Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cybersecurity ?

Invoering

Generatieve AI – kunstmatige-intelligentiesystemen die nieuwe content of voorspellingen kunnen creëren – ontpopt zich tot een transformerende kracht in cybersecurity. Tools zoals OpenAI's GPT-4 hebben aangetoond complexe data te kunnen analyseren en mensachtige tekst te genereren, wat nieuwe benaderingen mogelijk maakt voor de verdediging tegen cyberdreigingen. Cybersecurityprofessionals en zakelijke besluitvormers in alle sectoren onderzoeken hoe generatieve AI de verdediging tegen evoluerende aanvallen kan versterken. Van financiën en gezondheidszorg tot retail en overheid, organisaties in elke sector worden geconfronteerd met geavanceerde phishingpogingen, malware en andere bedreigingen die generatieve AI kan helpen bestrijden. In deze whitepaper onderzoeken we hoe generatieve AI kan worden gebruikt in cyberbeveiligingwaarbij de nadruk ligt op praktische toepassingen, toekomstige mogelijkheden en belangrijke overwegingen voor adoptie.

Generatieve AI verschilt van traditionele analytische AI ​​doordat het niet alleen patronen detecteert, maar ook creëren content – ​​of het nu gaat om het simuleren van aanvallen om de verdediging te trainen of het produceren van natuurlijke taaluitleg voor complexe beveiligingsgegevens. Deze dubbele mogelijkheid maakt het een tweesnijdend zwaard: het biedt krachtige nieuwe verdedigingstools, maar dreigingsactoren kunnen er ook misbruik van maken. De volgende secties verkennen een breed scala aan use cases voor generatieve AI in cybersecurity, van het automatiseren van phishingdetectie tot het verbeteren van de respons op incidenten. We bespreken ook de voordelen die deze AI-innovaties beloven, naast de risico's (zoals AI-"hallucinaties" of misbruik door tegenstanders) die organisaties moeten beheersen. Tot slot bieden we praktische tips om bedrijven te helpen generatieve AI te evalueren en verantwoord te integreren in hun cybersecuritystrategieën.

Generatieve AI in cyberbeveiliging: een overzicht

Generatieve AI in cybersecurity verwijst naar AI-modellen – vaak grote taalmodellen of andere neurale netwerken – die inzichten, aanbevelingen, code of zelfs synthetische data kunnen genereren ter ondersteuning van beveiligingstaken. In tegenstelling tot puur voorspellende modellen kan generatieve AI scenario's simuleren en voor mensen leesbare output produceren (bijvoorbeeld rapporten, waarschuwingen of zelfs schadelijke codevoorbeelden) op basis van de trainingsdata. Deze mogelijkheid wordt benut om voorspellen, detecteren en reageren op dynamischer manieren dan voorheen omgaan met bedreigingen (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto NetworksGeneratieve modellen kunnen bijvoorbeeld enorme logs of databanken met bedreigingsinformatie analyseren en een beknopte samenvatting of aanbevolen actie produceren. Ze functioneren daarmee bijna als een AI-'assistent' voor beveiligingsteams.

Vroege implementaties van generatieve AI voor cyberverdediging zijn veelbelovend gebleken. In 2023 introduceerde Microsoft Beveiligingscopiloot, een GPT-4-gestuurde assistent voor beveiligingsanalisten, die helpt bij het identificeren van inbreuken en het uitpluizen van de 65 biljoen signalen die Microsoft dagelijks verwerkt (Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The VergeAnalisten kunnen dit systeem in natuurlijke taal aansturen (bijv. “Maak een samenvatting van alle beveiligingsincidenten in de afgelopen 24 uur”), en de copiloot zal een nuttig verhalend overzicht produceren. Op dezelfde manier zal Google's Bedreigingsinformatie AI maakt gebruik van een generatief model genaamd Tweeling om conversatie-zoeken mogelijk te maken door de enorme database met bedreigingsinformatie van Google, waarbij verdachte code snel wordt geanalyseerd en de bevindingen worden samengevat om malwarejagers te helpen (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Deze voorbeelden illustreren het potentieel: generatieve AI kan complexe, grootschalige cyberbeveiligingsdata verwerken en inzichten op een toegankelijke manier presenteren, waardoor de besluitvorming wordt versneld.

Tegelijkertijd kan generatieve AI zeer realistische nepcontent creëren, wat een zegen is voor simulaties en trainingen (en helaas ook voor aanvallers die social engineering toepassen).Naarmate we verdergaan met specifieke gebruiksgevallen, zullen we zien dat generatieve AI in staat is om zowel synthetiseren En analyseren Informatie vormt de basis voor de vele cybersecuritytoepassingen. Hieronder duiken we in belangrijke use cases, van phishingpreventie tot veilige softwareontwikkeling, met voorbeelden van hoe elk in verschillende sectoren wordt toegepast.

Belangrijkste toepassingen van generatieve AI in cyberbeveiliging

Afbeelding: Belangrijke use cases voor generatieve AI in cyberbeveiliging zijn onder meer AI-copiloten voor beveiligingsteams, analyse van kwetsbaarheden in code, adaptieve dreigingsdetectie, simulatie van zero-day-aanvallen, verbeterde biometrische beveiliging en phishingdetectie (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ).

Phishingdetectie en -preventie

Phishing blijft een van de meest wijdverbreide cyberdreigingen, waarbij gebruikers worden verleid om op kwaadaardige links te klikken of inloggegevens te verstrekken. Generatieve AI wordt ingezet voor zowel phishingpogingen detecteren en versterk de gebruikerstraining om succesvolle aanvallen te voorkomen. Aan de verdedigende kant kunnen AI-modellen de inhoud van e-mails en het gedrag van afzenders analyseren om subtiele signalen van phishing te herkennen die regelgebaseerde filters mogelijk missen. Door te leren van grote datasets van legitieme versus frauduleuze e-mails, kan een generatief model afwijkingen in toon, formulering of context signaleren die wijzen op oplichting – zelfs wanneer grammatica en spelling dit niet meer verraden. Onderzoekers van Palo Alto Networks merken op dat generatieve AI zelfs... “subtiele signalen van phishing-e-mails die anders onopgemerkt zouden blijven”, organisaties helpen oplichters een stap voor te blijven (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks).

Beveiligingsteams gebruiken ook generatieve AI om phishingaanvallen simuleren voor training en analyse. Zo introduceerde Ironscales een GPT-gestuurde phishingsimulatietool die automatisch nep-phishingmails genereert die zijn afgestemd op de werknemers van een organisatie (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenDeze door AI opgestelde e-mails weerspiegelen de nieuwste tactieken van aanvallers, waardoor medewerkers realistisch kunnen oefenen met het herkennen van phishing-inhoud. Dergelijke gepersonaliseerde training is cruciaal, aangezien aanvallers zelf AI gebruiken om overtuigender lokmiddelen te creëren. Hoewel generatieve AI zeer gepolijste phishingberichten kan produceren (de tijd van gemakkelijk te herkennen gebrekkig Engels is voorbij), hebben verdedigers ontdekt dat AI niet onverslaanbaar is. In 2024 voerden onderzoekers van IBM Security een experiment uit waarbij door mensen geschreven phishingberichten werden vergeleken met door AI gegenereerde e-mails. “Verrassend genoeg waren door AI gegenereerde e-mails nog steeds gemakkelijk te detecteren, ondanks hun correcte grammatica” (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Dit suggereert dat menselijke intuïtie in combinatie met AI-ondersteunde detectie nog steeds subtiele inconsistenties of metadatasignalen in door AI geschreven oplichtingspraktijken kan herkennen.

Generatieve AI ondersteunt phishing ook op andere manieren. Modellen kunnen worden gebruikt om geautomatiseerde reacties of filters die verdachte e-mails testen. Een AI-systeem zou bijvoorbeeld een e-mail kunnen beantwoorden met bepaalde vragen om de legitimiteit van de afzender te verifiëren, of een LLM kunnen gebruiken om de links en bijlagen van een e-mail in een sandbox te analyseren en vervolgens eventuele kwaadaardige bedoelingen samen te vatten. NVIDIA's beveiligingsplatform Morpheus toont de kracht van AI op dit gebied aan – het gebruikt generatieve NLP-modellen om e-mails snel te analyseren en te classificeren, en het bleek de detectie van spearphishing-e-mails te verbeteren door 21% vergeleken met traditionele beveiligingstools (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Morpheus maakt zelfs profielen van gebruikerscommunicatiepatronen om ongebruikelijk gedrag te detecteren (zoals een gebruiker die plotseling meerdere externe e-mailadressen verstuurt). Dit kan wijzen op een gehackte account die phishing-e-mails verstuurt.

In de praktijk beginnen bedrijven in alle sectoren AI te vertrouwen om e-mail- en webverkeer te filteren op social engineering-aanvallen. Financiële instellingen gebruiken bijvoorbeeld generatieve AI om communicatie te scannen op imitatiepogingen die kunnen leiden tot fraude via internet, terwijl zorgaanbieders AI inzetten om patiëntgegevens te beschermen tegen phishinggerelateerde inbreuken. Door realistische phishingscenario's te genereren en de kenmerken van kwaadaardige berichten te identificeren, voegt generatieve AI een krachtige laag toe aan phishingpreventiestrategieën. De conclusie: AI kan helpen bij het detecteren en ontwapenen van phishingaanvallen sneller en nauwkeuriger, terwijl aanvallers dezelfde technologie gebruiken om hun spel te verbeteren.

Malwaredetectie en bedreigingsanalyse

Moderne malware is voortdurend in ontwikkeling – aanvallers genereren nieuwe varianten of verdoezelen code om antivirushandtekeningen te omzeilen. Generatieve AI biedt nieuwe technieken om malware te detecteren en het gedrag ervan te begrijpen. Eén aanpak is het gebruik van AI om “kwaadaardige tweelingen” van malware genereren: Beveiligingsonderzoekers kunnen een bekend malwaremonster in een generatief model invoeren om talloze gemuteerde varianten van die malware te creëren. Zo anticiperen ze effectief op de mogelijke aanpassingen die een aanvaller zou kunnen doorvoeren. Deze door AI gegenereerde varianten kunnen vervolgens worden gebruikt om antivirus- en inbraakdetectiesystemen te trainen, zodat zelfs aangepaste versies van de malware in het wild worden herkend (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Deze proactieve strategie helpt de cyclus te doorbreken waarbij hackers hun malware lichtjes aanpassen om detectie te ontwijken en verdedigers zich moeten haasten om telkens nieuwe handtekeningen te schrijven. Zoals opgemerkt in een podcast uit de sector, gebruiken beveiligingsexperts nu generatieve AI om “netwerkverkeer simuleren en kwaadaardige payloads genereren die geavanceerde aanvallen nabootsen,” hun verdediging tegen een hele familie van bedreigingen te testen in plaats van tegen één enkel geval. Dit adaptieve bedreigingsdetectie betekent dat beveiligingstools beter bestand worden tegen polymorfe malware die anders door de mazen van het net zou glippen.

