Att utnyttja AI-verktyg för att förbättra cybersäkerhetsstrategier har blivit normen bland branschledare som värdesätter dataintegritet, säkerhet och riskhantering. Säkerhetsteam använder AI-verktyg för flera cybersäkerhetsuppgifter för att säkerställa hotdetektering och respons i realtid med den extra fördelen av avancerad hotinformation och sårbarhetshantering.
AI inom cybersäkerhet värderades till 30 miljarder dollar år 2024 men beräknas nå ett nytt värde på 134 miljarder dollar år 2030. En undersökning om AI:s tillstånd visade också att många organisationer använder AI för att förbättra sina cybersäkerhetsstrategier och minska sina risker. Upptäck hur AI-verktyg kan förbättra cybersäkerheten och de 10 främsta plattformarna som används för att uppnå önskade resultat utan att öka risken.
Hur kan artificiell intelligens förbättra cybersäkerheten?
AI-cybersäkerhetsverktyg har potential att stödja underbemannade säkerhetsteam, implementera strategier för hotdetektering och respons i realtid samt hantera sårbarhet och risk. Här är en snabb genomgång av hur AI inom cybersäkerhet kan hjälpa företag som söker intelligenta cybersäkerhetsstrategier:
Sårbarhetshantering
Cybersäkerhetsexperter använder AI inom cybersäkerhet för att upptäcka kända och okända hot i ett landskap där cyberbrottslingar ständigt utvecklar mer sofistikerade hot för sömlös sårbarhetshantering. Säkerhetsteam använder användar- och enhetsbeteendeanalys (UEBA) för att snabbare upptäcka avancerade eller framväxande hot och ovanligt beteende som kan indikera nolldagsattackmönster.
Hotdetektion och reaktion i realtid
Google och DeepMind AI medgav att generativ AI och stora språkmodeller inom cybersäkerhet hade blivit en integrerad del av förbättrade svar på en konferens förra året. Artificiell intelligens har förmågan att använda realtidshotsökning för att påskynda hotdetektering och förbättra incidenthanteringskapaciteten för säkerhetsexperter eftersom den automatiskt kan upptäcka aktiviteter från cyberbrottslingar.
Effektiv åtkomsthantering
AI-cybersäkerhetsverktyg som Accenture utökade sina generativa AI-funktioner för att erbjuda ett proaktivt försvar mot cyberbrottslingar. Användning av generativ AI inom cybersäkerhet skyddar också känsliga data från skadliga aktörer genom att implementera enkla men effektiva säkerhetsåtgärder som förbättrar åtkomstkontrollerna. Leverantörskedjeföretag använder ofta effektiva AI-system som tillhandahåller åtkomstkontroller och autentisering.
Beteendeanalys
Andra organisationer förbättrar sin hotinformation genom beteendeanalys som identifierar ovanligt beteende för att upptäcka cyberhot tidigare. Säkerhetsteam använder AI för att identifiera nya hot genom att analysera användarbeteende och känna igen indikatorer på kompromettering (ICO). Att lansera AI-system som skannar, analyserar och upptäcker hot baserat på ovanliga beteendemönster förbättrar säkerhetsstrategin.
Kontroll av upptäckt och förebyggande av nätfiske
AI inom cybersäkerhet används också för att minska nätfiskeattacker, ett vanligt hot inom den digitala säkerhetsvärlden. AI-säkerhet kan minska sannolikheten för nätfiskeattacker genom att upptäcka avvikelser och skadliga aktörer i e-posttrådar. Identifiera hot för att förebygga och kontrollera nätfiskeattacker från olika attackvektorer genom generativ AI och maskininlärningsmodeller för AI som kontinuerligt skannar e-postmeddelanden.
Automatisera rutinuppgifter
AI-drivna system kan förbättra säkerhetsverksamheten genom att automatisera säkerhetsuppgifter, vilket är särskilt användbart när företag har underbemanning. Att utnyttja AI för att automatisera repetitiva uppgifter relaterade till säkerhetsverksamheten kan hjälpa underbemannade säkerhetsteam att snabbt upptäcka potentiella hot och minska mänskliga fel. AI:s roll i att upptäcka och mildra mänskliga fel har också blivit framträdande.
