Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word?

Inleiding

Generatiewe KI – kunsmatige intelligensiestelsels wat nuwe inhoud of voorspellings kan skep – is besig om na vore te tree as 'n transformerende krag in kuberveiligheid. Gereedskap soos OpenAI se GPT-4 het die vermoë gedemonstreer om komplekse data te analiseer en mensagtige teks te genereer, wat nuwe benaderings tot verdediging teen kuberbedreigings moontlik maak. Kuberveiligheidspesialiste en sakebesluitnemers oor verskeie industrieë ondersoek hoe generatiewe KI verdediging teen ontwikkelende aanvalle kan versterk. Van finansies en gesondheidsorg tot kleinhandel en regering, organisasies in elke sektor staar gesofistikeerde phishing-pogings, wanware en ander bedreigings in die gesig wat generatiewe KI kan help teenwerk. In hierdie witskrif ondersoek ons ​​hoe generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik kan word , met die klem op werklike toepassings, toekomstige moontlikhede en belangrike oorwegings vir aanneming.

Generatiewe KI verskil van tradisionele analitiese KI deur nie net patrone op te spoor nie, maar ook te skep – of dit nou aanvalle simuleer om verdediging op te lei of natuurlike taalverduidelikings vir komplekse sekuriteitsdata te produseer. Hierdie dubbele vermoë maak dit 'n tweesnydende swaard: dit bied kragtige nuwe verdedigingsinstrumente, maar bedreigingsakteurs kan dit ook benut. Die volgende afdelings ondersoek 'n wye reeks gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid, van die outomatisering van phishing-opsporing tot die verbetering van voorvalreaksie. Ons bespreek ook die voordele wat hierdie KI-innovasies belowe, tesame met die risiko's (soos KI-"hallusinasies" of teenstrydige misbruik) wat organisasies moet bestuur. Laastens bied ons praktiese wegneemetes om besighede te help om generatiewe KI te evalueer en verantwoordelik in hul kuberveiligheidstrategieë te integreer.

Generatiewe KI in Kuberveiligheid: 'n Oorsig

Generatiewe KI in kuberveiligheid verwys na KI-modelle – dikwels groot taalmodelle of ander neurale netwerke – wat insigte, aanbevelings, kode of selfs sintetiese data kan genereer om sekuriteitstake te help. Anders as suiwer voorspellende modelle, kan generatiewe KI scenario's simuleer en mensleesbare uitsette (bv. verslae, waarskuwings of selfs kwaadwillige kodemonsters) produseer gebaseer op sy opleidingsdata. Hierdie vermoë word aangewend om bedreigings op meer dinamiese maniere as voorheen te voorspel, op te spoor en daarop te reageer Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ). Generatiewe modelle kan byvoorbeeld uitgebreide logboeke of bedreigingsintelligensie-bewaarplekke analiseer en 'n bondige opsomming of aanbevole aksie produseer, wat amper soos 'n KI-"assistent" vir sekuriteitspanne funksioneer.

Vroeë implementerings van generatiewe KI vir kuberverdediging het belofte getoon. In 2023 het Microsoft Security Copilot , 'n GPT-4-aangedrewe assistent vir sekuriteitsontleders, om oortredings te identifiseer en deur die 65 triljoen seine te sif wat Microsoft daagliks verwerk ( Microsoft Security Copilot is 'n nuwe GPT-4 KI-assistent vir kuberveiligheid | The Verge ). Ontleders kan hierdie stelsel in natuurlike taal aanspoor (bv. "Som alle sekuriteitsvoorvalle in die laaste 24 uur op" ), en die kopilot sal 'n nuttige narratiewe opsomming lewer. Net so gebruik Google se Bedreigingsintelligensie-KI 'n generatiewe model genaamd Gemini om gespreksoektogte deur Google se uitgebreide bedreigingsintelligensiedatabasis moontlik te maak, vinnig verdagte kode te analiseer en bevindinge op te som om wanware-jagters te help ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 Werklike Voorbeelde ). Hierdie voorbeelde illustreer die potensiaal: generatiewe KI kan komplekse, grootskaalse kuberveiligheidsdata verteer en insigte in 'n toeganklike vorm aanbied, wat besluitneming versnel.

Terselfdertyd kan generatiewe KI hoogs realistiese vals inhoud skep, wat 'n seën is vir simulasie en opleiding (en ongelukkig ook vir aanvallers wat sosiale manipulasie skep). Soos ons voortgaan met spesifieke gebruiksgevalle, sal ons sien dat generatiewe KI se vermoë om te sintetiseer en te analiseer , die grondslag lê vir die vele kuberveiligheidstoepassings daarvan. Hieronder delf ons in sleutelgebruiksgevalle, wat alles van phishing-voorkoming tot veilige sagteware-ontwikkeling dek, met voorbeelde van hoe elkeen in verskillende industrieë toegepas word.

Sleuteltoepassings van Generatiewe KI in Kuberveiligheid

Figuur: Sleutelgebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid sluit in KI-kopilote vir sekuriteitspanne, kodekwesbaarheidsanalise, aanpasbare bedreigingsopsporing, nuldag-aanvalsimulasie, verbeterde biometriese sekuriteit en phishing-opsporing ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ).

Phishing-opsporing en -voorkoming

Phishing bly een van die mees wydverspreide kuberbedreigings, wat gebruikers mislei om op kwaadwillige skakels te klik of geloofsbriewe bekend te maak. Generatiewe KI word ontplooi om beide phishing-pogings op te spoor en gebruikersopleiding te versterk om suksesvolle aanvalle te voorkom. Aan die verdedigende kant kan KI-modelle e-posinhoud en sendergedrag analiseer om subtiele tekens van phishing op te spoor wat reëlgebaseerde filters dalk mis. Deur te leer uit groot datastelle van wettige teenoor bedrieglike e-posse, kan 'n generatiewe model afwykings in toon, bewoording of konteks aandui wat op 'n bedrogspul dui – selfs wanneer grammatika en spelling dit nie meer verklap nie. Trouens, navorsers van Palo Alto Networks merk op dat generatiewe KI "subtiele tekens van phishing-e-posse kan identifiseer wat andersins onopgemerk sou bly", wat organisasies help om een ​​stap voor swendelaars te bly ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ).

Sekuriteitspanne gebruik ook generatiewe KI om phishing-aanvalle vir opleiding en analise te simuleer. Ironscales het byvoorbeeld 'n GPT-aangedrewe phishing-simulasie-instrument bekendgestel wat outomaties vals phishing-e-posse genereer wat op 'n organisasie se werknemers afgestem is ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 voorbeelde uit die werklike wêreld ). Hierdie KI-vervaardigde e-posse weerspieël die nuutste aanvalstaktieke, wat personeel realistiese oefening gee om phishing-inhoud op te spoor. Sulke gepersonaliseerde opleiding is van kritieke belang, aangesien aanvallers self KI aanneem om meer oortuigende lokmiddels te skep. Dit is opmerklik dat generatiewe KI baie gepoleerde phishing-boodskappe kan produseer (die dae van maklik raakgesiene gebroke Engels is verby), verdedigers gevind het dat KI nie onoortreflik is nie. In 2024 het IBM Security-navorsers 'n eksperiment uitgevoer wat mensgeskrewe phishing-e-posse vergelyk met KI-gegenereerde e-posse, en "verrassend genoeg was KI-gegenereerde e-posse steeds maklik om op te spoor ten spyte van hul korrekte grammatika" ( 6 gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid [+ voorbeelde] ). Dit dui daarop dat menslike intuïsie gekombineer met KI-ondersteunde opsporing steeds subtiele teenstrydighede of metadata-seine in KI-geskrewe swendelary kan herken.

Generatiewe KI help ook op ander maniere met phishing-verdediging. Modelle kan gebruik word om outomatiese reaksies of filters wat verdagte e-posse toets. Byvoorbeeld, 'n KI-stelsel kan 'n e-pos beantwoord met sekere navrae om die sender se legitimiteit te verifieer of 'n LLM gebruik om 'n e-pos se skakels en aanhangsels in 'n sandput te analiseer, en dan enige kwaadwillige bedoelings op te som. NVIDIA se sekuriteitsplatform Morpheus demonstreer die krag van KI in hierdie arena – dit gebruik generatiewe NLP-modelle om e-posse vinnig te analiseer en te klassifiseer, en daar is gevind dat dit spies-phishing-e-posopsporing met 21% in vergelyking met tradisionele sekuriteitsinstrumente ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Morpheus profileer selfs gebruikerskommunikasiepatrone om ongewone gedrag op te spoor (soos 'n gebruiker wat skielik baie eksterne adresse e-pos), wat kan aandui dat 'n gekompromitteerde rekening phishing-e-posse stuur.