Naast detectie helpt generatieve AI bij malware-analyse en reverse engineering, die traditioneel arbeidsintensieve taken zijn voor dreigingsanalisten. Grote taalmodellen kunnen worden belast met het onderzoeken van verdachte code of scripts en het in begrijpelijke taal uitleggen wat de code moet doen. Een praktijkvoorbeeld is VirusTotal Code Insight, een functie van VirusTotal van Google die gebruikmaakt van een generatief AI-model (Sec-PaLM van Google) om samenvattingen in natuurlijke taal te produceren van mogelijk schadelijke code (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Het is in wezen “een type ChatGPT gewijd aan beveiligingscodering”, fungeren als een AI-malware-analist die 24/7 werkt om menselijke analisten te helpen bedreigingen te begrijpen (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] In plaats van zich te verdiepen in onbekende scripts of binaire codes, kan een lid van het beveiligingsteam direct een uitleg krijgen van de AI – bijvoorbeeld: "Dit script probeert een bestand van de XYZ-server te downloaden en vervolgens de systeeminstellingen te wijzigen, wat wijst op malware-gedrag." Hierdoor wordt de reactie op incidenten aanzienlijk versneld, omdat analisten nieuwe malware sneller dan ooit kunnen onderzoeken en analyseren.

Generatieve AI wordt ook gebruikt om malware in enorme datasets lokaliserenTraditionele antivirusprogramma's scannen bestanden op bekende handtekeningen, maar een generatief model kan de kenmerken van een bestand evalueren en zelfs voorspellen of het schadelijk is op basis van aangeleerde patronen. Door de kenmerken van miljarden bestanden (kwaadaardig en onschadelijk) te analyseren, kan een AI kwaadaardige bedoelingen detecteren waar geen expliciete handtekening bestaat.Een generatief model kan bijvoorbeeld een uitvoerbaar bestand als verdacht markeren omdat het gedragsprofiel ervan “ziet er uit” als een kleine variant van ransomware die het tijdens de training zag, ook al is de binaire code nieuw. Deze gedragsgebaseerde detectie helpt bij het bestrijden van nieuwe of zero-day malware. Google's Threat Intelligence AI (onderdeel van Chronicle/Mandiant) gebruikt naar verluidt zijn generatieve model om potentieel schadelijke code te analyseren en “beveiligingsprofessionals efficiënter en effectiever helpen bij de bestrijding van malware en andere soorten bedreigingen.” (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden).

Aan de andere kant moeten we erkennen dat aanvallers hier ook generatieve AI kunnen gebruiken – om automatisch malware te creëren die zich aanpast. Beveiligingsexperts waarschuwen zelfs dat generatieve AI kan cybercriminelen helpen malware te ontwikkelen dat moeilijker te detecteren is (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks). Een AI-model kan de opdracht krijgen om malware herhaaldelijk te veranderen (door de bestandsstructuur, encryptiemethoden, enz. te wijzigen) totdat het alle bekende antiviruscontroles omzeilt. Dit vijandige gebruik is een groeiende zorg (soms aangeduid als "AI-aangedreven malware" of polymorfe malware als een service). We zullen later op dergelijke risico's ingaan, maar het onderstreept dat generatieve AI een hulpmiddel is in dit kat-en-muisspel dat zowel door verdedigers als aanvallers wordt gebruikt.

Over het geheel genomen verbetert generatieve AI de verdediging tegen malware door beveiligingsteams in staat te stellen denk als een aanvaller – het intern genereren van nieuwe bedreigingen en oplossingen. Of het nu gaat om het produceren van synthetische malware om de detectiepercentages te verbeteren of het gebruik van AI om echte malware in netwerken te verklaren en te beheersen, deze technieken zijn toepasbaar in alle sectoren. Een bank kan AI-gestuurde malwareanalyse gebruiken om snel een verdachte macro in een spreadsheet te analyseren, terwijl een productiebedrijf AI kan gebruiken om malware te detecteren die gericht is op industriële controlesystemen. Door traditionele malwareanalyse aan te vullen met generatieve AI, kunnen organisaties sneller en proactiever reageren op malwarecampagnes dan voorheen.

Bedreigingsinformatie en geautomatiseerde analyse

Organisaties worden dagelijks overspoeld met data over bedreigingsinformatie – van feeds met recent ontdekte indicatoren van inbreuk (IOC's) tot analistenrapporten over opkomende hackerstactieken. De uitdaging voor beveiligingsteams is om deze stortvloed aan informatie te doorzoeken en bruikbare inzichten te verkrijgen. Generatieve AI blijkt van onschatbare waarde in automatisering van de analyse en het gebruik van bedreigingsinformatieIn plaats van het handmatig lezen van tientallen rapporten of databasevermeldingen, kunnen analisten AI inzetten om bedreigingsinformatie op machinesnelheid samen te vatten en te contextualiseren.

Een concreet voorbeeld is Google's Bedreigingsinformatie suite, die generatieve AI (het Gemini-model) integreert met Googles schat aan bedreigingsgegevens van Mandiant en VirusTotal. Deze AI biedt “conversatiezoekopdracht in Googles enorme database met dreigingsinformatie”, waardoor gebruikers natuurlijke vragen kunnen stellen over bedreigingen en gecondenseerde antwoorden krijgen (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Een analist zou bijvoorbeeld kunnen vragen: “Hebben we malware gezien die gerelateerd is aan Threat Group X en die gericht is op onze sector?” en de AI zal relevante informatie verzamelen, misschien met vermelding van “Ja, bedreigingsgroep X werd vorige maand in verband gebracht met een phishingcampagne die malware Y gebruikte”, samen met een samenvatting van het gedrag van die malware. Dit verkort de tijd die nodig is om inzichten te verzamelen die anders het raadplegen van meerdere tools of het lezen van lange rapporten zouden vereisen, aanzienlijk.

Generatieve AI kan ook correleren en vat dreigingstrends samen.Het zou duizenden beveiligingsblogs, nieuws over inbreuken en berichten op het dark web kunnen doornemen en vervolgens een samenvatting genereren van de "belangrijkste cyberdreigingen van deze week" voor de briefing van een CISO. Traditioneel vergde dit niveau van analyse en rapportage aanzienlijke menselijke inspanning; nu kan een goed afgestemd model het in enkele seconden opstellen, waarbij mensen alleen de output hoeven te verfijnen. Bedrijven zoals ZeroFox hebben FoxGPT, een generatieve AI-tool die speciaal is ontworpen om “de analyse en samenvatting van inlichtingen over grote datasets versnellen,” inclusief schadelijke inhoud en phishinggegevens (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenDoor het zware werk van het lezen en vergelijken van gegevens te automatiseren, zorgt AI ervoor dat teams die zich bezighouden met bedreigingsinformatie zich kunnen richten op besluitvorming en reactie.

Een ander gebruiksvoorbeeld is conversatie-bedreigingsjachtStel je voor dat een beveiligingsanalist samenwerkt met een AI-assistent: “Laat me zien of er in de afgelopen 48 uur sprake is geweest van data-exfiltratie” of "Wat zijn de belangrijkste nieuwe kwetsbaarheden die aanvallers deze week uitbuiten?" De AI kan de query interpreteren, interne logs of externe informatiebronnen doorzoeken en reageren met een duidelijk antwoord of zelfs een lijst met relevante incidenten. Dit is niet vergezocht – moderne SIEM-systemen (Security Information and Event Management) beginnen natuurlijke taal te gebruiken voor query's. IBM's QRadar-beveiligingssuite voegt bijvoorbeeld in 2024 generatieve AI-functies toe om analisten te helpen. “stel […] specifieke vragen over het samengevatte aanvalspad” van een incident en krijg gedetailleerde antwoorden. Het kan ook “interpreteer en vat uiterst relevante dreigingsinformatie samen” automatisch (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Generatieve AI zet in essentie bergen aan technische gegevens om in chat-formaat inzichten op aanvraag.

Dit heeft grote gevolgen voor alle sectoren. Een zorgverlener kan AI gebruiken om op de hoogte te blijven van de nieuwste ransomwaregroepen die ziekenhuizen aanvallen, zonder dat er een analist fulltime onderzoek hoeft te doen. De SOC van een retailbedrijf kan snel nieuwe POS-malwaretactieken samenvatten tijdens het informeren van de IT-afdeling van de winkel. En bij de overheid, waar dreigingsgegevens van verschillende instanties moeten worden samengevoegd, kan AI uniforme rapporten produceren met de belangrijkste waarschuwingen. het automatiseren van het verzamelen en interpreteren van informatie over bedreigingenDankzij generatieve AI kunnen organisaties sneller reageren op nieuwe bedreigingen en wordt het risico verkleind dat kritieke waarschuwingen die in de ruis verborgen zitten, over het hoofd worden gezien.

Optimalisatie van het Security Operations Center (SOC)

Security Operations Centers staan ​​bekend om hun alertmoeheid en enorme datavolumes. Een typische SOC-analist worstelt zich dagelijks door duizenden alerts en gebeurtenissen om potentiële incidenten te onderzoeken. Generatieve AI fungeert als een krachtvermenigvuldiger in SOC's door routinewerk te automatiseren, intelligente samenvattingen te bieden en zelfs bepaalde reacties te orkestreren. Het doel is om SOC-workflows te optimaliseren, zodat menselijke analisten zich kunnen concentreren op de meest kritieke problemen, terwijl de AI-copiloot de rest afhandelt.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI als een “Copiloot van de analist”De Security Copilot van Microsoft, eerder genoemd, is hiervan een voorbeeld: “is ontworpen om het werk van een beveiligingsanalist te ondersteunen in plaats van het te vervangen,” helpen bij het onderzoeken en rapporteren van incidenten (Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The VergeIn de praktijk betekent dit dat een analist ruwe data kan invoeren – firewall logs, een gebeurtenistijdlijn of een incidentbeschrijving – en de AI kan vragen deze te analyseren of samen te vatten.De co-piloot zou een verhaal kunnen uitbrengen als: “Het lijkt erop dat er om 02:35 uur 's nachts een verdachte inlogpoging vanaf IP X op server Y is gelukt, gevolgd door ongebruikelijke gegevensoverdrachten, wat wijst op een mogelijke inbreuk op die server.” Dit soort directe contextualisering is van onschatbare waarde wanneer de tijd dringt.

