеративный ИИ переосмысливает управление раскрытием информации в различных отраслях, включая корпоративную, безопасность и здравоохранение, что также помогает командам по обеспечению соответствия отраслевым стандартам. Инвестиции в безопасность растут вокруг автоматизированной отчетности по угрозам кибербезопасности и других отчетов.
Автоматизация создания политики безопасности
Не будем забывать, что команды по кибербезопасности используют генеративные модели ИИ для написания лучших отчетов, менеджеры по реагированию на инциденты часто используют инструменты для автоматизации генерации политик безопасности. Организации в различных отраслях используют генеративный ИИ для генерации политик безопасности на основе своих уникальных потребностей и целей.
Например, генеративный ИИ может помочь банкам управлять рисками, анализируя данные, связанные с прошлыми утечками данных, новыми угрозами и развивающимися угрозами кибербезопасности в финансовом секторе, принимая во внимание текущую политику реагирования банка на инциденты. ИИ позволяет применять индивидуальные меры безопасности и реагирования.
Автоматизируйте рутинные задачи
Специалисты по кибербезопасности используют генеративные модели ИИ, машинное обучение и другие технологии ИИ для автоматизации более простых задач, которые ограничивают киберугрозы. Группы безопасности могут использовать генеративный ИИ для автоматизации обновлений исправлений, которые обеспечивают защиту от возникающих угроз и потенциальных уязвимостей.
Исследования показывают, что эти передовые методы расширяют возможности групп по кибербезопасности за счет автоматизации обновлений исправлений безопасности, анализа журналов, управления уязвимостями и т. д. Интегрируйте ИИ кибербезопасности с моделями МО для постоянного мониторинга и обновления уже существующих мер безопасности.
Моделирование рисков и фишинговых атак
ИИ в кибербезопасности также может использовать модели глубокого обучения (DL) для моделирования реалистичных и динамических сценариев, которые могут подвергнуть системы безопасности риску из-за новых угроз. Группы по безопасности часто используют генеративный ИИ с моделями DL для выявления сложных и запутанных атак или рисков безопасности.
Исследования показывают, как специалисты по безопасности, использующие передовые инструменты, переопределят реагирование на инциденты, анализируя шаблоны в обычных сообщениях, таких как электронная почта и чаты, чтобы распознавать потенциальные угрозы по более тонким признакам. Традиционные системы сканируют только вредоносный код, а не сообщения в реальном времени.
Обнаружение и анализ фишинга
Фишинговые атаки становятся все более продвинутыми с каждым днем, и генеративный ИИ в сочетании с обработкой естественного языка и моделями машинного обучения будет быстрее определять закономерности и выбирать более точные ответы. Команды по кибербезопасности используют генеративный ИИ в кибербезопасности для улучшения обнаружения фишинга
Системы обнаружения фишинга на основе ИИ быстрее и точнее идентифицируют и реагируют на фишинговые угрозы. Генеративный ИИ и другие передовые технологии могут проводить анализ фишинговых атак, чтобы определить, испытывают ли внутренние системы какие-либо из тех же самых контрольных признаков.
Используйте более быстрые меры реагирования на инциденты
Генеративный ИИ может обеспечить ответ на инциденты, чтобы улучшить системы безопасности, даже против критических угроз. Генеративный ИИ и технологии машинного обучения предоставляют возможности автоматизации для управления угрозами безопасности. Генеративный ИИ способен генерировать сценарии и действия на основе конкретных угроз.
Недавнее исследование по улучшению реагирования на инциденты кибербезопасности показало успех с использованием шести модулей обнаружения событий на основе 14 известных злоумышленников. Сочетание ИИ и МО, которое обеспечивало непрерывное обучение, позволило улучшить генеративный ИИ реагирования на инциденты.
Маскируйте данные и сохраняйте конфиденциальность
Системы генеративного ИИ обладают невероятной способностью создавать синтетические данные, которые напоминают реальную информацию, что позволяет системе предотвращать утечки данных с помощью стратегий маскировки данных и сохранения конфиденциальности. Маскировка данных особенно полезна для защиты конфиденциальных данных от утечки данных.
Множество вариантов использования маскировки данных могут быть реализованы с использованием моделей ИИ, которые позволяют командам защищать конфиденциальную информацию с помощью шифрования и поддельных данных. Команды используют методы скремблирования, перемешивания, старения даты, аннулирования, дисперсии и подстановки, чтобы маскировать данные под различными уровнями защиты.
Анализ поведения и обнаружение аномалий
Использование генеративного ИИ для обнаружения угроз кибербезопасности и анализа систем безопасности может значительно сократить количество инцидентов безопасности, помогая командам понимать поведение пользователей и обнаруживать аномалии. Генеративный ИИ создает несколько моделей поведения пользователей и сетей, на основе которых он обнаруживает аномалии.
