W jaki sposób można użyć generatywnych sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie?

Wstęp

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) – systemy sztucznej inteligencji zdolne do tworzenia nowych treści lub prognoz – staje się siłą transformacyjną w cyberbezpieczeństwie. Narzędzia takie jak GPT-4 firmy OpenAI wykazały zdolność do analizy złożonych danych i generowania tekstu zbliżonego do ludzkiego, umożliwiając nowe podejścia do obrony przed cyberzagrożeniami. Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa i decydenci biznesowi z różnych branż badają, jak generatywna sztuczna inteligencja może wzmocnić obronę przed ewoluującymi atakami. Od finansów i opieki zdrowotnej po handel detaliczny i administrację publiczną, organizacje z każdego sektora mierzą się z wyrafinowanymi próbami phishingu, złośliwym oprogramowaniem i innymi zagrożeniami, którym generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przeciwdziałać. W niniejszym dokumencie analizujemy jak sztuczna inteligencja generatywna może być wykorzystywana w cyberbezpieczeństwie, podkreślając rzeczywiste zastosowania, przyszłe możliwości i ważne kwestie dotyczące wdrożenia.

Sztuczna inteligencja generatywna różni się od tradycyjnej sztucznej inteligencji analitycznej nie tylko tym, że wykrywa wzorce, ale także tworzenie Treści – niezależnie od tego, czy symulują ataki w celu trenowania mechanizmów obronnych, czy generują wyjaśnienia w języku naturalnym dla złożonych danych bezpieczeństwa. Ta podwójna zdolność czyni ją mieczem obosiecznym: oferuje potężne nowe narzędzia obronne, ale atakujący również mogą ją wykorzystać. W kolejnych sekcjach omówiono szeroki zakres przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie, od automatyzacji wykrywania phishingu po usprawnienie reagowania na incydenty. Omawiamy również korzyści, jakie obiecują te innowacje w zakresie sztucznej inteligencji, a także zagrożenia (takie jak „halucynacje” sztucznej inteligencji lub nadużycia ze strony przeciwników), z którymi organizacje muszą się zmierzyć. Na koniec przedstawiamy praktyczne wnioski, które pomogą firmom ocenić i odpowiedzialnie zintegrować generatywną sztuczną inteligencję ze swoimi strategiami cyberbezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie: przegląd

Generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie odnosi się do modeli sztucznej inteligencji – często dużych modeli językowych lub innych sieci neuronowych – które mogą generować wnioski, rekomendacje, kod, a nawet dane syntetyczne, wspomagając zadania związane z bezpieczeństwem. W przeciwieństwie do modeli czysto predykcyjnych, generatywna sztuczna inteligencja może symulować scenariusze i generować wyniki czytelne dla człowieka (e.g. raporty, alerty, a nawet próbki złośliwego kodu) na podstawie danych treningowych. Ta możliwość jest wykorzystywana do przewidywać, wykrywać i reagować na zagrożenia w sposób bardziej dynamiczny niż dotychczas (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto NetworksNa przykład modele generatywne potrafią analizować obszerne logi lub repozytoria informacji o zagrożeniach i tworzyć zwięzłe podsumowanie lub zalecane działania, działając niczym „asystent” sztucznej inteligencji dla zespołów ds. bezpieczeństwa.

Wczesne wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji do cyberobrony okazały się obiecujące. W 2023 roku Microsoft wprowadził Drugi pilot ds. bezpieczeństwa, asystent dla analityków bezpieczeństwa oparty na GPT-4, który pomaga identyfikować naruszenia i analizować 65 bilionów sygnałów przetwarzanych codziennie przez firmę Microsoft (Microsoft Security Copilot to nowy asystent GPT-4 AI do cyberbezpieczeństwa | The VergeAnalitycy mogą podpowiadać temu systemowi w języku naturalnym (e.g. „Podsumuj wszystkie incydenty bezpieczeństwa z ostatnich 24 godzin”), a drugi pilot przygotuje użyteczne podsumowanie narracyjne. Podobnie Google Sztuczna inteligencja w zakresie zagrożeń wykorzystuje model generatywny zwany Bliźnięta aby umożliwić konwersacyjne przeszukiwanie ogromnej bazy danych zagrożeń Google, szybką analizę podejrzanego kodu i podsumowanie ustaleń, co pomoże łowcom złośliwego oprogramowania (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Poniższe przykłady ilustrują potencjał sztucznej inteligencji: generatywna sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać złożone, rozległe dane dotyczące cyberbezpieczeństwa i prezentować wnioski w przystępnej formie, przyspieszając podejmowanie decyzji.

Jednocześnie generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć niezwykle realistyczne fałszywe treści, co jest niezwykle przydatne w symulacjach i szkoleniach (a niestety także dla atakujących stosujących socjotechnikę).Przechodząc do konkretnych przypadków użycia, zobaczymy, że zdolność sztucznej inteligencji generatywnej do obu syntetyzować I analizować Informacje te leżą u podstaw wielu zastosowań w cyberbezpieczeństwie. Poniżej omawiamy kluczowe przypadki użycia, obejmujące wszystko, od zapobiegania phishingowi po bezpieczny rozwój oprogramowania, wraz z przykładami zastosowań w różnych branżach.

Kluczowe zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Rysunek: Kluczowe przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie obejmują drugich pilotów sztucznej inteligencji dla zespołów ds. bezpieczeństwa, analizę luk w zabezpieczeniach kodu, adaptacyjne wykrywanie zagrożeń, symulację ataków typu zero-day, ulepszone zabezpieczenia biometryczne i wykrywanie phishingu (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Wykrywanie i zapobieganie phishingowi

Phishing pozostaje jednym z najpowszechniejszych cyberzagrożeń, nakłaniając użytkowników do klikania w złośliwe linki lub ujawniania danych uwierzytelniających. Generatywna sztuczna inteligencja jest wdrażana zarówno w wykrywać próby phishingu i wzmocnić szkolenia użytkowników, aby zapobiegać skutecznym atakom. W defensywie modele sztucznej inteligencji mogą analizować treść wiadomości e-mail i zachowania nadawców, aby wykrywać subtelne oznaki phishingu, które filtry oparte na regułach mogą przeoczyć. Ucząc się z dużych zbiorów danych dotyczących legalnych i fałszywych wiadomości e-mail, model generatywny może sygnalizować anomalie w tonie, sformułowaniach lub kontekście, które wskazują na oszustwo – nawet gdy gramatyka i pisownia już tego nie zdradzają. W rzeczywistości, badacze z Palo Alto Networks zauważają, że generatywna sztuczna inteligencja potrafi identyfikować „subtelne oznaki wiadomości phishingowych, które w innym przypadku mogłyby pozostać niezauważone” pomagamy organizacjom wyprzedzać oszustów o krok (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks).

Zespoły ds. bezpieczeństwa wykorzystują również sztuczną inteligencję generatywną, aby symulować ataki phishingowe Do celów szkoleniowych i analitycznych. Na przykład firma Ironscales wprowadziła narzędzie do symulacji phishingu oparte na GPT, które automatycznie generuje fałszywe wiadomości e-mail phishingowe dopasowane do pracowników organizacji (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętychTe e-maile tworzone przez sztuczną inteligencję odzwierciedlają najnowsze taktyki atakujących, dając personelowi realistyczną praktykę w rozpoznawaniu treści phishingowych. Takie spersonalizowane szkolenie jest kluczowe, ponieważ atakujący sami wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej przekonujących przynęt. Warto zauważyć, że chociaż generatywna sztuczna inteligencja potrafi generować bardzo dopracowane wiadomości phishingowe (minęły już czasy łatwo rozpoznawalnego, łamanego angielskiego), obrońcy odkryli, że sztuczna inteligencja nie jest nie do pokonania. W 2024 roku badacze IBM Security przeprowadzili eksperyment porównujący wiadomości phishingowe napisane przez ludzi z wiadomościami generowanymi przez sztuczną inteligencję. „ku zaskoczeniu, wiadomości e-mail generowane przez sztuczną inteligencję były nadal łatwe do wykrycia, pomimo że zawierały poprawną gramatykę” (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Sugeruje to, że ludzka intuicja w połączeniu z wykrywaniem wspomaganym przez sztuczną inteligencję nadal pozwala rozpoznawać subtelne nieścisłości lub sygnały metadanych w oszustwach tworzonych przez sztuczną inteligencję.

Generatywna sztuczna inteligencja wspomaga obronę przed phishingiem również na inne sposoby. Modele mogą być używane do generowania automatyczne odpowiedzi lub filtry które testują podejrzane wiadomości e-mail. Na przykład system sztucznej inteligencji mógłby odpowiedzieć na wiadomość e-mail, zadając określone pytania, aby zweryfikować autentyczność nadawcy, lub użyć metody LLM do analizy linków i załączników w piaskownicy, a następnie podsumować wszelkie złośliwe intencje. Platforma bezpieczeństwa NVIDIA Morfeusz demonstruje moc sztucznej inteligencji w tej dziedzinie – wykorzystuje generatywne modele przetwarzania języka naturalnego do szybkiej analizy i klasyfikacji wiadomości e-mail, a także, jak wykazano, poprawia wykrywanie wiadomości e-mail typu spear phishing 21% w porównaniu do tradycyjnych narzędzi bezpieczeństwa (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Morpheus tworzy profile wzorców komunikacji użytkowników, aby wykrywać nietypowe zachowania (np. nagłe wysyłanie wiadomości e-mail na wiele zewnętrznych adresów), co może wskazywać na przejęte konto i wysyłanie wiadomości phishingowych.

W praktyce firmy z różnych branż zaczynają ufać sztucznej inteligencji (AI) w filtrowaniu poczty e-mail i ruchu internetowego pod kątem ataków socjotechnicznych. Na przykład firmy finansowe wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do skanowania komunikacji pod kątem prób podszywania się pod inne osoby, które mogą prowadzić do oszustw elektronicznych, podczas gdy dostawcy usług medycznych wdrażają sztuczną inteligencję do ochrony danych pacjentów przed naruszeniami związanymi z phishingiem. Generując realistyczne scenariusze phishingu i identyfikując cechy charakterystyczne złośliwych wiadomości, generatywna sztuczna inteligencja dodaje potężny element do strategii zapobiegania phishingowi. Wniosek: Sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu i unieszkodliwianiu ataków phishingowych szybciej i dokładniej, nawet jeśli atakujący używają tej samej technologii, aby udoskonalić swoją grę.

Wykrywanie złośliwego oprogramowania i analiza zagrożeń

Współczesne złośliwe oprogramowanie stale ewoluuje – atakujący generują nowe warianty lub zaciemniają kod, aby ominąć sygnatury antywirusowe. Generatywna sztuczna inteligencja oferuje nowatorskie techniki wykrywania złośliwego oprogramowania i zrozumienia jego zachowania. Jednym z podejść jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do… generować „złe bliźniaki” złośliwego oprogramowania: badacze bezpieczeństwa mogą wprowadzić znaną próbkę złośliwego oprogramowania do modelu generatywnego, aby stworzyć wiele zmutowanych wariantów tego złośliwego oprogramowania. W ten sposób skutecznie przewidują zmiany, jakie może wprowadzić atakujący. Te wygenerowane przez sztuczną inteligencję warianty mogą następnie zostać wykorzystane do trenowania systemów antywirusowych i wykrywania włamań, dzięki czemu nawet zmodyfikowane wersje złośliwego oprogramowania są rozpoznawane w środowisku rzeczywistym (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] Ta proaktywna strategia pomaga przerwać cykl, w którym hakerzy nieznacznie modyfikują swoje złośliwe oprogramowanie, aby uniknąć wykrycia, a obrońcy muszą za każdym razem tworzyć nowe sygnatury. Jak zauważono w jednym z branżowych podcastów, eksperci ds. bezpieczeństwa wykorzystują obecnie generatywną sztuczną inteligencję do… „symulować ruch sieciowy i generować złośliwe ładunki, które imitują zaawansowane ataki” testowanie wytrzymałości ich obrony przed całą rodziną zagrożeń, a nie pojedynczym przypadkiem. To adaptacyjne wykrywanie zagrożeń oznacza, że narzędzia bezpieczeństwa stają się bardziej odporne na złośliwe oprogramowanie polimorficzne, które w innym przypadku mogłoby się przedostać.

