Hur kan generativ AI användas i cybersecurity ?

Introduktion

Generativ AI – artificiell intelligens som kan skapa nytt innehåll eller förutsägelser – växer fram som en transformerande kraft inom cybersäkerhet. Verktyg som OpenAI:s GPT-4 har visat förmågan att analysera komplexa data och generera människoliknande text, vilket möjliggör nya tillvägagångssätt för att försvara sig mot cyberhot. Cybersäkerhetsproffs och affärsbeslutsfattare inom olika branscher undersöker hur generativ AI kan stärka försvaret mot nya attacker. Från finans och hälsovård till detaljhandel och myndigheter, organisationer i alla sektorer möter sofistikerade nätfiskeförsök, skadlig programvara och andra hot som generativ AI kan hjälpa till att motverka. I denna vitbok undersöker vi hur generativ AI kan användas inom cybersäkerhet, belyser verkliga tillämpningar, framtida möjligheter och viktiga överväganden för adoption.

Generativ AI skiljer sig från traditionell analytisk AI genom att inte bara upptäcka mönster utan också skapande innehåll – oavsett om det simulerar attacker för att träna försvar eller producerar naturliga förklaringar för komplexa säkerhetsdata. Denna dubbla förmåga gör det till ett tveeggat svärd: det erbjuder kraftfulla nya defensiva verktyg, men hotaktörer kan också utnyttja det. Följande avsnitt utforskar ett brett spektrum av användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet, från automatisering av nätfiskedetektering till förbättrad incidentrespons. Vi diskuterar också fördelarna som dessa AI-innovationer lovar, vid sidan av riskerna (som AI-"hallucinationer" eller motståndskraftig missbruk) som organisationer måste hantera. Slutligen erbjuder vi praktiska tips för att hjälpa företag att utvärdera och på ett ansvarsfullt sätt integrera generativ AI i sina cybersäkerhetsstrategier.

Generativ AI i cybersäkerhet: en översikt

Generativ AI inom cybersäkerhet avser AI-modeller – ofta stora språkmodeller eller andra neurala nätverk – som kan generera insikter, rekommendationer, kod eller till och med syntetisk data för att underlätta säkerhetsuppgifter. Till skillnad från rent prediktiva modeller kan generativ AI simulera scenarier och producera läsbara utdata (t.ex. rapporter, varningar eller till och med skadliga kodprov) baserat på dess träningsdata. Denna förmåga utnyttjas till förutsäga, upptäcka och svara mot hot på mer dynamiska sätt än tidigare (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks). Till exempel kan generativa modeller analysera stora loggar eller hotintelligenslager och producera en kortfattad sammanfattning eller rekommenderad åtgärd, som fungerar nästan som en AI-"assistent" för säkerhetsteam.

Tidiga implementeringar av generativ AI för cyberförsvar har visat sig lovande. 2023 introducerade Microsoft Säkerhetscopilot, en GPT-4-driven assistent för säkerhetsanalytiker, för att hjälpa till att identifiera intrång och sålla igenom de 65 biljoner signaler som Microsoft bearbetar dagligen (Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge). Analytiker kan fråga detta system på naturligt språk (t.ex "Sammanfatta alla säkerhetsincidenter under de senaste 24 timmarna"), och copiloten kommer att producera en användbar narrativ sammanfattning. På samma sätt Googles Threat Intelligence AI använder en generativ modell som kallas Tvillingarna för att möjliggöra konversationssökning genom Googles enorma hotinformationsdatabas, snabbt analysera misstänkt kod och sammanfatta fynden för att hjälpa skadlig programvara (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Dessa exempel illustrerar potentialen: generativ AI kan smälta komplexa, storskaliga cybersäkerhetsdata och presentera insikter i en tillgänglig form, vilket påskyndar beslutsfattandet.

Samtidigt kan generativ AI skapa mycket realistiskt falskt innehåll, vilket är en välsignelse för simulering och träning (och, tyvärr, för angripare som skapar social ingenjörskonst).När vi går vidare till specifika användningsfall kommer vi att se den generativa AI:s förmåga till båda syntetisera och analysera information underbygger dess många cybersäkerhetstillämpningar. Nedan dyker vi in ​​i viktiga användningsfall, som spänner över allt från förebyggande av nätfiske till säker mjukvaruutveckling, med exempel på hur var och en tillämpas i olika branscher.

Viktiga tillämpningar av generativ AI inom cybersäkerhet

Figur: Viktiga användningsfall för generativ AI inom cybersäkerhet inkluderar AI-copiloter för säkerhetsteam, kodsårbarhetsanalys, adaptiv hotdetektion, nolldagars-attacksimulering, förbättrad biometrisk säkerhet och nätfiske-detektering (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ).

Upptäckt och förebyggande av nätfiske

Nätfiske är fortfarande ett av de mest genomgripande cyberhoten, som lurar användare att klicka på skadliga länkar eller avslöja autentiseringsuppgifter. Generativ AI distribueras till båda upptäcka nätfiskeförsök och stärka användarutbildningen för att förhindra framgångsrika attacker. På den defensiva sidan kan AI-modeller analysera e-postinnehåll och avsändarbeteenden för att upptäcka subtila tecken på nätfiske som regelbaserade filter kan missa. Genom att lära sig av stora datamängder av legitima kontra bedrägliga e-postmeddelanden kan en generativ modell flagga anomalier i tonfall, formuleringar eller sammanhang som indikerar en bluff – även när grammatik och stavning inte längre ger bort det. Faktum är att Palo Alto Networks forskare noterar att generativ AI kan identifiera "subtila tecken på nätfiske-e-postmeddelanden som annars kan förbli oupptäckta," hjälpa organisationer att ligga steget före bedragare (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks).

Säkerhetsteam använder också generativ AI för att simulera nätfiskeattacker för utbildning och analys. Till exempel introducerade Ironscales ett GPT-drivet nätfiske-simuleringsverktyg som automatiskt genererar falska nätfiske-e-postmeddelanden skräddarsydda för en organisations anställda (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Dessa AI-tillverkade e-postmeddelanden återspeglar den senaste angripartaktiken, vilket ger personalen realistisk övning i att upptäcka nätfiskeinnehåll. Sådan personlig träning är avgörande eftersom angripare själva använder AI för att skapa mer övertygande beten. Noterbart, även om generativ AI kan producera mycket polerade nätfiskemeddelanden (borta är de dagar av lättupptäckt trasig engelska), har försvarare funnit att AI inte är oslagbar. År 2024 körde IBM Security-forskare ett experiment som jämförde mänskligt skrivna nätfiske-e-postmeddelanden med AI-genererade, och "överraskande nog var AI-genererade e-postmeddelanden fortfarande lätta att upptäcka trots korrekt grammatik" (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Detta tyder på att mänsklig intuition i kombination med AI-assisterad detektion fortfarande kan känna igen subtila inkonsekvenser eller metadatasignaler i AI-skrivna bedrägerier.

Generativ AI hjälper till att skydda nätfiske på andra sätt också. Modeller kan användas för att generera automatiska svar eller filter som testar misstänkta e-postmeddelanden. Till exempel kan ett AI-system svara på ett e-postmeddelande med vissa frågor för att verifiera avsändarens legitimitet eller använda en LLM för att analysera ett e-postmeddelandes länkar och bilagor i en sandlåda och sedan sammanfatta eventuella skadliga avsikter. NVIDIAs säkerhetsplattform Morpheus demonstrerar kraften hos AI på denna arena – den använder generativa NLP-modeller för att snabbt analysera och klassificera e-postmeddelanden, och det visade sig förbättra e-postdetektering av spjutfiske av 21 % jämfört med traditionella säkerhetsverktyg (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Morpheus profilerar till och med användarkommunikationsmönster för att upptäcka ovanligt beteende (som en användare som plötsligt skickar e-post till många externa adresser), vilket kan indikera att ett konto som är utsatt för nätfiske skickar e-postmeddelanden.

I praktiken börjar företag över olika branscher lita på AI för att filtrera e-post och webbtrafik för sociala ingenjörsattacker. Finansföretag, till exempel, använder generativ AI för att skanna kommunikation efter identitetsförsök som kan leda till bedrägerier, medan vårdgivare använder AI för att skydda patientdata från nätfiskerelaterade intrång. Genom att skapa realistiska nätfiske-scenarier och identifiera kännetecken för skadliga meddelanden, lägger generativ AI till ett kraftfullt lager till strategier för förebyggande av nätfiske. Takeaway: AI kan hjälpa till att upptäcka och avväpna nätfiskeattacker snabbare och mer exakt, även när angripare använder samma teknik för att förbättra sitt spel.