Förbättrade cybersäkerhetsstrategier
Artificiell intelligens har haft en betydande inverkan i kampen mot bedrägerier, vilket hjälper högriskföretag och säkerhetsanalytiker att säkerställa att de implementerar de ledande säkerhetsåtgärderna för att förhindra bedrägerier, penningtvätt och andra olagliga handlingar från cyberbrottslingar som riktar sig mot högriskbranscher. Säkerhetsanalytiker inom hälso- och sjukvård, finans och bank använder ofta AI-system för automatiserad bedrägeriupptäckt.
Upptäckt av insiderhot
Hotjakt med AI-verktyg handlar inte alltid om att titta utanför systemet. Ibland kan insiderhot utgöra en större risk än cyberbrottslingar. Insiderhot definieras av att behöriga användare fritt ger tillgång till skadliga aktörer som utgör en betydande cyberrisk för företaget. Använd AI-driven säkerhet för att identifiera och reagera på insiderhot snabbare än traditionella system.
Förbättrad hotintelligens
Sist men inte minst använder olika organisationer AI-verktyg för cybersäkerhet för att förbättra hotinformationen och förutsäga nolldagsattacker. Avancerad hotinformation gör det möjligt för mänskliga analytiker att avstå från tidskrävande hotdetekteringsuppgifter som reverse engineering och att förstå komplexa språk genom att använda generativ AI för att påskynda analysprocessen och incidenthanteringskapaciteten.
Hur olika verktyg för artificiell intelligens för cybersäkerhet fungerar
Det finns många olika typer av AI, där vissa är bra för cybersäkerhetsproffs. De flesta säkerhetsexperter använder någon form av generativ AI, men det finns fyra typer av AI som är bra för säkerhetsteam. Här är en sammanfattning av de primära AI-teknikerna som används för att förbättra cybersäkerheten:
Generativ AI (Gen AI)
Förstå hur generativ AI kan användas inom cybersäkerhet eftersom AI-modellerna har många olika fördelar för cybersäkerhetsexperter. Till exempel kan generativ AI automatiskt upptäcka nya hot, uppdatera säkerhetsuppdateringar och upptäcka hot i nätverkstrafiken snabbare än mänskliga analytiker. Generativ AI kan också förbättra ett företags övergripande säkerhetsställning.
Maskininlärning (ML)
Maskininlärningsmodeller kan identifiera potentiellt sofistikerade hot, framväxande hot och skadlig kod genom att jämföra träningsdata som innehåller rena och skadliga filer. Maskininlärningsmodeller bearbetar och analyserar data mycket snabbare och kan minska mänskliga fel. Framtiden för maskininlärning inom cybersäkerhet har redan utvecklats och förvandlats till proaktivt försvar.
Naturlig språkbehandling (NLP)
NLP är en AI-driven teknik som förstår känslor på mänskligt språk, även de som tillhör cyberbrottslingar. Den kan förbättra din säkerhetsstrategi eftersom den kan upptäcka hot baserat på känslor, inte bara användarbeteende. NLP för cybersäkerhet har visat sig effektivt eftersom det inte bara upptäcker hot. Det kan förstå känslorna och innebörden bakom varje beteende och kommentar.
Stora språkmodeller (LLM)
Stora språkmodeller hänvisar ofta till generativa AI-verktyg som Chat GPT och Gemini. Visst, LLM-examina inom cybersäkerhet medför vissa risker på grund av etiska, partiska och dataskyddsrelaterade problem. Dessa modeller kan dock snabbt upptäcka attackmönster, skadliga aktörer och insiderhot. LLM-säkerhetslösningar använder hotjakt och kan till och med automatisera vissa enkla säkerhetsarbetsflöden.