Oprócz wykrywania, sztuczna inteligencja generatywna pomaga w analiza złośliwego oprogramowania i inżynieria wsteczna, które tradycyjnie stanowią pracochłonne zadania dla analityków zagrożeń. Duże modele językowe mogą zostać zlecone do analizy podejrzanego kodu lub skryptów i wyjaśnienia prostym językiem, do czego kod ten ma służyć. Przykładem z życia wziętym jest VirusTotal Code Insight, funkcja VirusTotal firmy Google, która wykorzystuje generatywny model sztucznej inteligencji (Sec-PaLM firmy Google) w celu generowania podsumowań w języku naturalnym potencjalnie złośliwego kodu (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych) To jest zasadniczo „typ ChatGPT przeznaczony do kodowania bezpieczeństwa” pełniąc funkcję analityka złośliwego oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, który pracuje 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, pomagając analitykom zrozumieć zagrożenia (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Zamiast wgłębiać się w nieznany skrypt lub kod binarny, członek zespołu ds. bezpieczeństwa może uzyskać natychmiastowe wyjaśnienie od sztucznej inteligencji – na przykład, „Ten skrypt próbuje pobrać plik z serwera XYZ, a następnie zmodyfikować ustawienia systemowe, co wskazuje na działanie złośliwego oprogramowania”. Znacznie przyspiesza to reakcję na incydenty, ponieważ analitycy mogą szybciej niż kiedykolwiek wcześniej selekcjonować i analizować nowe złośliwe oprogramowanie.

Sztuczna inteligencja generatywna jest również wykorzystywana do zlokalizować złośliwe oprogramowanie w ogromnych zestawach danychTradycyjne silniki antywirusowe skanują pliki w poszukiwaniu znanych sygnatur, ale model generatywny potrafi ocenić cechy pliku, a nawet przewidzieć, czy jest on złośliwy, na podstawie wyuczonych wzorców. Analizując atrybuty miliardów plików (złośliwych i nieszkodliwych), sztuczna inteligencja może wykryć złośliwe zamiary tam, gdzie nie ma wyraźnej sygnatury.Na przykład model generatywny może oznaczyć plik wykonywalny jako podejrzany, ponieważ jego profil zachowania „wygląda” Jak niewielka odmiana ransomware, którą wykrył podczas szkolenia, mimo że plik binarny jest nowy. To wykrywanie oparte na zachowaniu pomaga zwalczać nowe złośliwe oprogramowanie lub złośliwe oprogramowanie typu zero-day. Sztuczna inteligencja Google Threat Intelligence (część Chronicle/Mandiant) podobno wykorzystuje swój model generatywny do analizy potencjalnie złośliwego kodu i „bardziej efektywnie i skutecznie pomagać specjalistom ds. bezpieczeństwa w walce ze złośliwym oprogramowaniem i innymi rodzajami zagrożeń”. (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych).

Z drugiej strony, musimy przyznać, że atakujący mogą również tutaj wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną – do automatycznego tworzenia złośliwego oprogramowania, które samo się adaptuje. W rzeczywistości eksperci ds. bezpieczeństwa ostrzegają, że generatywna sztuczna inteligencja może pomóc cyberprzestępcom w tworzeniu złośliwego oprogramowania który jest trudniejszy do wykrycia (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto NetworksModel sztucznej inteligencji (AI) może zostać poinstruowany, aby wielokrotnie modyfikował złośliwy kod (zmieniając jego strukturę plików, metody szyfrowania itp.), aż do momentu, gdy ominie on wszystkie znane testy antywirusowe. Takie agresywne wykorzystanie budzi coraz większe obawy (czasami określane jako „złośliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji” lub polimorficzne złośliwe oprogramowanie jako usługa). Omówimy te zagrożenia później, ale podkreśla to, że generatywna sztuczna inteligencja jest narzędziem w tej grze w kotka i myszkę, wykorzystywanym zarówno przez obrońców, jak i atakujących.

Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja zwiększa ochronę przed złośliwym oprogramowaniem, umożliwiając zespołom ds. bezpieczeństwa myśleć jak napastnik – generowanie nowych zagrożeń i rozwiązań wewnętrznie. Niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie syntetycznego złośliwego oprogramowania w celu poprawy wskaźników wykrywalności, czy o wykorzystanie sztucznej inteligencji do wyjaśnienia i powstrzymania rzeczywistego złośliwego oprogramowania znalezionego w sieciach, techniki te mają zastosowanie w różnych branżach. Bank może wykorzystać analizę złośliwego oprogramowania opartą na sztucznej inteligencji do szybkiej analizy podejrzanego makro w arkuszu kalkulacyjnym, podczas gdy firma produkcyjna może polegać na sztucznej inteligencji w wykrywaniu złośliwego oprogramowania atakującego systemy sterowania przemysłowego. Rozszerzając tradycyjną analizę złośliwego oprogramowania o generatywną sztuczną inteligencję, organizacje mogą reagować na kampanie złośliwego oprogramowania szybciej i bardziej proaktywnie niż dotychczas.

Wywiad zagrożeń i automatyzacja analizy

Każdego dnia organizacje są bombardowane danymi wywiadowczymi dotyczącymi zagrożeń – od kanałów z nowo odkrytymi wskaźnikami infekcji (IOC) po raporty analityków dotyczące nowych taktyk hakerskich. Wyzwaniem dla zespołów ds. bezpieczeństwa jest przeszukiwanie tego potoku informacji i wyciąganie z nich praktycznych wniosków. Generatywna sztuczna inteligencja okazuje się nieoceniona w automatyzacja analizy i wykorzystania informacji wywiadowczych o zagrożeniachZamiast ręcznie czytać dziesiątki raportów lub wpisów w bazach danych, analitycy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do podsumowania i kontekstualizacji informacji o zagrożeniach z szybkością maszyny.

Jednym konkretnym przykładem jest Google Wywiad zagrożeń pakiet, który integruje generatywną sztuczną inteligencję (model Gemini) z danymi o zagrożeniach Google z Mandiant i VirusTotal. Ta sztuczna inteligencja zapewnia „konwersacyjne przeszukiwanie rozległego repozytorium informacji o zagrożeniach Google”, umożliwiając użytkownikom zadawanie naturalnych pytań o zagrożenia i otrzymywanie skondensowanych odpowiedzi (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Na przykład analityk mógłby zapytać: „Czy widzieliśmy jakieś złośliwe oprogramowanie powiązane z grupą zagrożeń X atakującą naszą branżę?” a sztuczna inteligencja będzie wyciągać istotne informacje, być może je notować „Tak, Grupa Zagrożeń X była powiązana z kampanią phishingową z zeszłego miesiąca, wykorzystującą złośliwe oprogramowanie Y”wraz z podsumowaniem zachowania danego złośliwego oprogramowania. To znacznie skraca czas potrzebny na zebranie informacji, które w przeciwnym razie wymagałyby przeszukiwania wielu narzędzi lub czytania obszernych raportów.

Sztuczna inteligencja generatywna może również korelować i podsumuj trendy zagrożeń.Może przejrzeć tysiące wpisów na blogach o bezpieczeństwie, wiadomości o naruszeniach bezpieczeństwa i pogłoski w darknecie, a następnie wygenerować streszczenie „najważniejszych cyberzagrożeń tego tygodnia” na briefing CISO. Tradycyjnie ten poziom analizy i raportowania wymagał znacznego wysiłku ludzkiego; teraz dobrze dostrojony model może go sporządzić w kilka sekund, a ludzie jedynie dopracowują wynik. Firmy takie jak ZeroFox opracowały FoxGPT, narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji zaprojektowane specjalnie do „przyspieszyć analizę i podsumowanie informacji wywiadowczych w dużych zbiorach danych”, w tym złośliwą zawartość i dane phishingowe (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Automatyzując żmudne zadania związane z odczytywaniem i porównywaniem danych, sztuczna inteligencja pozwala zespołom zajmującym się wykrywaniem zagrożeń skupić się na podejmowaniu decyzji i reagowaniu na nie.

Innym przypadkiem użycia jest polowanie na zagrożenia konwersacyjneWyobraź sobie analityka ds. bezpieczeństwa wchodzącego w interakcję z asystentem AI: „Pokaż mi jakiekolwiek oznaki wycieku danych w ciągu ostatnich 48 godzin” Lub „Jakie są najważniejsze nowe luki w zabezpieczeniach wykorzystywane przez atakujących w tym tygodniu?” Sztuczna inteligencja potrafi interpretować zapytania, przeszukiwać wewnętrzne logi lub zewnętrzne źródła informacji i udzielać jasnych odpowiedzi, a nawet listy istotnych incydentów. Nie jest to nieprawdopodobne – nowoczesne systemy zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) zaczynają wykorzystywać zapytania w języku naturalnym. Na przykład pakiet bezpieczeństwa QRadar firmy IBM w 2024 roku wzbogaci się o generatywne funkcje sztucznej inteligencji, które umożliwią analitykom… „zadaj […] konkretne pytania dotyczące podsumowanej ścieżki ataku” incydentu i uzyskać szczegółowe odpowiedzi. Może również „interpretować i podsumowywać niezwykle istotne informacje o zagrożeniach” automatycznie (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętychW istocie, generatywna sztuczna inteligencja przekształca góry danych technicznych w informacje wielkości czatu na żądanie.

Ma to ogromne implikacje dla wielu branż. Dostawca usług opieki zdrowotnej może wykorzystać sztuczną inteligencję, aby być na bieżąco z najnowszymi atakami ransomware na szpitale, bez konieczności angażowania analityka do pełnoetatowych badań. Centrum operacyjne (SOC) firmy detalicznej może szybko podsumować nowe taktyki złośliwego oprogramowania w punktach sprzedaży (POS) podczas instruktażu personelu IT sklepu. W administracji publicznej, gdzie konieczna jest synteza danych o zagrożeniach z różnych agencji, sztuczna inteligencja może generować ujednolicone raporty z kluczowymi ostrzeżeniami. automatyzacja gromadzenia i interpretacji informacji o zagrożeniachgeneratywna sztuczna inteligencja pomaga organizacjom szybciej reagować na pojawiające się zagrożenia i zmniejsza ryzyko przeoczenia ważnych ostrzeżeń ukrytych w szumie informacyjnym.

Optymalizacja Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC)

Centra Operacji Bezpieczeństwa słyną z nadmiernego obciążenia alertami i przytłaczającej ilości danych. Typowy analityk SOC może codziennie przedzierać się przez tysiące alertów i zdarzeń, badając potencjalne incydenty. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) działa jak multiplikator w SOC, automatyzując rutynowe zadania, dostarczając inteligentne podsumowania, a nawet koordynując niektóre reakcje. Celem jest optymalizacja przepływów pracy w SOC, aby analitycy mogli skupić się na najważniejszych kwestiach, podczas gdy drugi pilot (AI) zajmie się resztą.

Jednym z głównych zastosowań jest wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej jako „Drugi pilot analityka”Przykładem tego jest wspomniany wcześniej Security Copilot firmy Microsoft: „ma na celu wspomaganie pracy analityka ds. bezpieczeństwa, a nie jej zastępowanie” pomoc w dochodzeniach i raportowaniu incydentów (Microsoft Security Copilot to nowy asystent GPT-4 AI do cyberbezpieczeństwa | The VergeW praktyce oznacza to, że analityk może wprowadzić surowe dane – logi zapory sieciowej, oś czasu zdarzenia lub opis incydentu – i poprosić sztuczną inteligencję o ich analizę lub podsumowanie.Drugi pilot może wygłosić następującą narrację: „Wygląda na to, że o godzinie 2:35 na serwerze Y doszło do podejrzanego logowania z adresu IP X, po którym nastąpiły nietypowe transfery danych, co wskazuje na potencjalne naruszenie bezpieczeństwa tego serwera”. Tego typu natychmiastowa kontekstualizacja jest nieoceniona, gdy czas jest na wagę złota.