AI-copiloten helpen ook de last van triage op niveau 1 te verminderen. Volgens gegevens uit de sector kan een beveiligingsteam 15 uur per week Ik ben net bezig om zo'n 22.000 waarschuwingen en foutpositieve resultaten te sorteren (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Met generatieve AI kunnen veel van deze meldingen automatisch worden beoordeeld. De AI kan meldingen die duidelijk onschadelijk zijn (met een redenering) negeren en de meldingen markeren die echt aandacht nodig hebben, soms zelfs met een suggestie voor de prioriteit. Sterker nog, de kracht van generatieve AI in het begrijpen van context betekent dat het meldingen die op zichzelf misschien onschadelijk lijken, maar samen wijzen op een aanval in meerdere fasen, met elkaar kan correleren. Dit verkleint de kans dat een aanval wordt gemist door "meldingsmoeheid".

SOC-analisten gebruiken ook natuurlijke taal met AI om de jacht en het onderzoek te versnellen. Paarse AI platform combineert bijvoorbeeld een LLM-gebaseerde interface met realtime beveiligingsgegevens, waardoor analisten “Stel complexe vragen over bedreigingen in begrijpelijk Nederlands en krijg snel en nauwkeurig antwoord” (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Een analist zou kunnen typen, “Hebben er de afgelopen maand eindpunten gecommuniceerd met het domein badguy123[.]com?”, en Purple AI doorzoekt logs om te reageren. Dit bespaart de analist het schrijven van databasequery's of scripts – de AI doet dit onder de motorkap. Het betekent ook dat junior analisten taken kunnen uitvoeren waarvoor voorheen een ervaren engineer met kennis van querytalen nodig was, effectief. het team bijscholen door middel van AI-assistentieAnalisten melden inderdaad dat generatieve AI-begeleiding “verhoogt hun vaardigheden en bekwaamheid”omdat junior medewerkers nu op aanvraag ondersteuning bij het coderen of analysetips van de AI kunnen krijgen, waardoor ze minder afhankelijk zijn van het steeds om hulp vragen van senior teamleden (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ).

Een andere SOC-optimalisatie is geautomatiseerde samenvatting en documentatie van incidentenNadat een incident is afgehandeld, moet iemand het rapport schrijven – een taak die velen als vervelend ervaren. Generatieve AI kan de forensische data (systeemlogs, malware-analyse, tijdlijn van acties) gebruiken om een ​​eerste concept van een incidentrapport te genereren. IBM bouwt deze functionaliteit in QRadar in, zodat met “een enkele klik” Er kan een samenvatting van een incident worden gemaakt voor verschillende belanghebbenden (leidinggevenden, IT-teams, enz.) (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenDit bespaart niet alleen tijd, maar zorgt er ook voor dat er niets over het hoofd wordt gezien in het rapport, omdat de AI alle relevante details consistent kan opnemen. Ook voor compliance en audits kan AI formulieren of bewijstabellen invullen op basis van incidentgegevens.

De resultaten in de praktijk zijn overtuigend. Early adopters van Swimlane's AI-gestuurde SOAR (security orchestration, automation en response) melden enorme productiviteitswinsten – Global Data Systems zag bijvoorbeeld hun SecOps-team een ​​veel grotere caseload beheren; een directeur zei: “wat ik vandaag doe met 7 analisten zou waarschijnlijk 20 personeelsleden kosten zonder” de door AI aangestuurde automatisering (Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?). Met andere woorden, AI in het SOC kan de capaciteit vermenigvuldigen.In alle sectoren, of het nu gaat om een ​​technologiebedrijf dat werkt met cloudbeveiligingswaarschuwingen of een fabriek die OT-systemen monitort, kunnen SOC-teams profiteren van snellere detectie en respons, minder gemiste incidenten en efficiëntere bedrijfsvoering door generatieve AI-assistenten te omarmen. Het draait om slimmer werken – machines de repetitieve en data-intensieve taken laten uitvoeren, zodat mensen hun intuïtie en expertise kunnen inzetten waar dat het meest nodig is.

Kwetsbaarheidsbeheer en bedreigingssimulatie

Het identificeren en beheren van kwetsbaarheden – zwakke plekken in software of systemen die aanvallers kunnen misbruiken – is een kernfunctie van cybersecurity. Generatieve AI verbetert kwetsbaarheidsbeheer door detectie te versnellen, te helpen bij het prioriteren van patches en zelfs aanvallen op die kwetsbaarheden te simuleren om de paraatheid te verbeteren. In essentie helpt AI organisaties om de gaten in hun pantser sneller te vinden en te dichten, en proactief het testen van verdedigingen voordat echte aanvallers dat doen.

Een belangrijke toepassing is het gebruik van generatieve AI voor geautomatiseerde codebeoordeling en kwetsbaarheidsdetectieGrote codebases (met name legacy-systemen) herbergen vaak beveiligingslekken die onopgemerkt blijven. Generatieve AI-modellen kunnen worden getraind op veilige codeermethoden en veelvoorkomende bugpatronen, en vervolgens worden losgelaten op broncode of gecompileerde binaire bestanden om potentiële kwetsbaarheden te vinden. Zo hebben NVIDIA-onderzoekers een generatieve AI-pijplijn ontwikkeld die legacy-softwarecontainers kan analyseren en kwetsbaarheden kan identificeren. “met hoge nauwkeurigheid — tot wel 4× sneller dan menselijke experts.” (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] De AI leerde in feite hoe onveilige code eruitziet en kon tientallen jaren oude software scannen om risicovolle functies en bibliotheken te markeren, waardoor het normaal gesproken trage proces van handmatige codecontrole aanzienlijk werd versneld. Dit soort tool kan een gamechanger zijn voor sectoren zoals de financiële sector of de overheid die afhankelijk zijn van grote, oudere codebases – de AI helpt de beveiliging te moderniseren door problemen op te sporen waar medewerkers maanden of jaren over zouden doen (of misschien zelfs nooit).

Generatieve AI helpt ook bij workflows voor kwetsbaarheidsbeheer door de resultaten van kwetsbaarheidsscans te verwerken en te prioriteren. Tools zoals Tenable's ExposureAI Gebruik generatieve AI zodat analisten kwetsbaarheidsgegevens in begrijpelijke taal kunnen raadplegen en direct antwoorden kunnen krijgen (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). ExposureAI kan “het volledige aanvalspad samenvatten in een verhaal” voor een bepaalde kritieke kwetsbaarheid, waarin wordt uitgelegd hoe een aanvaller deze kan combineren met andere zwakke punten om een ​​systeem te compromitteren. Het geeft zelfs aanbevelingen voor herstelmaatregelen en beantwoordt vervolgvragen over het risico. Dit betekent dat wanneer een nieuwe kritieke CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) wordt aangekondigd, een analist de AI kan vragen om... Zijn er servers op onze lijst die last hebben van deze CVE? En wat is het ergste scenario als we geen patch uitvoeren? en ontvang een duidelijke beoordeling op basis van de scangegevens van de organisatie zelf. Door kwetsbaarheden te contextualiseren (bijvoorbeeld: deze is blootgesteld aan het internet en staat op een server met een hoge waarde, dus heeft deze de hoogste prioriteit), helpt generatieve AI teams om slim te patchen met beperkte middelen.

Naast het vinden en beheren van bekende kwetsbaarheden draagt ​​generatieve AI bij aan penetratietesten en aanvalssimulatie – in wezen ontdekken onbekend Kwetsbaarheden of het testen van beveiligingsmaatregelen. Generative adversarial networks (GAN's), een type generatieve AI, zijn gebruikt om synthetische data te creëren die echt netwerkverkeer of gebruikersgedrag imiteert, wat verborgen aanvalspatronen kan bevatten.In een onderzoek uit 2023 werd voorgesteld om GAN's te gebruiken om realistisch zero-day-aanvalsverkeer te genereren om inbraakdetectiesystemen te trainen (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Door de IDS te voeden met door AI ontwikkelde aanvalsscenario's (waarbij het risico bestaat dat er daadwerkelijk malware op productienetwerken wordt gebruikt), kunnen organisaties hun verdediging trainen om nieuwe bedreigingen te herkennen zonder te wachten tot ze er in werkelijkheid door worden getroffen. AI kan op dezelfde manier simuleren dat een aanvaller een systeem aftast – bijvoorbeeld door automatisch verschillende exploittechnieken in een veilige omgeving uit te proberen om te zien of ze succesvol zijn. De Amerikaanse Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ziet hierin potentie: hun AI Cyber ​​Challenge van 2023 maakt expliciet gebruik van generatieve AI (zoals grote taalmodellen) om “Automatisch kwetsbaarheden in open-source software vinden en oplossen” als onderdeel van een wedstrijd ( DARPA wil AI- en autonomietoepassingen ontwikkelen waar oorlogsstrijders op kunnen vertrouwen > Ministerie van Defensie van de VS > Nieuws van het Ministerie van Defensie Dit initiatief onderstreept dat AI niet alleen helpt bij het dichten van bekende lekken, maar ook actief bezig is met het ontdekken van nieuwe lekken en het voorstellen van oplossingen. Deze taak is traditioneel voorbehouden aan deskundige (en dure) beveiligingsonderzoekers.

Generatieve AI kan zelfs creëren intelligente honeypots en digitale tweelingen voor defensie. Startups ontwikkelen AI-gestuurde afleidingssystemen die echte servers of apparaten overtuigend nabootsen. Zoals een CEO uitlegde, kan generatieve AI “digitale systemen klonen om echte systemen na te bootsen en hackers te lokken” (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Deze door AI gegenereerde honeypots gedragen zich als de echte omgeving (bijvoorbeeld een nep-IoT-apparaat dat normale telemetrie verzendt), maar bestaan ​​uitsluitend om aanvallers aan te trekken. Wanneer een aanvaller zich op de lokvogel richt, heeft de AI hem in feite misleid om zijn methoden te onthullen, die verdedigers vervolgens kunnen bestuderen en gebruiken om de echte systemen te versterken. Dit concept, aangestuurd door generatieve modellering, biedt een toekomstgerichte manier om de rollen omdraaien tegen aanvallers, met behulp van door AI versterkte misleiding.

In alle sectoren betekent sneller en slimmer kwetsbaarheidsbeheer minder inbreuken. In de IT van de gezondheidszorg kan AI bijvoorbeeld snel een kwetsbare, verouderde bibliotheek in een medisch apparaat detecteren en een firmware-update uitvoeren voordat een aanvaller er misbruik van maakt. In de banksector kan AI een insider-aanval op een nieuwe applicatie simuleren om ervoor te zorgen dat klantgegevens onder alle omstandigheden veilig blijven. Generatieve AI fungeert dus als microscoop én stresstester voor de beveiligingshouding van organisaties: het brengt verborgen fouten aan het licht en zet systemen op creatieve manieren onder druk om de veerkracht te waarborgen.