In die praktyk begin maatskappye regoor industrieë KI vertrou om e-pos en webverkeer vir sosiale ingenieurswese-aanvalle te filter. Finansiële firmas gebruik byvoorbeeld generatiewe KI om kommunikasie te skandeer vir nabootsingspogings wat tot elektroniese bedrog kan lei, terwyl gesondheidsorgverskaffers KI ontplooi om pasiëntdata teen phishing-verwante oortredings te beskerm. Deur realistiese phishing-scenario's te genereer en die kenmerke van kwaadwillige boodskappe te identifiseer, voeg generatiewe KI 'n kragtige laag by phishing-voorkomingsstrategieë. Die gevolgtrekking: KI kan help om phishing-aanvalle vinniger en meer akkuraat op te spoor en te ontwapen , selfs al gebruik aanvallers dieselfde tegnologie om hul spel te verbeter.

Opsporing van wanware en bedreigingsanalise

Moderne wanware ontwikkel voortdurend – aanvallers genereer nuwe variante of verdoesel kode om antivirushandtekeninge te omseil. Generatiewe KI bied nuwe tegnieke vir beide die opsporing van wanware en die begrip van die gedrag daarvan. Een benadering is om KI te gebruik om "bose tweeling" van wanware te genereer : sekuriteitsnavorsers kan 'n bekende wanware-monster in 'n generatiewe model invoer om baie gemuteerde variante van daardie wanware te skep. Deur dit te doen, antisipeer hulle effektief die tweaks wat 'n aanvaller kan maak. Hierdie KI-gegenereerde variante kan dan gebruik word om antivirus- en indringingsopsporingstelsels op te lei, sodat selfs gewysigde weergawes van die wanware in die natuur herken word ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Hierdie proaktiewe strategie help om die siklus te breek waar hackers hul wanware effens verander om opsporing te ontduik en verdedigers elke keer moet skarrel om nuwe handtekeninge te skryf. Soos in een bedryfspodsending opgemerk, gebruik sekuriteitskundiges nou generatiewe KI om "netwerkverkeer te simuleer en kwaadwillige vragte te genereer wat gesofistikeerde aanvalle naboots", wat hul verdediging teen 'n hele familie van bedreigings eerder as 'n enkele instansie strestoets. Hierdie aanpasbare bedreigingsopsporing beteken dat sekuriteitsinstrumente meer veerkragtig word teen polimorfiese wanware wat andersins sou deurglip.

Benewens opsporing, help generatiewe KI met wanware-analise en omgekeerde ingenieurswese , wat tradisioneel arbeidsintensiewe take vir bedreigingsontleders is. Groot taalmodelle kan die taak kry om verdagte kode of skrifte te ondersoek en in gewone taal te verduidelik wat die kode bedoel is om te doen. 'n Werklike voorbeeld is VirusTotal Code Insight , 'n kenmerk deur Google se VirusTotal wat 'n generatiewe KI-model (Google se Sec-PaLM) gebruik om natuurlike taalopsommings van potensieel kwaadwillige kode te produseer ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 Werklike voorbeelde ). Dit is in wese "'n tipe ChatGPT toegewy aan sekuriteitskodering," wat optree as 'n KI-wanware-ontleder wat 24/7 werk om menslike ontleders te help om bedreigings te verstaan ​​( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). In plaas daarvan om oor onbekende skrifte of binêre kode te delf, kan 'n sekuriteitspanlid 'n onmiddellike verduideliking van die KI kry - byvoorbeeld, "Hierdie skrif probeer om 'n lêer van die XYZ-bediener af te laai en dan stelselinstellings te wysig, wat dui op wanware-gedrag." Dit versnel insidentrespons dramaties, aangesien ontleders nuwe wanware vinniger as ooit tevore kan triageer en verstaan.

Generatiewe KI word ook gebruik om wanware in massiewe datastelle te identifiseer . Tradisionele antivirus-enjins skandeer lêers vir bekende handtekeninge, maar 'n generatiewe model kan 'n lêer se eienskappe evalueer en selfs voorspel of dit kwaadwillig is gebaseer op aangeleerde patrone. Deur die eienskappe van miljarde lêers (kwaadwillig en goedaardig) te analiseer, kan 'n KI kwaadwillige bedoelings opspoor waar geen eksplisiete handtekening bestaan ​​nie. Byvoorbeeld, 'n generatiewe model kan 'n uitvoerbare lêer as verdag merk omdat die gedragsprofiel daarvan "lyk" soos 'n effense variasie van ransomware wat dit tydens opleiding gesien het, al is die binêre lêer nuut. Hierdie gedragsgebaseerde opsporing help om nuwe of nul-dag-wanware teen te werk. Google se Threat Intelligence AI (deel van Chronicle/Mandiant) gebruik glo sy generatiewe model om potensieel kwaadwillige kode te analiseer en "meer doeltreffend en effektief sekuriteitsprofessionele te help om wanware en ander soorte bedreigings te bestry." ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ).

Aan die ander kant moet ons erken dat aanvallers generatiewe KI ook hier kan gebruik – om outomaties wanware te skep wat homself aanpas. Trouens, sekuriteitskundiges waarsku dat generatiewe KI kubermisdadigers kan help om wanware te ontwikkel wat moeiliker is om op te spoor ( Wat is Generatiewe KI in Kubersekuriteit? - Palo Alto Networks ). 'n KI-model kan opdrag kry om 'n stukkie wanware herhaaldelik te morf (deur die lêerstruktuur, enkripsiemetodes, ens. te verander) totdat dit alle bekende antiviruskontroles ontduik. Hierdie teenstrydige gebruik is 'n groeiende kommer (soms na verwys as "KI-aangedrewe wanware" of polimorfiese wanware as 'n diens). Ons sal sulke risiko's later bespreek, maar dit onderstreep dat generatiewe KI 'n instrument is in hierdie kat-en-muis-speletjie wat deur beide verdedigers en aanvallers gebruik word.

Oor die algemeen verbeter generatiewe KI die verdediging teen wanware deur sekuriteitspanne in staat te stel om soos 'n aanvaller te dink – om nuwe bedreigings en oplossings intern te genereer. Of dit nou die vervaardiging van sintetiese wanware is om opsporingsyfers te verbeter of die gebruik van KI om werklike wanware wat in netwerke gevind word, te verduidelik en te bevat, hierdie tegnieke is van toepassing op alle industrieë. 'n Bank kan KI-gedrewe wanware-analise gebruik om vinnig 'n verdagte makro in 'n sigblad te analiseer, terwyl 'n vervaardigingsfirma op KI kan staatmaak om wanware op te spoor wat op industriële beheerstelsels gemik is. Deur tradisionele wanware-analise met generatiewe KI aan te vul, kan organisasies vinniger en meer proaktief as voorheen op wanware-veldtogte reageer.

Bedreigingsintelligensie en Outomatisering van Analise

Elke dag word organisasies gebombardeer met bedreigingsintelligensiedata – van bronne van nuut ontdekte aanwysers van kompromie (IOC's) tot ontledersverslae oor opkomende hackertaktieke. Die uitdaging vir sekuriteitspanne is om deur hierdie stortvloed van inligting te sif en bruikbare insigte te onttrek. Generatiewe KI bewys van onskatbare waarde in die outomatisering van bedreigingsintelligensie-analise en -verbruik . In plaas daarvan om dosyne verslae of databasisinskrywings handmatig te lees, kan ontleders KI gebruik om bedreigingsintelligensie teen masjienspoed op te som en te kontekstualiseer.

Een konkrete voorbeeld is Google se Bedreigingsintelligensie- suite, wat generatiewe KI (die Gemini-model) integreer met Google se groot hoeveelhede bedreigingsdata van Mandiant en VirusTotal. Hierdie KI bied "gespreksoektogte oor Google se uitgebreide bewaarplek van bedreigingsintelligensie" , wat gebruikers toelaat om natuurlike vrae oor bedreigings te vra en gedistilleerde antwoorde te kry ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Byvoorbeeld, 'n ontleder kan vra: "Het ons enige wanware gesien wat verband hou met Bedreigingsgroep X wat ons bedryf teiken?" en die KI sal relevante inligting insamel, miskien deur te let op "Ja, Bedreigingsgroep X was verlede maand gekoppel aan 'n phishing-veldtog met behulp van wanware Y" , saam met 'n opsomming van daardie wanware se gedrag. Dit verminder dramaties die tyd om insigte in te samel wat andersins navrae oor verskeie gereedskap of die lees van lang verslae sou vereis.

Generatiewe KI kan ook bedreigingstendense korreleer en opsom . Dit kan deur duisende sekuriteitsblogplasings, nuus oor oortredings en donkerweb-gesprekke kam en dan 'n uitvoerende opsomming van "top kuberbedreigings hierdie week" genereer vir 'n CISO se inligtingsessie. Tradisioneel het hierdie vlak van analise en verslagdoening aansienlike menslike moeite verg; nou kan 'n goed ingestelde model dit binne sekondes opstel, met mense wat slegs die uitset verfyn. Maatskappye soos ZeroFox het FoxGPT , 'n generatiewe KI-instrument wat spesifiek ontwerp is om "die analise en opsomming van intelligensie oor groot datastelle te versnel", insluitend kwaadwillige inhoud en phishing-data ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Deur die swaar werk van die lees en kruisverwysing van data te outomatiseer, stel KI bedreigingsintelligensie-spanne in staat om op besluitneming en reaksie te fokus.