Drugie piloci AI pomagają również zmniejszyć obciążenie związane z triażem poziomu 1. Według danych branżowych, zespół ds. bezpieczeństwa może poświęcić 15 godzin tygodniowo po prostu przeglądając około 22 000 alertów i fałszywych alarmów (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji (AI) wiele z tych alertów może być automatycznie selekcjonowanych – AI może odrzucić te, które są ewidentnie niegroźne (z podanym uzasadnieniem), i wyróżnić te, które rzeczywiście wymagają uwagi, czasami nawet sugerując priorytet. W rzeczywistości, siła generatywnej sztucznej inteligencji w rozumieniu kontekstu oznacza, że może ona krzyżowo korelować alerty, które mogłyby wydawać się nieszkodliwe w izolacji, ale razem wskazują na atak wieloetapowy. Zmniejsza to ryzyko przeoczenia ataku z powodu „zmęczenia alertami”.

Analitycy SOC wykorzystują również język naturalny w połączeniu ze sztuczną inteligencją, aby przyspieszyć poszukiwania i śledztwa. Fioletowa sztuczna inteligencja Platforma łączy na przykład interfejs oparty na LLM z danymi dotyczącymi bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, co pozwala analitykom „zadawaj złożone pytania dotyczące wykrywania zagrożeń prostym językiem i otrzymuj szybkie, trafne odpowiedzi” (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Analityk mógłby wpisać, „Czy w ciągu ostatniego miesiąca jakiekolwiek punkty końcowe komunikowały się z domeną badguy123[.]com?”, a Purple AI przeszuka logi, aby odpowiedzieć. Dzięki temu analityk nie musi pisać zapytań do bazy danych ani skryptów – robi to sztuczna inteligencja. Oznacza to również, że młodsi analitycy mogą skutecznie wykonywać zadania, które wcześniej wymagały doświadczonego inżyniera znającego języki zapytań. podnoszenie kwalifikacji zespołu poprzez pomoc sztucznej inteligencjiAnalitycy rzeczywiście donoszą, że generatywne wskazówki AI „zwiększa ich umiejętności i biegłość”ponieważ młodsi pracownicy mogą teraz uzyskać od sztucznej inteligencji wsparcie w zakresie kodowania lub wskazówki dotyczące analizy na żądanie, zmniejszając konieczność ciągłego proszenia starszych członków zespołu o pomoc (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Kolejną optymalizacją SOC jest automatyczne podsumowanie i dokumentowanie incydentówPo obsłużeniu incydentu ktoś musi sporządzić raport – zadanie, które wielu uważa za żmudne. Generatywna sztuczna inteligencja może wykorzystać dane kryminalistyczne (logi systemowe, analizę złośliwego oprogramowania, harmonogram działań) i wygenerować wstępny raport o incydencie. IBM wbudowuje tę funkcję w QRadar, aby… „jednym kliknięciem” Podsumowanie incydentu można wygenerować dla różnych interesariuszy (kierownictwa, zespołów IT itp.) (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętychTo nie tylko oszczędza czas, ale także gwarantuje, że nic nie zostanie pominięte w raporcie, ponieważ sztuczna inteligencja może spójnie uwzględnić wszystkie istotne szczegóły. Podobnie, w celu zapewnienia zgodności i audytu, sztuczna inteligencja może wypełniać formularze lub tabele dowodowe na podstawie danych o incydentach.

Realne rezultaty są przekonujące. Wcześni użytkownicy opartego na sztucznej inteligencji rozwiązania SOAR (koordynacja, automatyzacja i reagowanie na zagrożenia) firmy Swimlane odnotowują ogromny wzrost produktywności – na przykład zespół SecOps w firmie Global Data Systems zarządzał znacznie większą liczbą spraw; jeden z dyrektorów stwierdził: „to, co robię dzisiaj z 7 analitykami, prawdopodobnie wymagałoby pracy 20 pracowników bez” automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie). Innymi słowy, Sztuczna inteligencja w SOC może zwiększyć wydajność.W różnych branżach, niezależnie od tego, czy chodzi o firmę technologiczną zajmującą się alertami bezpieczeństwa w chmurze, czy o zakład produkcyjny monitorujący systemy OT, zespoły SOC mogą szybciej wykrywać i reagować, rzadziej pomijać incydenty i działać wydajniej dzięki wykorzystaniu generatywnych asystentów AI. Chodzi o inteligentniejszą pracę – umożliwienie maszynom obsługi powtarzalnych i wymagających dużej ilości danych zadań, aby ludzie mogli wykorzystać swoją intuicję i wiedzę specjalistyczną tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne.

Zarządzanie podatnościami i symulacja zagrożeń

Identyfikacja i zarządzanie lukami w zabezpieczeniach – słabymi punktami w oprogramowaniu lub systemach, które atakujący mogliby wykorzystać – to podstawowa funkcja cyberbezpieczeństwa. Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia zarządzanie lukami w zabezpieczeniach poprzez przyspieszenie ich wykrywania, pomoc w ustalaniu priorytetów poprawek, a nawet symulowanie ataków na te luki w celu poprawy gotowości. W istocie, sztuczna inteligencja pomaga organizacjom szybciej znajdować i naprawiać luki w zabezpieczeniach, a także proaktywnie testowanie obrony zanim zrobią to prawdziwi atakujący.

Jednym z istotnych zastosowań jest wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej do zautomatyzowany przegląd kodu i wykrywanie luk w zabezpieczeniachDuże bazy kodu (zwłaszcza starsze systemy) często zawierają luki w zabezpieczeniach, które pozostają niezauważone. Generatywne modele sztucznej inteligencji można trenować w oparciu o bezpieczne praktyki kodowania i typowe wzorce błędów, a następnie wykorzystywać je w kodzie źródłowym lub skompilowanych plikach binarnych w celu wykrycia potencjalnych luk. Na przykład badacze z firmy NVIDIA opracowali generatywny potok sztucznej inteligencji, który może analizować kontenery starszego oprogramowania i identyfikować luki w zabezpieczeniach. „z dużą dokładnością — nawet 4 razy szybciej niż robią to eksperci”. (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Sztuczna inteligencja w zasadzie nauczyła się, jak wygląda niebezpieczny kod i była w stanie przeskanować oprogramowanie sprzed dekad, aby oznaczyć ryzykowne funkcje i biblioteki, znacznie przyspieszając zazwyczaj powolny proces ręcznego audytu kodu. Tego rodzaju narzędzie może być przełomem dla branż takich jak finanse czy administracja publiczna, które opierają się na dużych, starszych bazach kodu – sztuczna inteligencja pomaga modernizować bezpieczeństwo, wykrywając problemy, których znalezienie przez personel mogłoby zająć miesiące lub lata (jeśli w ogóle).

Sztuczna inteligencja generatywna pomaga również w przepływy pracy zarządzania lukami w zabezpieczeniach poprzez przetwarzanie wyników skanowania podatności i nadawanie im priorytetów. Narzędzia takie jak Tenable ExposureAI użyj generatywnej sztucznej inteligencji, aby umożliwić analitykom wyszukiwanie danych o lukach w zabezpieczeniach w prostym języku i otrzymywanie natychmiastowych odpowiedzi (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). ExposureAI może „podsumuj całą ścieżkę ataku w narracji” dla danej krytycznej luki w zabezpieczeniach, wyjaśniając, jak atakujący mógłby połączyć ją z innymi słabościami, aby naruszyć bezpieczeństwo systemu. Zaleca nawet działania naprawcze i odpowiada na pytania dotyczące ryzyka. Oznacza to, że po ogłoszeniu nowej krytycznej luki w zabezpieczeniach (CVE – Common Vulnerabilities and Exposures), analityk może zadać sztucznej inteligencji pytanie: „Czy któryś z naszych serwerów jest zagrożony tym CVE? Jakie jest najgorsze prawdopodobieństwo, że nie zainstalujemy aktualizacji?” i otrzymać jasną ocenę opartą na danych skanowania organizacji. Kontekstualizując luki w zabezpieczeniach (e.g(ten jest dostępny w Internecie i znajduje się na serwerze o dużej wartości, więc ma najwyższy priorytet), generatywna sztuczna inteligencja pomaga zespołom inteligentnie łatać problemy przy ograniczonych zasobach.

Oprócz znajdowania i zarządzania znanymi lukami w zabezpieczeniach, sztuczna inteligencja generatywna przyczynia się do: testy penetracyjne i symulacje ataków – zasadniczo odkrywanie nieznany luki w zabezpieczeniach lub testowanie zabezpieczeń. Generatywne sieci przeciwstawne (GAN), rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji, zostały wykorzystane do tworzenia syntetycznych danych imitujących rzeczywisty ruch sieciowy lub zachowania użytkowników, co może obejmować ukryte wzorce ataków.Badanie z 2023 r. zasugerowało wykorzystanie sieci GAN do generowania realistycznego ruchu związanego z atakami typu zero-day w celu szkolenia systemów wykrywania włamań (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Dostarczając systemowi IDS scenariusze ataków stworzone przez sztuczną inteligencję (które nie ryzykują użycia rzeczywistego złośliwego oprogramowania w sieciach produkcyjnych), organizacje mogą trenować swoje mechanizmy obronne, aby rozpoznawały nowe zagrożenia, nie czekając na ich atak w rzeczywistości. Podobnie, sztuczna inteligencja może symulować atakującego sondującego system – na przykład automatycznie testując różne techniki exploitów w bezpiecznym środowisku, aby sprawdzić, czy któraś z nich okaże się skuteczna. U.SAgencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności (DARPA) widzi tu potencjał: jej program AI Cyber Challenge z 2023 r. wyraźnie wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję (np. duże modele językowe) do „automatycznie znajduj i naprawiaj luki w zabezpieczeniach oprogramowania typu open source” w ramach konkursu ( DARPA ma na celu opracowanie aplikacji z zakresu sztucznej inteligencji i autonomii, którym żołnierze mogą zaufać > U.SDepartament Obrony > Wiadomości Departamentu Obrony ). Ta inicjatywa podkreśla, że sztuczna inteligencja nie tylko pomaga łatać znane luki, ale także aktywnie odkrywa nowe i proponuje rozwiązania, co tradycyjnie było zadaniem zarezerwowanym dla wykwalifikowanych (i kosztownych) badaczy bezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja generatywna może nawet tworzyć inteligentne honeypoty i cyfrowe bliźniaki do celów obronnych. Startupy opracowują systemy wabików oparte na sztucznej inteligencji, które przekonująco emulują prawdziwe serwery lub urządzenia. Jak wyjaśnił jeden z prezesów, generatywna sztuczna inteligencja może „klonować systemy cyfrowe, aby naśladować prawdziwe i zwabić hakerów” (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] Te generowane przez sztuczną inteligencję honeypoty zachowują się jak rzeczywiste środowisko (np. fałszywe urządzenie IoT wysyłające normalną telemetrię), ale istnieją wyłącznie po to, by przyciągnąć uwagę atakujących. Kiedy atakujący atakuje wabik, sztuczna inteligencja w zasadzie oszukuje go, zmuszając do ujawnienia swoich metod, które obrońcy mogą następnie analizować i wykorzystywać do wzmocnienia prawdziwych systemów. Ta koncepcja, oparta na modelowaniu generatywnym, zapewnia przyszłościowy sposób odwrócić sytuację na niekorzyść atakujących, wykorzystując oszustwo wspomagane przez sztuczną inteligencję.