Detektering av skadlig programvara och hotanalys

Modern skadlig programvara utvecklas ständigt – angripare genererar nya varianter eller fördunklar kod för att kringgå antivirussignaturer. Generativ AI erbjuder nya tekniker för att både upptäcka skadlig programvara och förstå dess beteende. Ett tillvägagångssätt är att använda AI för att generera "onda tvillingar" av skadlig programvara: säkerhetsforskare kan mata in ett känt skadlig program i en generativ modell för att skapa många muterade varianter av den skadliga programvaran. Genom att göra det förutser de effektivt de justeringar en angripare kan göra. Dessa AI-genererade varianter kan sedan användas för att träna antivirus- och intrångsdetekteringssystem, så att även modifierade versioner av skadlig programvara känns igen i naturen (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Denna proaktiva strategi hjälper till att bryta cykeln där hackare ändrar sin skadliga programvara något för att undvika upptäckt och försvarare måste kämpa för att skriva nya signaturer varje gång. Som noterats i en branschpodcast använder säkerhetsexperter nu generativ AI för att "simulera nätverkstrafik och generera skadliga nyttolaster som efterliknar sofistikerade attacker," stresstesta sitt försvar mot en hel familj av hot snarare än en enda instans. Detta adaptiv hotdetektion innebär att säkerhetsverktyg blir mer motståndskraftiga mot polymorf skadlig programvara som annars skulle glida igenom.

Utöver detektion hjälper generativ AI till skadlig programvara analys och omvänd konstruktion, som traditionellt är arbetsintensiva uppgifter för hotanalytiker. Stora språkmodeller kan få i uppdrag att undersöka misstänkt kod eller skript och förklara i klarspråk vad koden är avsedd att göra. Ett exempel från verkligheten är VirusTotal Code Insight, en funktion från Googles VirusTotal som utnyttjar en generativ AI-modell (Googles Sec-PaLM) för att producera sammanfattningar på naturligt språk av potentiellt skadlig kod (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Det är i huvudsak "en typ av ChatGPT dedikerad till säkerhetskodning," agerar som en AI malware-analytiker som arbetar 24/7 för att hjälpa mänskliga analytiker att förstå hot (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Istället för att titta på okänt skript eller binär kod kan en säkerhetsteammedlem få en omedelbar förklaring från AI – till exempel, "Det här skriptet försöker ladda ner en fil från XYZ-servern och sedan ändra systeminställningarna, vilket tyder på skadlig programvara." Detta snabbar dramatiskt upp incidentresponsen, eftersom analytiker kan triage och förstå ny skadlig programvara snabbare än någonsin.

Generativ AI är också van vid lokalisera skadlig programvara i stora datamängder. Traditionella antivirusmotorer skannar filer efter kända signaturer, men en generativ modell kan utvärdera en fils egenskaper och till och med förutsäga om den är skadlig baserat på inlärda mönster. Genom att analysera attribut för miljarder filer (skadliga och godartade) kan en AI fånga uppsåt där det inte finns någon explicit signatur.Till exempel kan en generativ modell flagga en körbar fil som misstänkt på grund av dess beteendeprofil "ser ut" som en liten variation av ransomware den såg under träning, även om binären är ny. Den här beteendebaserade upptäckten hjälper till att motverka ny eller noll-dagars skadlig programvara. Googles Threat Intelligence AI (en del av Chronicle/Mandiant) använder enligt uppgift sin generativa modell för att analysera potentiellt skadlig kod och "Mer effektivt och effektivt hjälpa säkerhetspersonal att bekämpa skadlig programvara och andra typer av hot." (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel).

Å andra sidan måste vi erkänna att angripare kan använda generativ AI även här – för att automatiskt skapa skadlig programvara som anpassar sig. Säkerhetsexperter varnar faktiskt för det generativ AI kan hjälpa cyberkriminella att utveckla skadlig programvara som är svårare att upptäcka (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks). En AI-modell kan instrueras att modifiera en del av skadlig programvara upprepade gånger (ändra dess filstruktur, krypteringsmetoder, etc.) tills den undviker alla kända antiviruskontroller. Denna motstridiga användning är ett växande problem (kallas ibland för "AI-driven skadlig programvara" eller polymorf skadlig programvara som en tjänst). Vi kommer att diskutera sådana risker senare, men det understryker att generativ AI är ett verktyg i detta katt-och-mus-spel som används av både försvarare och angripare.

Generativ AI förbättrar totalt sett skadlig programvara försvar genom att göra det möjligt för säkerhetsteam tänka som en angripare – generera nya hot och lösningar internt. Oavsett om det handlar om att producera syntetisk skadlig programvara för att förbättra upptäcktshastigheten eller att använda AI för att förklara och innehålla verklig skadlig programvara som finns i nätverk, dessa tekniker är tillämpliga i alla branscher. En bank kan använda AI-driven skadlig programvara för att snabbt analysera ett misstänkt makro i ett kalkylblad, medan ett tillverkningsföretag kan förlita sig på AI för att upptäcka skadlig programvara som riktar sig till industriella kontrollsystem. Genom att utöka traditionell analys av skadlig programvara med generativ AI kan organisationer reagera på skadliga kampanjer snabbare och mer proaktivt än tidigare.

Hotintelligens och automatiserad analys

Varje dag bombarderas organisationer med hotintelligensdata – från flöden av nyupptäckta kompromissindikatorer (IOCs) till analytikerrapporter om framväxande hackertaktik. Utmaningen för säkerhetsteam är att sålla igenom denna störtflod av information och få fram handlingskraftiga insikter. Generativ AI visar sig vara ovärderlig i automatisera hotintelligensanalys och konsumtion. Istället för att manuellt läsa dussintals rapporter eller databasposter kan analytiker använda AI för att sammanfatta och kontextualisera hotinformation i maskinhastighet.

Ett konkret exempel är Googles Hot Intelligence svit, som integrerar generativ AI (Gemini-modellen) med Googles mängder av hotdata från Mandiant och VirusTotal. Denna AI tillhandahåller "Konversationssökning i Googles stora lager av hotintelligens", så att användare kan ställa naturliga frågor om hot och få destillerade svar (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). En analytiker kan till exempel fråga, "Har vi sett någon skadlig programvara relaterad till Threat Group X inriktad på vår bransch?" och AI kommer att dra relevant information, kanske noterar "Ja, Threat Group X kopplades till en nätfiskekampanj förra månaden med skadlig programvara Y", tillsammans med en sammanfattning av den skadliga programvarans beteende. Detta minskar dramatiskt tiden för att samla in insikter som annars skulle kräva att man sökte efter flera verktyg eller läste långa rapporter.

Generativ AI kan också korrelera och sammanfatta hottrender.Den kan kamma igenom tusentals säkerhetsblogginlägg, intrångsnyheter och mörk webbprat och sedan generera en sammanfattning av "de bästa cyberhoten den här veckan" för en CISO:s genomgång. Traditionellt krävde denna nivå av analys och rapportering betydande mänsklig ansträngning; nu kan en välinställd modell rita det på några sekunder, där människor bara förfinar resultatet. Företag som ZeroFox har utvecklats FoxGPT, ett generativt AI-verktyg speciellt utformat för "accelerera analysen och sammanfattningen av intelligens över stora datamängder," inklusive skadligt innehåll och nätfiskedata (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Genom att automatisera det tunga lyftet av läsning och korsreferensdata, gör AI det möjligt för hotinformationsteam att fokusera på beslutsfattande och svar.

Ett annat användningsfall är konversationshotsjakt. Föreställ dig att en säkerhetsanalytiker interagerar med en AI-assistent: "Visa mig några tecken på dataexfiltrering under de senaste 48 timmarna" eller "Vilka är de bästa nya sårbarheterna angripare utnyttjar den här veckan?" AI:n kan tolka frågan, söka i interna loggar eller externa informationskällor och svara med ett tydligt svar eller till och med en lista över relevanta incidenter. Detta är inte långsökt – moderna system för säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) börjar införliva naturliga språkfrågor. IBM:s QRadar-säkerhetssvit, till exempel, lägger till generativa AI-funktioner 2024 för att låta analytiker "ställ […] specifika frågor om den sammanfattade attackvägen" av en incident och få detaljerade svar. Det kan också "tolka och sammanfatta högst relevant hotintelligens" automatiskt (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Generativ AI förvandlar i huvudsak berg av teknisk data till insikter i chattstorlek på begäran.

I alla branscher har detta stora konsekvenser. En vårdgivare kan använda AI för att hålla sig uppdaterad om de senaste ransomware-grupperna som riktar sig till sjukhus, utan att ägna en analytiker åt forskning på heltid. Ett detaljhandelsföretags SOC kan snabbt sammanfatta nya POS-skadlig programvara när de informerar butikens IT-personal. Och i regeringen, där hotdata från olika byråer måste syntetiseras, kan AI producera enhetliga rapporter som lyfter fram de viktigaste varningarna. Av automatisera insamling och tolkning av hotunderrättelser, generativ AI hjälper organisationer att reagera snabbare på nya hot och minskar risken för att missa kritiska varningar gömda i bruset.

Optimering av Security Operations Center (SOC).

Security Operations Centers är ökända för larmtrötthet och en förkrossande mängd data. En typisk SOC-analytiker kan gå igenom tusentals varningar och händelser varje dag och undersöka potentiella incidenter. Generativ AI fungerar som en kraftmultiplikator i SOC:er genom att automatisera rutinarbete, tillhandahålla intelligenta sammanfattningar och till och med orkestrera några svar. Målet är att optimera SOC-arbetsflöden så att mänskliga analytiker kan fokusera på de mest kritiska frågorna medan AI-copiloten sköter resten.