Topp 10 AI-cybersäkerhetsverktyg
AI-modeller har förändrat skyddet av känsliga data, vilket gör det möjligt för säkerhetsteam att upptäcka avancerade hot, reagera på säkerhetsincidenter snabbare och minska säkerhetsrisker. Här är vår lista över AI-säkerhetsverktyg som effektiviserar ansvaret för alla säkerhetsanalytiker som följer bästa praxis.
Microsoft Security Copilot
Microsoft Security Copilot är en allmänt använd AI-modell som även fungerar som en virtuell assistent dedikerad till att identifiera attackmönster och minska säkerhetsincidenter med minimala falska positiva resultat. Microsoft Security Copilot kan analysera stora mängder data, prioritera potentiella hot i realtid och rekommendera åtgärder. Den är idealisk för företag som redan använder Microsoft-produkter.
Fördelar:
- Sömlös integration med andra Microsoft-produkter
- Omfattande funktioner och cybersäkerhetsmöjligheter
- Snabb hotdetektering och förslag på åtgärder
- Ger värdefulla insikter om befintliga säkerhetsåtgärder
Nackdelar:
- Kan inte integrera med produkter som inte kommer från Microsoft
- Måste anpassas för att passa unika miljöer
Googles hotinformation
Google Threat Intelligence har förändrat hur säkerhetsexperter använder AI inom cybersäkerhet och upptäcker sofistikerade hot i nätverkstrafik med realtidsfunktioner för hotdetektering. Den AI-drivna lösningen erbjuder omfattande verktyg utformade för molnanvändare som vill ha utredningar, analyser och automatiserade uppgifter. Plattformen ger också fullständig insyn i kontexten.
Fördelar:
- Den har omfattande verktyg som förbättrar hotbaserad underrättelse
- Få tillgång till riskhanteringslösningar med utredningsfunktioner
- Automatisera repetitiva uppgifter som patchuppdateringar och incidentreaktioner
Nackdelar:
- Integrationsmöjligheterna är begränsade
- Den tillhandahåller inte interna hotdetektorer
Sentinel One
Sentinel One är ytterligare en fantastisk cybersäkerhetsplattform med avancerad teknik för att stödja underbemannade team eller hjälpa säkerhetspersonal att ligga steget före cyberhot i olika attackvektorer för att förbättra företagets övergripande säkerhetsställning. Systemet kombinerar endpoint- och utökade detekterings- och responsfunktioner för att förbättra incidenthanteringskapaciteten.
Fördelar:
- Ger möjlighet att svara i realtid
- Omfattande synlighet av slutpunkter för att minska cyberhot
- Avancerade funktioner för att upptäcka kända och okända hot
Nackdelar:
- Verktyget är komplext och har en brant inlärningskurva
- Rapporteringsverktygen kräver massor av utbildning för anställda
IBM Cybersecurity Assistant
IBM Cybersecurity Assistant är ytterligare en virtuell assistent som analyserar användarbeteende med hjälp av ML-modeller och generativ AI. Den bearbetar också stora mängder data relevant för nätverkstrafik jämfört med traditionella system för att säkerställa effektiva detekterings- och responsaktiviteter. Verktyget använder också ML-funktioner för att fortsätta lära sig av ny data och kan reagera på nya hot.
Fördelar:
- Upptäck automatiskt nya och utvecklande hot med framtidsutsikter
- Undersök säkerhetsincidentvarningar manuellt eller automatiskt
- Den ger förslag på svar baserade på historisk och befintlig data
Nackdelar:
- Verktyget är avancerat och kan utmana nya team
- Det kostar mycket, även om det har omfattande funktioner
Darktrace
Darktrace är ett AI-verktyg för cybersäkerhet som kan upptäcka kända och okända hot över olika attackvektorer. Det AI-drivna verktyget för incidentrespons och hotdetektering använder en kombination av generativ AI och maskininlärning för att kontinuerligt förbättra sin strategi för att minska cyberhot. Det skannar inte bara användarbeteende för att upptäcka aktuella hot. Det förutspår också nolldagshot.