Nog 'n gebruiksgeval is gespreksbedreigingsjag . Stel jou voor 'n sekuriteitsontleder wat met 'n KI-assistent interaksie het: "Wys my enige tekens van data-ekfiltrasie in die afgelope 48 uur" of "Wat is die belangrikste nuwe kwesbaarhede wat aanvallers hierdie week uitbuit?" Die KI kan die navraag interpreteer, interne logs of eksterne intelligensiebronne deursoek, en reageer met 'n duidelike antwoord of selfs 'n lys van relevante voorvalle. Dit is nie vergesog nie – moderne sekuriteitsinligting- en gebeurtenisbestuur (SIEM)-stelsels begin natuurlike taalnavrae insluit. IBM se QRadar-sekuriteitspakket voeg byvoorbeeld in 2024 generatiewe KI-kenmerke by om ontleders toe te laat om "[…] spesifieke vrae oor die opgesomde aanvalspad" van 'n voorval te vra en gedetailleerde antwoorde te kry. Dit kan ook "hoogs relevante bedreigingsintelligensie interpreteer en opsom" ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). In wese verander generatiewe KI berge tegniese data in kletsgrootte insigte op aanvraag.

Dit het groot implikasies oor alle industrieë. 'n Gesondheidsorgverskaffer kan KI gebruik om op hoogte te bly van die nuutste ransomware-groepe wat hospitale teiken, sonder om 'n ontleder aan voltydse navorsing toe te wy. 'n Kleinhandelmaatskappy se SOC kan vinnig nuwe POS-wanware-taktieke opsom wanneer hulle winkel-IT-personeel inlig. En in die regering, waar bedreigingsdata van verskeie agentskappe gesintetiseer moet word, kan KI verenigde verslae lewer wat die belangrikste waarskuwings uitlig. Deur die insameling en interpretasie van bedreigingsintelligensie te outomatiseer , help generatiewe KI organisasies om vinniger op opkomende bedreigings te reageer en verminder die risiko om kritieke waarskuwings wat in die geraas versteek is, mis te loop.

Optimalisering van Sekuriteitsoperasiesentrum (SOC)

Sekuriteitsbedryfsentrums is berug vir waarskuwingsmoegheid en 'n verpletterende hoeveelheid data. 'n Tipiese SOC-ontleder kan elke dag deur duisende waarskuwings en gebeurtenisse waad en potensiële voorvalle ondersoek. Generatiewe KI tree op as 'n kragvermenigvuldiger in SOC's deur roetinewerk te outomatiseer, intelligente opsommings te verskaf en selfs sommige reaksies te orkestreer. Die doel is om SOC-werkvloei te optimaliseer sodat menslike ontleders op die mees kritieke kwessies kan fokus terwyl die KI-mede-piloot die res hanteer.

Een belangrike toepassing is die gebruik van generatiewe KI as 'n "Ontleder se Medepilot" . Microsoft se Sekuriteitskopilot, wat vroeër genoem is, is 'n voorbeeld hiervan: dit "is ontwerp om 'n sekuriteitsontleder se werk te help eerder as om dit te vervang," en help met voorvalondersoeke en -rapportering ( Microsoft Sekuriteitskopilot is 'n nuwe GPT-4 KI-assistent vir kuberveiligheid | The Verge ). In die praktyk beteken dit dat 'n ontleder rou data - firewalllogs, 'n gebeurtenistydlyn of 'n voorvalbeskrywing - kan invoer en die KI kan vra om dit te analiseer of op te som. Die medepilot kan 'n narratief uitvoer soos: "Dit blyk dat om 2:35 vm. 'n verdagte aanmelding vanaf IP X op Bediener Y geslaag het, gevolg deur ongewone data-oordragte, wat 'n potensiële oortreding van daardie bediener aandui." Hierdie soort onmiddellike kontekstualisering is van onskatbare waarde wanneer tyd van die essensie is.

KI-kopilote help ook om die vlak 1-triagelas te verminder. Volgens bedryfsdata kan 'n sekuriteitspan 15 uur per week om net deur sowat 22 000 waarskuwings en vals positiewe te sorteer ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Met generatiewe KI kan baie van hierdie waarskuwings outomaties getriageer word – die KI kan dié wat duidelik goedaardig is (met redes) verwerp en dié wat werklik aandag benodig, uitlig, soms selfs die prioriteit voorstel. Trouens, generatiewe KI se sterkte in die begrip van konteks beteken dat dit waarskuwings kan kruiskorreleer wat in isolasie onskadelik mag lyk, maar saam 'n meerfasige aanval aandui. Dit verminder die kans om 'n aanval te mis as gevolg van "waarskuwingsmoegheid".

SOC-ontleders gebruik ook natuurlike taal met KI om jag en ondersoeke te bespoedig. SentinelOne se Purple KI- platform kombineer byvoorbeeld 'n LLM-gebaseerde koppelvlak met intydse sekuriteitsdata, wat ontleders in staat stel om "komplekse bedreigingsjagvrae in gewone Engels te vra en vinnige, akkurate antwoorde te kry" ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). 'n Ontleder kan tik: "Het enige eindpunte die afgelope maand met domein badguy123[.]com gekommunikeer?" , en Purple KI sal deur logs soek om te reageer. Dit spaar die ontleder die moeite om databasisnavrae of skrifte te skryf – die KI doen dit onder die enjinkap. Dit beteken ook dat junior ontleders take kan hanteer wat voorheen 'n ervare ingenieur met vaardigheid in navraagtale vereis het, wat die span effektief deur KI-bystand opgradeer . Inderdaad, ontleders berig dat generatiewe KI-leiding "hul vaardighede en bekwaamheid verhoog" , aangesien junior personeel nou op-aanvraag koderingsondersteuning of ontledingswenke van die KI kan kry, wat die afhanklikheid van die vraag na senior spanlede om hulp verminder ( 6 gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid [+ voorbeelde] ).

Nog 'n SOC-optimering is outomatiese voorvalopsomming en -dokumentasie . Nadat 'n voorval hanteer is, moet iemand die verslag skryf – 'n taak wat baie mense vervelig vind. Generatiewe KI kan die forensiese data (stelsellogboeke, wanware-analise, tydlyn van aksies) neem en 'n eerste konsep-voorvalverslag genereer. IBM bou hierdie vermoë in QRadar in sodat met "'n enkele klik" 'n voorvalopsomming vir verskillende belanghebbendes (bestuurders, IT-spanne, ens.) geproduseer kan word ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Dit bespaar nie net tyd nie, maar verseker ook dat niks in die verslag oor die hoof gesien word nie, aangesien die KI alle relevante besonderhede konsekwent kan insluit. Net so, vir voldoening en ouditering, kan KI vorms of bewystabelle invul gebaseer op voorvaldata.

Werklike uitkomste is oortuigend. Vroeë gebruikers van Swimlane se KI-gedrewe SOAR (sekuriteitsorkestrering, outomatisering en reaksie) rapporteer groot produktiwiteitswinste – Global Data Systems het byvoorbeeld gesien hoe hul SecOps-span 'n veel groter saaklas bestuur; een direkteur het gesê: "wat ek vandag met 7 ontleders doen, sou waarskynlik 20 personeellede verg sonder" die KI-aangedrewe outomatisering ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word ). Met ander woorde, KI in die SOC kan kapasiteit vermenigvuldig . Oor industrieë heen, of dit nou 'n tegnologiemaatskappy is wat met wolksekuriteitswaarskuwings handel of 'n vervaardigingsaanleg wat OT-stelsels monitor, staan ​​SOC-spanne die geleentheid om vinniger opsporing en reaksie, minder gemiste voorvalle en meer doeltreffende bedrywighede te verkry deur generatiewe KI-assistente te omarm. Dit gaan daaroor om slimmer te werk – om masjiene toe te laat om die herhalende en data-swaar take te hanteer sodat mense hul intuïsie en kundigheid kan toepas waar dit die meeste saak maak.

Kwetsbaarheidsbestuur en Bedreigingssimulasie

Die identifisering en bestuur van kwesbaarhede – swakpunte in sagteware of stelsels wat aanvallers kan benut – is 'n kernfunksie van kuberveiligheid. Generatiewe KI verbeter kwesbaarheidsbestuur deur ontdekking te versnel, te help met die prioritisering van opdaterings, en selfs aanvalle op daardie kwesbaarhede te simuleer om voorbereiding te verbeter. In wese help KI organisasies om die gate in hul wapenrusting vinniger te vind en reg te maak, en proaktief verdediging te toets voordat werklike aanvallers dit doen.