Veilige codegeneratie en softwareontwikkeling

De talenten van generatieve AI beperken zich niet tot het detecteren van aanvallen, maar strekken zich ook uit tot: vanaf het begin veiligere systemen creërenIn softwareontwikkeling kunnen AI-codegenerators (zoals GitHub Copilot, OpenAI Codex, enz.) ontwikkelaars helpen sneller code te schrijven door codefragmenten of zelfs complete functies voor te stellen. De cybersecuritykant draait om het waarborgen van de veiligheid van deze door AI voorgestelde codestukken en het gebruik van AI om de programmeerpraktijken te verbeteren.

Enerzijds kan generatieve AI fungeren als een coderingsassistent die best practices voor beveiliging integreertOntwikkelaars kunnen een AI-tool aansturen, “Genereer een wachtwoordherstelfunctie in Python,” en idealiter code terugkrijgen die niet alleen functioneel is, maar ook voldoet aan de veiligheidsrichtlijnen (bijvoorbeeld correcte invoervalidatie, logging, foutafhandeling zonder informatie te lekken, enz.). Zo'n assistent, getraind met uitgebreide voorbeelden van veilige code, kan menselijke fouten die tot kwetsbaarheden leiden, helpen verminderen. Als een ontwikkelaar bijvoorbeeld vergeet de invoer van gebruikers te saneren (wat de deur opent voor SQL-injectie of vergelijkbare problemen), kan een AI die standaard opnemen of een waarschuwing geven.Sommige AI-coderingstools worden nu verfijnd met op beveiliging gerichte gegevens om precies dit doel te dienen – in wezen, AI-pairprogrammering met een veiligheidsgeweten.

Er is echter een keerzijde: generatieve AI kan net zo gemakkelijk kwetsbaarheden introduceren als het niet goed wordt beheerd. Zoals Sophos-beveiligingsexpert Ben Verschaeren opmerkte, is het gebruik van generatieve AI voor codering “Prima voor korte, verifieerbare code, maar riskant wanneer ongecontroleerde code wordt geïntegreerd” in productiesystemen. Het risico bestaat dat een AI logisch correcte code produceert die onveilig is op manieren die een niet-expert mogelijk niet opmerkt. Bovendien kunnen kwaadwillenden opzettelijk publieke AI-modellen beïnvloeden door ze te voorzien van kwetsbare codepatronen (een vorm van datavergiftiging), zodat de AI onveilige code suggereert. De meeste ontwikkelaars zijn geen beveiligingsexperts, dus als een AI een handige oplossing voorstelt, kan hij deze blindelings gebruiken, zonder te beseffen dat deze een fout bevat (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ). Deze bezorgdheid is reëel: er is nu zelfs een OWASP Top 10-lijst voor LLM's (grote taalmodellen) die veelvoorkomende risico's zoals deze bij het gebruik van AI voor codering schetst.

Om deze problemen tegen te gaan, suggereren experts: “generatieve AI bestrijden met generatieve AI” op het gebied van coderen. In de praktijk betekent dit dat AI wordt gebruikt om code beoordelen en testen die door andere AI (of mensen) zijn geschreven. Een AI kan nieuwe codecommits veel sneller scannen dan een menselijke codereviewer en potentiële kwetsbaarheden of logische problemen signaleren. We zien al tools ontstaan ​​die integreren in de softwareontwikkelingscyclus: code wordt geschreven (mogelijk met hulp van AI), waarna een generatief model, getraind op de principes van veilige code, deze beoordeelt en een rapport genereert over eventuele problemen (bijvoorbeeld het gebruik van verouderde functies, ontbrekende authenticatiecontroles, enz.). Het eerder genoemde onderzoek van NVIDIA, dat een 4× snellere detectie van kwetsbaarheden in code bereikte, is een voorbeeld van het inzetten van AI voor veilige codeanalyse (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] ).

Bovendien kan generatieve AI helpen bij het creëren van veilige configuraties en scriptsAls een bedrijf bijvoorbeeld een veilige cloudinfrastructuur moet implementeren, kan een engineer een AI vragen om configuratiescripts (Infrastructure as Code) te genereren met ingebouwde beveiligingsmaatregelen (zoals correcte netwerksegmentatie en IAM-rollen met minimale rechten). De AI, die is getraind met duizenden van dergelijke configuraties, kan een basislijn genereren die de engineer vervolgens kan verfijnen. Dit versnelt de veilige installatie van systemen en vermindert configuratiefouten – een veelvoorkomende bron van beveiligingsincidenten in de cloud.

Sommige organisaties maken ook gebruik van generatieve AI om een ​​kennisbank met veilige coderingspatronen te onderhouden. Als een ontwikkelaar niet zeker weet hoe hij een bepaalde functie veilig moet implementeren, kan hij een interne AI raadplegen die heeft geleerd van eerdere projecten en beveiligingsrichtlijnen van het bedrijf. De AI kan een aanbevolen aanpak of zelfs een codefragment retourneren dat voldoet aan zowel de functionele vereisten als de beveiligingsnormen van het bedrijf. Deze aanpak is gebruikt door tools zoals Vragenlijstautomatisering van Secureframe, die antwoorden haalt uit het beleid van een bedrijf en eerdere oplossingen om consistente en nauwkeurige antwoorden te garanderen (en zo in wezen veilige documentatie genereert) (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenHet concept vertaalt zich naar codering: een AI die 'onthoudt' hoe je iets eerder veilig hebt geïmplementeerd en je begeleidt om het op die manier opnieuw te doen.

Kortom, generatieve AI beïnvloedt de softwareontwikkeling door het toegankelijker maken van veilige coderingshulpSectoren die veel software op maat ontwikkelen – technologie, financiën, defensie, etc.– profiteren van AI-copiloten die niet alleen het coderen versnellen, maar ook fungeren als een altijd waakzame beveiligingscontroleur. Mits goed beheerd, kunnen deze AI-tools de introductie van nieuwe kwetsbaarheden verminderen en ontwikkelteams helpen best practices te volgen, zelfs als het team niet bij elke stap een beveiligingsexpert heeft. Het resultaat is software die vanaf dag één robuuster is tegen aanvallen.

Ondersteuning voor incidentrespons

Wanneer een cybersecurityincident zich voordoet – of het nu gaat om een ​​malware-uitbraak, een datalek of een systeemstoring door een aanval – is tijd cruciaal. Generatieve AI wordt steeds vaker gebruikt om ondersteuning van incident response (IR) teams om incidenten sneller en met meer informatie beschikbaar te beperken en op te lossen. Het idee is dat AI een deel van de onderzoeks- en documentatielast tijdens een incident op zich kan nemen en zelfs bepaalde responsacties kan voorstellen of automatiseren.

Een belangrijke rol van AI in IR is realtime incidentanalyse en samenvattingTijdens een incident kunnen hulpverleners antwoorden nodig hebben op vragen als: “Hoe is de aanvaller binnengekomen?”, “Welke systemen worden beïnvloed?”, En “Welke gegevens zijn mogelijk gecompromitteerd?”Generatieve AI kan logs, waarschuwingen en forensische gegevens van getroffen systemen analyseren en snel inzichten bieden. Zo kan een incidentresponder met Microsoft Security Copilot verschillende bewijsstukken (bestanden, URL's, gebeurtenislogboeken) invoeren en om een ​​tijdlijn of samenvatting vragen (Microsoft Security Copilot is een nieuwe GPT-4 AI-assistent voor cyberbeveiliging | The Verge). De AI zou kunnen reageren met: De inbraak begon waarschijnlijk met een phishing-e-mail aan gebruiker JohnDoe om 10:53 GMT met malware X. Na de uitvoering creëerde de malware een achterdeur die twee dagen later later werd gebruikt om zich lateraal te verplaatsen naar de financiële server, waar de gegevens werden verzameld. Doordat het team binnen enkele minuten, in plaats van uren, een samenhangend beeld heeft, kan het veel sneller weloverwogen beslissingen nemen (bijvoorbeeld welke systemen geïsoleerd moeten worden).

Generatieve AI kan ook voorstellen voor inperkings- en herstelmaatregelenAls een eindpunt bijvoorbeeld geïnfecteerd is met ransomware, zou een AI-tool een script of een reeks instructies kunnen genereren om die machine te isoleren, bepaalde accounts uit te schakelen en bekende kwaadaardige IP's op de firewall te blokkeren – in wezen een playbook-uitvoering. Palo Alto Networks merkt op dat generatieve AI in staat is om “het genereren van passende acties of scripts op basis van de aard van het incident”, het automatiseren van de eerste stappen van de respons (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto NetworksIn een scenario waarin het beveiligingsteam overbelast is (bijvoorbeeld bij een wijdverspreide aanval op honderden apparaten), kan de AI sommige van deze acties zelfs direct uitvoeren onder vooraf goedgekeurde voorwaarden, en zich gedragen als een junior responder die onvermoeibaar werkt. Een AI-agent zou bijvoorbeeld automatisch inloggegevens kunnen resetten die volgens hem gecompromitteerd zijn, of hosts in quarantaine kunnen plaatsen die schadelijke activiteiten vertonen die overeenkomen met het profiel van het incident.

Tijdens incidentrespons is communicatie cruciaal – zowel binnen het team als met stakeholders. Generatieve AI kan hierbij helpen. het direct opstellen van incidentupdaterapporten of -brievenIn plaats van dat een ingenieur zijn probleemoplossing onderbreekt om een ​​e-mailupdate te schrijven, zou hij de AI kunnen vragen, “Vat samen wat er tot nu toe is gebeurd in dit incident om de leidinggevenden te informeren.” Nadat de AI de incidentgegevens heeft verwerkt, kan hij een beknopte samenvatting maken: Om 15.00 uur hadden aanvallers toegang gekregen tot 2 gebruikersaccounts en 5 servers. De getroffen gegevens omvatten clientrecords in database X. Inperkingsmaatregelen: VPN-toegang voor gecompromitteerde accounts is ingetrokken en servers zijn geïsoleerd. Volgende stappen: scannen op persistentiemechanismen." De respondent kan dit vervolgens snel verifiëren, aanpassen en versturen. Zo blijven belanghebbenden op de hoogte van nauwkeurige, actuele informatie.