En viktig applikation är att använda generativ AI som en "Analytikerns Copilot". Microsofts Security Copilot, som noterades tidigare, exemplifierar detta: det "är utformad för att hjälpa en säkerhetsanalytikers arbete snarare än att ersätta det," hjälpa till med incidentutredningar och rapportering (Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge). I praktiken innebär detta att en analytiker kan mata in rådata – brandväggsloggar, en händelsetidslinje eller en incidentbeskrivning – och be AI:n att analysera den eller sammanfatta den.Copiloten kan skriva ut en berättelse som, "Det verkar som om klockan 02:35 lyckades en misstänkt inloggning från IP X på Server Y, följt av ovanliga dataöverföringar, vilket tyder på ett potentiellt intrång i den servern." Denna typ av omedelbar kontextualisering är ovärderlig när tiden är avgörande.

AI-copiloter hjälper också till att minska triagebördan på nivå 1. Enligt branschdata kan ett säkerhetsteam spendera 15 timmar i veckan sorterar bara igenom cirka 22 000 varningar och falska positiva (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Med generativ AI kan många av dessa varningar triageras automatiskt – AI:n kan avfärda de som är klart godartade (med resonemang) och lyfta fram de som verkligen behöver uppmärksamhet, ibland till och med föreslå prioritet. Faktum är att generativ AI:s styrka när det gäller att förstå sammanhang betyder att den kan korskorrelera varningar som kan tyckas harmlösa isolerat men tillsammans indikerar en attack i flera steg. Detta minskar chansen att missa en attack på grund av "varningströtthet".

SOC-analytiker använder också naturligt språk med AI för att påskynda jakt och undersökningar. SentinelOne's Lila AI plattformen kombinerar till exempel ett LLM-baserat gränssnitt med säkerhetsdata i realtid, vilket gör att analytiker kan "ställ komplexa hotjaktsfrågor på vanlig engelska och få snabba, korrekta svar" (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). En analytiker kan skriva, "Har några slutpunkter kommunicerat med domänen badguy123[.]com under den senaste månaden?", och Purple AI kommer att söka igenom loggar för att svara. Detta sparar analytikern från att skriva databasfrågor eller skript – AI gör det under huven. Det betyder också att junioranalytiker effektivt kan hantera uppgifter som tidigare krävde en erfaren ingenjör som är skicklig på frågespråk. uppfostra teamet genom AI-assistans. Faktum är att analytiker rapporterar den generativa AI-vägledningen "höjer deras färdigheter och skicklighet", eftersom juniorpersonal nu kan få kodningsstöd på begäran eller analystips från AI, vilket minskar beroendet av att alltid be seniora teammedlemmar om hjälp (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ).

En annan SOC-optimering är automatiserad incidentsammanfattning och dokumentation. Efter att en incident har hanterats måste någon skriva rapporten – en uppgift som många tycker är tråkig. Generativ AI kan ta kriminaltekniska data (systemloggar, analys av skadlig programvara, tidslinje för åtgärder) och generera ett första utkast till incidentrapport. IBM bygger in denna förmåga i QRadar så att med "ett enda klick" en incidents sammanfattning kan tas fram för olika intressenter (chefer, IT-team, etc.) (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Detta sparar inte bara tid utan säkerställer också att inget förbises i rapporten, eftersom AI kan inkludera alla relevanta detaljer konsekvent. På samma sätt, för efterlevnad och revision, kan AI fylla i formulär eller bevistabeller baserade på incidentdata.

Verkliga resultat är övertygande. Tidiga användare av Swimlanes AI-drivna SOAR (säkerhetsorkestrering, automatisering och respons) rapporterar enorma produktivitetsvinster – Global Data Systems, till exempel, såg deras SecOps-team hantera en mycket större ärendemängd; sa en regissör "det jag gör idag med 7 analytiker skulle förmodligen ta 20 anställda utan" den AI-drivna automationen (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet). Med andra ord, AI i SOC kan multiplicera kapaciteten.I alla branscher, oavsett om det är ett teknikföretag som hanterar molnsäkerhetsvarningar eller en fabrik som övervakar OT-system, kan SOC-team få snabbare upptäckt och respons, färre missade incidenter och effektivare operationer genom att ta till sig generativa AI-assistenter. Det handlar om att arbeta smartare – att låta maskiner hantera de repetitiva och datatunga uppgifterna så att människor kan tillämpa sin intuition och expertis där det betyder mest.

Sårbarhetshantering och hotsimulering

Att identifiera och hantera sårbarheter – svagheter i programvara eller system som angripare kan utnyttja – är en central cybersäkerhetsfunktion. Generativ AI förbättrar sårbarhetshanteringen genom att påskynda upptäckten, hjälpa till med patchprioritering och till och med simulera attacker på dessa sårbarheter för att förbättra beredskapen. I huvudsak hjälper AI organisationer att hitta och fixa hålen i deras rustning snabbare, och proaktivt testa försvar innan riktiga angripare gör det.

En viktig applikation är att använda generativ AI för automatisk kodgranskning och upptäckt av sårbarheter. Stora kodbaser (särskilt äldre system) innehåller ofta säkerhetsbrister som går obemärkt förbi. Generativa AI-modeller kan tränas på säker kodningsmetoder och vanliga buggmönster, och sedan släppas lös på källkod eller kompilerade binärer för att hitta potentiella sårbarheter. Till exempel utvecklade NVIDIA-forskare en generativ AI-pipeline som kunde analysera äldre mjukvarubehållare och identifiera sårbarheter "med hög noggrannhet - upp till 4 gånger snabbare än mänskliga experter." (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). AI lärde sig i huvudsak hur osäker kod ser ut och kunde skanna igenom decennier gammal programvara för att flagga riskabla funktioner och bibliotek, vilket avsevärt påskyndade den normalt långsamma processen med manuell kodgranskning. Den här typen av verktyg kan vara en spelomvandlare för branscher som finans eller myndigheter som förlitar sig på stora, äldre kodbaser – AI hjälper till att modernisera säkerheten genom att gräva fram problem som personalen kan ta månader eller år att hitta (om någonsin).

Generativ AI hjälper också till arbetsflöden för sårbarhetshantering genom att bearbeta resultat av sårbarhetsskanning och prioritera dem. Verktyg som Tenables ExponeringAI använd generativ AI för att låta analytiker efterfråga sårbarhetsdata på vanligt språk och få svar direkt (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). ExposureAI kan "Sammanfatta hela attackvägen i en berättelse" för en given kritisk sårbarhet, förklara hur en angripare kan kedja den med andra svagheter för att äventyra ett system. Den rekommenderar till och med åtgärder för att åtgärda och svarar på uppföljningsfrågor om risken. Detta innebär att när en ny kritisk CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) tillkännages, kan en analytiker fråga AI: "Påverkas någon av våra servrar av denna CVE och vad är det värsta scenariot om vi inte patchar?" och få en tydlig bedömning från organisationens egna skanningsdata. Genom att kontextualisera sårbarheter (t.ex. den här är exponerad för internet och på en högvärdig server, så det är högsta prioritet), hjälper generativ AI team att lappa smart med begränsade resurser.

Förutom att hitta och hantera kända sårbarheter bidrar generativ AI till penetrationstestning och attacksimulering – i huvudsak upptäckande okänd sårbarheter eller testning av säkerhetskontroller. Generativa motstridiga nätverk (GAN), en typ av generativ AI, har använts för att skapa syntetisk data som imiterar verklig nätverkstrafik eller användarbeteende, vilket kan inkludera dolda attackmönster.En studie från 2023 föreslog att man skulle använda GAN för att generera realistisk nolldagars attacktrafik för att träna intrångsdetekteringssystem (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Genom att förse IDS med AI-tillverkade attackscenarier (som inte riskerar att använda faktisk skadlig programvara i produktionsnätverk), kan organisationer träna sina försvar för att känna igen nya hot utan att vänta på att bli drabbade av dem i verkligheten. På samma sätt kan AI simulera en angripare som undersöker ett system – till exempel automatiskt prova olika exploateringstekniker i en säker miljö för att se om någon lyckas. US Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ser ett löfte här: dess 2023 AI Cyber ​​Challenge använder uttryckligen generativ AI (som stora språkmodeller) för att "hitta och fixa automatiskt sårbarheter i programvara med öppen källkod" som en del av en tävling ( DARPA syftar till att utveckla AI, autonomiapplikationer som krigsfighters kan lita på > USA:s försvarsdepartement > nyheter från försvarsdepartementet ). Detta initiativ understryker att AI inte bara hjälper till att lappa kända hål; det är aktivt att avslöja nya och föreslå korrigeringar, en uppgift som traditionellt är begränsad till skickliga (och dyra) säkerhetsforskare.

Generativ AI kan till och med skapa intelligenta honungskrukor och digitala tvillingar för försvar. Nystartade företag utvecklar AI-drivna lockbetesystem som på ett övertygande sätt emulerar riktiga servrar eller enheter. Som en VD förklarade kan generativ AI "klona digitala system för att efterlikna riktiga och locka hackare" (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Dessa AI-genererade honeypots beter sig som den verkliga miljön (säg, en falsk IoT-enhet som skickar normal telemetri) men existerar enbart för att locka angripare. När en angripare riktar sig mot lockbetet har AI:n i huvudsak lurat dem att avslöja sina metoder, som försvarare sedan kan studera och använda för att förstärka de verkliga systemen. Detta koncept, som drivs av generativ modellering, ger ett framåtblickande sätt att vända på steken mot angripare, med hjälp av bedrägeri förstärkt av AI.