Een belangrike toepassing is die gebruik van generatiewe KI vir outomatiese kode-oorsig en kwesbaarheidsontdekking . Groot kodebasisse (veral ouer stelsels) bevat dikwels sekuriteitsfoute wat ongemerk bly. Generatiewe KI-modelle kan opgelei word op veilige koderingspraktyke en algemene foutpatrone, en dan ontketen word op bronkode of saamgestelde binêre lêers om potensiële kwesbaarhede te vind. NVIDIA-navorsers het byvoorbeeld 'n generatiewe KI-pyplyn ontwikkel wat ouer sagtewarehouers kon analiseer en kwesbaarhede kon identifiseer "met hoë akkuraatheid - tot 4x vinniger as menslike kundiges." ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Die KI het in wese geleer hoe onveilige kode lyk en kon deur dekades oue sagteware skandeer om riskante funksies en biblioteke te merk, wat die normaalweg stadige proses van handmatige kode-ouditering aansienlik versnel het. Hierdie soort instrument kan 'n spelwisselaar wees vir nywerhede soos finansies of die regering wat staatmaak op groot, ouer kodebasisse - die KI help om sekuriteit te moderniseer deur probleme op te grawe wat personeel maande of jare kan neem om te vind (indien ooit).

Generatiewe KI help ook met werkvloei vir kwesbaarheidsbestuur deur kwesbaarheidskanderingsresultate te verwerk en te prioritiseer. Gereedskap soos Tenable se ExposureAI gebruik generatiewe KI om ontleders toe te laat om kwesbaarheidsdata in gewone taal te navraag en onmiddellike antwoorde te kry ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 voorbeelde uit die werklike wêreld ). ExposureAI kan "die volledige aanvalspad in 'n narratief opsom" vir 'n gegewe kritieke kwesbaarheid, en verduidelik hoe 'n aanvaller dit met ander swakhede kan koppel om 'n stelsel in gevaar te stel. Dit beveel selfs aksies aan om te remedieer en beantwoord opvolgvrae oor die risiko. Dit beteken dat wanneer 'n nuwe kritieke CVE (Algemene Kwetsbaarhede en Blootstellings) aangekondig word, 'n ontleder die KI kan vra: "Word enige van ons bedieners deur hierdie CVE geraak en wat is die ergste scenario as ons nie 'n opdatering doen nie?" en 'n duidelike assessering ontvang wat uit die organisasie se eie skanderingsdata getrek is. Deur kwesbaarhede te kontekstualiseer (bv. hierdie een is blootgestel aan die internet en op 'n hoëwaarde-bediener, dus is dit die topprioriteit), help generatiewe KI spanne om slim met beperkte hulpbronne te opdatering.

Benewens die vind en bestuur van bekende kwesbaarhede, dra generatiewe KI by tot penetrasietoetsing en aanvalsimulasie – in wese die ontdekking van onbekende kwesbaarhede of die toets van sekuriteitsbeheer. Generatiewe teenstrydige netwerke (GAN's), 'n tipe generatiewe KI, is gebruik om sintetiese data te skep wat werklike netwerkverkeer of gebruikersgedrag naboots, wat verborge aanvalpatrone kan insluit. 'n Studie uit 2023 het voorgestel dat GAN's gebruik word om realistiese nuldag-aanvalverkeer te genereer om indringingsopsporingstelsels op te lei ( 6 gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid [+ voorbeelde] ). Deur die IDS te voed met KI-vervaardigde aanvalscenario's (wat nie die risiko loop om werklike wanware op produksienetwerke te gebruik nie), kan organisasies hul verdediging oplei om nuwe bedreigings te herken sonder om te wag om in werklikheid daardeur getref te word. Net so kan KI 'n aanvaller simuleer wat 'n stelsel ondersoek – byvoorbeeld, outomaties verskeie aanvalstegnieke in 'n veilige omgewing probeer om te sien of enige slaag. Die Amerikaanse Verdedigingsagentskap vir Gevorderde Navorsingsprojekte (DARPA) sien belofte hier: hul 2023 KI-Siberuitdaging gebruik eksplisiet generatiewe KI (soos groot taalmodelle) om "outomaties kwesbaarhede in oopbronsagteware te vind en reg te stel" as deel van 'n kompetisie ( DARPA beoog om KI te ontwikkel, outonomietoepassings waarop oorlogvoerders kan vertrou > Amerikaanse Departement van Verdediging > Nuus van die Departement van Verdediging ). Hierdie inisiatief beklemtoon dat KI nie net help om bekende gate te herstel nie; dit ontdek aktief nuwes en stel oplossings voor, 'n taak wat tradisioneel beperk is tot bekwame (en duur) sekuriteitsnavorsers.

Generatiewe KI kan selfs intelligente heuningpotte en digitale tweelinge vir verdediging skep. Startups ontwikkel KI-gedrewe lokmiddelstelsels wat oortuigend regte bedieners of toestelle naboots. Soos een uitvoerende hoof verduidelik het, kan generatiewe KI "digitale stelsels kloon om regte stelsels na te boots en hackers te lok" ( 6 gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid [+ voorbeelde] ). Hierdie KI-gegenereerde heuningpotte tree op soos die regte omgewing (sê maar, 'n vals IoT-toestel wat normale telemetrie stuur), maar bestaan ​​uitsluitlik om aanvallers te lok. Wanneer 'n aanvaller die lokmiddel teiken, het die KI hulle in wese gekul om hul metodes te openbaar, wat verdedigers dan kan bestudeer en gebruik om die regte stelsels te versterk. Hierdie konsep, aangedryf deur generatiewe modellering, bied 'n toekomsgerigte manier om die rolle teen aanvallers om te keer deur misleiding te gebruik wat deur KI versterk word.

Oor industrieë heen beteken vinniger en slimmer kwesbaarheidsbestuur minder oortredings. In gesondheidsorg-IT, byvoorbeeld, kan KI vinnig 'n kwesbare, verouderde biblioteek in 'n mediese toestel opspoor en 'n firmware-regstelling aanvra voordat enige aanvaller dit uitbuit. In bankwese kan KI 'n binneaanval op 'n nuwe toepassing simuleer om te verseker dat kliëntedata onder alle scenario's veilig bly. Generatiewe KI tree dus op as beide 'n mikroskoop en 'n stres-toetser vir organisasies se sekuriteitshouding: dit belig verborge foute en plaas druk op stelsels op verbeeldingryke maniere om veerkragtigheid te verseker.

Veilige kodegenerering en sagteware-ontwikkeling

Generatiewe KI se talente is nie beperk tot die opsporing van aanvalle nie – hulle strek ook tot die skep van veiliger stelsels van die begin af . In sagteware-ontwikkeling kan KI-kodegenerators (soos GitHub Copilot, OpenAI Codex, ens.) ontwikkelaars help om vinniger kode te skryf deur kodebrokkies of selfs hele funksies voor te stel. Die kuberveiligheidshoek is om te verseker dat hierdie KI-voorgestelde kodestukke veilig is en om KI te gebruik om koderingspraktyke te verbeter.

Aan die een kant kan generatiewe KI as 'n koderingsassistent optree wat beste praktyke vir sekuriteit integreer . Ontwikkelaars kan 'n KI-instrument vra: "Genereer 'n wagwoordherstelfunksie in Python," en ideaal gesproke kode terugkry wat nie net funksioneel is nie, maar ook veilige riglyne volg (bv. behoorlike invoervalidering, logging, fouthantering sonder om inligting te lek, ens.). So 'n assistent, opgelei in uitgebreide veilige kodevoorbeelde, kan help om menslike foute te verminder wat tot kwesbaarhede lei. Byvoorbeeld, as 'n ontwikkelaar vergeet om gebruikersinvoer te ontsmet (wat die deur oopmaak vir SQL-inspuiting of soortgelyke probleme), kan 'n KI dit óf by verstek insluit óf hulle waarsku. Sommige KI-koderingsinstrumente word nou verfyn met sekuriteitsgerigte data om presies hierdie doel te dien – in wese, KI koppel programmering met 'n sekuriteitsgewete .

Daar is egter 'n keerzijde: generatiewe KI kan net so maklik kwesbaarhede inbring as dit nie behoorlik bestuur word nie. Soos Sophos-sekuriteitskundige Ben Verschaeren opgemerk het, is die gebruik van generatiewe KI vir kodering "goed vir kort, verifieerbare kode, maar riskant wanneer ongekontroleerde kode geïntegreer word" in produksiestelsels. Die risiko is dat 'n KI logies korrekte kode kan produseer wat onveilig is op maniere wat 'n nie-kenner dalk nie sal opmerk nie. Boonop kan kwaadwillige akteurs doelbewus openbare KI-modelle beïnvloed deur hulle met kwesbare kodepatrone te saai (’n vorm van datavergiftiging) sodat die KI onveilige kode voorstel. Die meeste ontwikkelaars is nie sekuriteitskundiges nie , so as 'n KI 'n gerieflike oplossing voorstel, kan hulle dit blindelings gebruik, sonder om te besef dat dit 'n fout het ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Hierdie kommer is werklik – trouens, daar is nou 'n OWASP Top 10-lys vir LLM's (groot taalmodelle) wat algemene risiko's soos hierdie in die gebruik van KI vir kodering uiteensit.