Nadat de rust is wedergekeerd, is er doorgaans een gedetailleerd incidentenrapport nodig om op te stellen en de geleerde lessen te verzamelen. Dit is een ander gebied waar AI-ondersteuning uitblinkt. Het kan alle incidentgegevens analyseren en een post-incidentrapport genereren die de grondoorzaak, chronologie, impact en aanbevelingen omvatten. IBM integreert bijvoorbeeld generatieve AI om “eenvoudige samenvattingen van beveiligingsgevallen en incidenten die met belanghebbenden kunnen worden gedeeld” met één druk op de knop (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenDoor het stroomlijnen van de rapportage na acties kunnen organisaties sneller verbeteringen doorvoeren en beschikken ze ook over betere documentatie voor nalevingsdoeleinden.

Een innovatief toekomstgericht gebruik is AI-gestuurde incidentsimulatiesNet zoals je een brandoefening zou kunnen uitvoeren, gebruiken sommige bedrijven generatieve AI om 'what-if'-incidentscenario's te doorlopen. De AI zou kunnen simuleren hoe ransomware zich zou kunnen verspreiden, gegeven de netwerkindeling, of hoe een insider data zou kunnen exfiltreren, en vervolgens de effectiviteit van de huidige responsplannen beoordelen. Dit helpt teams bij het voorbereiden en verfijnen van draaiboeken voordat een echt incident zich voordoet. Het is alsof je een steeds beter wordende incidentresponsadviseur hebt die constant je paraatheid test.

In sectoren met hoge inzetten zoals de financiële wereld of de gezondheidszorg, waar downtime of dataverlies door incidenten bijzonder kostbaar is, zijn deze AI-gestuurde IR-mogelijkheden zeer aantrekkelijk. Een ziekenhuis dat te maken krijgt met een cyberincident kan zich geen langdurige systeemuitval veroorloven – een AI die snel helpt bij het indammen van het incident kan letterlijk levensreddend zijn. Evenzo kan een financiële instelling AI gebruiken om de eerste triage van een vermoedelijke fraude-inbraak om 3 uur 's nachts af te handelen, zodat tegen de tijd dat de dienstdoende medewerkers online zijn, er al veel voorbereidend werk is verricht (het afmelden van de betrokken rekeningen, het blokkeren van transacties, enz.). het versterken van incidentresponsteams met generatieve AIkunnen organisaties de reactietijden aanzienlijk verkorten en de grondigheid van hun afhandeling verbeteren, waardoor uiteindelijk de schade door cyberincidenten wordt beperkt.

Gedragsanalyse en anomaliedetectie

Veel cyberaanvallen kunnen worden opgemerkt door te zien wanneer iets afwijkt van 'normaal' gedrag – of het nu gaat om een ​​gebruikersaccount dat een ongebruikelijke hoeveelheid data downloadt of een netwerkapparaat dat plotseling communiceert met een onbekende host. Generatieve AI biedt geavanceerde technieken voor gedragsanalyse en anomaliedetectie, de normale patronen van gebruikers en systemen leren kennen en vervolgens signaleren wanneer er iets niet klopt.

Traditionele anomaliedetectie maakt vaak gebruik van statistische drempelwaarden of eenvoudige machine learning voor specifieke statistieken (CPU-gebruikspieken, inloggen op vreemde tijden, enz.). Generatieve AI kan dit verder doortrekken door genuanceerdere gedragsprofielen te creëren. Een AI-model kan bijvoorbeeld de inloggegevens, bestandstoegangspatronen en e-mailgewoonten van een werknemer in de loop van de tijd verwerken en een multidimensionaal inzicht vormen in het 'normaal' van die gebruiker. Als dat account later iets doet dat drastisch buiten de norm valt (zoals inloggen vanuit een nieuw land en om middernacht toegang krijgen tot een schat aan HR-bestanden), detecteert de AI een afwijking, niet alleen op één statistiek, maar als een geheel gedragspatroon dat niet past bij het profiel van de gebruiker. Technisch gezien kunnen generatieve modellen (zoals auto-encoders of sequentiemodellen) modelleren hoe 'normaal' eruitziet en vervolgens een verwacht bereik van gedrag genereren. Wanneer de realiteit buiten dat bereik valt, wordt dit gemarkeerd als een anomalie (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks).

Een praktische implementatie is in netwerkverkeersbewakingVolgens een onderzoek uit 2024 heeft 54% van de AmerikaanseOrganisaties noemden het monitoren van netwerkverkeer als een van de belangrijkste use cases voor AI in cybersecurity (Noord-Amerika: top AI-gebruiksscenario's in cyberbeveiliging wereldwijd 2024Generatieve AI kan de normale communicatiepatronen van het netwerk van een bedrijf leren – welke servers doorgaans met elkaar communiceren, welke hoeveelheden gegevens er tijdens kantooruren versus 's nachts worden verplaatst, enz. Als een aanvaller begint met het exfiltreren van gegevens van een server, zelfs langzaam om detectie te voorkomen, kan een op AI gebaseerd systeem dat opmerken “Server A stuurt nooit 500 MB aan data om 2 uur 's nachts naar een extern IP” en een waarschuwing geven. Omdat de AI niet alleen statische regels gebruikt, maar een evoluerend model van netwerkgedrag, kan het subtiele afwijkingen detecteren die statische regels (zoals "waarschuwing bij data > X MB") mogelijk missen of ten onrechte signaleren. Deze adaptieve aard maakt AI-gestuurde afwijkingsdetectie krachtig in omgevingen zoals banktransactienetwerken, cloudinfrastructuur of IoT-apparatenparken, waar het definiëren van vaste regels voor normaal versus abnormaal uiterst complex is.

Generatieve AI helpt ook bij gebruikersgedragsanalyse (UBA), wat cruciaal is voor het opsporen van insider threats of gecompromitteerde accounts. Door een basislijn van elke gebruiker of entiteit te genereren, kan AI zaken zoals misbruik van inloggegevens detecteren. Als Bob van de boekhouding bijvoorbeeld plotseling de klantendatabase begint te raadplegen (iets wat hij voorheen nooit deed), zal het AI-model voor Bobs gedrag dit als ongebruikelijk markeren. Het is mogelijk geen malware – het kan zijn dat Bobs inloggegevens zijn gestolen en gebruikt door een aanvaller, of dat Bob onderzoek doet waar hij dat niet had moeten doen. Hoe dan ook, het beveiligingsteam krijgt een seintje om onderzoek te doen. Dergelijke AI-gestuurde UBA-systemen bestaan ​​in diverse beveiligingsproducten, en generatieve modelleringstechnieken verhogen hun nauwkeurigheid en verminderen valse alarmen door rekening te houden met de context (misschien is Bob bezig met een speciaal project, enz., wat de AI soms kan afleiden uit andere gegevens).

Op het gebied van identiteits- en toegangsbeheer, deepfake-detectie is een groeiende behoefte – generatieve AI kan synthetische stemmen en video's creëren die biometrische beveiliging omzeilen. Interessant is dat generatieve AI ook kan helpen bij het detecteren van deze deepfakes door subtiele artefacten in audio of video te analyseren die voor mensen moeilijk te zien zijn. We zagen een voorbeeld bij Accenture, dat generatieve AI gebruikte om talloze gezichtsuitdrukkingen en omstandigheden te simuleren om trein hun biometrische systemen om echte gebruikers te onderscheiden van door AI gegenereerde deepfakes. In vijf jaar tijd heeft deze aanpak Accenture geholpen om wachtwoorden voor 90% van zijn systemen te elimineren (door over te stappen op biometrie en andere factoren) en aanvallen met 60% te verminderen (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] In wezen gebruikten ze generatieve AI om biometrische authenticatie te versterken en deze weerbaar te maken tegen generatieve aanvallen (een prachtig voorbeeld van AI die AI bestrijdt). Dit soort gedragsmodellering – in dit geval het herkennen van het verschil tussen een levend menselijk gezicht en een door AI gesynthetiseerd gezicht – is cruciaal, aangezien we steeds meer op AI vertrouwen bij authenticatie.

Anomaliedetectie aangestuurd door generatieve AI is toepasbaar in diverse sectoren: in de gezondheidszorg, bij het monitoren van het gedrag van medische apparaten op tekenen van hacking; in de financiële sector, bij het in de gaten houden van handelssystemen op onregelmatige patronen die kunnen wijzen op fraude of algoritmische manipulatie; in de energie-/nutssector, bij het observeren van signalen van besturingssystemen op tekenen van indringing. De combinatie van breedte (kijkend naar alle aspecten van gedrag) En diepte (inzicht in complexe patronen) De mogelijkheden van generatieve AI maken het een krachtig instrument om de speld in de hooiberg te vinden die wijst op een cyberincident. Naarmate bedreigingen sluipender worden en zich verschuilen tussen de normale processen, wordt dit vermogen om 'normaal' nauwkeurig te karakteriseren en te waarschuwen wanneer er iets afwijkt, cruciaal.Generatieve AI fungeert als een onvermoeibare schildwacht die voortdurend leert en de definitie van normaliteit bijwerkt om gelijke tred te houden met veranderingen in de omgeving. Ook waarschuwt AI beveiligingsteams voor afwijkingen die nadere inspectie vereisen.

Kansen en voordelen van generatieve AI in cyberbeveiliging

De toepassing van generatieve AI in cyberbeveiliging brengt een scala aan voordelen met zich mee. kansen en voordelen voor organisaties die bereid zijn deze tools te omarmen. Hieronder vatten we de belangrijkste voordelen samen die generatieve AI tot een aantrekkelijke aanvulling op cybersecurityprogramma's maken:

• Snellere detectie en reactie op bedreigingen: Generatieve AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden data in realtime analyseren en bedreigingen veel sneller herkennen dan handmatige, menselijke analyse. Dit snelheidsvoordeel betekent een snellere detectie van aanvallen en een snellere inperking van incidenten. In de praktijk kan AI-gestuurde beveiligingsmonitoring bedreigingen detecteren die veel langer zouden duren om te correleren met menselijke activiteiten. Door snel op incidenten te reageren (of zelfs autonoom de eerste reacties uit te voeren), kunnen organisaties de tijd dat aanvallers in hun netwerken verblijven drastisch verkorten en zo de schade beperken.

• Verbeterde nauwkeurigheid en bedreigingsdekking: Omdat generatieve modellen continu leren van nieuwe data, kunnen ze zich aanpassen aan evoluerende bedreigingen en subtielere signalen van kwaadaardige activiteit detecteren. Dit leidt tot een verbeterde detectienauwkeurigheid (minder fout-negatieven en fout-positieven) in vergelijking met statische regels. Een AI die de kenmerken van een phishing-e-mail of malwaregedrag heeft geleerd, kan bijvoorbeeld varianten identificeren die nog nooit eerder zijn gezien. Het resultaat is een bredere dekking van bedreigingstypen – inclusief nieuwe aanvallen – wat de algehele beveiligingspositie versterkt. Beveiligingsteams verkrijgen ook gedetailleerde inzichten uit AI-analyses (bijvoorbeeld verklaringen van malwaregedrag), waardoor nauwkeurigere en gerichtere verdedigingen mogelijk zijn. (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks).