Перспективы и возможности развертывания операций по кибербезопасности на основе ИИ во время поведенческого анализа оправдывают себя, поскольку программы могут моделировать модели для справки и сравнивать существующее поведение, чтобы определить, ведет ли себя какой-либо пользователь иначе, чем он должен взаимодействовать с системами.
Улучшение переходов между передачами
Обычно незамеченным и недооцененным преимуществом использования генеративного ИИ в группах по кибербезопасности является то, что он может оптимизировать смену между группами по безопасности, работающими в центре безопасности. Возможности кибербезопасности ИИ превосходят простые системные протоколы безопасности и улучшения.
Генеративный ИИ даже делает людей более продуктивными. Тем не менее, команды по безопасности могут плавно менять смены, поскольку ИИ-генерал пишет аналитические отчеты после смены каждого человека. Модели также могут помочь менеджерам отслеживать и управлять изменениями смен своих команд и регистрировать отработанные часы.
Возможные риски безопасности при использовании генеративного ИИ в кибербезопасности
Искусственный интеллект может творить чудеса, снижая риски безопасности, но использование моделей ИИ-генерации кибербезопасности может также увеличить некоторые риски безопасности, нанося ущерб общему положению безопасности компании или делая системы уязвимыми к утечке данных. Вот некоторые риски, которых специалисты по безопасности стремятся избежать:
Состязательные атаки
Киберпреступники могут манипулировать генеративным ИИ, чтобы обходить протоколы безопасности, что усложняет задачу систем по обнаружению и реагированию на киберугрозы.
Автоматизированный взлом
Системы искусственного интеллекта также могут автоматизировать некоторые аспекты взлома, что позволяет киберпреступникам проводить сложные, масштабные атаки, используя новые угрозы.
Обход мер безопасности
Системы искусственного интеллекта могут имитировать поведение пользователя посредством надлежащего обучения, позволяя неподходящим инструментам кибербезопасности на основе искусственного интеллекта обходить традиционные меры безопасности.
Отравление данных
Злонамеренные действия могут внедрять поврежденные данные при обучении моделей ИИ, что приводит к принятию ошибочных решений, поскольку система учится распознавать неверные закономерности.
Deepfakes
Инструменты генеративного ИИ могут выдавать себя за других людей с помощью видео и аудио, распространять ложные мнения, манипулировать мнениями других и использовать все более изощренные атаки.
Эксплуатация уязвимостей
ИИ может анализировать огромные объемы данных, связанных с отдельными людьми, системами и программным обеспечением, на предмет уязвимостей, что делает его врагом в той же степени, в какой он может быть и союзником.
Ложное срабатывание/пропущенные угрозы
Неправильно настроенные инструменты ИИ или плохо обученные модели ИИ могут генерировать избыточные оповещения или не выявлять уязвимости.
Фишинг / Социальная инженерия
Генеративный ИИ может создавать контент, имитирующий реальные разговоры и данные, часто обманывая пользователей и заставляя их раскрывать конфиденциальную информацию.
Разработка вредоносного ПО
Системы искусственного интеллекта могут адаптироваться и развиваться, чтобы обходить угрозы с помощью традиционных средств обнаружения вредоносных программ и антивирусных программ, подрывая стратегии кибербезопасности.
Будущие обновления, которые могут улучшить кибербезопасность Генеративный ИИ
Проблемы будут существовать всегда, но они побуждают лидеров отрасли и лиц, принимающих решения, действовать, продвигать технологии и внедрять новые фреймворки, которые снижают риски, связанные с использованием ИИ в кибербезопасности. Вот несколько способов, которыми ИИ в кибербезопасности может продвигаться вперед, чтобы снизить проблемы:
- Большее принятие: Все большее использование компаниями ИИ для повышения безопасности стимулирует дальнейшие инновации и изменения в нормативных актах, которые защищают пользователей, компании и информацию, хранящуюся в системах.
- Более широкие правила: Улучшения в регулировании генеративного ИИ не ограничат его потенциал. На самом деле, это может помочь аналитикам лучше ориентироваться, интегрируя четкие ожидания и правила.
- Совместное использование: Компании, полагающиеся только на ИИ для улучшения безопасности от киберугроз, не добьются успеха. Вмешательство человека необходимо для ручного снижения рисков, связанных с проблемами.
- Больше инвестиций в безопасность: Инвестиции в безопасность будут расти по мере того, как киберпреступники становятся все более изощренными, а инвестиции только увеличивают будущий потенциал технологий.