Om hierdie probleme teen te werk, stel kenners voor dat generatiewe KI met generatiewe KI in die koderingswêreld "beveg word". In die praktyk beteken dit dat KI gebruik word om kode wat ander KI (of mense) geskryf het, te hersien en te toets . 'n KI kan baie vinniger deur nuwe kode-commits skandeer as 'n menslike kodebeoordelaar en potensiële kwesbaarhede of logikaprobleme identifiseer. Ons sien reeds gereedskap wat opkom wat in die sagteware-ontwikkelingslewensiklus integreer: kode word geskryf (miskien met KI-hulp), dan hersien 'n generatiewe model wat op veilige kodebeginsels opgelei is, dit en genereer 'n verslag van enige bekommernisse (bv. die gebruik van verouderde funksies, ontbrekende verifikasiekontroles, ens.). NVIDIA se navorsing, wat vroeër genoem is, wat 4× vinniger kwesbaarheidsopsporing in kode behaal het, is 'n voorbeeld van die benutting van KI vir veilige kode-analise ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ).

Verder kan generatiewe KI help met die skep van veilige konfigurasies en skripte . Byvoorbeeld, as 'n maatskappy 'n veilige wolkinfrastruktuur moet ontplooi, kan 'n ingenieur 'n KI vra om die konfigurasieskripte (Infrastruktuur as Kode) te genereer met sekuriteitskontroles (soos behoorlike netwerksegmentering, minste voorregte IAM-rolle) ingebou. Die KI, wat opgelei is op duisende sulke konfigurasies, kan 'n basislyn skep wat die ingenieur dan fyn instel. Dit versnel die veilige opstelling van stelsels en verminder wankonfigurasiefoute – 'n algemene bron van wolksekuriteitsvoorvalle.

Sommige organisasies maak ook gebruik van generatiewe KI om 'n kennisbasis van veilige koderingspatrone te handhaaf. As 'n ontwikkelaar onseker is hoe om 'n sekere kenmerk veilig te implementeer, kan hulle 'n interne KI navraag doen wat uit die maatskappy se vorige projekte en sekuriteitsriglyne geleer het. Die KI kan 'n aanbevole benadering of selfs 'n kodebrokkie terugstuur wat ooreenstem met beide funksionele vereistes en die maatskappy se sekuriteitsstandaarde. Hierdie benadering is gebruik deur gereedskap soos Secureframe se Questionnaire Automation , wat antwoorde uit 'n maatskappy se beleide en vorige oplossings haal om konsekwente en akkurate antwoorde te verseker (wat in wese veilige dokumentasie genereer) ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Die konsep vertaal na kodering: 'n KI wat "onthou" hoe jy iets voorheen veilig geïmplementeer het en jou lei om dit weer so te doen.

Kortliks, generatiewe KI beïnvloed sagteware-ontwikkeling deur veilige koderingshulp meer toeganklik te maak . Nywerhede wat baie pasgemaakte sagteware ontwikkel – tegnologie, finansies, verdediging, ens. – sal baat vind by KI-mede-vlieëniers wat nie net kodering versnel nie, maar ook as 'n immer waaksame sekuriteitsbeoordelaar optree. Wanneer dit behoorlik bestuur word, kan hierdie KI-gereedskap die bekendstelling van nuwe kwesbaarhede verminder en ontwikkelingspanne help om beste praktyke na te kom, selfs al het die span nie 'n sekuriteitskundige by elke stap betrokke nie. Die resultaat is sagteware wat van dag een af ​​meer robuust is teen aanvalle.

Ondersteuning vir insidentreaksie

Wanneer 'n kuberveiligheidsvoorval plaasvind – of dit nou 'n uitbraak van wanware, data-oortreding of stelselonderbreking as gevolg van 'n aanval is – is tyd krities. Generatiewe KI word toenemend gebruik om voorvalreaksie-spanne (IR) te ondersteun om voorvalle vinniger en met meer inligting byderhand te beheer en te remedieer. Die idee is dat KI 'n deel van die ondersoek- en dokumentasielas tydens 'n voorval kan dra, en selfs sommige reaksieaksies kan voorstel of outomatiseer.

Een sleutelrol van KI in IR is intydse voorvalanalise en -opsomming . Te midde van 'n voorval kan respondente antwoorde benodig op vrae soos "Hoe het die aanvaller ingekom?" , "Watter stelsels word geraak?" , en "Watter data kan gekompromitteer word?" . Generatiewe KI kan logs, waarskuwings en forensiese data van geaffekteerde stelsels analiseer en vinnig insigte verskaf. Microsoft Security Copilot laat byvoorbeeld 'n voorvalrespondent toe om verskeie bewysstukke (lêers, URL's, gebeurtenislogs) in te voer en vir 'n tydlyn of opsomming te vra ( Microsoft Security Copilot is 'n nuwe GPT-4 KI-assistent vir kuberveiligheid | The Verge ). Die KI kan reageer met: "Die oortreding het waarskynlik begin met 'n phishing-e-pos aan gebruiker JohnDoe om 10:53 GMT wat wanware X bevat. Sodra dit uitgevoer is, het die wanware 'n agterdeur geskep wat twee dae later gebruik is om lateraal na die finansiële bediener te beweeg, waar dit data versamel het." Deur hierdie samehangende prentjie in minute eerder as ure te hê, kan die span baie vinniger ingeligte besluite neem (soos watter stelsels om te isoleer).

Generatiewe KI kan ook inperkings- en remediëringsaksies voorstel . Byvoorbeeld, as 'n eindpunt deur ransomware besmet word, kan 'n KI-instrument 'n skrip of stel instruksies genereer om daardie masjien te isoleer, sekere rekeninge te deaktiveer en bekende kwaadwillige IP's op die firewall te blokkeer – in wese 'n playbook-uitvoering. Palo Alto Networks merk op dat generatiewe KI in staat is om "toepaslike aksies of skripte te genereer gebaseer op die aard van die voorval" , wat die aanvanklike stappe van reaksie outomatiseer ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ). In 'n scenario waar die sekuriteitspan oorweldig word (sê 'n wydverspreide aanval oor honderde toestelle), kan die KI selfs sommige van hierdie aksies direk uitvoer onder vooraf goedgekeurde voorwaardes, en optree soos 'n junior responder wat onvermoeid werk. Byvoorbeeld, 'n KI-agent kan outomaties geloofsbriewe herstel wat dit as gekompromitteer beskou, of gashere in kwarantyn plaas wat kwaadwillige aktiwiteit toon wat ooreenstem met die voorval se profiel.

Tydens voorvalreaksie is kommunikasie noodsaaklik – beide binne die span en met belanghebbendes. Generatiewe KI kan help deur voorvalopdateringsverslae of -opsommings onmiddellik op te stel . In plaas daarvan dat 'n ingenieur hul probleemoplossing stop om 'n e-posopdatering te skryf, kan hulle die KI vra: "Som op wat tot dusver in hierdie voorval gebeur het om die bestuurders in te lig." Die KI, nadat hy die voorvaldata ingeneem het, kan 'n bondige opsomming lewer: "Teen 15:00 het aanvallers toegang tot 2 gebruikersrekeninge en 5 bedieners verkry. Data wat geraak word, sluit kliëntrekords in databasis X in. Inperkingsmaatreëls: VPN-toegang vir gekompromitteerde rekeninge is herroep en bedieners is geïsoleer. Volgende stappe: skandering vir enige volhardingsmeganismes." Die respondent kan dit dan vinnig verifieer of aanpas en uitstuur, om te verseker dat belanghebbendes op hoogte gehou word van akkurate, opgedateerde inligting.

Nadat die stof gaan lê het, is daar tipies 'n gedetailleerde voorvalverslag om voor te berei en lesse wat geleer is om saam te stel. Dit is nog 'n gebied waar KI-ondersteuning uitblink. Dit kan al die voorvaldata hersien en 'n na-voorvalverslag genereer wat die oorsaak, chronologie, impak en aanbevelings dek. IBM, byvoorbeeld, integreer generatiewe KI om "eenvoudige opsommings van sekuriteitsgevalle en voorvalle wat met belanghebbendes gedeel kan word" met die druk van 'n knoppie ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Deur na-aksie verslagdoening te stroomlyn, kan organisasies vinniger verbeterings implementeer en ook beter dokumentasie vir voldoeningsdoeleindes hê.

Een innoverende toekomsgerigte gebruik is KI-gedrewe voorvalsimulasies . Soortgelyk aan hoe 'n mens 'n brandoefening kan uitvoer, gebruik sommige maatskappye generatiewe KI om deur "wat-as"-voorvalscenario's te gaan. Die KI kan simuleer hoe 'n losprysware kan versprei gegewe die netwerkuitleg, of hoe 'n binnepersoon data kan onttrek, en dan die doeltreffendheid van huidige reaksieplanne beoordeel. Dit help spanne om speelboeke voor te berei en te verfyn voordat 'n werklike voorval plaasvind. Dis soos om 'n steeds verbeterende voorvalreaksie-adviseur te hê wat voortdurend jou gereedheid toets.