W różnych branżach szybsze i inteligentniejsze zarządzanie podatnościami oznacza mniej naruszeń. Na przykład w informatyce medycznej sztuczna inteligencja może szybko wykryć podatną na ataki, przestarzałą bibliotekę w urządzeniu medycznym i zasugerować poprawkę oprogramowania układowego, zanim atakujący ją wykorzysta. W bankowości sztuczna inteligencja może symulować atak wewnętrzny na nową aplikację, aby zapewnić bezpieczeństwo danych klientów w każdych warunkach. Generatywna sztuczna inteligencja działa zatem zarówno jak mikroskop, jak i tester bezpieczeństwa organizacji: ujawnia ukryte luki i w pomysłowy sposób wywiera presję na systemy, aby zapewnić ich odporność.

Bezpieczne generowanie kodu i rozwój oprogramowania

Talenty sztucznej inteligencji generatywnej nie ograniczają się do wykrywania ataków – obejmują również tworzenie bezpieczniejszych systemów od samego początkuW rozwoju oprogramowania generatory kodu AI (takie jak GitHub Copilot, OpenAI Codex itp.) mogą pomóc programistom w szybszym pisaniu kodu, sugerując fragmenty kodu, a nawet całe funkcje. Cyberbezpieczeństwo polega na zapewnieniu bezpieczeństwa tych sugerowanych przez AI fragmentów kodu i wykorzystaniu AI do ulepszania praktyk kodowania.

Z jednej strony sztuczna inteligencja generatywna może działać jako asystent kodowania, który wdraża najlepsze praktyki bezpieczeństwaProgramiści mogą polecić narzędzie AI, „Wygeneruj funkcję resetowania hasła w Pythonie” i w idealnym przypadku otrzymać kod, który jest nie tylko funkcjonalny, ale także zgodny z wytycznymi bezpieczeństwa (e.g. prawidłowa walidacja danych wejściowych, logowanie, obsługa błędów bez wycieku informacji itp.). Taki asystent, przeszkolony na obszernych przykładach bezpiecznego kodu, może pomóc w ograniczeniu błędów ludzkich, które prowadzą do luk w zabezpieczeniach. Na przykład, jeśli programista zapomni o oczyszczeniu danych wejściowych użytkownika (co otwiera drogę do ataków SQL injection lub podobnych problemów), sztuczna inteligencja mogłaby włączyć to domyślnie lub ostrzec go.Niektóre narzędzia do kodowania sztucznej inteligencji są obecnie udoskonalane przy użyciu danych skoncentrowanych na bezpieczeństwie, aby służyć właśnie temu celowi – zasadniczo Programowanie par AI z dbałością o bezpieczeństwo.

Istnieje jednak druga strona medalu: generatywna sztuczna inteligencja może równie łatwo wprowadzać luki w zabezpieczeniach, jeśli nie będzie odpowiednio kontrolowana. Jak zauważył Ben Verschaeren, ekspert ds. bezpieczeństwa w Sophos, używanie generatywnej sztucznej inteligencji do kodowania jest… „dobrze sprawdza się w przypadku krótkiego, weryfikowalnego kodu, ale ryzykowne, gdy zintegrowany zostanie niesprawdzony kod” do systemów produkcyjnych. Ryzyko polega na tym, że sztuczna inteligencja może generować logicznie poprawny kod, który jest niebezpieczny w sposób, którego osoba niebędąca ekspertem może nie zauważyć. Co więcej, osoby o złych zamiarach mogłyby celowo wpływać na publiczne modele sztucznej inteligencji, umieszczając w nich podatne na ataki wzorce kodu (forma zatruwania danych), aby sztuczna inteligencja sugerowała niebezpieczny kod. Większość programistów nie jest ekspertami od bezpieczeństwa, więc jeśli sztuczna inteligencja zasugeruje wygodne rozwiązanie, mogą z niego korzystać w ciemno, nie zdając sobie sprawy, że ma ono wadę (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] Obawy te są realne – istnieje już nawet lista OWASP Top 10 dla studiów LLM (modeli dużych języków), która przedstawia typowe zagrożenia tego typu związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w kodowaniu.

Aby przeciwdziałać tym problemom, eksperci sugerują „walka ze sztuczną inteligencją generatywną za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej” w dziedzinie kodowania. W praktyce oznacza to wykorzystanie sztucznej inteligencji do przejrzyj i przetestuj kod To, co napisała inna sztuczna inteligencja (lub ludzie). Sztuczna inteligencja może przeglądać nowe commity kodu znacznie szybciej niż ludzki recenzent kodu i sygnalizować potencjalne luki w zabezpieczeniach lub problemy logiczne. Widzimy już, jak pojawiają się narzędzia integrujące się z cyklem życia oprogramowania: kod jest pisany (być może z pomocą sztucznej inteligencji), a następnie model generatywny wyszkolony w zakresie zasad bezpiecznego kodu dokonuje jego przeglądu i generuje raport dotyczący wszelkich problemów (np. użycia przestarzałych funkcji, brakujących weryfikacji uwierzytelniania itp.). Wspomniane wcześniej badania firmy NVIDIA, które pozwoliły na 4-krotnie szybsze wykrywanie luk w zabezpieczeniach kodu, są przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy bezpiecznego kodu (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w tworzenie bezpiecznych konfiguracji i skryptówNa przykład, jeśli firma musi wdrożyć bezpieczną infrastrukturę chmurową, inżynier może poprosić sztuczną inteligencję o wygenerowanie skryptów konfiguracyjnych (Infrastruktura jako Kod) z wbudowanymi mechanizmami bezpieczeństwa (takimi jak prawidłowa segmentacja sieci, role IAM o jak najmniejszych uprawnieniach). Sztuczna inteligencja, przeszkolona w tysiącach takich konfiguracji, może wygenerować punkt odniesienia, który inżynier następnie dopracowuje. Przyspiesza to bezpieczną konfigurację systemów i zmniejsza liczbę błędów konfiguracji – częstego źródła incydentów bezpieczeństwa w chmurze.

Niektóre organizacje wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję do utrzymywania bazy wiedzy o bezpiecznych wzorcach kodowania. Jeśli programista nie ma pewności, jak bezpiecznie zaimplementować daną funkcję, może zwrócić się do wewnętrznej sztucznej inteligencji, która korzysta z wcześniejszych projektów firmy i wytycznych bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może zwrócić zalecane podejście, a nawet fragment kodu, który jest zgodny zarówno z wymaganiami funkcjonalnymi, jak i standardami bezpieczeństwa firmy. To podejście jest wykorzystywane przez takie narzędzia jak: Automatyzacja kwestionariuszy Secureframe, który wyciąga odpowiedzi z polityk firmy i wcześniejszych rozwiązań, aby zapewnić spójne i dokładne odpowiedzi (w zasadzie generując bezpieczną dokumentację) (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Koncepcję tę można przełożyć na kodowanie: sztuczną inteligencję, która „pamięta”, w jaki sposób bezpiecznie wdrożyłeś coś wcześniej i instruuje Cię, jak zrobić to ponownie w ten sam sposób.

Podsumowując, sztuczna inteligencja generatywna wpływa na rozwój oprogramowania poprzez: zwiększanie dostępności pomocy w bezpiecznym kodowaniuBranże, które tworzą dużo niestandardowego oprogramowania – technologia, finanse, obronność itp.– skorzystają na posiadaniu drugich pilotów AI, którzy nie tylko przyspieszają kodowanie, ale także pełnią rolę stale czujnego recenzenta bezpieczeństwa. Odpowiednio zarządzane narzędzia AI mogą ograniczyć pojawianie się nowych luk w zabezpieczeniach i pomóc zespołom programistycznym w przestrzeganiu najlepszych praktyk, nawet jeśli zespół nie ma eksperta ds. bezpieczeństwa na każdym etapie. W rezultacie powstaje oprogramowanie, które jest od pierwszego dnia bardziej odporne na ataki.

Wsparcie reagowania na incydenty

Gdy dochodzi do incydentu cyberbezpieczeństwa – czy to w postaci epidemii złośliwego oprogramowania, naruszenia danych, czy awarii systemu w wyniku ataku – czas ma kluczowe znaczenie. Coraz częściej wykorzystuje się sztuczną inteligencję generatywną, aby… wsparcie zespołów reagowania na incydenty (IR) w szybszym ograniczaniu i naprawianiu incydentów oraz z większą ilością dostępnych informacji. Chodzi o to, aby sztuczna inteligencja mogła przejąć część ciężaru dochodzenia i dokumentacji podczas incydentu, a nawet sugerować lub automatyzować niektóre działania.

Jedną z kluczowych ról sztucznej inteligencji w IR jest analiza i podsumowanie incydentów w czasie rzeczywistymW trakcie incydentu ratownicy mogą potrzebować odpowiedzi na pytania takie jak: „Jak napastnik dostał się do środka?”, „Które systemy są zagrożone?”, I „Jakie dane mogą zostać naruszone?”Generatywna sztuczna inteligencja może analizować logi, alerty i dane kryminalistyczne z zainfekowanych systemów i szybko dostarczać wglądu. Na przykład Microsoft Security Copilot umożliwia osobie reagującej na incydenty wprowadzenie różnych dowodów (plików, adresów URL, dzienników zdarzeń) i zażądanie osi czasu lub podsumowania (Microsoft Security Copilot to nowy asystent GPT-4 AI do cyberbezpieczeństwa | The Verge). Sztuczna inteligencja może odpowiedzieć: „Wyciek prawdopodobnie rozpoczął się od wiadomości phishingowej wysłanej do użytkownika JohnDoe o godzinie 10:53 GMT, zawierającej złośliwe oprogramowanie X. Po uruchomieniu, złośliwe oprogramowanie utworzyło furtkę, która dwa dni później przedostała się na serwer finansowy, gdzie gromadziło dane”. Posiadanie spójnego obrazu w ciągu kilku minut, a nie godzin, pozwala zespołowi podejmować świadome decyzje (na przykład, które systemy odizolować) znacznie szybciej.

Sztuczna inteligencja generatywna może również zasugerować działania powstrzymujące i naprawczeNa przykład, jeśli punkt końcowy zostanie zainfekowany ransomware, narzędzie AI może wygenerować skrypt lub zestaw instrukcji, aby odizolować tę maszynę, wyłączyć określone konta i zablokować znane złośliwe adresy IP na zaporze sieciowej – w zasadzie jest to wykonanie podręcznika. Palo Alto Networks zauważa, że generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie „generowanie odpowiednich działań lub skryptów w oparciu o charakter incydentu”, automatyzując początkowe kroki reakcji (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto NetworksW scenariuszu, w którym zespół ds. bezpieczeństwa jest przeciążony (np. w przypadku szeroko zakrojonego ataku na setki urządzeń), sztuczna inteligencja może nawet bezpośrednio wykonać niektóre z tych działań w uprzednio zatwierdzonych warunkach, działając jak młodszy ratownik, który pracuje niestrudzenie. Na przykład, agent sztucznej inteligencji mógłby automatycznie resetować dane uwierzytelniające, które uznał za naruszone, lub poddawać kwarantannie hosty wykazujące szkodliwą aktywność pasującą do profilu incydentu.

Podczas reagowania na incydenty komunikacja jest kluczowa – zarówno w zespole, jak i z interesariuszami. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc poprzez: sporządzanie raportów lub notatek dotyczących aktualizacji incydentów w locieZamiast przerywać rozwiązywanie problemów, aby napisać aktualizację e-mailem, inżynier mógłby zapytać sztuczną inteligencję, „Podsumuj, co do tej pory wydarzyło się w związku z tym incydentem, aby poinformować o tym kadrę zarządzającą”. Po wczytaniu danych o incydencie sztuczna inteligencja może wygenerować zwięzłe podsumowanie: „Do godziny 15:00 atakujący uzyskali dostęp do 2 kont użytkowników i 5 serwerów. Zagrożone dane obejmują rekordy klientów w bazie danych X. Środki zapobiegawcze: dostęp VPN do zainfekowanych kont został cofnięty, a serwery odizolowane. Następne kroki: skanowanie w poszukiwaniu mechanizmów trwałości.” Osoba udzielająca odpowiedzi może następnie szybko zweryfikować lub zmodyfikować informacje i wysłać je, zapewniając, że interesariusze są informowani na bieżąco o dokładnych i aktualnych informacjach.