Över branscher innebär snabbare och smartare sårbarhetshantering färre intrång. Inom sjukvårds-IT, till exempel, kan AI snabbt upptäcka ett sårbart föråldrat bibliotek i en medicinsk utrustning och uppmana till en fast programvara innan någon angripare utnyttjar det. Inom bankverksamhet kan AI simulera en insiderattack på en ny applikation för att säkerställa att kunddata förblir säker under alla scenarier. Generativ AI fungerar alltså både som ett mikroskop och en stresstestare för organisationers säkerhetsställning: den belyser dolda brister och trycksystem på fantasifulla sätt för att säkerställa motståndskraft.

Säker kodgenerering och mjukvaruutveckling

Generativ AI:s talanger är inte begränsade till att upptäcka attacker – de sträcker sig också till skapa säkrare system från början. Inom mjukvaruutveckling kan AI-kodgeneratorer (som GitHub Copilot, OpenAI Codex, etc.) hjälpa utvecklare att skriva kod snabbare genom att föreslå kodavsnitt eller till och med hela funktioner. Cybersäkerhetsvinkeln säkerställer att dessa AI-föreslagna kodbitar är säkra och använder AI för att förbättra kodningsmetoderna.

Å ena sidan kan generativ AI fungera som en kodningsassistent som bäddar in bästa metoder för säkerhet. Utvecklare kan fråga ett AI-verktyg, "Generera en lösenordsåterställningsfunktion i Python," och helst få tillbaka kod som inte bara är funktionell utan också följer säkra riktlinjer (t.ex. korrekt ingångsvalidering, loggning, felhantering utan att läcka information, etc.). En sådan assistent, utbildad i omfattande säkerhetskodexempel, kan hjälpa till att minska mänskliga fel som leder till sårbarheter. Till exempel, om en utvecklare glömmer att rensa användarinmatning (öppnar dörren för SQL-injektion eller liknande problem), kan en AI antingen inkludera det som standard eller varna dem.Vissa AI-kodningsverktyg finjusteras nu med säkerhetsfokuserad data för att tjäna just detta syfte – i huvudsak, AI-parprogrammering med säkerhetssamvete.

Men det finns en baksida: generativ AI kan lika gärna introducera sårbarheter om den inte styrs ordentligt. Som Sophos säkerhetsexpert Ben Verschaeren noterade är det att använda generativ AI för kodning "bra för kort, verifierbar kod, men riskabelt när okontrollerad kod integreras" in i produktionssystemen. Risken är att en AI kan producera logiskt korrekt kod som är osäker på sätt som en icke-expert kanske inte märker. Dessutom kan illvilliga aktörer avsiktligt påverka offentliga AI-modeller genom att sålla dem med sårbara kodmönster (en form av dataförgiftning) så att AI föreslår osäker kod. De flesta utvecklare är inte säkerhetsexperter, så om en AI föreslår en bekväm lösning kan de använda den blint, utan att inse att den har ett fel (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Denna oro är verklig – i själva verket finns det en OWASP Topp 10-lista nu för LLMs (stora språkmodeller) som beskriver vanliga risker som denna med att använda AI för kodning.

För att motverka dessa problem, föreslår experter "bekämpa generativ AI med generativ AI" i kodningsområdet. I praktiken innebär det att använda AI för att granskning och testkod som andra AI (eller människor) skrev. En AI kan skanna igenom ny kodbekräftelse mycket snabbare än en mänsklig kodgranskare och flagga potentiella sårbarheter eller logiska problem. Vi ser redan att verktyg dyker upp som integreras i mjukvaruutvecklingens livscykel: kod skrivs (kanske med hjälp av AI), sedan granskar en generativ modell som tränats på principer för säker kod och genererar en rapport om eventuella problem (t.ex. användning av föråldrade funktioner, saknade autentiseringskontroller, etc.). NVIDIAs forskning, som nämndes tidigare, som uppnådde 4x snabbare sårbarhetsdetektering i kod är ett exempel på att utnyttja AI för säker kodanalys (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ).

Dessutom kan generativ AI hjälpa till skapa säkra konfigurationer och skript. Till exempel, om ett företag behöver distribuera en säker molninfrastruktur, kan en ingenjör be en AI att generera konfigurationsskripten (Infrastructure as Code) med säkerhetskontroller (som korrekt nätverkssegmentering, minst privilegierade IAM-roller) inbakade. AI:n, som har tränats i tusentals sådana konfigurationer, kan producera en baslinje som ingenjören sedan finjusterar. Detta påskyndar den säkra installationen av system och minskar felkonfigurationsfel – en vanlig källa till molnsäkerhetsincidenter.

Vissa organisationer använder också generativ AI för att upprätthålla en kunskapsbas av säkra kodningsmönster. Om en utvecklare är osäker på hur man implementerar en viss funktion på ett säkert sätt, kan de fråga en intern AI som har lärt sig av företagets tidigare projekt och säkerhetsriktlinjer. AI:n kan returnera ett rekommenderat tillvägagångssätt eller till och med kodavsnitt som överensstämmer med både funktionskrav och företagets säkerhetsstandarder. Detta tillvägagångssätt har använts av verktyg som Secureframes frågeformulär Automation, som hämtar svar från ett företags policyer och tidigare lösningar för att säkerställa konsekventa och korrekta svar (genererar i huvudsak säker dokumentation) (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Konceptet översätts till kodning: en AI som "minns" hur du säkert implementerade något tidigare och guidar dig att göra det på det sättet igen.

Sammanfattningsvis påverkar generativ AI programvaruutveckling av göra säker kodningshjälp mer tillgänglig. Branscher som utvecklar mycket anpassad programvara – teknik, ekonomi, försvar, etc.– kan dra nytta av att ha AI-copiloter som inte bara påskyndar kodningen utan fungerar som en ständigt vaksam säkerhetsgranskare. När de styrs på rätt sätt kan dessa AI-verktyg minska introduktionen av nya sårbarheter och hjälpa utvecklingsteam att följa bästa praxis, även om teamet inte har en säkerhetsexpert inblandad i varje steg. Resultatet är mjukvara som är mer robust mot attacker från dag ett.

Incident Response Support

När en cybersäkerhetsincident inträffar – oavsett om det är ett skadlig programutbrott, dataintrång eller systemavbrott från en attack – är tiden kritisk. Generativ AI är alltmer van vid stödja incidentrespons (IR) team att begränsa och åtgärda incidenter snabbare och med mer information till hands. Tanken är att AI kan axla en del av utrednings- och dokumentationsbördan under en incident, och till och med föreslå eller automatisera några svarsåtgärder.

En nyckelroll för AI i IR är incidentanalys och sammanfattning i realtid. Mitt under en incident kan svarspersoner behöva svar på frågor som "Hur kom angriparen in?", "Vilka system påverkas?", och "Vilka data kan äventyras?". Generativ AI kan analysera loggar, varningar och kriminaltekniska data från berörda system och snabbt ge insikter. Till exempel tillåter Microsoft Security Copilot en incidentresponser att mata in olika bevis (filer, webbadresser, händelseloggar) och be om en tidslinje eller en sammanfattning (Microsoft Security Copilot är en ny GPT-4 AI-assistent för cybersäkerhet | The Verge). AI:n kan svara med: "Intrånget började troligen med ett nätfiske-e-postmeddelande till användaren JohnDoe kl. 10:53 GMT innehållande skadlig programvara X. När den väl kördes skapade den skadliga programvaran en bakdörr som användes två dagar senare för att flytta i sidled till finansservern, där den samlade in data." Att ha denna sammanhängande bild på minuter snarare än timmar gör att teamet kan fatta välgrundade beslut (som vilka system som ska isoleras) mycket snabbare.

Generativ AI kan också föreslå inneslutnings- och saneringsåtgärder. Till exempel, om en slutpunkt är infekterad av ransomware, kan ett AI-verktyg generera ett skript eller en uppsättning instruktioner för att isolera den maskinen, inaktivera vissa konton och blockera kända skadliga IP-adresser på brandväggen – i huvudsak en spelbokkörning. Palo Alto Networks noterar att generativ AI är kapabel till "generera lämpliga åtgärder eller skript baserat på händelsens karaktär", automatisera de första svarsstegen (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks). I ett scenario där säkerhetsteamet är överväldigat (säg en utbredd attack över hundratals enheter), kan AI till och med utföra några av dessa åtgärder direkt under förgodkända förhållanden och agera som en juniorsvarare som arbetar outtröttligt. Till exempel kan en AI-agent automatiskt återställa autentiseringsuppgifter som den bedömer vara intrång eller karantänvärdar som uppvisar skadlig aktivitet som matchar incidentens profil.

Under incidentrespons är kommunikationen avgörande – både inom teamet och till intressenter. Generativ AI kan hjälpa till utarbeta incidentuppdateringsrapporter eller briefer i farten. Istället för att en ingenjör slutar sin felsökning för att skriva en e-postuppdatering kan de fråga AI: "Sammanfatta vad som har hänt i den här incidenten hittills för att informera cheferna." AI:n, efter att ha fått in incidentdata, kan producera en kortfattad sammanfattning: "Från och med 15.00 har angripare kommit åt 2 användarkonton och 5 servrar. Data som påverkas inkluderar klientposter i databasen X. Inneslutningsåtgärder: VPN-åtkomst för inträngda konton har återkallats och servrar isolerats. Nästa steg: skanna efter eventuella beständighetsmekanismer.” Den som svarar kan sedan snabbt verifiera eller justera detta och skicka ut det, för att säkerställa att intressenter hålls uppdaterade med korrekt, aktuell information.