• Automatisering van repetitieve taken: Generatieve AI blinkt uit in het automatiseren van routinematige, arbeidsintensieve beveiligingstaken – van het doornemen van logs en het samenstellen van rapporten tot het schrijven van scripts voor incidentrespons. vermindert de belasting van menselijke analisten, waardoor ze zich kunnen concentreren op strategie op hoog niveau en complexe besluitvorming (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks). Alledaagse maar belangrijke taken zoals kwetsbaarheidsscans, configuratiecontroles, analyse van gebruikersactiviteiten en compliance-rapportage kunnen door AI worden uitgevoerd (of in ieder geval in eerste instantie worden opgesteld). Door deze taken op machinesnelheid uit te voeren, verbetert AI niet alleen de efficiëntie, maar vermindert het ook menselijke fouten (een belangrijke factor bij inbreuken).

• Proactieve verdediging en simulatie: Generatieve AI stelt organisaties in staat om over te schakelen van reactieve naar proactieve beveiliging. Door middel van technieken zoals aanvalssimulatie, synthetische datageneratie en scenariogebaseerde training kunnen verdedigers anticiperen op en zich voorbereiden op bedreigingen. voor Ze materialiseren zich in de echte wereld. Beveiligingsteams kunnen cyberaanvallen (phishingcampagnes, malware-uitbraken, DDoS, enz.) simuleren in veilige omgevingen om hun reacties te testen en eventuele zwakke punten te versterken. Deze continue training, die vaak onmogelijk volledig uit te voeren is met alleen menselijke inspanning, houdt de verdediging scherp en up-to-date. Het is vergelijkbaar met een cyber-"brandoefening": AI kan talloze hypothetische bedreigingen op uw verdediging afvuren, zodat u kunt oefenen en verbeteren.

• Het vergroten van menselijke expertise (AI als krachtvermenigvuldiger): Generative AI fungeert als een onvermoeibare junior analist, adviseur en assistent in één.Het kan minder ervaren teamleden voorzien van begeleiding en aanbevelingen die doorgaans van ervaren experts worden verwacht, democratiseren van expertise in het hele team (6 use cases voor generatieve AI in cybersecurity [+ voorbeelden] Dit is vooral waardevol gezien het tekort aan talent in cybersecurity – AI helpt kleinere teams meer te doen met minder. Ervaren analisten daarentegen hebben er baat bij dat AI het zware werk afhandelt en niet-voor-de-hand-liggende inzichten aan het licht brengt, die ze vervolgens kunnen valideren en gebruiken. Het uiteindelijke resultaat is een beveiligingsteam dat veel productiever en capabeler is, waarbij AI de impact van elk menselijk lid versterkt (Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?).

• Verbeterde beslissingsondersteuning en rapportage: Door technische gegevens te vertalen naar inzichten in natuurlijke taal, verbetert generatieve AI de communicatie en besluitvorming. Beveiligingsmanagers krijgen beter inzicht in problemen dankzij door AI gegenereerde samenvattingen en kunnen weloverwogen strategische beslissingen nemen zonder dat ze ruwe data hoeven te analyseren. Ook de cross-functionele communicatie (met leidinggevenden, compliance officers, enz.) wordt verbeterd wanneer AI gemakkelijk te begrijpen rapporten over de beveiligingssituatie en incidenten opstelt (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenDit vergroot niet alleen het vertrouwen en de afstemming op het gebied van veiligheidszaken op leiderschapsniveau, maar helpt ook bij het rechtvaardigen van investeringen en veranderingen door risico's en door AI ontdekte hiaten duidelijk te verwoorden.

Deze voordelen samen zorgen ervoor dat organisaties die generatieve AI inzetten in cybersecurity een sterkere beveiligingspositie kunnen bereiken met mogelijk lagere operationele kosten. Ze kunnen reageren op bedreigingen die voorheen overweldigend waren, gaten dichten die niet werden gemonitord en continu verbeteren via AI-gestuurde feedbackloops. Uiteindelijk biedt generatieve AI een kans om tegenstanders voor te zijn door de snelheid, schaal en verfijning van moderne aanvallen met even geavanceerde verdedigingen. Uit een onderzoek bleek dat meer dan de helft van de bedrijfs- en cyberleiders snellere dreigingsdetectie en een grotere nauwkeurigheid verwacht door het gebruik van generatieve AI ([PDF] Wereldwijde cybersecurityvooruitzichten 2025 | Wereld Economisch Forum) (Generatieve AI in cyberbeveiliging: een uitgebreid overzicht van LLM ...) – een bewijs van het optimisme rond de voordelen van deze technologieën.

Risico's en uitdagingen van het gebruik van generatieve AI in cyberbeveiliging

Hoewel de mogelijkheden aanzienlijk zijn, is het van cruciaal belang om generatieve AI in cyberbeveiliging met open ogen te benaderen. risico's en uitdagingen Betrokken. Blind vertrouwen op AI of het misbruiken ervan kan nieuwe kwetsbaarheden introduceren. Hieronder schetsen we de belangrijkste zorgen en valkuilen, inclusief de context van elk:

• Tegenstrijdig gebruik door cybercriminelen: Dezelfde generatieve mogelijkheden die verdedigers helpen, kunnen aanvallers meer macht geven. Criminelen gebruiken generatieve AI al om overtuigender phishingmails te maken, neppersona's en deepfake-video's te creëren voor social engineering, polymorfe malware te ontwikkelen die constant verandert om detectie te ontwijken, en zelfs aspecten van hacken te automatiseren (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto NetworksBijna de helft (46%) van de cybersecurity-leiders maakt zich zorgen dat generatieve AI zal leiden tot geavanceerdere vijandige aanvallen (Generatieve AI-beveiliging: trends, bedreigingen en mitigatiestrategieënDeze "AI-wapenwedloop" betekent dat naarmate verdedigers AI omarmen, aanvallers niet ver achter zullen blijven (sterker nog, ze kunnen op sommige gebieden zelfs een voorsprong hebben, dankzij het gebruik van ongereguleerde AI-tools). Organisaties moeten voorbereid zijn op AI-versterkte dreigingen die frequenter, geavanceerder en moeilijker te traceren zijn.

• AI-hallucinaties en onnauwkeurigheid: Generatieve AI-modellen kunnen uitkomsten opleveren die: aannemelijk maar onjuist of misleidend – een fenomeen dat bekend staat als hallucinatie. In een beveiligingscontext kan een AI een incident analyseren en ten onrechte concluderen dat een bepaalde kwetsbaarheid de oorzaak is, of een gebrekkig herstelscript genereren dat een aanval niet kan stoppen. Deze fouten kunnen gevaarlijk zijn als ze letterlijk worden genomen. Zoals NTT Data waarschuwt: “De generatieve AI kan aannemelijk onware inhoud produceren, en dit fenomeen wordt hallucinaties genoemd… het is momenteel moeilijk om ze volledig te elimineren” (Veiligheidsrisico's van generatieve AI en tegenmaatregelen, en de impact ervan op cyberbeveiliging | NTT DATA GroupOvermatig vertrouwen op AI zonder verificatie kan leiden tot misplaatste inspanningen of een vals gevoel van veiligheid. Een AI kan bijvoorbeeld een kritiek systeem ten onrechte als veilig markeren terwijl dat niet zo is, of juist paniek veroorzaken door een inbreuk te "detecteren" die nooit heeft plaatsgevonden. Grondige validatie van AI-resultaten en het betrekken van mensen bij cruciale beslissingen zijn essentieel om dit risico te beperken.

• Vals-positieve en -negatieve resultaten: In verband met hallucinaties kan het zo zijn dat een AI-model dat slecht is getraind of geconfigureerd, overrapporteer goedaardige activiteiten als kwaadaardig (valspositieve resultaten) of, erger nog, echte bedreigingen missen (vals negatieven) (Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?Overmatige valse meldingen kunnen beveiligingsteams overbelasten en leiden tot waarschuwingsmoeheid (waardoor de efficiëntiewinst die AI beloofde teniet wordt gedaan), terwijl gemiste detecties de organisatie kwetsbaar maken. Het afstemmen van generatieve modellen op de juiste balans is een uitdaging. Elke omgeving is uniek en een AI presteert mogelijk niet direct optimaal. Continu leren is ook een tweesnijdend zwaard: als de AI leert van scheve feedback of van een veranderende omgeving, kan de nauwkeurigheid fluctueren. Beveiligingsteams moeten de AI-prestaties monitoren en drempelwaarden aanpassen of corrigerende feedback aan de modellen geven. In contexten met hoge inzetten (zoals inbraakdetectie voor kritieke infrastructuur) kan het verstandig zijn om AI-suggesties gedurende een bepaalde periode parallel met bestaande systemen uit te voeren, om ervoor te zorgen dat ze op elkaar aansluiten en elkaar aanvullen in plaats van met elkaar te conflicteren.

• Gegevensbescherming en gegevenslekken: Generatieve AI-systemen vereisen vaak grote hoeveelheden data voor training en gebruik. Als deze modellen cloudgebaseerd zijn of niet goed gescheiden zijn, bestaat het risico dat gevoelige informatie lekt. Gebruikers kunnen onbedoeld bedrijfseigen of persoonlijke gegevens invoeren in een AI-service (denk aan ChatGPT vragen om een ​​vertrouwelijk incidentrapport samen te vatten), en die gegevens kunnen onderdeel worden van de kennis van het model. Een recent onderzoek toonde inderdaad aan dat 55% van de input voor generatieve AI-tools bevatte gevoelige of persoonlijk identificeerbare informatie, wat tot ernstige zorgen over datalekken leidt (Generatieve AI-beveiliging: trends, bedreigingen en mitigatiestrategieën). Als een AI bovendien is getraind met interne gegevens en deze op bepaalde manieren wordt bevraagd, kan het zijn dat: uitvoer Delen van die gevoelige gegevens aan iemand anders overdragen. Organisaties moeten strikt beleid voor gegevensverwerking implementeren (bijvoorbeeld het gebruik van on-premise of privé AI-instanties voor gevoelig materiaal) en medewerkers leren om geen geheime informatie in openbare AI-tools te plakken. Ook privacyregels (AVG, enz.) spelen een rol: het gebruik van persoonsgegevens om AI te trainen zonder de juiste toestemming of bescherming kan in strijd zijn met de wet.