Po opadnięciu kurzu zazwyczaj trzeba przygotować szczegółowy raport o incydencie i wyciągnąć wnioski. To kolejny obszar, w którym wsparcie AI sprawdza się znakomicie. Może ono przeanalizować wszystkie dane dotyczące incydentu i… wygeneruj raport po incydencie obejmując przyczynę źródłową, chronologię, wpływ i zalecenia. Na przykład IBM integruje generatywną sztuczną inteligencję, aby tworzyć „proste podsumowania przypadków i incydentów bezpieczeństwa, którymi można się dzielić z interesariuszami” naciśnięciem przycisku (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętychUsprawniając raportowanie po podjęciu działań, organizacje mogą szybciej wdrażać usprawnienia, a także dysponować lepszą dokumentacją na potrzeby zgodności.

Jednym z innowacyjnych, przyszłościowych zastosowań jest Symulacje incydentów oparte na sztucznej inteligencjiPodobnie jak w przypadku ćwiczeń przeciwpożarowych, niektóre firmy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do analizowania scenariuszy incydentów typu „co by było, gdyby”. Sztuczna inteligencja może symulować rozprzestrzenianie się ransomware w zależności od układu sieci lub wykradanie danych przez osobę z wewnątrz, a następnie oceniać skuteczność obecnych planów reagowania. Pomaga to zespołom w przygotowaniu i udoskonalaniu playbooków przed wystąpieniem rzeczywistego incydentu. To jak posiadanie stale doskonalącego się doradcy ds. reagowania na incydenty, który stale testuje gotowość.

W branżach o wysokim ryzyku, takich jak finanse czy opieka zdrowotna, gdzie przestoje lub utrata danych w wyniku incydentów są szczególnie kosztowne, te oparte na sztucznej inteligencji możliwości IR są bardzo atrakcyjne. Szpital, który doświadcza cyberincydentu, nie może sobie pozwolić na przedłużające się przerwy w działaniu systemu – sztuczna inteligencja, która szybko pomaga w opanowaniu sytuacji, może dosłownie uratować życie. Podobnie, instytucja finansowa może wykorzystać sztuczną inteligencję do wstępnej selekcji podejrzenia oszustwa o 3 nad ranem, dzięki czemu zanim dyżurni będą online, wiele czynności przygotowawczych (wylogowanie z kont, blokowanie transakcji itp.) będzie już wykonanych. rozszerzanie zespołów reagowania na incydenty o generatywną sztuczną inteligencjęOrganizacje mogą znacząco skrócić czas reakcji i poprawić dokładność obsługi incydentów, co ostatecznie pozwoli na ograniczenie szkód wyrządzonych przez cyberincydenty.

Analityka behawioralna i wykrywanie anomalii

Wiele cyberataków można wykryć, zauważając, gdy coś odbiega od „normalnego” zachowania – czy to konto użytkownika pobierające nietypową ilość danych, czy urządzenie sieciowe nagle komunikujące się z nieznanym hostem. Generatywna sztuczna inteligencja oferuje zaawansowane techniki analiza behawioralna i wykrywanie anomalii, ucząc się normalnych wzorców użytkowników i systemów, a następnie sygnalizując, gdy coś wygląda nie tak.

Tradycyjne metody wykrywania anomalii często wykorzystują progi statystyczne lub proste uczenie maszynowe oparte na określonych wskaźnikach (skoki obciążenia procesora, logowanie o nietypowych porach itp.). Generatywna sztuczna inteligencja może rozwinąć tę ideę, tworząc bardziej zniuansowane profile zachowań. Na przykład, model sztucznej inteligencji może analizować loginy, wzorce dostępu do plików i nawyki związane z pocztą e-mail pracownika na przestrzeni czasu i tworzyć wielowymiarowe zrozumienie „normy” tego użytkownika. Jeśli konto to wykona później coś drastycznie odbiegającego od normy (np. zaloguje się z nowego kraju i uzyska dostęp do zbioru plików kadrowych o północy), sztuczna inteligencja wykryje odchylenie nie tylko w odniesieniu do jednego wskaźnika, ale jako całościowy wzorzec zachowania, który nie pasuje do profilu użytkownika. Z technicznego punktu widzenia, modele generatywne (takie jak autoenkodery lub modele sekwencyjne) mogą modelować, jak wygląda „norma”, a następnie generować oczekiwany zakres zachowań. Gdy rzeczywistość wykracza poza ten zakres, jest oznaczana jako anomalia (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks).

Jednym z praktycznych rozwiązań jest monitorowanie ruchu sieciowegoWedług badania z 2024 r. 54% U.S.organizacje wskazały monitorowanie ruchu sieciowego jako główny przypadek użycia sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie (Ameryka Północna: najpopularniejsze zastosowania sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie na świecie w 2024 r.). Generatywna sztuczna inteligencja może nauczyć się normalnych wzorców komunikacji w sieci przedsiębiorstwa – które serwery zazwyczaj się ze sobą komunikują, jakie ilości danych przesyłane są w godzinach pracy, a jakie w nocy itd. Jeśli atakujący zacznie eksfiltrować dane z serwera, nawet powoli, aby uniknąć wykrycia, system oparty na sztucznej inteligencji może to zauważyć „Serwer A nigdy nie wysyła 500 MB danych o 2 w nocy na zewnętrzny adres IP” i podnieś alert. Ponieważ sztuczna inteligencja nie korzysta wyłącznie ze statycznych reguł, ale z ewoluującego modelu zachowania sieci, może wychwytywać subtelne anomalie, które statyczne reguły (np. „alert, jeśli dane > X MB”) mogłyby przegapić lub omyłkowo oznaczyć. Ta adaptacyjna natura sprawia, że detekcja anomalii oparta na sztucznej inteligencji jest skuteczna w środowiskach takich jak bankowe sieci transakcyjne, infrastruktura chmurowa czy floty urządzeń IoT, gdzie definiowanie stałych reguł dla normalnych i nieprawidłowych sytuacji jest niezwykle złożone.

Sztuczna inteligencja generatywna pomaga również w analiza zachowań użytkowników (UBA), co jest kluczowe dla wykrywania zagrożeń wewnętrznych lub przejętych kont. Generując linię bazową dla każdego użytkownika lub podmiotu, sztuczna inteligencja może wykrywać takie rzeczy, jak niewłaściwe użycie danych uwierzytelniających. Na przykład, jeśli Bob z księgowości nagle zacznie przeszukiwać bazę danych klientów (czego nigdy wcześniej nie robił), model sztucznej inteligencji dla zachowania Boba oznaczy to jako nietypowe. Może to nie być złośliwe oprogramowanie — może to być przypadek kradzieży danych uwierzytelniających Boba i wykorzystania ich przez atakującego lub Boba sondującego tam, gdzie nie powinien. Tak czy inaczej, zespół ds. bezpieczeństwa otrzymuje ostrzeżenie, aby zbadać sprawę. Takie systemy UBA oparte na sztucznej inteligencji istnieją w różnych produktach zabezpieczających, a techniki modelowania generatywnego zwiększają ich dokładność i zmniejszają liczbę fałszywych alarmów, uwzględniając kontekst (może Bob pracuje nad specjalnym projektem itp., co sztuczna inteligencja może czasami wywnioskować z innych danych).

W obszarze zarządzania tożsamością i dostępem wykrywanie deepfake To rosnąca potrzeba – generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć syntetyczne głosy i filmy, które oszukują zabezpieczenia biometryczne. Co ciekawe, generatywna sztuczna inteligencja może również pomóc w wykrywaniu tych deepfake'ów, analizując subtelne artefakty w dźwięku lub obrazie, trudne do zauważenia przez ludzi. Widzieliśmy przykład z Accenture, które wykorzystało generatywną sztuczną inteligencję do symulacji niezliczonych mimik i stanów twarzy, aby… pociąg swoje systemy biometryczne, aby odróżniać prawdziwych użytkowników od deepfake'ów generowanych przez sztuczną inteligencję. W ciągu pięciu lat to podejście pomogło Accenture wyeliminować hasła w 90% swoich systemów (przechodząc na biometrię i inne czynniki) i zmniejszyć liczbę ataków o 60% (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Zasadniczo wykorzystali generatywną sztuczną inteligencję do wzmocnienia uwierzytelniania biometrycznego, czyniąc je odpornym na ataki generatywne (świetna ilustracja walki sztucznej inteligencji z AI). Ten rodzaj modelowania behawioralnego – w tym przypadku rozpoznający różnicę między żywą twarzą człowieka a twarzą syntezowaną przez sztuczną inteligencję – jest kluczowy, ponieważ coraz bardziej polegamy na sztucznej inteligencji w uwierzytelnianiu.

Wykrywanie anomalii oparte na generatywnej sztucznej inteligencji znajduje zastosowanie w różnych branżach: w ochronie zdrowia, monitorując zachowanie urządzeń medycznych pod kątem oznak włamania; w finansach, obserwując systemy transakcyjne pod kątem nieregularnych wzorców, które mogą wskazywać na oszustwo lub manipulację algorytmiczną; w energetyce i usługach komunalnych, obserwując sygnały z systemów sterowania pod kątem oznak włamań. Połączenie szerokość (biorąc pod uwagę wszystkie aspekty zachowania) I głębia (rozumienie złożonych wzorców) Możliwości, jakie oferuje generatywna sztuczna inteligencja, czynią ją potężnym narzędziem do wykrywania oznak cyberincydentów, niczym igły w stogu siana. W miarę jak zagrożenia stają się coraz bardziej ukryte, kryjąc się w normalnych operacjach, zdolność precyzyjnego określania „normy” i sygnalizowania odchyleń nabiera kluczowego znaczenia.Generatywna sztuczna inteligencja pełni zatem rolę niestrudzonego strażnika, który nieustannie się uczy i aktualizuje swoją definicję normalności, aby dotrzymywać kroku zmianom w otoczeniu, a także powiadamia zespoły ds. bezpieczeństwa o anomaliach, które wymagają bliższej analizy.

Możliwości i korzyści generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

Zastosowanie sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie niesie ze sobą szereg korzyści możliwości i korzyści Dla organizacji chętnych do wdrożenia tych narzędzi. Poniżej podsumowujemy kluczowe zalety, które sprawiają, że generatywna sztuczna inteligencja stanowi atrakcyjne uzupełnienie programów cyberbezpieczeństwa:

• Szybsze wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie: Systemy generatywnej sztucznej inteligencji (AI) potrafią analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym i rozpoznawać zagrożenia znacznie szybciej niż ręczna analiza przeprowadzana przez człowieka. Ta przewaga szybkości oznacza wcześniejsze wykrywanie ataków i szybsze powstrzymywanie incydentów. W praktyce monitorowanie bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji (AI) może wykrywać zagrożenia, których skorelowanie zajęłoby ludziom znacznie więcej czasu. Reagując na incydenty natychmiast (lub nawet autonomicznie podejmując wstępne działania), organizacje mogą radykalnie skrócić czas przebywania atakujących w swoich sieciach, minimalizując szkody.

• Lepsza celność i ochrona przed zagrożeniami: Ponieważ modele generatywne nieustannie uczą się na podstawie nowych danych, mogą dostosowywać się do ewoluujących zagrożeń i wychwytywać subtelniejsze oznaki złośliwej aktywności. Prowadzi to do lepszej dokładności wykrywania (mniej wyników fałszywie negatywnych i fałszywie pozytywnych) w porównaniu ze statycznymi regułami. Na przykład, sztuczna inteligencja, która nauczyła się rozpoznawać charakterystyczne cechy wiadomości phishingowych lub złośliwego oprogramowania, może identyfikować warianty, których wcześniej nie zaobserwowano. Rezultatem jest szerszy zakres typów zagrożeń – w tym nowych ataków – wzmacniający ogólną postawę bezpieczeństwa. Zespoły ds. bezpieczeństwa uzyskują również szczegółowe informacje z analizy sztucznej inteligencji (e.g. wyjaśnienia zachowań złośliwego oprogramowania), umożliwiając bardziej precyzyjną i ukierunkowaną obronę (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks).