Efter att dammet lagt sig finns det vanligtvis en detaljerad incidentrapport att förbereda och lärdomar att sammanställa. Detta är ett annat område där AI-stödet lyser. Den kan granska alla incidentdata och skapa en rapport efter incidenten täcker grundorsak, kronologi, påverkan och rekommendationer. IBM, till exempel, integrerar generativ AI för att skapa "enkla sammanfattningar av säkerhetsfall och incidenter som kan delas med intressenter" med en knapptryckning (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Genom att effektivisera rapportering efter åtgärd kan organisationer snabbare implementera förbättringar och även ha bättre dokumentation för efterlevnadsändamål.

En innovativ framtidsinriktad användning är AI-drivna incidentsimuleringar. I likhet med hur man kan köra en brandövning använder vissa företag generativ AI för att gå igenom scenarier för "vad-om"-incidenter. AI:n kan simulera hur ett ransomware kan spridas med tanke på nätverkslayouten, eller hur en insider kan exfiltrera data och sedan bedöma effektiviteten hos nuvarande svarsplaner. Detta hjälper team att förbereda och förfina spelböcker innan en riktig incident inträffar. Det är som att ha en ständigt förbättrad rådgivare för incidenthantering som ständigt testar din beredskap.

I höginsatsbranscher som finans eller hälsovård, där driftstopp eller dataförlust från incidenter är särskilt kostsamma, är dessa AI-drivna IR-funktioner mycket attraktiva. Ett sjukhus som upplever en cyberincident har inte råd med långvariga systemavbrott – en AI som snabbt hjälper till med inneslutning kan bokstavligen vara livräddande. På liknande sätt kan en finansiell institution använda AI för att hantera den första triage av ett misstänkt bedrägeriintrång klockan 03.00, så att när de jourhavande människorna är online, är en hel del förarbete (logga ut berörda konton, blockering av transaktioner, etc.) redan gjort. Av utöka incidentresponsteam med generativ AI, kan organisationer avsevärt minska svarstiderna och förbättra noggrannheten i sin hantering, vilket i slutändan minskar skador från cyberincidenter.

Beteendeanalys och anomalidetektering

Många cyberattacker kan fångas genom att märka när något avviker från ”normalt” beteende – oavsett om det är ett användarkonto som laddar ner ovanligt mycket data eller en nätverksenhet som plötsligt kommunicerar med en obekant värd. Generativ AI erbjuder avancerade tekniker för beteendeanalys och anomalidetektering, lära sig de normala mönstren för användare och system och sedan flagga när något ser av sig.

Traditionell anomalidetektering använder ofta statistiska trösklar eller enkel maskininlärning på specifika mätvärden (CPU-användningstoppar, inloggning vid udda timmar, etc.). Generativ AI kan ta detta vidare genom att skapa mer nyanserade beteendeprofiler. Till exempel kan en AI-modell ta in en anställds inloggningar, filåtkomstmönster och e-postvanor över tid och bilda en flerdimensionell förståelse av den användarens "normala". Om det kontot senare gör något drastiskt utanför sin norm (som att logga in från ett nytt land och komma åt en mängd HR-filer vid midnatt), skulle AI:n upptäcka en avvikelse inte bara på ett mått utan som ett helt beteendemönster som inte passar användarens profil. I tekniska termer kan generativa modeller (som autoencoders eller sekvensmodeller) modellera hur "normalt" ser ut och sedan generera ett förväntat intervall av beteende. När verkligheten faller utanför det intervallet flaggas det som en anomali (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks).

En praktisk implementering är inne övervakning av nätverkstrafik. Enligt en undersökning från 2024, 54% av USAorganisationer citerade övervakning av nätverkstrafik som ett av de främsta användningsfallen för AI inom cybersäkerhet (Nordamerika: bästa AI-användningsfall inom cybersäkerhet världen över 2024). Generativ AI kan lära sig de normala kommunikationsmönstren i ett företags nätverk – vilka servrar som vanligtvis pratar med varandra, vilka datavolymer som rör sig under kontorstid jämfört med över natten, etc. Om en angripare börjar exfiltrera data från en server, till och med långsamt för att undvika upptäckt, kan ett AI-baserat system märka att "Server A skickar aldrig 500 MB data vid 02:00 till en extern IP" och larma. Eftersom AI inte bara använder statiska regler utan en utvecklande modell av nätverksbeteende, kan den fånga upp subtila anomalier som statiska regler (som "varning om data > X MB") kan missa eller av misstag flagga. Denna adaptiva karaktär är det som gör AI-driven anomalidetektering kraftfull i miljöer som banktransaktionsnätverk, molninfrastruktur eller IoT-enhetsflottor, där det är extremt komplicerat att definiera fasta regler för normala kontra onormala.

Generativ AI hjälper också till användarbeteendeanalys (UBA), vilket är nyckeln till att upptäcka insiderhot eller komprometterade konton. Genom att generera en baslinje för varje användare eller enhet kan AI upptäcka saker som missbruk av autentiseringsuppgifter. Till exempel, om Bob från bokföring plötsligt börjar fråga i kunddatabasen (något han aldrig gjort tidigare), kommer AI-modellen för Bobs beteende att markera detta som ovanligt. Det kanske inte är skadlig programvara – det kan vara ett fall av att Bobs referenser har stulits och används av en angripare, eller att Bob undersöker där han inte borde. Hur som helst, säkerhetsteamet får en heads-up för att undersöka. Sådana AI-drivna UBA-system finns i olika säkerhetsprodukter, och generativa modelleringstekniker pressar deras noggrannhet högre och minskar falsklarm genom att ta hänsyn till sammanhanget (kanske är Bob på ett speciellt projekt, etc., vilket AI:n ibland kan sluta sig till från andra data).

När det gäller identitets- och åtkomsthantering, deepfake-detektering är ett växande behov – generativ AI kan skapa syntetiska röster och videor som lurar biometrisk säkerhet. Intressant nog kan generativ AI också hjälpa till att upptäcka dessa djupförfalskningar genom att analysera subtila artefakter i ljud eller video som är svåra för människor att lägga märke till. Vi såg ett exempel med Accenture, som använde generativ AI för att simulera otaliga ansiktsuttryck och tillstånd för att tåg deras biometriska system för att skilja verkliga användare från AI-genererade deepfakes. Under fem år har detta tillvägagångssätt hjälpt Accenture att eliminera lösenord för 90 % av sina system (övergå till biometri och andra faktorer) och minska attackerna med 60 % (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). I huvudsak använde de generativ AI för att stärka biometrisk autentisering, vilket gjorde den motståndskraftig mot generativa attacker (en bra illustration av AI som bekämpar AI). Denna typ av beteendemodellering – i det här fallet att erkänna skillnaden mellan ett levande mänskligt ansikte kontra ett AI-syntetiserat ett – är avgörande eftersom vi litar mer på AI i autentisering.

Avvikelsedetektering som drivs av generativ AI är tillämplig i alla branscher: inom sjukvård, övervakning av medicinsk utrustnings beteende efter tecken på hackning; inom finans, titta på handelssystem för oregelbundna mönster som kan tyda på bedrägeri eller algoritmisk manipulation; inom energi/försörjning, observera styrsystemsignaler för tecken på intrång. Kombinationen av bredd (om man tittar på alla aspekter av beteende) och djup (förstå komplexa mönster) som generativ AI ger gör det till ett potent verktyg för att upptäcka nål-i-en-höstack-indikatorerna för en cyberincident. När hoten blir smygande, gömmer sig bland normala operationer, blir denna förmåga att exakt karakterisera "normalt" och skrika när något avviker viktig.Generativ AI fungerar således som en outtröttlig vaktpost, som alltid lär sig och uppdaterar sin definition av normalitet för att hålla jämna steg med förändringar i miljön, och uppmärksammar säkerhetsteam på anomalier som förtjänar en närmare inspektion.

Möjligheter och fördelar med generativ AI i cybersäkerhet

Tillämpningen av generativ AI i cybersäkerhet ger en mängd möjligheter och fördelar för organisationer som är villiga att ta till sig dessa verktyg. Nedan sammanfattar vi de viktigaste fördelarna som gör generativ AI till ett övertygande tillägg till cybersäkerhetsprogram:

• Snabbare hotdetektion och reaktion: Generativa AI-system kan analysera stora mängder data i realtid och känna igen hot mycket snabbare än manuell mänsklig analys. Denna hastighetsfördel innebär tidigare upptäckt av attacker och snabbare incidentinneslutning. I praktiken kan AI-driven säkerhetsövervakning fånga upp hot som skulle ta människor mycket längre tid att korrelera. Genom att reagera på incidenter omedelbart (eller till och med självständigt utföra initiala svar), kan organisationer dramatiskt minska uppehållstiden för angripare i sina nätverk, vilket minimerar skadorna.