Как обезопасить весь конвейер ИИ
Единственный способ гарантировать, что ваши инструменты кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта преодолеют все потенциальные риски безопасности, — это разрабатывать программное обеспечение с нуля. Интегрируйте передовые средства обнаружения угроз, способные выявлять и реагировать на возникающие угрозы и нарушения безопасности, разрабатывая продукты с нуля.
Внедрите обнаружение угроз в режиме реального времени для предотвращения инцидентов безопасности и расширенную аналитику угроз для защиты бизнес-данных, данных клиентов и данных безопасности. выбор надежной компании по разработке программного обеспечения. Злонамеренные действия или киберпреступники ежедневно бросают вызов службам безопасности и соответствия требованиям по всему миру.
Обнаружение киберугроз никогда не было столь важным, и существует множество различные типы ИИ которые могут улучшить протоколы безопасности, обеспечить анализ рисков и защитить бизнес от будущих нарушений безопасности. Различные модели машинного обучения — это отличные инвестиции в безопасность.
Другим критически важным методом преодоления проблем, связанных с генеративным ИИ в кибербезопасности, является обеспечение человеческого надзора. Кибербезопасность ИИ следует рассматривать как традиционные системы обнаружения, которые по-прежнему требуют человеческого надзора, поскольку аналитики-люди и модели ИИ лучше всего работают вместе.
Лучшие практики кибербезопасности генеративного ИИ
Следование лучшим практикам развертывания ИИ в кибербезопасности еще больше снизит вероятность связанных с этим проблем и рисков, в то же время давая аналитикам возможность предоставлять исключительные результаты. Вот лучшие практики генеративного ИИ в кибербезопасности, которые позволяют снизить риски:
- Используйте эффективное управление данными: Убедитесь, что данные обучения точны и беспристрастны. Вручную подтвердите все результаты, защитите конфиденциальную информацию с помощью расширенных методов шифрования и сделайте данные анонимными для достижения целостности и защиты права каждого на конфиденциальность.
- Разработка и внедрение пользовательских моделей: Разработка собственной модели может обеспечить прозрачность ИИ, помогая аналитикам легко объяснить, как ИИ пришел к определенным решениям. Эти модели также тщательно тестируются и используют непрерывный мониторинг для обнаружения аномалий в поведении модели.
- Согласование оперативных практик обеспечения безопасности: Все аналитики и члены команды должны быть тщательно обучены использованию моделей кибербезопасности, а организация должна официально распределить роли и обязанности, даже изложив внутренние практики с подробными инструкциями.
- Внедрить меры безопасности: Не позволяйте никому в компании использовать модель или любую платформу Gen AI для повышения кибербезопасности, если у них нет контроля доступа и авторизации. Сегментация сети также рекомендуется, и вы должны интегрировать эффективные протоколы сетевой безопасности.
Кибербезопасность Генеративный ИИ Заключение
Специалисты по кибербезопасности используют генеративные системы ИИ для переопределения протоколов безопасности и стратегий управления рисками в различных отраслях. Методы кибербезопасности на основе ИИ могут работать даже для небольших предприятий в секторах с низким уровнем риска, особенно при использовании ИИ-поколения для более простых задач.
Команды безопасности получают поддержку с помощью генеративного ИИ в кибербезопасности, оптимизации обнаружения мошенничества, моделирования фишинга и генерации политик. Не забудьте включить в процесс человеческий надзор или разработать системы с нуля, если вы обеспокоены защитой информации в своем бизнесе.
Часто задаваемые вопросы по использованию генеративного ИИ в кибербезопасности
Что такое генеративный ИИ в сфере кибербезопасности?
Генеративный ИИ в кибербезопасности относится к тому, как команды безопасности интегрируют инструменты генеративного ИИ в стратегию безопасности, направленную на защиту конфиденциальной клиентской и деловой информации. Эти команды используют генеративный ИИ для автоматизации простых задач, точного анализа данных и быстрого написания отчетов.
Как генеративный ИИ в кибербезопасности может защитить конфиденциальные данные?
Использование генеративного ИИ в стратегиях кибербезопасности позволяет аналитикам выявлять закономерности, которые обычно упускаются из виду, поскольку инструменты могут сканировать данные гораздо быстрее. Затем команды используют эти инструменты для улучшения реагирования на инциденты, связанные с киберугрозами, на основе новых тенденций, сканированных данных и тонких подсказок.
Может ли генеративный ИИ заменить специалистов по кибербезопасности?
У генеративного ИИ есть ограничения и некоторые проблемы, то есть он не может полностью заменить работу в сфере кибербезопасности. Однако инструменты генеративного ИИ могут продвигать и развивать ответы и усилия, чтобы дать аналитикам возможность предоставлять более быстрые и точные стратегии. Генеративный ИИ поддерживает только кибербезопасность.