• Automatyzacja zadań powtarzalnych: Generatywna sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z automatyzacją rutynowych, pracochłonnych zadań związanych z bezpieczeństwem – od przeszukiwania logów i kompilowania raportów po pisanie skryptów reagowania na incydenty. Ta automatyzacja zmniejsza obciążenie analityków, dając im swobodę skupienia się na strategii wysokiego szczebla i złożonym podejmowaniu decyzji (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto NetworksProstackie, ale ważne zadania, takie jak skanowanie podatności, audyt konfiguracji, analiza aktywności użytkowników i raportowanie zgodności, mogą być obsługiwane (lub przynajmniej wstępnie opracowane) przez sztuczną inteligencję. Wykonując te zadania z prędkością maszynową, sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa wydajność, ale także ogranicza błędy ludzkie (istotny czynnik naruszeń).

• Obrona proaktywna i symulacja: Generatywna sztuczna inteligencja pozwala organizacjom przejść od reaktywnego do proaktywnego podejścia do bezpieczeństwa. Dzięki technikom takim jak symulacja ataków, generowanie syntetycznych danych i szkolenia oparte na scenariuszach, obrońcy mogą przewidywać zagrożenia i przygotowywać się na nie. zanim materializują się w świecie rzeczywistym. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą symulować cyberataki (kampanie phishingowe, epidemie złośliwego oprogramowania, ataki DDoS itp.) w bezpiecznych środowiskach, aby testować swoje reakcje i eliminować wszelkie słabości. To ciągłe szkolenie, często niemożliwe do przeprowadzenia wyłącznie przy użyciu ludzkich sił, utrzymuje mechanizmy obronne w gotowości i na bieżąco z najnowszymi rozwiązaniami. To jak cybernetyczne „ćwiczenie przeciwpożarowe” – sztuczna inteligencja może rzucić na Twoje systemy obronne wiele hipotetycznych zagrożeń, abyś mógł ćwiczyć i doskonalić swoje umiejętności.

• Rozszerzanie kompetencji człowieka (sztuczna inteligencja jako mnożnik siły): Generative AI działa jak niestrudzony analityk, doradca i asystent w jednej osobie.Może zapewnić mniej doświadczonym członkom zespołu wskazówki i zalecenia, których zazwyczaj oczekuje się od doświadczonych ekspertów, co jest skuteczne demokratyzacja wiedzy specjalistycznej w całym zespole (6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] Jest to szczególnie cenne w obliczu niedoboru talentów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa – sztuczna inteligencja pomaga mniejszym zespołom osiągnąć więcej mniejszym kosztem. Doświadczeni analitycy natomiast korzystają z tego, że sztuczna inteligencja zajmuje się żmudną pracą i wydobywa nieoczywiste wnioski, które następnie mogą weryfikować i na podstawie których podejmują działania. W rezultacie zespół ds. bezpieczeństwa jest znacznie bardziej produktywny i kompetentny, a sztuczna inteligencja wzmacnia wpływ każdego człowieka (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie).

• Ulepszone wsparcie decyzyjne i raportowanie: Przekładając dane techniczne na wnioski w języku naturalnym, generatywna sztuczna inteligencja usprawnia komunikację i podejmowanie decyzji. Liderzy bezpieczeństwa uzyskują lepszy wgląd w problemy dzięki podsumowaniom generowanym przez sztuczną inteligencję i mogą podejmować świadome decyzje strategiczne bez konieczności analizowania surowych danych. Podobnie, komunikacja międzyfunkcyjna (z kadrą kierowniczą, specjalistami ds. zgodności itp.) jest usprawniona, gdy sztuczna inteligencja przygotowuje zrozumiałe raporty dotyczące stanu bezpieczeństwa i incydentów (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Nie tylko buduje to zaufanie i spójność w kwestiach bezpieczeństwa na szczeblu kierowniczym, ale także pomaga uzasadnić inwestycje i zmiany poprzez jasne artykułowanie ryzyka i luk wykrytych przez sztuczną inteligencję.

Łącznie, te korzyści oznaczają, że organizacje wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie mogą osiągnąć silniejszą pozycję bezpieczeństwa przy potencjalnie niższych kosztach operacyjnych. Mogą reagować na zagrożenia, które wcześniej były przytłaczające, uzupełniać luki, które nie były monitorowane, i stale się doskonalić dzięki pętlom sprzężenia zwrotnego opartym na sztucznej inteligencji. Ostatecznie generatywna sztuczna inteligencja oferuje szansę wyprzedzenia przeciwników poprzez dopasowanie się do… szybkość, skala i wyrafinowanie nowoczesnych ataków z równie wyrafinowanymi mechanizmami obronnymi. Jak wykazało jedno z badań, ponad połowa liderów biznesu i cyberbezpieczeństwa przewiduje szybsze wykrywanie zagrożeń i większą dokładność dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji ([PDF] Globalne perspektywy cyberbezpieczeństwa 2025 | Światowe Forum Ekonomiczne) (Sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie: kompleksowy przegląd studiów LLM ...) – dowód optymizmu związanego z korzyściami płynącymi ze stosowania tych technologii.

Ryzyka i wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Choć możliwości są znaczące, niezwykle ważne jest, aby podchodzić do sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie z otwartymi oczami ryzyka i wyzwania Zaangażowanie. Bezkrytyczne zaufanie sztucznej inteligencji lub jej niewłaściwe wykorzystanie może prowadzić do nowych luk w zabezpieczeniach. Poniżej przedstawiamy główne obawy i pułapki wraz z kontekstem dla każdego z nich:

• Wykorzystanie w celach antagonistycznych przez cyberprzestępców: Te same generatywne możliwości, które pomagają obrońcom, mogą wzmocnić atakujących. Aktorzy zagrożeń już wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej przekonujących wiadomości phishingowych, tworzenia fałszywych person i filmów deepfake do celów socjotechnicznych, tworzenia polimorficznego złośliwego oprogramowania, które stale się zmienia, aby uniknąć wykrycia, a nawet automatyzowania aspektów hakowania (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto NetworksPrawie połowa (46%) liderów cyberbezpieczeństwa obawia się, że generatywna sztuczna inteligencja doprowadzi do bardziej zaawansowanych ataków przeciwnika (Bezpieczeństwo sztucznej inteligencji generatywnej: trendy, zagrożenia i strategie łagodzeniaTen „wyścig zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji” oznacza, że w miarę jak obrońcy wdrażają sztuczną inteligencję, atakujący nie będą daleko w tyle (w rzeczywistości mogą nawet wyprzedzić ich w niektórych obszarach, korzystając z nieuregulowanych narzędzi sztucznej inteligencji). Organizacje muszą być przygotowane na zagrożenia wzmacniane sztuczną inteligencją, które są częstsze, bardziej zaawansowane i trudniejsze do wykrycia.

• Halucynacje i niedokładność sztucznej inteligencji: Modele sztucznej inteligencji generatywnej mogą generować wyniki, które są prawdopodobne, ale nieprawidłowe lub wprowadzające w błąd – zjawisko znane jako halucynacja. W kontekście bezpieczeństwa sztuczna inteligencja może przeanalizować incydent i błędnie stwierdzić, że przyczyną była określona luka w zabezpieczeniach, lub wygenerować wadliwy skrypt naprawczy, który nie powstrzyma ataku. Te błędy mogą być niebezpieczne, jeśli potraktować je dosłownie. Jak ostrzega NTT Data, „generatywna sztuczna inteligencja może prawdopodobnie generować nieprawdziwe treści, a zjawisko to nazywa się halucynacjami… obecnie trudno jest je całkowicie wyeliminować” (Zagrożenia bezpieczeństwa związane ze sztuczną inteligencją generatywną i środkami zaradczymi oraz ich wpływ na cyberbezpieczeństwo | NTT DATA GroupNadmierne poleganie na sztucznej inteligencji bez weryfikacji może prowadzić do błędnych działań lub fałszywego poczucia bezpieczeństwa. Na przykład, sztuczna inteligencja może błędnie oznaczyć krytyczny system jako bezpieczny, mimo że nim nie jest, lub przeciwnie, wywołać panikę, „wykrywając” naruszenie, które nigdy nie miało miejsca. Rygorystyczna walidacja wyników sztucznej inteligencji i zaangażowanie ludzi w podejmowanie kluczowych decyzji są niezbędne do ograniczenia tego ryzyka.

• Wyniki fałszywie dodatnie i fałszywie ujemne: W odniesieniu do halucynacji, jeśli model sztucznej inteligencji jest słabo wyszkolony lub skonfigurowany, może nadmiernie zgłaszać łagodną aktywność jako złośliwą (fałszywie pozytywne wyniki) lub, co gorsza, przegapić prawdziwe zagrożenia (fałszywe negatywy) (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwieNadmierna liczba fałszywych alertów może przytłoczyć zespoły ds. bezpieczeństwa i prowadzić do zmęczenia alertami (niwecząc tym samym korzyści w zakresie wydajności obiecywane przez sztuczną inteligencję), podczas gdy pominięte wykrycia narażają organizację na zagrożenia. Dostrojenie modeli generatywnych w celu uzyskania odpowiedniej równowagi jest trudne. Każde środowisko jest unikalne, a sztuczna inteligencja może nie od razu działać optymalnie. Ciągłe uczenie się jest również mieczem obosiecznym – jeśli sztuczna inteligencja uczy się na podstawie nieprecyzyjnych informacji zwrotnych lub ze zmieniającego się środowiska, jej dokładność może się wahać. Zespoły ds. bezpieczeństwa muszą monitorować wydajność sztucznej inteligencji i dostosowywać progi lub dostarczać korygujące informacje zwrotne do modeli. W kontekstach o wysokiej stawce (takich jak wykrywanie włamań do infrastruktury krytycznej) rozsądne może być uruchamianie sugestii sztucznej inteligencji równolegle z istniejącymi systemami przez pewien czas, aby upewnić się, że są one spójne i uzupełniają się, a nie kolidują ze sobą.

• Prywatność danych i wyciek: Systemy generatywnej sztucznej inteligencji (AI) często wymagają dużych ilości danych do szkolenia i obsługi. Jeśli te modele są oparte na chmurze lub nie są odpowiednio wyizolowane, istnieje ryzyko wycieku poufnych informacji. Użytkownicy mogą nieumyślnie przekazać zastrzeżone lub osobiste dane do usługi AI (na przykład poprosić ChatGPT o podsumowanie poufnego zgłoszenia incydentu), a te dane mogą stać się częścią wiedzy modelu. W rzeczywistości, niedawne badanie wykazało, że 55% danych wejściowych do narzędzi sztucznej inteligencji generatywnej zawierało poufne lub umożliwiające identyfikację osoby informacje, co budzi poważne obawy dotyczące wycieku danych (Bezpieczeństwo sztucznej inteligencji generatywnej: trendy, zagrożenia i strategie łagodzenia). Ponadto, jeśli sztuczna inteligencja została przeszkolona na danych wewnętrznych i jest przeszukiwana w określony sposób, może wyjście części tych wrażliwych danych komuś innemu. Organizacje muszą wdrożyć rygorystyczne zasady przetwarzania danych (e.g(korzystanie z lokalnych lub prywatnych instancji AI do przetwarzania wrażliwych materiałów) oraz edukowanie pracowników, aby nie wklejali tajnych informacji do publicznych narzędzi AI. W grę wchodzą również przepisy dotyczące prywatności (RODO itp.) – wykorzystywanie danych osobowych do szkolenia AI bez odpowiedniej zgody lub ochrony może naruszać prawo.