• Förbättrad noggrannhet och hottäckning: Eftersom de ständigt lär sig av ny data kan generativa modeller anpassa sig till föränderliga hot och fånga subtilare tecken på skadlig aktivitet. Detta leder till förbättrad detektionsnoggrannhet (färre falskt negativ och falskt positiv) jämfört med statiska regler. Till exempel kan en AI som har lärt sig kännetecknen för ett nätfiskemeddelande eller skadlig programvara identifiera varianter som aldrig setts tidigare. Resultatet är en bredare täckning av hottyper – inklusive nya attacker – vilket stärker den övergripande säkerhetsställningen. Säkerhetsteam får också detaljerade insikter från AI-analys (t.ex. förklaringar av skadlig programvara), vilket möjliggör mer exakta och riktade försvar (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks).

• Automatisering av repetitiva uppgifter: Generativ AI utmärker sig på att automatisera rutinmässiga, arbetsintensiva säkerhetsuppgifter – från att kamma igenom loggar och sammanställa rapporter till att skriva incidentsvarsskript. Denna automatisering minskar bördan på mänskliga analytiker, vilket ger dem möjlighet att fokusera på strategi på hög nivå och komplext beslutsfattande (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks). Vardagliga men viktiga sysslor som sårbarhetsskanning, konfigurationsgranskning, analys av användaraktivitet och efterlevnadsrapportering kan hanteras (eller åtminstone utarbetas först) av AI. Genom att hantera dessa uppgifter i maskinhastighet förbättrar AI inte bara effektiviteten utan minskar också mänskliga fel (en betydande faktor vid intrång).

• Proaktivt försvar och simulering: Generativ AI tillåter organisationer att växla från reaktiv till proaktiv säkerhet. Genom tekniker som attacksimulering, generering av syntetisk data och scenariobaserad träning kan försvarare förutse och förbereda sig på hot före de materialiseras i den verkliga världen. Säkerhetsteam kan simulera cyberattacker (nätfiskekampanjer, utbrott av skadlig programvara, DDoS, etc.) i säkra miljöer för att testa deras svar och stötta upp eventuella svagheter. Denna kontinuerliga träning, ofta omöjlig att göra grundligt med bara mänsklig ansträngning, håller försvaret skarpt och uppdaterat. Det liknar en "brandövning" på nätet – AI kan kasta många hypotetiska hot mot ditt försvar så att du kan öva och förbättra.

• Öka mänsklig expertis (AI som kraftmultiplikator): Generativ AI fungerar som en outtröttlig junioranalytiker, rådgivare och assistent i ett.Det kan ge mindre erfarna teammedlemmar vägledning och rekommendationer som vanligtvis förväntas från erfarna experter, effektivt demokratiserande expertis i hela laget (6 användningsfall för generativ AI i cybersäkerhet [+ exempel] ). Detta är särskilt värdefullt med tanke på talangbristen inom cybersäkerhet – AI hjälper mindre team att göra mer med mindre. Erfarna analytiker, å andra sidan, drar nytta av AI som hanterar grymtande arbete och kommer fram till icke-uppenbara insikter, som de sedan kan validera och agera på. Det övergripande resultatet är ett säkerhetsteam som är mycket mer produktivt och kapabelt, med AI som förstärker effekten av varje mänsklig medlem (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet).

• Förbättrat beslutsstöd och rapportering: Genom att översätta teknisk data till naturliga språkinsikter förbättrar generativ AI kommunikation och beslutsfattande. Säkerhetsledare får tydligare insyn i frågor via AI-genererade sammanfattningar och kan fatta välgrundade strategiska beslut utan att behöva analysera rådata. På samma sätt förbättras tvärfunktionell kommunikation (till chefer, efterlevnadsansvariga, etc.) när AI förbereder lättbegripliga rapporter om säkerhetsställning och incidenter (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Detta bygger inte bara upp förtroende och anpassning i säkerhetsfrågor på ledarskapsnivå utan hjälper också till att motivera investeringar och förändringar genom att tydligt formulera risker och AI-upptäckta luckor.

I kombination innebär dessa fördelar att organisationer som utnyttjar generativ AI inom cybersäkerhet kan uppnå en starkare säkerhetsställning med potentiellt lägre driftskostnader. De kan svara på hot som tidigare var överväldigande, täcka luckor som inte övervakades och kontinuerligt förbättras genom AI-drivna feedback-loopar. I slutändan erbjuder generativ AI en chans att komma före motståndare genom att matcha hastighet, skala och sofistikering av moderna attacker med lika sofistikerade försvar. Som en undersökning fann, förutser över hälften av företags- och cyberledare snabbare hotupptäckt och ökad noggrannhet genom användning av generativ AI ([PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum) (Generativ AI i cybersäkerhet: En omfattande översyn av LLM ...) – ett bevis på optimismen kring fördelarna med dessa tekniker.

Risker och utmaningar med att använda generativ AI i cybersäkerhet

Även om möjligheterna är betydande, är det viktigt att närma sig generativ AI inom cybersäkerhet med öppna ögon för risker och utmaningar inblandade. Att blint lita på AI eller missbruka det kan introducera nya sårbarheter. Nedan beskriver vi de största problemen och fallgroparna, tillsammans med sammanhanget för var och en:

• Motstridig användning av cyberkriminella: Samma generativa kapacitet som hjälper försvarare kan ge angripare makt. Hotaktörer använder redan generativ AI för att skapa mer övertygande nätfiske-e-postmeddelanden, skapa falska personas och deepfake-videor för social ingenjörskonst, utveckla polymorf skadlig kod som ständigt förändras för att undvika upptäckt och till och med automatisera aspekter av hackning (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks). Nästan hälften (46 %) av cybersäkerhetsledarna är oroade över att generativ AI kommer att leda till mer avancerade motståndsattacker (Generativ AI-säkerhet: trender, hot och begränsningsstrategier). Denna "AI-kapprustning" innebär att när försvarare använder AI, kommer angripare inte att ligga långt efter (i själva verket kan de ligga före i vissa områden, med hjälp av oreglerade AI-verktyg). Organisationer måste vara förberedda på AI-förbättrade hot som är mer frekventa, sofistikerade och svåra att spåra.

• AI-hallucinationer och felaktigheter: Generativa AI-modeller kan producera utdata som är rimligt men felaktigt eller vilseledande – ett fenomen som kallas hallucinationer. I ett säkerhetssammanhang kan en AI analysera en incident och felaktigt dra slutsatsen att en viss sårbarhet var orsaken, eller så kan den generera ett felaktigt åtgärdsskript som inte innehåller en attack. Dessa misstag kan vara farliga om de tas till nominellt värde. Som NTT Data varnar, "den generativa AI kan troligen producera osant innehåll, och detta fenomen kallas hallucinationer... det är för närvarande svårt att eliminera dem helt" (Säkerhetsrisker med generativ AI och motåtgärder, och dess inverkan på cybersäkerhet | NTT DATA Group). Övertilltro till AI utan verifiering kan leda till missriktade ansträngningar eller en falsk känsla av säkerhet. Till exempel kan en AI felaktigt flagga ett kritiskt system som säkert när det inte är, eller omvänt, utlösa panik genom att "upptäcka" ett intrång som aldrig hänt. Noggrann validering av AI-utgångar och att ha människor i kretsen för kritiska beslut är avgörande för att mildra denna risk.

• Falskt positivt och negativt: Relaterat till hallucinationer, om en AI-modell är dåligt tränad eller konfigurerad, kan det överrapportera godartad aktivitet som skadlig (falskt positiv) eller ännu värre missa verkliga hot (falskt negativ) (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet). Överdrivna falska varningar kan överväldiga säkerhetsteam och leda till larmtrötthet (att ångra själva effektivitetsvinsterna som AI utlovat), medan missade upptäckter lämnar organisationen utsatt. Att trimma generativa modeller för rätt balans är utmanande. Varje miljö är unik och en AI kanske inte omedelbart fungerar optimalt direkt. Kontinuerlig inlärning är också ett tveeggat svärd – om AI:n lär sig av feedback som är skev eller från en miljö som förändras, kan dess noggrannhet fluktuera. Säkerhetsteam måste övervaka AI-prestanda och justera trösklar eller ge korrigerande feedback till modellerna. I sammanhang med hög insats (som intrångsdetektering för kritisk infrastruktur) kan det vara klokt att köra AI-förslag parallellt med befintliga system under en period, för att säkerställa att de är anpassade och kompletterar snarare än att konflikter.

• Datasekretess och läckage: Generativa AI-system kräver ofta stora mängder data för träning och drift. Om dessa modeller är molnbaserade eller inte korrekt silo finns det en risk att känslig information kan läcka. Användare kan oavsiktligt mata in egen data eller personlig data till en AI-tjänst (tänk att be ChatGPT att sammanfatta en konfidentiell incidentrapport), och den data kan bli en del av modellens kunskap. Faktum är att en nyligen genomförd studie fann 55 % av indata till generativa AI-verktyg innehöll känslig eller personligt identifierbar information, väcker allvarliga farhågor om dataläckage (Generativ AI-säkerhet: trender, hot och begränsningsstrategier). Dessutom, om en AI har tränats på interna data och den är frågad på vissa sätt, kan den produktion delar av den känsliga informationen till någon annan. Organisationer måste implementera strikta policyer för datahantering (t.ex. genom att använda lokala eller privata AI-instanser för känsligt material) och utbilda anställda om att inte klistra in hemlig information i offentliga AI-verktyg. Integritetsbestämmelser (GDPR, etc.) spelar också in – att använda personuppgifter för att träna AI utan korrekt samtycke eller skydd kan strida mot lagar.