• Modelbeveiliging en -manipulatie: Generatieve AI-modellen kunnen zelf ook doelwit worden.Tegenstanders zouden kunnen proberen modelvergiftigingdoor tijdens de trainings- of hertrainingsfase schadelijke of misleidende gegevens te verstrekken, zodat de AI onjuiste patronen leert (Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?Een aanvaller kan bijvoorbeeld op subtiele wijze de gegevens van dreigingsinformatie vergiftigen, zodat de AI de malware van de aanvaller zelf niet als schadelijk herkent. Een andere tactiek is snelle injectie of outputmanipulatie, waarbij een aanvaller een manier vindt om inputs aan de AI te geven die ervoor zorgen dat deze zich op onbedoelde manieren gedraagt ​​– bijvoorbeeld om de veiligheidsvoorzieningen te negeren of om informatie te onthullen die niet nodig is (zoals interne prompts of gegevens). Bovendien bestaat het risico dat modelontwijking: aanvallers die input creëren die specifiek ontworpen is om de AI te misleiden. We zien dit in voorbeelden van vijandige aanvallen – licht verstoorde data die een mens als normaal beschouwt, maar die de AI verkeerd classificeert. Het beveiligen van de AI-toeleveringsketen (data-integriteit, modeltoegangscontrole, testen van de robuustheid van vijandige aanvallen) is een nieuw maar noodzakelijk onderdeel van cybersecurity bij de inzet van deze tools (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks).

• Overmatige afhankelijkheid en erosie van vaardigheden: Er bestaat een kleiner risico dat organisaties te afhankelijk worden van AI en menselijke vaardigheden laten atrofiëren. Als junior analisten blindelings op AI-resultaten vertrouwen, ontwikkelen ze mogelijk niet het kritisch denkvermogen en de intuïtie die nodig zijn wanneer AI niet beschikbaar is of niet werkt. Een scenario dat vermeden moet worden, is een securityteam dat over geweldige tools beschikt, maar geen idee heeft hoe te handelen als die tools uitvallen (vergelijkbaar met piloten die te veel op de automatische piloot vertrouwen). Regelmatige trainingen zonder AI-assistentie en het stimuleren van de mindset dat AI een assistent is, geen onfeilbaar orakel, zijn belangrijk om menselijke analisten scherp te houden. Mensen moeten de uiteindelijke beslissers blijven, vooral bij beslissingen met grote impact.

• Ethische en nalevingsuitdagingen: Het gebruik van AI in cybersecurity roept ethische vragen op en kan leiden tot problemen met de naleving van regelgeving. Als een AI-systeem bijvoorbeeld ten onrechte een werknemer als kwaadwillende insider aanmerkt vanwege een anomalie, kan dit de reputatie of carrière van die persoon onterecht schaden. Beslissingen die door AI worden genomen, kunnen ondoorzichtig zijn (het "black box"-probleem), waardoor het moeilijk is om aan auditors of toezichthouders uit te leggen waarom bepaalde acties zijn ondernomen. Naarmate door AI gegenereerde content steeds gangbaarder wordt, is het waarborgen van transparantie en verantwoording cruciaal. Toezichthouders beginnen AI onder de loep te nemen – de AI-wet van de EU zal bijvoorbeeld eisen stellen aan AI-systemen met een "hoog risico", en AI voor cybersecurity zou in die categorie kunnen vallen. Bedrijven zullen zich door deze regelgeving moeten bewegen en mogelijk moeten voldoen aan normen zoals het NIST AI Risk Management Framework om generatieve AI verantwoord te gebruiken. (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Naleving geldt ook voor licenties: het gebruik van open-source- of derdepartijmodellen kan voorwaarden hebben die bepaalde toepassingen beperken of verbeteringen voor het delen vereisen.

Samenvattend, generatieve AI is geen wondermiddel – als het niet zorgvuldig wordt geïmplementeerd, kan het nieuwe zwakheden introduceren, terwijl het andere oplost. Een onderzoek van het World Economic Forum uit 2024 benadrukte dat ~47% van de organisaties de vooruitgang in generatieve AI door aanvallers als een primaire zorg beschouwt, waardoor het “de meest zorgwekkende impact van generatieve AI” in cyberbeveiliging ([PDF] Wereldwijde cybersecurityvooruitzichten 2025 | Wereld Economisch Forum) (Generatieve AI in cyberbeveiliging: een uitgebreid overzicht van LLM ...Organisaties moeten daarom een ​​evenwichtige aanpak hanteren: de voordelen van AI benutten en tegelijkertijd deze risico's rigoureus beheersen door middel van governance, testen en menselijk toezicht. Vervolgens bespreken we hoe we dat evenwicht in de praktijk kunnen bereiken.

Toekomstperspectief: de veranderende rol van generatieve AI in cyberbeveiliging

Vooruitkijkend staat generatieve AI op het punt een integraal onderdeel te worden van de cyberbeveiligingsstrategie – en tegelijkertijd een instrument dat cybercriminelen zullen blijven exploiteren. kat-en-muisdynamiek zal versnellen, met AI aan beide kanten van het spectrum. Hier zijn enkele toekomstgerichte inzichten in hoe generatieve AI cybersecurity de komende jaren vorm zou kunnen geven:

• AI-versterkte cyberverdediging wordt standaard: Tegen 2025 en daarna kunnen we verwachten dat de meeste middelgrote tot grote organisaties AI-gestuurde tools in hun beveiligingsactiviteiten zullen hebben geïntegreerd. Net zoals antivirusprogramma's en firewalls vandaag de dag standaard zijn, kunnen AI-copiloten en anomaliedetectiesystemen basiscomponenten van beveiligingsarchitecturen worden. Deze tools zullen waarschijnlijk steeds gespecialiseerder worden – bijvoorbeeld aparte AI-modellen die zijn afgestemd op cloudbeveiliging, IoT-apparaatbewaking, beveiliging van applicatiecode, enzovoort, en die allemaal samenwerken. Zoals een voorspelling aangeeft: “In 2025 zal generatieve AI een integraal onderdeel zijn van cyberbeveiliging, waardoor organisaties zich proactief kunnen verdedigen tegen geavanceerde en evoluerende bedreigingen.” (Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?). AI verbetert de realtimedetectie van bedreigingen, automatiseert veel responsacties en helpt beveiligingsteams bij het beheren van veel grotere hoeveelheden data dan ze handmatig zouden kunnen.

• Continue leren en aanpassing: Toekomstige generatieve AI-systemen in cyber zullen beter worden in leren terwijl je bezig bent van nieuwe incidenten en bedreigingsinformatie, en werkt hun kennisbank bijna realtime bij. Dit zou kunnen leiden tot echt adaptieve verdedigingen – stel je een AI voor die 's ochtends op de hoogte is van een nieuwe phishingcampagne die een ander bedrijf treft en tegen de middag al de e-mailfilters van jouw bedrijf heeft aangepast. Cloudgebaseerde AI-beveiligingsservices zouden dit soort collectief leren kunnen faciliteren, waarbij geanonimiseerde inzichten van één organisatie ten goede komen aan alle abonnees (vergelijkbaar met het delen van bedreigingsinformatie, maar dan geautomatiseerd). Dit vereist echter zorgvuldige behandeling om te voorkomen dat gevoelige informatie wordt gedeeld en dat aanvallers onjuiste gegevens in de gedeelde modellen invoeren.

• Convergentie van AI- en cybersecuritytalent: De vaardigheden van cybersecurityprofessionals zullen zich ontwikkelen en zich ook specialiseren in AI en data science. Net zoals analisten vandaag querytalen en scripting leren, zullen analisten van morgen wellicht regelmatig AI-modellen verfijnen of 'draaiboeken' schrijven die AI kan uitvoeren. We zien wellicht nieuwe rollen zoals “AI-beveiligingstrainer” of “Cybersecurity AI-ingenieur” – mensen die gespecialiseerd zijn in het aanpassen van AI-tools aan de behoeften van een organisatie, het valideren van hun prestaties en het garanderen van een veilige werking. Aan de andere kant zullen cybersecurityoverwegingen steeds meer invloed hebben op de ontwikkeling van AI. AI-systemen zullen vanaf de basis worden gebouwd met beveiligingsfuncties (beveiligde architectuur, manipulatiedetectie, auditlogs voor AI-beslissingen, enz.) en frameworks voor betrouwbare AI (eerlijk, uitlegbaar, robuust en veilig) zal de inzet ervan in beveiligingskritische contexten begeleiden.

• Meer geavanceerde AI-aangedreven aanvallen: Helaas zal het dreigingslandschap ook evolueren met AI. We verwachten dat AI vaker zal worden ingezet om zero-day kwetsbaarheden te ontdekken, zeer gerichte spearphishing te ontwikkelen (bijvoorbeeld door AI social media te laten scrapen om een ​​perfect op maat gemaakt lokaas te creëren) en overtuigende deepfake stemmen of video's te genereren om biometrische authenticatie te omzeilen of fraude te plegen. Geautomatiseerde hackers zouden kunnen ontstaan ​​die zelfstandig aanvallen in meerdere fasen kunnen uitvoeren (verkenning, uitbuiting, laterale verplaatsing, enz.) met minimale menselijke supervisie.Dit zal verdedigers onder druk zetten om ook op AI te vertrouwen – in essentie automatisering versus automatiseringSommige aanvallen kunnen plaatsvinden op machinesnelheid, zoals AI-bots die duizenden phishing-e-mails uitproberen om te zien welke filters passeren. Cyberdefensie zal met dezelfde snelheid en flexibiliteit moeten werken om gelijke tred te houden (Wat is generatieve AI in cybersecurity? - Palo Alto Networks).

• Regelgeving en ethische AI ​​in beveiliging: Naarmate AI steeds meer ingebed raakt in cybersecurityfuncties, zal er meer toezicht en mogelijk ook meer regelgeving komen om ervoor te zorgen dat deze AI-systemen verantwoord worden gebruikt. We kunnen kaders en standaarden verwachten die specifiek zijn voor AI in de beveiliging. Overheden zouden richtlijnen voor transparantie kunnen opstellen – bijvoorbeeld door te eisen dat belangrijke beveiligingsbeslissingen (zoals het beëindigen van de toegang van een medewerker vanwege vermoedelijke kwaadaardige activiteiten) niet door AI alleen kunnen worden genomen zonder menselijke controle. Er zouden ook certificeringen kunnen komen voor AI-beveiligingsproducten om kopers ervan te verzekeren dat de AI is geëvalueerd op vooringenomenheid, robuustheid en veiligheid. Bovendien zou de internationale samenwerking rond AI-gerelateerde cyberdreigingen kunnen toenemen; bijvoorbeeld door afspraken te maken over de omgang met door AI gecreëerde desinformatie of normen te stellen tegen bepaalde door AI aangestuurde cyberwapens.