• Bezpieczeństwo modelu i manipulacja: Modele sztucznej inteligencji generatywnej same w sobie mogą stać się celem ataków.Przeciwnicy mogą próbować zatrucie modelu, podając złośliwe lub wprowadzające w błąd dane podczas fazy szkolenia lub ponownego szkolenia, tak aby sztuczna inteligencja uczyła się nieprawidłowych wzorców (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwieNa przykład atakujący może subtelnie zatruć dane wywiadowcze dotyczące zagrożeń, tak aby sztuczna inteligencja nie rozpoznała złośliwego oprogramowania atakującego. Inną taktyką jest natychmiastowe wstrzykiwanie lub manipulacja wyjściem, gdzie atakujący znajduje sposób na wydawanie SI poleceń, które powodują, że zachowuje się ona w niezamierzony sposób – być może ignorując swoje zabezpieczenia lub ujawniając informacje, których nie powinna ujawniać (takie jak wewnętrzne monity lub dane). Dodatkowo istnieje ryzyko unikanie modelu: atakujący tworzą dane wejściowe specjalnie zaprojektowane, aby oszukać sztuczną inteligencję. Widzimy to w przykładach ataków – lekko zaburzone dane, które człowiek postrzega jako normalne, ale sztuczna inteligencja błędnie klasyfikuje. Zapewnienie bezpieczeństwa łańcucha dostaw sztucznej inteligencji (integralność danych, kontrola dostępu do modelu, testowanie odporności na ataki) to nowy, ale niezbędny element cyberbezpieczeństwa podczas wdrażania tych narzędzi (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks).

• Nadmierne poleganie i erozja umiejętności: Istnieje mniejsze ryzyko, że organizacje mogą nadmiernie polegać na sztucznej inteligencji i pozwolić, by ludzkie umiejętności zanikły. Jeśli młodsi analitycy ślepo zaufają wynikom sztucznej inteligencji, mogą nie rozwinąć krytycznego myślenia i intuicji potrzebnych w sytuacjach, gdy sztuczna inteligencja jest niedostępna lub nie działa prawidłowo. Scenariusz, którego należy unikać, to sytuacja, w której zespół ds. bezpieczeństwa dysponuje świetnymi narzędziami, ale nie wie, jak nimi zarządzać, gdy te narzędzia przestaną działać (podobnie jak piloci nadmiernie polegający na autopilocie). Regularne szkolenia bez pomocy sztucznej inteligencji i promowanie przekonania, że sztuczna inteligencja jest asystentem, a nie nieomylną wyrocznią, są ważne dla utrzymania sprawności analityków. To ludzie muszą pozostać ostatecznymi decydentami, zwłaszcza w przypadku ważnych decyzji.

• Wyzwania etyczne i zgodności z przepisami: Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w cyberbezpieczeństwie rodzi wątpliwości etyczne i może prowadzić do problemów z przestrzeganiem przepisów. Na przykład, jeśli system AI błędnie oskarży pracownika o posiadanie informacji poufnych z powodu anomalii, może to niesłusznie zaszkodzić reputacji lub karierze tej osoby. Decyzje podejmowane przez AI mogą być nieprzejrzyste (problem „czarnej skrzynki”), co utrudnia wyjaśnienie audytorom lub organom regulacyjnym, dlaczego podjęto określone działania. Wraz ze wzrostem popularności treści generowanych przez AI, zapewnienie przejrzystości i rozliczalności staje się kluczowe. Organy regulacyjne zaczynają analizować AI – na przykład unijna ustawa o AI nałoży wymogi na systemy AI „wysokiego ryzyka”, a AI w cyberbezpieczeństwie może się do nich zaliczać. Firmy będą musiały dostosować się do tych przepisów i ewentualnie przestrzegać standardów, takich jak NIST AI Risk Management Framework, aby odpowiedzialnie korzystać z generatywnej AI. (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Zgodność dotyczy również licencjonowania: korzystanie z modeli open source lub rozwiązań stron trzecich może wiązać się z warunkami ograniczającymi niektóre zastosowania lub wymagającymi udostępniania ulepszeń.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem idealnym – jeśli nie zostanie wdrożony ostrożnie, może wprowadzić nowe słabości, nawet jeśli rozwiązuje inne. Badanie Światowego Forum Ekonomicznego z 2024 r. wykazało, że ~47% organizacji wskazuje postępy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji dokonywane przez atakujących jako główny problem, co czyni go „najbardziej niepokojący wpływ generatywnej sztucznej inteligencji” w cyberbezpieczeństwie ([PDF] Globalne perspektywy cyberbezpieczeństwa 2025 | Światowe Forum Ekonomiczne) (Sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie: kompleksowy przegląd studiów LLM ...Organizacje muszą zatem przyjąć zrównoważone podejście: wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, jednocześnie rygorystycznie zarządzając ryzykiem poprzez zarządzanie, testowanie i nadzór ludzki. Następnie omówimy, jak w praktyce osiągnąć tę równowagę.

Perspektywy na przyszłość: ewoluująca rola sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Patrząc w przyszłość, generatywna sztuczna inteligencja ma szansę stać się integralną częścią strategii cyberbezpieczeństwa – a jednocześnie narzędziem, które cyberprzeciwnicy będą nadal wykorzystywać. dynamika kotka i myszy przyspieszy, a sztuczna inteligencja będzie po obu stronach barykady. Oto kilka przyszłościowych spostrzeżeń na temat tego, jak generatywna sztuczna inteligencja może kształtować cyberbezpieczeństwo w nadchodzących latach:

• Cyberobrona wspomagana sztuczną inteligencją staje się standardem: Do 2025 roku i później możemy się spodziewać, że większość średnich i dużych organizacji wdroży narzędzia oparte na sztucznej inteligencji (AI) do swoich operacji bezpieczeństwa. Tak jak dziś standardem są programy antywirusowe i zapory sieciowe, tak współpiloci AI i systemy wykrywania anomalii mogą stać się podstawowymi elementami architektury bezpieczeństwa. Narzędzia te prawdopodobnie staną się bardziej wyspecjalizowane – na przykład odrębne modele AI dostrojone do bezpieczeństwa w chmurze, monitorowania urządzeń IoT, bezpieczeństwa kodu aplikacji itd., wszystkie działające w spójny sposób. Jak zauważa jedna z prognoz, „w 2025 roku generatywna sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią cyberbezpieczeństwa, umożliwiając organizacjom proaktywną obronę przed zaawansowanymi i ewoluującymi zagrożeniami” (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie). Sztuczna inteligencja usprawni wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, zautomatyzuje wiele działań reagowania i pomoże zespołom ds. bezpieczeństwa zarządzać znacznie większymi wolumenami danych, niż byłyby w stanie przetwarzać ręcznie.

• Ciągła nauka i adaptacja: Przyszłe generatywne systemy sztucznej inteligencji w cyberprzestrzeni staną się lepsze nauka w locie z nowych incydentów i informacji o zagrożeniach, aktualizując swoją bazę wiedzy w czasie niemal rzeczywistym. Mogłoby to prowadzić do prawdziwie adaptacyjnych mechanizmów obronnych – wyobraź sobie sztuczną inteligencję, która rano dowiaduje się o nowej kampanii phishingowej atakującej inną firmę, a po południu dostosowuje już filtry poczty e-mail w Twojej firmie. Usługi bezpieczeństwa sztucznej inteligencji oparte na chmurze mogą ułatwiać tego rodzaju zbiorowe uczenie się, w którym zanonimizowane informacje z jednej organizacji przynoszą korzyści wszystkim subskrybentom (podobnie jak w przypadku udostępniania informacji o zagrożeniach, ale zautomatyzowanego). Będzie to jednak wymagało ostrożnego postępowania, aby uniknąć udostępniania poufnych informacji i uniemożliwić atakującym wprowadzanie błędnych danych do współdzielonych modeli.

• Konwergencja talentów w dziedzinie sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa: Zestaw umiejętności specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa będzie ewoluował, obejmując biegłość w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i analizy danych. Tak jak dzisiejsi analitycy uczą się języków zapytań i skryptów, tak jutrzejsi analitycy będą mogli regularnie dopracowywać modele AI lub pisać „playbooki” do realizacji przez AI. Możemy zobaczyć nowe role, takie jak „Trener bezpieczeństwa AI” Lub „Inżynier AI ds. cyberbezpieczeństwa” – osoby specjalizujące się w dostosowywaniu narzędzi AI do potrzeb organizacji, weryfikowaniu ich wydajności i zapewnianiu ich bezpiecznego działania. Z drugiej strony, kwestie cyberbezpieczeństwa będą coraz bardziej wpływać na rozwój AI. Systemy AI będą budowane od podstaw z funkcjami bezpieczeństwa (bezpieczna architektura, wykrywanie manipulacji, dzienniki audytu dla decyzji AI itp.) oraz frameworkami dla godna zaufania sztuczna inteligencja (sprawiedliwe, łatwe do wyjaśnienia, solidne i bezpieczne) będą stanowić wytyczne dla ich wdrażania w kontekstach o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa.

• Bardziej zaawansowane ataki wspomagane sztuczną inteligencją: Niestety, krajobraz zagrożeń będzie ewoluował wraz ze sztuczną inteligencją. Przewidujemy częstsze wykorzystywanie sztucznej inteligencji do wykrywania luk zero-day i tworzenia wysoce ukierunkowanych ataków spear phishingowych (e.gSztuczna inteligencja skanuje media społecznościowe w celu stworzenia idealnie dopasowanej przynęty oraz generuje przekonujące głosy lub filmy deepfake, aby ominąć uwierzytelnianie biometryczne lub dokonać oszustwa. Mogą pojawić się zautomatyzowani agenci hakerscy, którzy będą mogli samodzielnie przeprowadzać wieloetapowe ataki (rozpoznanie, eksploatacja, ruch boczny itp.) przy minimalnym nadzorze człowieka.To wywrze presję na obrońców, aby również polegali na sztucznej inteligencji – zasadniczo automatyzacja kontra automatyzacjaNiektóre ataki mogą być przeprowadzane z prędkością maszynową, na przykład boty AI testujące tysiące kombinacji wiadomości phishingowych, aby sprawdzić, która z nich przejdzie przez filtry. Cyberobrona będzie musiała działać z podobną szybkością i elastycznością, aby nadążyć (Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks).

• Regulacje i etyczna sztuczna inteligencja w dziedzinie bezpieczeństwa: W miarę jak sztuczna inteligencja coraz głębiej zakorzenia się w funkcjach cyberbezpieczeństwa, wzrośnie kontrola i prawdopodobnie pojawią się regulacje, aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie z tych systemów. Możemy spodziewać się ram i standardów dotyczących sztucznej inteligencji w kontekście bezpieczeństwa. Rządy mogą ustanowić wytyczne dotyczące przejrzystości – e.g., wymagając, aby istotne decyzje dotyczące bezpieczeństwa (takie jak zablokowanie dostępu pracownika w przypadku podejrzenia złośliwej aktywności) nie mogły być podejmowane wyłącznie przez sztuczną inteligencję bez kontroli ze strony człowieka. Mogą również istnieć certyfikaty dla produktów zabezpieczających AI, zapewniające kupującym, że AI została oceniona pod kątem stronniczości, solidności i bezpieczeństwa. Ponadto, współpraca międzynarodowa może się rozwijać w zakresie cyberzagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją; na przykład porozumienia dotyczące postępowania z dezinformacją generowaną przez AI lub normy dotyczące niektórych rodzajów cyberbroni opartych na AI.

• Integracja z szerszymi ekosystemami AI i IT: Generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie prawdopodobnie zintegruje się z innymi systemami sztucznej inteligencji i narzędziami do zarządzania IT. Na przykład, sztuczna inteligencja zarządzająca optymalizacją sieci mogłaby współpracować ze sztuczną inteligencją bezpieczeństwa, aby zapewnić, że zmiany nie stworzą luk. Analityka biznesowa oparta na sztucznej inteligencji mogłaby udostępniać dane sztucznym inteligencjom bezpieczeństwa, aby korelować anomalie (takie jak nagły spadek sprzedaży z potencjalnym problemem na stronie internetowej spowodowanym atakiem). Zasadniczo sztuczna inteligencja nie będzie funkcjonować w odizolowanym silosie – stanie się częścią większej, inteligentnej struktury operacyjnej organizacji. Otwiera to możliwości holistycznego zarządzania ryzykiem, w którym dane operacyjne, dane o zagrożeniach, a nawet dane dotyczące bezpieczeństwa fizycznego mogłyby być łączone przez sztuczną inteligencję, aby uzyskać 360-stopniowy obraz stanu bezpieczeństwa organizacji.