In hoërisiko-bedrywe soos finansies of gesondheidsorg, waar stilstand of dataverlies as gevolg van voorvalle besonder duur is, is hierdie KI-gedrewe IR-vermoëns baie aantreklik. 'n Hospitaal wat 'n kuberinsident ervaar, kan nie langdurige stelselonderbrekings bekostig nie – 'n KI wat vinnig help met inperking, kan letterlik lewensreddend wees. Net so kan 'n finansiële instelling KI gebruik om die aanvanklike triage van 'n vermeende bedrogindringing om 3:00 vm. te hanteer, sodat teen die tyd dat die mense aan diens aanlyn is, baie voorbereidingswerk (afmeld van geaffekteerde rekeninge, blokkering van transaksies, ens.) reeds gedoen is. Deur voorvalreaksiespanne met generatiewe KI aan te vul , kan organisasies reaksietye aansienlik verminder en die deeglikheid van hul hantering verbeter, wat uiteindelik skade as gevolg van kuberinsidente verminder.

Gedragsanalise en Anomalie-opsporing

Baie kuberaanvalle kan opgespoor word deur op te let wanneer iets van "normale" gedrag afwyk – of dit nou 'n gebruikersrekening is wat 'n ongewone hoeveelheid data aflaai of 'n netwerktoestel wat skielik met 'n onbekende gasheer kommunikeer. Generatiewe KI bied gevorderde tegnieke vir gedragsanalise en anomalie-opsporing , leer die normale patrone van gebruikers en stelsels en merk dan op wanneer iets vreemd lyk.

Tradisionele anomalie-opsporing gebruik dikwels statistiese drempels of eenvoudige masjienleer op spesifieke statistieke (SVE-gebruikspykers, aanmelding op vreemde ure, ens.). Generatiewe KI kan dit verder neem deur meer genuanseerde gedragsprofiele te skep. 'n KI-model kan byvoorbeeld die aanmeldings, lêertoegangspatrone en e-posgewoontes van 'n werknemer oor tyd inneem en 'n multidimensionele begrip van daardie gebruiker se "normaal" vorm. As daardie rekening later iets drasties buite sy norm doen (soos om aan te meld vanaf 'n nuwe land en toegang tot 'n skatkis HR-lêers om middernag te verkry), sal die KI 'n afwyking opspoor, nie net op een statistiek nie, maar as 'n hele gedragspatroon wat nie by die gebruiker se profiel pas nie. In tegniese terme kan generatiewe modelle (soos outo-enkodeerders of volgordemodelle) modelleer hoe "normaal" lyk en dan 'n verwagte reeks gedrag genereer. Wanneer die werklikheid buite daardie reeks val, word dit as 'n anomalie gemerk ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ).

Een praktiese implementering is in netwerkverkeermonitering . Volgens 'n 2024-opname het 54% van Amerikaanse organisasies die monitering van netwerkverkeer as 'n topgebruiksgeval vir KI in kuberveiligheid aangehaal ( Noord-Amerika: top KI-gebruiksgevalle in kuberveiligheid wêreldwyd 2024 ). Generatiewe KI kan die normale kommunikasiepatrone van 'n onderneming se netwerk leer – watter bedieners tipies met mekaar praat, watter volumes data gedurende besigheidsure teenoor oornag beweeg, ens. As 'n aanvaller data van 'n bediener begin onttrek, selfs stadig om opsporing te vermy, kan 'n KI-gebaseerde stelsel agterkom dat "Bediener A nooit 500 MB data om 2:00 na 'n eksterne IP stuur nie" en 'n waarskuwing gee. Omdat die KI nie net statiese reëls gebruik nie, maar 'n ontwikkelende model van netwerkgedrag, kan dit subtiele afwykings opspoor wat statiese reëls (soos "waarskuwing as data > X MB") dalk mis of verkeerdelik vlag. Hierdie aanpasbare aard is wat KI-gedrewe afwykingsopsporing kragtig maak in omgewings soos banktransaksienetwerke, wolkinfrastruktuur of IoT-toestelvlote, waar die definisie van vaste reëls vir normaal teenoor abnormaal uiters kompleks is.

Generatiewe KI help ook met gebruikersgedragsanalise (UBA) , wat die sleutel is tot die opsporing van binnebedreigings of gekompromitteerde rekeninge. Deur 'n basislyn van elke gebruiker of entiteit te genereer, kan KI dinge soos geloofsbriewemisbruik opspoor. Byvoorbeeld, as Bob van rekeningkunde skielik die kliëntedatabasis begin navraag doen (iets wat hy nog nooit tevore gedoen het nie), sal die KI-model vir Bob se gedrag dit as ongewoon merk. Dit is dalk nie wanware nie – dit kan 'n geval wees van Bob se geloofsbriewe wat gesteel en deur 'n aanvaller gebruik word, of Bob wat ondersoek instel waar hy nie moet nie. Hoe dit ook al sy, die sekuriteitspan kry 'n voorsprong om ondersoek in te stel. Sulke KI-gedrewe UBA-stelsels bestaan ​​in verskeie sekuriteitsprodukte, en generatiewe modelleringstegnieke stoot hul akkuraatheid hoër en verminder vals alarms deur konteks in ag te neem (miskien is Bob op 'n spesiale projek, ens., wat die KI soms uit ander data kan aflei).

In die gebied van identiteits- en toegangsbestuur diepvalsopsporing 'n groeiende behoefte – generatiewe KI kan sintetiese stemme en video's skep wat biometriese sekuriteit flous. Interessant genoeg kan generatiewe KI ook help om hierdie diepvalse op te spoor deur subtiele artefakte in klank of video te analiseer wat moeilik is vir mense om op te merk. Ons het 'n voorbeeld gesien met Accenture, wat generatiewe KI gebruik het om tallose gesigsuitdrukkings en toestande te simuleer om op te lei om regte gebruikers te onderskei van KI-gegenereerde diepvalse. Oor vyf jaar het hierdie benadering Accenture gehelp om wagwoorde vir 90% van sy stelsels uit te skakel (oorskakel na biometrie en ander faktore) en aanvalle met 60% te verminder ( 6 gebruiksgevalle vir generatiewe KI in kuberveiligheid [+ voorbeelde] ). In wese het hulle generatiewe KI gebruik om biometriese verifikasie te versterk, wat dit veerkragtig maak teen generatiewe aanvalle (’n goeie illustrasie van KI wat KI beveg). Hierdie soort gedragsmodellering – in hierdie geval die erkenning van die verskil tussen 'n lewende menslike gesig teenoor 'n KI-gesintetiseerde een – is van kritieke belang aangesien ons meer op KI in verifikasie staatmaak.

Anomalie-opsporing aangedryf deur generatiewe KI is van toepassing op alle industrieë: in gesondheidsorg, die monitering van mediese toestelgedrag vir tekens van inbraak; in finansies, die dophou van handelsstelsels vir onreëlmatige patrone wat op bedrog of algoritmiese manipulasie kan dui; in energie/nutsdienste, die waarneming van beheerstelselseine vir tekens van inbrake. Die kombinasie van breedte (kyk na alle aspekte van gedrag) en diepte (begrip van komplekse patrone) wat generatiewe KI bied, maak dit 'n kragtige instrument om die naald-in-'n-hooimied-aanwysers van 'n kuberinsident raak te sien. Namate bedreigings meer onopvallend word en tussen normale bedrywighede wegkruip, word hierdie vermoë om "normaal" presies te karakteriseer en te skree wanneer iets afwyk, noodsaaklik. Generatiewe KI dien dus as 'n onvermoeide wag, wat altyd leer en sy definisie van normaliteit opdateer om tred te hou met veranderinge in die omgewing, en sekuriteitspanne waarsku oor anomalieë wat nadere ondersoek verdien.

Geleenthede en voordele van generatiewe KI in kuberveiligheid

Die toepassing van generatiewe KI in kuberveiligheid bring 'n magdom geleenthede en voordele vir organisasies wat bereid is om hierdie gereedskap te gebruik. Hieronder som ons die belangrikste voordele op wat generatiewe KI 'n dwingende toevoeging tot kuberveiligheidsprogramme maak:

• Vinniger Bedreigingsopsporing en -reaksie: Generatiewe KI-stelsels kan groot hoeveelhede data intyds analiseer en bedreigings baie vinniger herken as handmatige menslike analise. Hierdie spoedvoordeel beteken vroeër opsporing van aanvalle en vinniger voorvalbeheersing. In die praktyk kan KI-gedrewe sekuriteitsmonitering bedreigings opspoor wat mense baie langer sou neem om te korreleer. Deur vinnig op voorvalle te reageer (of selfs outonoom aanvanklike reaksies uit te voer), kan organisasies die verblyftyd van aanvallers in hul netwerke dramaties verminder en sodoende skade tot die minimum beperk.