Fördelar:
- Lär sig och utvecklas med din nätverkstrafik
- Kan upptäcka sofistikerade hot och okända hot
- Kan automatisera rutinuppgifter som patchuppdateringar och svar
Nackdelar:
- Den initiala installationen är komplex med en brant inlärningskurva
- Det kostar för mycket för mindre säkerhetsteam
Tessian
Tessian är ett AI-baserat e-postsäkerhetsverktyg som hjälper mänskliga analytiker att ligga steget före nya hot och minska risken för nätfiskeattacker från flera attackvektorer. Systemet tillhandahåller AI-expertis som även kan automatisera vissa enklare arbetsflöden för e-postsäkerhet. Tessian använder en kombination av dataskanningar, beteendeanalys och insikter om nätverkstrafik.
Fördelar:
- Minskar risken för nätfiskeattacker
- Har inbyggd cybersäkerhetscoachning för anställda
- Sömlös integration med Google- och Microsoft-miljöer
Nackdelar:
- Har varit känt för att ge falskt positiva resultat
- Kostar för mycket för mindre företag
Vectra AI
Vectra AI förbättrar strategier för hotdetektering och respons på alla vektorer, inklusive identitet, data, moln, SaaS och fysisk infrastruktur. AI-verktyget har attacksignalintelligens som överträffar enkel analys genom att spåra faktiska attacksignaler i realtid. Vectra AI är känt för att använda attacksignalintelligens i kombination med beteendeanalys för att snabbt upptäcka och reagera på hot.
Fördelar:
- Använder XDR med traditionell nätverksdetektering och/eller respons för automatiserade svar
- Den prioriterar hot baserat på kontext och minskar larmtrötthet
- Integreras sömlöst med flera andra cybersäkerhetslösningar
Nackdelar:
- Den har begränsade rapporteringsmöjligheter för effektiv AI-styrning
- Det saknas tillräckligt med dokumentation för att utbilda nya användare
Cyberason
Cybereason är ett utmärkt AI-system inom cybersäkerhet som använder generativa AI-drivna funktioner för att upptäcka cyberhot över alla slutpunkter. Använd säkerhetsåtgärder baserade på beteendeanalys, korrelation mellan maskiner, hotjakt och EDR- eller XDR-hotundersökningar. Cybereason möjliggör också svar med ett klick efter att ha gjort insiktsfulla rekommendationer baserade på användarbeteende eller nätverkstrafik.
Fördelar:
- Kraftfull mot ransomware och zeroday-hot
- Ger fullständiga vyer över attackberättelser för utredningar
- Eliminera cyberhot snabbt med ett enda klick
Nackdelar:
- Plattformen kräver en brant inlärningskurva
- Det är inte lämpligt för mindre startups och team
Kriptos AI
Kriptos AI är en annan anpassad generativ AI-modell som kombinerar andra tekniker för att skydda känslig data och andra digitala tillgångar för att förbättra företagets övergripande säkerhetsställning. Kriptos AI-drivna plattform analyserar tusentals informationsbitar från flera dokument för att fastställa deras sekretessnivåer, och många företag använder AI från Kriptos för att upptäcka insiderrisker.
Fördelar:
- Ger semantiskt slutpunktsskydd för all data
- Integreras sömlöst med McAfee Security Platform
- Förlitar sig på beteendeanalys av användare och enheter för bättre säkerhetsåtgärder
Nackdelar:
- Plattformen är för komplex för amatörcybersäkerhetsteam
- Priset är högt och tilltalar mer större organisationer
Secureframe Comply AI
Secureframe AI är ett annat cybersäkerhetsverktyg som använder avancerad teknik som maskininlärning och generativ AI för att upptäcka nya hot och hantera incidenter baserat på handlingsbara insikter. Plattformen kan till och med genomföra automatiska riskbedömningar för att minska risken för cybersäkerhetshot från illvilliga angripare, vilket gör den till ett annat idealiskt val för proaktiv hothantering.