W dłuższej perspektywie istnieje nadzieja, że generatywna sztuczna inteligencja pomoże przechylić szalę na korzyść obrońców. Radząc sobie ze skalą i złożonością nowoczesnych środowisk informatycznych, sztuczna inteligencja może uczynić cyberprzestrzeń bardziej obronną. To jednak proces, który będzie wymagał wysiłku, ponieważ będziemy udoskonalać te technologie i uczyć się im ufać. Organizacje, które są na bieżąco i inwestują w… odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji ponieważ to właśnie sektor bezpieczeństwa będzie prawdopodobnie najlepiej przygotowany do stawiania czoła zagrożeniom przyszłości.

Jak zauważono w najnowszym raporcie Gartnera dotyczącym trendów w cyberbezpieczeństwie, „pojawienie się przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji (i związanych z nimi zagrożeń) wywiera presję na transformację” (Trendy w cyberbezpieczeństwie: odporność dzięki transformacji – GartnerCi, którzy się dostosują, wykorzystają sztuczną inteligencję jako potężnego sojusznika; ci, którzy pozostają w tyle, mogą zostać wyprzedzeni przez przeciwników wspieranych przez sztuczną inteligencję. Najbliższe kilka lat będzie przełomowym momentem w określeniu, jak sztuczna inteligencja zmieni cybernetyczne pole bitwy.

Praktyczne wskazówki dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Dla firm, które rozważają wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej w swojej strategii cyberbezpieczeństwa, przygotowaliśmy kilka wskazówek praktyczne wnioski i zalecenia aby wspierać odpowiedzialną i skuteczną adopcję:

1. Zacznij od edukacji i szkoleń: Upewnij się, że Twój zespół ds. bezpieczeństwa (i szerszy personel IT) rozumie, co sztuczna inteligencja generatywna może, a czego nie. Zapewnij szkolenia z podstaw narzędzi bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji i zaktualizuj swoje programy podnoszenia świadomości bezpieczeństwa Aby wszyscy pracownicy mogli reagować na zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją. Na przykład, należy nauczyć pracowników, jak sztuczna inteligencja może generować bardzo przekonujące oszustwa phishingowe i połączenia deepfake. Jednocześnie należy przeszkolić pracowników w zakresie bezpiecznego i zatwierdzonego korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w pracy.Dobrze poinformowani użytkownicy rzadziej będą niewłaściwie obchodzić się ze sztuczną inteligencją lub paść ofiarą ataków wspomaganych przez sztuczną inteligencję (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych).

2. Określ jasne zasady korzystania ze sztucznej inteligencji: Traktuj generatywną sztuczną inteligencję jak każdą inną zaawansowaną technologię – z odpowiednim zarządzaniem. Opracuj zasady określające, kto może korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji, które narzędzia są dozwolone i w jakim celu. Uwzględnij wytyczne dotyczące przetwarzania danych wrażliwych (e.g. brak podawania poufnych danych do zewnętrznych usług AI), aby zapobiec wyciekom. Na przykład, możesz zezwolić tylko członkom zespołu ds. bezpieczeństwa na korzystanie z wewnętrznego asystenta AI do reagowania na incydenty, a dział marketingu może korzystać ze sprawdzonej sztucznej inteligencji do obsługi treści – wszyscy inni mają ograniczone możliwości. Wiele organizacji wyraźnie uwzględnia obecnie generatywną sztuczną inteligencję w swoich politykach IT, a wiodące organizacje normalizacyjne zalecają stosowanie zasad bezpiecznego użytkowania zamiast całkowitych zakazów (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Należy zakomunikować te zasady i uzasadnienie ich stosowania wszystkim pracownikom.

3. Ogranicz „sztuczną inteligencję cieni” i monitoruj wykorzystanie: Podobnie jak w przypadku „shadow IT”, „shadow AI” pojawia się, gdy pracownicy zaczynają korzystać z narzędzi lub usług AI bez wiedzy działu IT (e.g(programista korzystający z nieautoryzowanego asystenta kodu AI). Może to wprowadzić nieprzewidziane ryzyko. Wdrażaj środki, aby wykrywać i kontrolować nieautoryzowane użycie sztucznej inteligencjiMonitorowanie sieci może sygnalizować połączenia z popularnymi interfejsami API AI, a ankiety lub audyty narzędzi pozwalają odkryć, z czego korzystają pracownicy. Oferuj zatwierdzone alternatywy, aby pracownicy z dobrymi intencjami nie byli kuszeni do działania na własną rękę (na przykład, udostępnij oficjalne konto ChatGPT Enterprise, jeśli ludzie uznają je za przydatne). Ujawniając wykorzystanie AI, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą oceniać i zarządzać ryzykiem. Monitorowanie jest również kluczowe – rejestruj działania i wyniki narzędzi AI w jak największym stopniu, aby zapewnić ścieżkę audytu dla decyzji, na które AI miała wpływ. (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych).

4. Wykorzystaj sztuczną inteligencję w obronie – nie zostań w tyle: Pamiętaj, że atakujący będą korzystać ze sztucznej inteligencji, więc Twoja obrona również powinna. Zidentyfikuj kilka obszarów o dużym wpływie, w których generatywna sztuczna inteligencja mogłaby natychmiast wspomóc Twoje operacje bezpieczeństwa (np. selekcję alertów lub automatyczną analizę logów) i przeprowadź projekty pilotażowe. Wzmocnij swoją obronę dzięki szybkości i skali sztucznej inteligencji w celu przeciwdziałania szybko zmieniającym się zagrożeniom (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętychNawet proste integracje, takie jak wykorzystanie sztucznej inteligencji do podsumowania raportów o złośliwym oprogramowaniu lub generowania zapytań dotyczących zagrożeń, mogą zaoszczędzić analitykom wiele godzin pracy. Zacznij od małych kroków, oceń wyniki i iteruj. Sukcesy będą argumentem za szerszym wdrożeniem sztucznej inteligencji. Celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji jako czynnika mnożnikowego – na przykład, jeśli ataki phishingowe przytłaczają Twój dział pomocy technicznej, wdróż klasyfikator wiadomości e-mail oparty na sztucznej inteligencji, aby proaktywnie ograniczyć ich liczbę.

5. Inwestuj w bezpieczne i etyczne praktyki AI: Wdrażając sztuczną inteligencję generatywną, stosuj bezpieczne praktyki rozwoju i wdrażania. modele prywatne lub hostowane samodzielnie W przypadku zadań wrażliwych, aby zachować kontrolę nad danymi. W przypadku korzystania z usług AI firm trzecich, należy sprawdzić ich środki bezpieczeństwa i ochrony prywatności (szyfrowanie, zasady przechowywania danych itp.). Wdrażaj ramy zarządzania ryzykiem AI (takie jak Ramy Zarządzania Ryzykiem AI NIST lub wytyczne ISO/IEC), aby systematycznie uwzględniać takie kwestie, jak stronniczość, wyjaśnialność i solidność w narzędziach AI (Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych). Zaplanuj również aktualizacje/łatki modelu w ramach konserwacji – modele AI również mogą mieć „luki” (e.g.mogą wymagać ponownego przeszkolenia, jeśli zaczną dryfować lub jeśli zostanie odkryty nowy typ ataku przeciwnika na model).Integrując bezpieczeństwo i etykę ze sztuczną inteligencją, budujesz zaufanie do wyników i zapewniasz zgodność z nowymi przepisami.

6. Informuj ludzi na bieżąco: Wykorzystuj sztuczną inteligencję do wspomagania, a nie całkowitego zastępowania, ludzkiego osądu w cyberbezpieczeństwie. Określ punkty decyzyjne, w których wymagana jest ludzka weryfikacja (na przykład sztuczna inteligencja może sporządzić raport o incydencie, ale analityk weryfikuje go przed rozesłaniem; lub sztuczna inteligencja może zasugerować zablokowanie konta użytkownika, ale człowiek zatwierdza to działanie). To nie tylko zapobiega niesprawdzaniu błędów sztucznej inteligencji, ale także pomaga Twojemu zespołowi uczyć się od sztucznej inteligencji i odwrotnie. Zachęcaj do współpracy w przepływie pracy: analitycy powinni czuć się swobodnie kwestionując wyniki sztucznej inteligencji i przeprowadzając testy poprawności. Z czasem ten dialog może ulepszyć zarówno sztuczną inteligencję (poprzez informacje zwrotne), jak i umiejętności analityków. Zasadniczo projektuj swoje procesy tak, aby mocne strony sztucznej inteligencji i człowieka wzajemnie się uzupełniały – sztuczna inteligencja zajmuje się wolumenem i prędkością, a ludzie niejednoznacznością i ostatecznymi decyzjami.

7. Pomiar, monitorowanie i regulacja: Wreszcie, traktuj swoje narzędzia sztucznej inteligencji jako żywe elementy swojego ekosystemu bezpieczeństwa. zmierzyć ich wydajność – czy skracają czas reakcji na incydenty? Wykrywają zagrożenia wcześniej? Jak kształtuje się wskaźnik fałszywych alarmów? Poproś zespół o opinię: czy rekomendacje sztucznej inteligencji są przydatne, czy też generują szum informacyjny? Wykorzystaj te wskaźniki do udoskonalania modeli, aktualizacji danych szkoleniowych lub dostosowania sposobu integracji sztucznej inteligencji. Cyberzagrożenia i potrzeby biznesowe ewoluują, a Twoje modele sztucznej inteligencji powinny być okresowo aktualizowane lub ponownie trenowane, aby zachować skuteczność. Miej plan zarządzania modelem, uwzględniający to, kto odpowiada za jego utrzymanie i jak często jest on przeglądany. Aktywnie zarządzając cyklem życia sztucznej inteligencji, dbasz o to, aby pozostała ona atutem, a nie obciążeniem.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja może znacząco poprawić możliwości cyberbezpieczeństwa, ale jej skuteczne wdrożenie wymaga przemyślanego planowania i stałego nadzoru. Firmy, które edukują swoich pracowników, ustalają jasne wytyczne i integrują sztuczną inteligencję w zrównoważony i bezpieczny sposób, odniosą korzyści z szybszego i inteligentniejszego zarządzania zagrożeniami. Te wnioski stanowią punkt wyjścia: łącz wiedzę specjalistyczną z automatyzacją sztucznej inteligencji, zadbaj o podstawy zarządzania i zachowaj elastyczność, ponieważ zarówno technologia sztucznej inteligencji, jak i krajobraz zagrożeń nieuchronnie ewoluują.

Podejmując te praktyczne kroki, organizacje mogą pewnie odpowiedzieć na pytanie „Jak sztuczna inteligencja generatywna może być wykorzystana w cyberbezpieczeństwie?” – nie tylko w teorii, ale także w codziennej praktyce – i tym samym wzmocnić ich obronę w naszym coraz bardziej cyfrowym i napędzanym sztuczną inteligencją świecie.Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie)

Dokumenty, które możesz chcieć przeczytać po tym:

🔗 Zawody, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie zastąpić, a jakie zawody zastąpi sztuczna inteligencja?
Poznaj globalną perspektywę dotyczącą tego, które role są bezpieczne przed automatyzacją, a które nie.

🔗 Czy sztuczna inteligencja potrafi przewidzieć zachowanie rynku giełdowego?
Przyjrzyjmy się bliżej ograniczeniom, przełomom i mitom na temat zdolności sztucznej inteligencji do przewidywania ruchów rynkowych.

🔗 Jakie zadania może wykonać sztuczna inteligencja generatywna bez ingerencji człowieka?
Dowiedz się, w jakich sytuacjach sztuczna inteligencja może działać niezależnie, a gdzie nadzór człowieka jest nadal niezbędny.