• Verbeterde Akkuraatheid en Bedreigingsdekking: Omdat hulle voortdurend uit nuwe data leer, kan generatiewe modelle aanpas by ontwikkelende bedreigings en subtieler tekens van kwaadwillige aktiwiteit opspoor. Dit lei tot verbeterde opsporingsakkuraatheid (minder vals negatiewe en vals positiewe) in vergelyking met statiese reëls. Byvoorbeeld, 'n KI wat die kenmerke van 'n phishing-e-pos of wanware-gedrag geleer het, kan variante identifiseer wat nog nooit tevore gesien is nie. Die resultaat is 'n breër dekking van bedreigingstipes – insluitend nuwe aanvalle – wat die algehele sekuriteitshouding versterk. Sekuriteitspanne kry ook gedetailleerde insigte uit KI-analise (bv. verduidelikings van wanware-gedrag), wat meer presiese en geteikende verdediging moontlik maak ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ).

• Outomatisering van Herhalende Take: Generatiewe KI blink uit in die outomatisering van roetine, arbeidsintensiewe sekuriteitstake – van die deursoek van logs en die opstel van verslae tot die skryf van voorvalreaksieskripte. Hierdie outomatisering verminder die las op menslike ontleders en bevry hulle om op hoëvlakstrategie en komplekse besluitneming te fokus ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ). Alledaagse maar belangrike take soos kwesbaarheidskandering, konfigurasie-ouditering, gebruikersaktiwiteitsanalise en voldoeningsverslagdoening kan deur KI hanteer word (of ten minste eerste opgestel word). Deur hierdie take teen masjienspoed te hanteer, verbeter KI nie net doeltreffendheid nie, maar verminder ook menslike foute (’n beduidende faktor in oortredings).

• Proaktiewe Verdediging en Simulasie: Generatiewe KI laat organisasies toe om van reaktiewe na proaktiewe sekuriteit oor te skakel. Deur tegnieke soos aanvalsimulasie, sintetiese datagenerering en scenario-gebaseerde opleiding, kan verdedigers bedreigings antisipeer en voorberei voordat hulle in die werklike wêreld materialiseer. Sekuriteitspanne kan kuberaanvalle (phishing-veldtogte, wanware-uitbrake, DDoS, ens.) in veilige omgewings simuleer om hul reaksies te toets en enige swakpunte te versterk. Hierdie deurlopende opleiding, wat dikwels onmoontlik is om deeglik met net menslike pogings te doen, hou verdediging skerp en op datum. Dit is soortgelyk aan 'n kuber-"brandoefening" - KI kan baie hipotetiese bedreigings na jou verdediging gooi sodat jy kan oefen en verbeter.

• Uitbreiding van Menslike Kundigheid (KI as 'n Kragvermenigvuldiger): Generatiewe KI tree op as 'n onvermoeide junior ontleder, adviseur en assistent in een. Dit kan minder ervare spanlede voorsien van leiding en aanbevelings wat tipies van ervare kundiges verwag word, wat kundigheid regoor die span demokratiseer ( 6 Gebruiksgevalle vir Generatiewe KI in Kuberveiligheid [+ Voorbeelde] ). Dit is veral waardevol gegewe die talenttekort in kuberveiligheid – KI help kleiner spanne om meer met minder te doen. Ervare ontleders, aan die ander kant, trek voordeel uit KI wat harde werk hanteer en nie-voor-die-hand-liggende insigte na vore bring, wat hulle dan kan valideer en waarop hulle kan reageer. Die algehele resultaat is 'n sekuriteitspan wat baie meer produktief en bekwaam is, met KI wat die impak van elke menslike lid versterk ( Hoe Kan Generatiewe KI in Kuberveiligheid Gebruik Word ).

• Verbeterde Besluitnemingsondersteuning en Rapportering: Deur tegniese data in natuurlike taalinsigte te vertaal, verbeter generatiewe KI kommunikasie en besluitneming. Sekuriteitsleiers kry duideliker sigbaarheid oor kwessies via KI-gegenereerde opsommings en kan ingeligte strategiese besluite neem sonder om rou data te ontleed. Net so word kruisfunksionele kommunikasie (met bestuurders, voldoeningsbeamptes, ens.) verbeter wanneer KI maklik verstaanbare verslae van sekuriteitsposisie en voorvalle voorberei ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Dit bou nie net vertroue en belyning oor sekuriteitsaangeleenthede op leierskapsvlak nie, maar help ook om beleggings en veranderinge te regverdig deur risiko's en KI-ontdekte gapings duidelik te artikuleer.

In kombinasie beteken hierdie voordele dat organisasies wat generatiewe KI in kuberveiligheid benut, 'n sterker sekuriteitsposisie kan bereik met potensieel laer bedryfskoste. Hulle kan reageer op bedreigings wat voorheen oorweldigend was, gapings dek wat ongemoniteer is, en voortdurend verbeter deur KI-gedrewe terugvoerlusse. Uiteindelik bied generatiewe KI 'n kans om teenstanders voor te kom deur die spoed, skaal en gesofistikeerdheid van moderne aanvalle met ewe gesofistikeerde verdediging te pas. Soos een opname bevind het, verwag meer as die helfte van sake- en kuberleiers vinniger bedreigingsopsporing en verhoogde akkuraatheid deur die gebruik van generatiewe KI ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) – 'n bewys van die optimisme rondom die voordele van hierdie tegnologieë.

Risiko's en uitdagings van die gebruik van generatiewe KI in kuberveiligheid

Alhoewel die geleenthede beduidend is, is dit van kritieke belang om generatiewe KI in kuberveiligheid te benader met oë oop vir die risiko's en uitdagings wat betrokke is. Om KI blindelings te vertrou of dit te misbruik, kan nuwe kwesbaarhede inbring. Hieronder skets ons die belangrikste bekommernisse en slaggate, tesame met konteks vir elk:

• Teenstandergebruik deur kubermisdadigers: Dieselfde generatiewe vermoëns wat verdedigers help, kan aanvallers bemagtig. Bedreigingsakteurs gebruik reeds generatiewe KI om meer oortuigende phishing-e-posse te skep, vals personas en diepvalsvideo's vir sosiale manipulasie te skep, polimorfiese wanware te ontwikkel wat voortdurend verander om opsporing te ontduik, en selfs aspekte van hacking te outomatiseer ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ). Byna die helfte (46%) van kuberveiligheidsleiers is bekommerd dat generatiewe KI tot meer gevorderde teenstrydige aanvalle sal lei ( Generatiewe KI-sekuriteit: Tendense, Bedreigings en Versagtingsstrategieë ). Hierdie "KI-wapenwedloop" beteken dat namate verdedigers KI aanneem, aanvallers nie ver agter sal wees nie (trouens, hulle mag in sommige gebiede voor wees deur ongereguleerde KI-instrumente te gebruik). Organisasies moet voorbereid wees op KI-versterkte bedreigings wat meer gereeld, gesofistikeerd en moeilik is om op te spoor.

• KI-hallusinasies en onakkuraatheid: Generatiewe KI-modelle kan uitsette lewer wat aanneemlik, maar verkeerd of misleidend is – 'n verskynsel bekend as hallusinasie. In 'n sekuriteitskonteks kan 'n KI 'n voorval analiseer en verkeerdelik tot die gevolgtrekking kom dat 'n sekere kwesbaarheid die oorsaak was, of dit kan 'n gebrekkige remediëringsskript genereer wat nie 'n aanval bevat nie. Hierdie foute kan gevaarlik wees as dit op sigwaarde geneem word. Soos NTT Data waarsku, "kan die generatiewe KI aanneemlik onware inhoud uitvoer, en hierdie verskynsel word hallusinasies genoem ... dit is tans moeilik om dit heeltemal uit te skakel" ( Sekuriteitsrisiko's van Generatiewe KI en Teenmaatreëls, en die Impak daarvan op Kuberveiligheid | NTT DATA Group ). Oormatige afhanklikheid van KI sonder verifikasie kan lei tot misplaaste pogings of 'n valse gevoel van sekuriteit. Byvoorbeeld, 'n KI kan 'n kritieke stelsel valslik as veilig merk wanneer dit nie is nie, of omgekeerd, paniek veroorsaak deur 'n oortreding te "opspoor" wat nooit plaasgevind het nie. Streng validering van KI-uitsette en om mense in die lus te hê vir kritieke besluite is noodsaaklik om hierdie risiko te verminder.