Fördelar:
- Integreras väl med olika andra säkerhetstekniker
- Använder molntjänster för att förstärka minskningen av säkerhetsincidenter
- Utnyttjar maskininlärning och NLP för att förutsäga nya hot
Nackdelar:
- Plattformen kräver viss teknisk kunskap
- Det blir dyrt för mindre startups och team
Slutsats om AI-cybersäkerhetsverktyg
AI inom cybersäkerhet har gjort stora vågor och skapat möjligheter för säkerhetsexperter och analytiker att omdefiniera sina arbetsflöden och automatisera repetitiva uppgifter. På så sätt kan de förbättra organisationens övergripande säkerhetsställning och förbättra cybersäkerhetsprotokollen för att minska risker.
Generativ AI spelar en viktig roll, men det gör även NLP-, ML- och LLM-modeller. Vissa erbjuder omfattande funktioner för sårbarhetshantering medan andra påskyndar hur företag upptäcker potentiella cyberhot. AI-cybersäkerhetsverktyg ger yrkesverksamma möjlighet till snabbare och effektivare hotdetektering.
Vanliga frågor om verktyg för artificiell intelligens i cybersäkerhet
Vilka är de bästa metoderna för att använda AI-cybersäkerhetsverktyg?
Alla som använder AI-drivna verktyg för att minska cyberrisker och förbättra specifika säkerhetsåtgärder bör följa bästa praxis för att säkerställa efterlevnad och begränsning av nya hot. Här är några bästa praxis för cybersäkerhet när man använder AI-teknik:
- Implementera omfattande och ansvarsfull AI-styrning, synlighet och ansvarsskyldighet.
- Integrera AI-säkerhetsstandarder, åtkomstkontroller och automatiserade rapporteringsverktyg.
- Utöva noll förtroende med AI-teknik och granska varje beslut och svar.
- Genomför regelbundna säkerhetsrevisioner och AI-granskningar för att säkerställa att besluten är korrekta.
Vilka är riskerna med att använda verktyg för artificiell intelligens inom cybersäkerhet?
AI-drivna system hjälper säkerhetspersonal och analytiker att skydda data när de använder pålitlig AI med minimala falska positiva resultat. Vissa opålitliga AI-plattformar med opålitlig träningsdata kan dock också orsaka kaos i innovations- och teknikvärlden. Här är några sätt som AI hotar cybersäkerhet, särskilt generativ AI:
- Cyberangripare genererar alltmer sofistikerade attacker med hjälp av generationens AI, och en rapport visar att 84 % av respondenterna menar att det gör attackerna mer komplexa.
- Den globala säkerhetsutsikten visar att det har skett en ökad volym av attacker på grund av tillgänglighet och utbredd användning av generationens AI.
- AI-drivna dataläckor har påverkat 68 % av organisationerna år 2024 eftersom mycket känslig data delas i generativa AI-svar.
- Användningen av AI i utveckling av cybersäkerhetsprogramvara kan leda till större sårbarheter, enligt en nyligen genomförd studie från Stanford.
Vilka är exempel på generativ AI inom cybersäkerhet?
Här är några exempel på olika AI-tekniker med användningsfall för olika säkerhetsåtgärder som företag kan förbättra genom att använda sina integrerade verktyg:
- AI-drivet slutpunktsskydd använder maskininlärningsmodeller för att upptäcka och förhindra avancerade hot som ransomware och skadlig kod. De analyserar nätverkstrafik, användarbeteende och filbeteende.
- AI-driven beteendeanalys använder ML-algoritmer för att identifiera ovanliga användarbeteenden i olika system, vilket avslöjar insiderrisker och komprometterade behörigheter.
- AI-drivna intrångsdetekteringssystem använder avancerade maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller för att upptäcka obehörig åtkomst eller skadligt beteende innan säkerhetspersonal varnar.
- Automatiserad hotanalys använder NLP- och ML-tekniker för att upptäcka hot genom användarnas åsikter i kommentarer, e-postmeddelanden och annan intern kommunikation som kan utgöra en risk.
- AI-drivna dokumentklassificeringsverktyg använder generativ AI för att kategorisera och sortera filer och dokument i säkra system, och sedan analysera innehållet och sammanhanget i varje dokument.