• Modellsäkerhet och manipulation: Generativa AI-modeller i sig kan bli måltavlor.Motståndare kan försöka modellförgiftning, matar skadlig eller vilseledande data under tränings- eller omskolningsfasen så att AI:n lär sig felaktiga mönster (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet). Till exempel kan en angripare subtilt förgifta hotinformationsdata så att AI misslyckas med att känna igen angriparens egen skadlig programvara som skadlig. En annan taktik är snabb injektion eller utmatningsmanipulation, där en angripare hittar ett sätt att utfärda indata till AI:n som får den att bete sig på oavsiktliga sätt – kanske att ignorera sina skyddsräcken eller att avslöja information som den inte borde (som interna uppmaningar eller data). Dessutom finns det risk för modellundandragande: angripare skapar indata speciellt utformade för att lura AI. Vi ser detta i motstridiga exempel - lätt störda data som en människa ser som normala men AI felklassificerar. Att säkerställa att AI-försörjningskedjan är säker (dataintegritet, modellåtkomstkontroll, motståndskraftstestning) är en ny men nödvändig del av cybersäkerheten när dessa verktyg används (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks).

• Övertilltro och erosion av färdigheter: Det finns en mildare risk att organisationer kan bli alltför beroende av AI och låta mänskliga färdigheter försvagas. Om junioranalytiker kommer att blint lita på AI-utdata, kanske de inte utvecklar det kritiska tänkande och intuition som behövs när AI är otillgängligt eller fel. Ett scenario att undvika är ett säkerhetsteam som har fantastiska verktyg men ingen aning om hur de ska fungera om dessa verktyg går ner (liknar piloter som förlitar sig alltför mycket på autopilot). Regelbundna träningsövningar utan AI-hjälp och att främja ett tänkesätt att AI är en assistent, inte ett ofelbart orakel, är viktigt för att hålla mänskliga analytiker skarpa. Människor måste förbli de yttersta beslutsfattarna, särskilt för bedömningar med stor inverkan.

• Etiska och efterlevnadsutmaningar: Användningen av AI i cybersäkerhet väcker etiska frågor och kan utlösa problem med regelefterlevnad. Till exempel, om ett AI-system felaktigt implicerar en anställd som en illvillig insider på grund av en anomali, kan det orättvist skada personens rykte eller karriär. Beslut som tas av AI kan vara ogenomskinliga ("svarta lådan"), vilket gör det svårt att förklara för revisorer eller tillsynsmyndigheter varför vissa åtgärder vidtogs. När AI-genererat innehåll blir mer utbrett är det avgörande att säkerställa transparens och upprätthålla ansvarsskyldighet. Tillsynsmyndigheter börjar granska AI - EU:s AI-lag kommer till exempel att ställa krav på "högrisk" AI-system, och cybersäkerhets-AI kan falla i den kategorin. Företag kommer att behöva navigera i dessa regler och eventuellt följa standarder som NIST AI Risk Management Framework för att använda generativ AI på ett ansvarsfullt sätt (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Efterlevnad omfattar även licensiering: användning av öppen källkod eller tredjepartsmodeller kan ha villkor som begränsar viss användning eller kräver delningsförbättringar.

Sammanfattningsvis, generativ AI är inte en silverkula – om det inte implementeras noggrant kan det introducera nya svagheter även när det löser andra. En studie från World Economic Forum från 2024 visade att ~47 % av organisationerna nämner framsteg inom generativ AI från angripare som ett primärt problem, vilket gör det "den mest oroande effekten av generativ AI" inom cybersäkerhet ([PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum) (Generativ AI i cybersäkerhet: En omfattande översyn av LLM ...). Organisationer måste därför anta ett balanserat tillvägagångssätt: utnyttja AI:s fördelar samtidigt som de strikt hanterar dessa risker genom styrning, testning och mänsklig tillsyn. Vi ska härnäst diskutera hur man praktiskt uppnår den balansen.

Framtidsutsikter: Generativ AI:s utvecklande roll i cybersäkerhet

Framöver är generativ AI redo att bli en integrerad del av cybersäkerhetsstrategin – och likaså ett verktyg som cybermotståndare kommer att fortsätta att utnyttja. De katt-och-mus-dynamik kommer att accelerera, med AI på båda sidor om stängslet. Här är några framtidsinriktade insikter om hur generativ AI kan forma cybersäkerhet under de kommande åren:

• AI-förstärkt cyberförsvar blir standard: Till 2025 och därefter kan vi förvänta oss att de flesta medelstora till stora organisationer kommer att ha införlivat AI-drivna verktyg i sin säkerhetsverksamhet. Precis som antivirus och brandväggar är standard idag, kan AI-copiloter och anomalidetekteringssystem bli baskomponenter i säkerhetsarkitekturer. Dessa verktyg kommer sannolikt att bli mer specialiserade – till exempel distinkta AI-modeller som är finjusterade för molnsäkerhet, för IoT-enhetsövervakning, för applikationskodsäkerhet och så vidare, allt fungerar tillsammans. Som en förutsägelse noterar, "2025 kommer generativ AI att vara en integrerad del av cybersäkerhet, vilket gör det möjligt för organisationer att proaktivt försvara sig mot sofistikerade och utvecklande hot" (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet). AI kommer att förbättra hotdetektion i realtid, automatisera många svarsåtgärder och hjälpa säkerhetsteam att hantera mycket större datavolymer än de kunde manuellt.

• Kontinuerligt lärande och anpassning: Framtida generativa AI-system inom cyber kommer att bli bättre på lärande i farten från nya incidenter och hotintelligens, uppdatera sin kunskapsbas i nästan realtid. Detta kan leda till verkligt adaptiva försvar – föreställ dig en AI som lär sig om en ny nätfiskekampanj som träffar ett annat företag på morgonen och på eftermiddagen redan har justerat ditt företags e-postfilter som svar. Molnbaserade AI-säkerhetstjänster kan underlätta denna typ av kollektivt lärande, där anonymiserade insikter från en organisation gynnar alla prenumeranter (liknande delning av hotinformation, men automatiserad). Detta kommer dock att kräva noggrann hantering för att undvika att dela känslig information och för att förhindra angripare från att mata in dålig data till de delade modellerna.

• Konvergens av AI och cybersäkerhetstalang: Kompetensuppsättningen av cybersäkerhetsproffs kommer att utvecklas till att inkludera färdigheter i AI och datavetenskap. Precis som dagens analytiker lär sig frågespråk och skript, kan morgondagens analytiker regelbundet finjustera AI-modeller eller skriva "playbooks" för AI att köra. Vi kan se nya roller som "AI Security Trainer" eller "Cybersäkerhet AI Engineer" – personer som är specialiserade på att anpassa AI-verktyg till en organisations behov, validera deras prestanda och se till att de fungerar säkert. Å andra sidan kommer cybersäkerhetsöverväganden i allt högre grad att påverka AI-utvecklingen. AI-system kommer att byggas med säkerhetsfunktioner från grunden (säker arkitektur, manipuleringsdetektering, granskningsloggar för AI-beslut, etc.) och ramverk för pålitlig AI (rättvis, förklarlig, robust och säker) kommer att styra deras distribution i säkerhetskritiska sammanhang.

• Mer sofistikerade AI-drivna attacker: Tyvärr kommer hotlandskapet också att utvecklas med AI. Vi förväntar oss mer frekvent användning av AI för att upptäcka nolldagssårbarheter, för att skapa mycket riktat spjutfiske (t.ex. AI som skrapar sociala medier för att skapa ett perfekt skräddarsytt bete) och för att generera övertygande djupfalska röster eller videor för att kringgå biometrisk autentisering eller bedrägeri. Automatiserade hackingagenter kan dyka upp som självständigt kan utföra flerstegsattacker (spaning, exploatering, rörelse i sidled, etc.) med minimal mänsklig tillsyn.Detta kommer att pressa försvarare att också förlita sig på AI – i huvudsak automation vs. automation. Vissa attacker kan inträffa med maskinhastighet, som AI-bots som försöker tusentals nätfiske-e-postpermutationer för att se vilken som kommer förbi filter. Cyberförsvar kommer att behöva fungera med liknande hastighet och flexibilitet för att hänga med (Vad är generativ AI i cybersäkerhet? - Palo Alto Networks).

• Reglering och etisk AI i säkerhet: När AI blir djupt inbäddad i cybersäkerhetsfunktioner kommer det att bli större granskning och eventuellt reglering för att säkerställa att dessa AI-system används på ett ansvarsfullt sätt. Vi kan förvänta oss ramverk och standarder som är specifika för AI inom säkerhet. Regeringar kan fastställa riktlinjer för transparens – t.ex. kräva att viktiga säkerhetsbeslut (som att avsluta en anställds åtkomst för misstänkt skadlig aktivitet) inte kan fattas av AI ensam utan mänsklig granskning. Det kan också finnas certifieringar för AI-säkerhetsprodukter för att försäkra köpare att AI har utvärderats för partiskhet, robusthet och säkerhet. Dessutom kan internationellt samarbete växa kring AI-relaterade cyberhot; till exempel avtal om hantering av AI-skapad desinformation eller normer mot vissa AI-drivna cybervapen.