• Integratie met bredere AI- en IT-ecosystemen: Generatieve AI in cybersecurity zal waarschijnlijk integreren met andere AI-systemen en IT-beheertools. Een AI die netwerkoptimalisatie beheert, zou bijvoorbeeld kunnen samenwerken met de beveiligings-AI om ervoor te zorgen dat wijzigingen geen mazen in de wet creëren. AI-gestuurde bedrijfsanalyses zouden data kunnen delen met beveiligings-AI's om afwijkingen te correleren (zoals een plotselinge omzetdaling met een mogelijke websitefout als gevolg van een aanval). AI zal in essentie niet in een silo leven – het zal deel uitmaken van een groter, intelligent netwerk van de bedrijfsvoering. Dit opent mogelijkheden voor holistisch risicomanagement, waarbij operationele data, dreigingsdata en zelfs fysieke beveiligingsdata door AI kunnen worden gecombineerd om een ​​360-gradenbeeld te geven van de beveiligingssituatie binnen een organisatie.

Op de lange termijn is de hoop dat generatieve AI de balans in het voordeel van verdedigers zal doen doorslaan. Door de schaal en complexiteit van moderne IT-omgevingen aan te kunnen, kan AI cyberspace beter verdedigbaar maken. Het is echter een proces, en er zullen groeipijnen zijn naarmate we deze technologieën verfijnen en leren er gepast op te vertrouwen. De organisaties die op de hoogte blijven en investeren in verantwoordelijke AI-adoptie Veiligheidssector zal waarschijnlijk het beste in staat zijn om de bedreigingen van de toekomst het hoofd te bieden.

Zoals Gartner in zijn recente rapport over cybersecuritytrends opmerkte: “De opkomst van generatieve AI-gebruiksscenario’s (en risico’s) creëert druk voor transformatie” (Cybersecuritytrends: veerkracht door transformatie - GartnerDegenen die zich aanpassen, zullen AI als een krachtige bondgenoot inzetten; degenen die achterblijven, zullen mogelijk worden ingehaald door AI-gestuurde tegenstanders. De komende jaren zullen cruciaal zijn voor de manier waarop AI het cyberstrijdtoneel opnieuw vormgeeft.

Praktische tips voor het implementeren van generatieve AI in cyberbeveiliging

Voor bedrijven die evalueren hoe ze generatieve AI kunnen inzetten in hun cybersecuritystrategie, zijn hier enkele tips: praktische tips en aanbevelingen om een ​​verantwoorde en effectieve adoptie te begeleiden:

1. Begin met onderwijs en training: Zorg ervoor dat uw beveiligingsteam (en de rest van de IT-afdeling) begrijpt wat generatieve AI wel en niet kan. Geef training over de basisprincipes van AI-gestuurde beveiligingstools en werk uw kennis bij. programma's voor beveiligingsbewustzijn Zorg ervoor dat alle medewerkers zich kunnen wapenen tegen AI-dreigingen. Leer medewerkers bijvoorbeeld hoe AI zeer overtuigende phishing- en deepfake-oproepen kan genereren. Train medewerkers tegelijkertijd in het veilig en goedgekeurd gebruiken van AI-tools in hun werk.Goed geïnformeerde gebruikers zullen minder snel verkeerd omgaan met AI of slachtoffer worden van AI-verbeterde aanvallen. (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden).

2. Definieer duidelijke AI-gebruiksregels: Behandel generatieve AI als elke andere krachtige technologie – met governance. Ontwikkel beleid dat specificeert wie AI-tools mag gebruiken, welke tools zijn goedgekeurd en voor welke doeleinden. Neem richtlijnen op voor de omgang met gevoelige gegevens (bijv. geen invoer van vertrouwelijke gegevens naar externe AI-services) om lekken te voorkomen. U kunt bijvoorbeeld alleen leden van het beveiligingsteam toestaan ​​een interne AI-assistent te gebruiken voor incidentrespons, en marketing kan een gecontroleerde AI gebruiken voor content – ​​voor alle anderen gelden beperkingen. Veel organisaties richten zich nu expliciet op generatieve AI in hun IT-beleid, en toonaangevende normalisatie-instellingen moedigen beleid voor veilig gebruik aan in plaats van een volledig verbod (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenZorg ervoor dat deze regels en de achterliggende gedachte hiervan aan alle medewerkers worden gecommuniceerd.

3. Beperk “schaduw-AI” en controleer het gebruik: Net als schaduw-IT ontstaat 'schaduw-AI' wanneer medewerkers AI-tools of -diensten gaan gebruiken zonder medeweten van de IT-afdeling (bijvoorbeeld een ontwikkelaar die een niet-geautoriseerde AI-code-assistent gebruikt). Dit kan onvoorziene risico's met zich meebrengen. Implementeer maatregelen om Ongeautoriseerd AI-gebruik detecteren en controlerenNetwerkmonitoring kan verbindingen met populaire AI API's markeren, en enquêtes of toolaudits kunnen onthullen wat personeel gebruikt. Bied goedgekeurde alternatieven aan, zodat welwillende medewerkers niet in de verleiding komen om rogue te gebruiken (bied bijvoorbeeld een officieel ChatGPT Enterprise-account aan als mensen dat nuttig vinden). Door AI-gebruik in kaart te brengen, kunnen beveiligingsteams de risico's inschatten en beheersen. Monitoring is ook essentieel: registreer de activiteiten en output van AI-tools zoveel mogelijk, zodat er een audit trail is voor beslissingen die door de AI zijn beïnvloed. (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden).

4. Zet AI defensief in – blijf niet achter: Besef dat aanvallers AI zullen gebruiken, dus uw verdediging zou dat ook moeten doen. Identificeer een paar gebieden met een grote impact waar generatieve AI uw beveiligingsactiviteiten direct kan ondersteunen (bijvoorbeeld triage van waarschuwingen of geautomatiseerde loganalyse) en voer pilotprojecten uit. Versterk uw verdediging met de snelheid en schaal van AI om snel bewegende bedreigingen tegen te gaan (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeeldenZelfs eenvoudige integraties, zoals het gebruik van AI om malwarerapporten samen te vatten of zoekopdrachten voor bedreigingsdetectie te genereren, kunnen analisten uren besparen. Begin klein, evalueer de resultaten en herhaal. Successen versterken de argumenten voor een bredere AI-implementatie. Het doel is om AI te gebruiken als een krachtvermenigvuldiger – bijvoorbeeld, als phishingaanvallen uw helpdesk overbelasten, kunt u een AI-e-mailclassifier implementeren om dat volume proactief te verminderen.

5. Investeer in veilige en ethische AI-praktijken: Volg veilige ontwikkel- en implementatiepraktijken bij de implementatie van generatieve AI. Gebruik privé- of zelfgehoste modellen voor gevoelige taken om de controle over data te behouden. Als u gebruikmaakt van AI-diensten van derden, bekijk dan hun beveiligings- en privacymaatregelen (encryptie, gegevensretentiebeleid, enz.). Integreer AI-risicomanagementkaders (zoals het AI Risk Management Framework van NIST of ISO/IEC-richtlijnen) om zaken als bias, uitlegbaarheid en robuustheid systematisch aan te pakken in uw AI-tools (Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity? 10 praktijkvoorbeelden). Houd ook rekening met modelupdates/patches als onderdeel van onderhoud. AI-modellen kunnen ook 'kwetsbaarheden' hebben (ze moeten bijvoorbeeld opnieuw worden getraind als ze gaan afdwalen of als er een nieuw type vijandige aanval op het model wordt ontdekt).Door beveiliging en ethiek te integreren in uw AI-gebruik, creëert u vertrouwen in de resultaten en zorgt u ervoor dat u voldoet aan opkomende regelgeving.

6. Houd mensen op de hoogte: Gebruik AI om het menselijk oordeel in cybersecurity te ondersteunen, maar niet volledig te vervangen. Bepaal beslissingspunten waar menselijke validatie vereist is (een AI kan bijvoorbeeld een incidentrapport opstellen, maar een analist beoordeelt het voordat het wordt verspreid; of een AI kan voorstellen een gebruikersaccount te blokkeren, maar een mens keurt die actie goed). Dit voorkomt niet alleen dat AI-fouten onopgemerkt blijven, maar helpt uw ​​team ook om van de AI te leren en vice versa. Stimuleer een collaboratieve workflow: analisten moeten zich op hun gemak voelen bij het in twijfel trekken van AI-resultaten en het uitvoeren van sanity checks. Na verloop van tijd kan deze dialoog zowel de AI (door middel van feedback) als de vaardigheden van de analisten verbeteren. Ontwerp uw processen in essentie zo dat de sterke punten van AI en de mens elkaar aanvullen – AI kan omgaan met volume en snelheid, mensen kunnen omgaan met ambiguïteit en definitieve beslissingen.

7. Meten, bewaken en aanpassen: Behandel uw generatieve AI-tools ten slotte als levende componenten van uw beveiligingsecosysteem. hun prestaties meten – verkorten ze de responstijden bij incidenten? Worden bedreigingen eerder opgemerkt? Hoe ontwikkelt het percentage foutpositieve meldingen zich? Vraag feedback aan het team: zijn de aanbevelingen van de AI nuttig of veroorzaken ze ruis? Gebruik deze statistieken om modellen te verfijnen, trainingsgegevens bij te werken of de integratie van de AI aan te passen. Cyberdreigingen en bedrijfsbehoeften veranderen, en uw AI-modellen moeten periodiek worden bijgewerkt of opnieuw getraind om effectief te blijven. Zorg voor een plan voor modelbeheer, inclusief wie verantwoordelijk is voor het onderhoud en hoe vaak het wordt beoordeeld. Door de levenscyclus van de AI actief te beheren, zorgt u ervoor dat deze een asset blijft en geen asset.

Concluderend kan generatieve AI de cybersecuritymogelijkheden aanzienlijk verbeteren, maar succesvolle implementatie vereist een doordachte planning en continu toezicht. Bedrijven die hun mensen opleiden, duidelijke richtlijnen opstellen en AI op een evenwichtige en veilige manier integreren, zullen de vruchten plukken van sneller en slimmer dreigingsbeheer. Deze inzichten vormen een stappenplan: combineer menselijke expertise met AI-automatisering, behandel de basisprincipes van governance en behoud wendbaarheid, aangezien zowel de AI-technologie als het dreigingslandschap onvermijdelijk evolueren.

Door deze praktische stappen te ondernemen, kunnen organisaties de vraag met vertrouwen beantwoorden "Hoe kan generatieve AI worden ingezet in cybersecurity?" – niet alleen in theorie, maar ook in de dagelijkse praktijk – en zo hun verdediging versterken in onze steeds digitalere en door AI gedreven wereld.Hoe kan generatieve AI worden gebruikt in cyberbeveiliging?)