• Integration med bredare AI och IT-ekosystem: Generativ AI inom cybersäkerhet kommer sannolikt att integreras med andra AI-system och IT-hanteringsverktyg. Till exempel kan en AI som hanterar nätverksoptimering arbeta med säkerhets-AI för att säkerställa att ändringar inte öppnar kryphål. AI-driven affärsanalys kan dela data med säkerhets-AI:er för att korrelera anomalier (som en plötslig nedgång i försäljningen med ett möjligt webbplatsproblem på grund av en attack). I grund och botten kommer AI inte att leva i en silo – det kommer att vara en del av en större intelligent struktur av en organisations verksamhet. Detta öppnar möjligheter för holistisk riskhantering där operationsdata, hotdata och till och med fysisk säkerhetsdata kan kombineras av AI för att ge en 360-graders bild av organisationens säkerhetsställning.

På lång sikt är förhoppningen att generativ AI ska hjälpa till att luta balansen till förmån för försvarare. Genom att hantera skalan och komplexiteten hos moderna IT-miljöer kan AI göra cyberrymden mer försvarbar. Men det är en resa, och det kommer att finnas växtvärk när vi förfinar dessa teknologier och lär oss att lita på dem på lämpligt sätt. De organisationer som håller sig informerade och investerar i ansvarig AI-antagande för säkerhet kommer sannolikt att vara de som är bäst lämpade för att navigera i framtidens hot.

Som Gartners senaste cybersäkerhetstrendrapport noterade, "uppkomsten av generativa AI-användningsfall (och risker) skapar press för transformation" (Cybersäkerhetstrender: Resilience Through Transformation - Gartner). De som anpassar sig kommer att utnyttja AI som en kraftfull allierad; de som släpar efter kan finna sig överträffade av AI-bemyndigade motståndare. De närmaste åren kommer att vara en avgörande tidpunkt för att definiera hur AI omformar cyberslagfältet.

Praktiska tips för att adoptera generativ AI inom cybersäkerhet

För företag som utvärderar hur de kan utnyttja generativ AI i sin cybersäkerhetsstrategi, här är några praktiska takeaways och rekommendationer att vägleda ett ansvarsfullt och effektivt antagande:

1. Börja med utbildning och träning: Se till att ditt säkerhetsteam (och bredare IT-personal) förstår vad generativ AI kan och inte kan göra. Ge utbildning i grunderna för AI-drivna säkerhetsverktyg och uppdatera dina program för säkerhetsmedvetenhet för alla anställda att täcka AI-aktiverade hot. Lär till exempel personalen hur AI kan generera mycket övertygande phishing-bedrägerier och deepfake-samtal. Utbilda samtidigt anställda i säker och godkänd användning av AI-verktyg i deras arbete.Välinformerade användare är mindre benägna att misshandla AI eller falla offer för AI-förbättrade attacker (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel).

2. Definiera tydliga AI-användningspolicyer: Behandla generativ AI som vilken kraftfull teknik som helst – med styrning. Utveckla policyer som anger vem som kan använda AI-verktyg, vilka verktyg som är sanktionerade och för vilka ändamål. Inkludera riktlinjer för hantering av känsliga uppgifter (t.ex ingen matning av konfidentiell data till externa AI-tjänster) för att förhindra läckor. Som ett exempel kan du tillåta endast säkerhetsteammedlemmar att använda en intern AI-assistent för incidentrespons, och marknadsföring kan använda en kontrollerad AI för innehåll – alla andra är begränsade. Många organisationer tar nu uttryckligen upp generativ AI i sina IT-policyer, och ledande standardiseringsorgan uppmuntrar policyer för säker användning snarare än direkta förbud (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Se till att kommunicera dessa regler och logiken bakom dem till alla anställda.

3. Minska "Shadow AI" och övervaka användningen: I likhet med shadow IT uppstår ”shadow AI” när anställda börjar använda AI-verktyg eller tjänster utan IT:s vetskap (t.ex. en utvecklare som använder en obehörig AI-kodassistent). Detta kan innebära osynliga risker. Genomföra åtgärder för att upptäcka och kontrollera osanktionerad AI-användning. Nätverksövervakning kan flagga anslutningar till populära AI API:er, och undersökningar eller verktygsrevisioner kan avslöja vad personalen använder. Erbjud godkända alternativ så att välmenande anställda inte frestas att bli skurkaktiga (till exempel tillhandahålla ett officiellt ChatGPT Enterprise-konto om folk tycker att det är användbart). Genom att lyfta fram AI-användningen kan säkerhetsteam bedöma och hantera risken. Övervakning är också nyckeln – logga AI-verktygsaktiviteter och -utdata så mycket som möjligt, så det finns en revisionsspår för beslut som AI påverkade (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel).

4. Utnyttja AI defensivt – fall inte efter: Inse att angripare kommer att använda AI, så ditt försvar borde också. Identifiera några områden med stor genomslagskraft där generativ AI omedelbart kan hjälpa dina säkerhetsoperationer (kanske larmtriage eller automatiserad logganalys) och kör pilotprojekt. Förstärk ditt försvar med AI:s hastighet och skala för att motverka snabbt rörliga hot (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Även enkla integrationer, som att använda en AI för att sammanfatta rapporter om skadlig programvara eller generera hotjaktfrågor, kan spara timmar för analytiker. Börja smått, utvärdera resultat och upprepa. Framgångar kommer att bygga förutsättningar för en bredare AI-adoption. Målet är att använda AI som en kraftmultiplikator – till exempel om nätfiskeattacker överväldigar din helpdesk, distribuera en AI-e-postklassificerare för att minska volymen proaktivt.

5. Investera i säkra och etiska AI-metoder: När du implementerar generativ AI, följ säker utveckling och driftsättning. Använda privata eller egenvärdiga modeller för känsliga uppgifter att behålla kontrollen över data. Om du använder tredjeparts AI-tjänster, se över deras säkerhets- och integritetsåtgärder (kryptering, datalagringspolicyer, etc.). Inkludera ramverk för AI-riskhantering (som NIST:s AI Risk Management Framework eller ISO/IEC-vägledning) för att systematiskt ta itu med saker som partiskhet, förklaringsbarhet och robusthet i dina AI-verktyg (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet? 10 verkliga exempel). Planera också för modelluppdateringar/patchar som en del av underhållet – AI-modeller kan också ha "sårbarheter" (t.ex. de kan behöva omskolning om de börjar driva eller om en ny typ av kontradiktorisk attack mot modellen upptäcks).Genom att bygga in säkerhet och etik i din AI-användning bygger du förtroende för resultaten och säkerställer efterlevnad av nya regler.

6. Håll människor i slingan: Använd AI för att hjälpa, inte helt ersätta, mänskligt omdöme inom cybersäkerhet. Bestäm beslutspunkter där mänsklig validering krävs (till exempel kan en AI utarbeta en incidentrapport, men en analytiker granskar den innan distribution; eller en AI kan föreslå att ett användarkonto blockeras, men en människa godkänner den åtgärden). Detta förhindrar inte bara att AI-fel blir okontrollerade, utan hjälper också ditt team att lära sig av AI:n och vice versa. Uppmuntra ett samarbetande arbetsflöde: analytiker bör känna sig bekväma med att ifrågasätta AI-utdata och utföra förnuftskontroller. Med tiden kan denna dialog förbättra både AI (genom feedback) och analytikernas färdigheter. Designa dina processer så att AI och mänskliga styrkor kompletterar varandra – AI hanterar volym och hastighet, människor hanterar oklarheter och slutliga beslut.

7. Mät, övervaka och justera: Slutligen, behandla dina generativa AI-verktyg som levande komponenter i ditt säkerhetsekosystem. Kontinuerligt mäta deras prestationer – minskar de responstiderna för incidenter? Fånga hot tidigare? Hur trendar den falska positiva kursen? Be om feedback från teamet: är AI:s rekommendationer användbara eller skapar det brus? Använd dessa mätvärden för att förfina modeller, uppdatera träningsdata eller justera hur AI är integrerad. Cyberhot och affärsbehov utvecklas, och dina AI-modeller bör uppdateras eller omskolas regelbundet för att förbli effektiva. Ha en plan för modellstyrning, inklusive vem som är ansvarig för dess underhåll och hur ofta den granskas. Genom att aktivt hantera AI:s livscykel säkerställer du att den förblir en tillgång, inte en skuld.

Sammanfattningsvis kan generativ AI förbättra cybersäkerhetskapaciteten avsevärt, men framgångsrikt antagande kräver genomtänkt planering och fortlöpande tillsyn. Företag som utbildar sina anställda, sätter tydliga riktlinjer och integrerar AI på ett balanserat och säkert sätt kommer att skörda frukterna av snabbare, smartare hothantering. Dessa takeaways ger en färdplan: kombinera mänsklig expertis med AI-automatisering, täcka grunderna för styrning och bibehålla smidighet när både AI-tekniken och hotbilden oundvikligen utvecklas.

Genom att ta dessa praktiska steg kan organisationer med tillförsikt svara på frågan "Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet?" – inte bara i teorin, utan i den dagliga praktiken – och därmed stärka deras försvar i vår allt mer digitala och AI-drivna värld. (Hur kan generativ AI användas i cybersäkerhet)