• Vals Positiewe en Negatiewe: Verwante aan hallusinasies, as 'n KI-model swak opgelei of gekonfigureer is, kan dit goedaardige aktiwiteit as kwaadwillig oorrapporteer (vals positiewe) of, erger nog, werklike bedreigings mis (vals negatiewe) ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word ). Oormatige vals waarskuwings kan sekuriteitspanne oorweldig en lei tot waarskuwingsmoegheid (wat die doeltreffendheidswinste wat KI belowe het, ongedaan maak), terwyl gemiste opsporings die organisasie blootgestel laat. Die instelling van generatiewe modelle vir die regte balans is uitdagend. Elke omgewing is uniek, en 'n KI presteer dalk nie onmiddellik optimaal uit die boks nie. Deurlopende leer is ook 'n tweesnydende swaard – as die KI leer uit terugvoer wat skeef is of uit 'n omgewing wat verander, kan die akkuraatheid daarvan wissel. Sekuriteitspanne moet KI-prestasie monitor en drempels aanpas of korrektiewe terugvoer aan die modelle verskaf. In hoë-risiko kontekste (soos indringingsopsporing vir kritieke infrastruktuur), kan dit verstandig wees om KI-voorstelle vir 'n tydperk parallel met bestaande stelsels te laat loop, om te verseker dat hulle in lyn kom en komplementeer eerder as om te bots.

• Dataprivaatheid en -lekkasie: Generatiewe KI-stelsels benodig dikwels groot hoeveelhede data vir opleiding en werking. As hierdie modelle wolkgebaseerd is of nie behoorlik gesilo is nie, is daar 'n risiko dat sensitiewe inligting kan lek. Gebruikers kan onbedoeld eie data of persoonlike data in 'n KI-diens invoer (dink daaraan om ChatGPT te vra om 'n vertroulike voorvalverslag op te som), en daardie data kan deel word van die model se kennis. Inderdaad, 'n onlangse studie het bevind dat 55% van insette na generatiewe KI-instrumente sensitiewe of persoonlik identifiseerbare inligting bevat , wat ernstige kommer oor data-lekkasie laat ontstaan ​​( Generatiewe KI-sekuriteit: Tendense, bedreigings en versagtingsstrategieë ). Boonop, as 'n KI opgelei is op interne data en dit op sekere maniere navraag gedoen word, kan dit uitvoer . Organisasies moet streng datahanteringsbeleide implementeer (bv. die gebruik van plaaslike of private KI-instansies vir sensitiewe materiaal) en werknemers opvoed oor die plasing van geheime inligting nie in openbare KI-instrumente nie. Privaatheidsregulasies (GDPR, ens.) kom ook ter sprake – die gebruik van persoonlike data om KI op te lei sonder behoorlike toestemming of beskerming kan in stryd met wette wees.

• Modelsekuriteit en -manipulasie: Generatiewe KI-modelle kan self teikens word. Teenstanders kan probeer om modelvergiftiging te veroorsaak deur kwaadwillige of misleidende data tydens die opleidings- of heropleidingsfase te voer sodat die KI verkeerde patrone aanleer ( Hoe kan generatiewe KI in kubersekuriteit gebruik word ). Byvoorbeeld, 'n aanvaller kan subtiel bedreigingsintelligensiedata vergiftig sodat die KI nie die aanvaller se eie wanware as kwaadwillig herken nie. Nog 'n taktiek is vinnige inspuiting of uitvoermanipulasie , waar 'n aanvaller 'n manier vind om insette aan die KI te gee wat veroorsaak dat dit op onbedoelde maniere optree – miskien om sy veiligheidsrelings te ignoreer of om inligting te openbaar wat dit nie behoort te doen nie (soos interne aanwysings of data). Daarbenewens is daar die risiko van modelontduiking : aanvallers skep insette wat spesifiek ontwerp is om die KI te flous. Ons sien dit in teenstanders se voorbeelde – effens versteurde data wat 'n mens as normaal beskou, maar die KI klassifiseer dit verkeerd. Om te verseker dat die KI-voorsieningsketting veilig is (data-integriteit, modeltoegangsbeheer, teenstrydige robuustheidstoetsing) is 'n nuwe maar noodsaaklike deel van kuberveiligheid wanneer hierdie gereedskap ontplooi word ( Wat is Generatiewe KI in Kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ).

• Oorafhanklikheid en Vaardigheidserosie: Daar is 'n sagter risiko dat organisasies oorafhanklik kan raak van KI en menslike vaardighede kan laat kwyn. As junior ontleders KI-uitsette blindelings vertrou, ontwikkel hulle dalk nie die kritiese denke en intuïsie wat nodig is wanneer KI nie beskikbaar of verkeerd is nie. 'n Scenario om te vermy, is 'n sekuriteitspan wat goeie gereedskap het, maar geen idee het hoe om te werk as daardie gereedskap faal nie (soortgelyk aan vlieëniers wat te veel op outopilot staatmaak). Gereelde opleidingsoefeninge sonder KI-bystand en die bevordering van 'n ingesteldheid dat KI 'n assistent is, nie 'n onfeilbare orakel nie, is belangrik om menslike ontleders skerp te hou. Mense moet die uiteindelike besluitnemers bly, veral vir hoë-impak oordele.

• Etiese en Nakomingsuitdagings: Die gebruik van KI in kuberveiligheid laat etiese vrae ontstaan ​​en kan regulatoriese nakomingskwessies veroorsaak. Byvoorbeeld, as 'n KI-stelsel 'n werknemer verkeerdelik as 'n kwaadwillige insider impliseer as gevolg van 'n anomalie, kan dit daardie persoon se reputasie of loopbaan onregverdig beskadig. Besluite wat deur KI geneem word, kan ondeursigtig wees (die "swart boks"-probleem), wat dit moeilik maak om aan ouditeure of reguleerders te verduidelik waarom sekere aksies geneem is. Namate KI-gegenereerde inhoud meer algemeen word, is dit noodsaaklik om deursigtigheid en die handhawing van aanspreeklikheid te verseker. Reguleerders begin KI noukeurig ondersoek – die EU se KI-wet sal byvoorbeeld vereistes oplê aan "hoërisiko"-KI-stelsels, en kuberveiligheid-KI kan in daardie kategorie val. Maatskappye sal deur hierdie regulasies moet navigeer en moontlik standaarde soos die NIST KI-risikobestuursraamwerk moet nakom om generatiewe KI verantwoordelik te gebruik ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Nakoming strek ook tot lisensiëring: die gebruik van oopbron- of derdeparty-modelle kan terme hê wat sekere gebruike beperk of deelverbeterings vereis.

Kortom, generatiewe KI is nie 'n silwer koeël nie – indien dit nie versigtig geïmplementeer word nie, kan dit nuwe swakpunte inbring selfs terwyl dit ander oplos. 'n Studie deur die Wêreld Ekonomiese Forum in 2024 het uitgelig dat ~47% van organisasies vooruitgang in generatiewe KI deur aanvallers as 'n primêre bekommernis noem, wat dit "die mees kommerwekkende impak van generatiewe KI" in kuberveiligheid maak ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ). Organisasies moet dus 'n gebalanseerde benadering volg: benut KI se voordele terwyl hierdie risiko's streng bestuur word deur middel van bestuur, toetsing en menslike toesig. Ons sal vervolgens bespreek hoe om daardie balans prakties te bereik.

Toekomsvooruitsigte: Generatiewe KI se ontwikkelende rol in kuberveiligheid

Vooruitskouend is generatiewe KI gereed om 'n integrale deel van kuberveiligheidstrategie te word – en eweneens 'n instrument wat kuberteenstanders sal aanhou benut. Die kat-en-muis-dinamika sal versnel, met KI aan beide kante van die heining. Hier is 'n paar toekomsgerigte insigte in hoe generatiewe KI kuberveiligheid in die komende jare kan vorm:

• KI-versterkte kuberverdediging word standaard: Teen 2025 en daarna kan ons verwag dat die meeste medium tot groot organisasies KI-gedrewe gereedskap in hul sekuriteitsbedrywighede sal inkorporeer. Net soos antivirus en firewalls vandag standaard is, kan KI-kopilote en anomalie-opsporingstelsels basislynkomponente van sekuriteitsargitekture word. Hierdie gereedskap sal waarskynlik meer gespesialiseerd word – byvoorbeeld, afsonderlike KI-modelle wat verfyn is vir wolksekuriteit, vir IoT-toestelmonitering, vir toepassingskodesekuriteit, ensovoorts, wat alles saamwerk. Soos een voorspelling opmerk, "sal generatiewe KI in 2025 'n integrale deel van kubersekuriteit wees, wat organisasies in staat stel om proaktief teen gesofistikeerde en ontwikkelende bedreigings te verdedig" ( Hoe kan generatiewe KI in kubersekuriteit gebruik word ). KI sal intydse bedreigingsopsporing verbeter, baie reaksieaksies outomatiseer en sekuriteitspanne help om aansienlik groter volumes data te bestuur as wat hulle handmatig sou kon.

• Deurlopende Leer en Aanpassing: Toekomstige generatiewe KI-stelsels in kuber sal beter leer om onmiddellik te leer uit nuwe voorvalle en bedreigingsintelligensie, en hul kennisbasis amper intyds op te dateer. Dit kan lei tot werklik aanpasbare verdediging – verbeel jou 'n KI wat soggens van 'n nuwe phishing-veldtog leer wat 'n ander maatskappy tref en teen die middag reeds jou maatskappy se e-posfilters in reaksie daarop aangepas het. Wolkgebaseerde KI-sekuriteitsdienste kan hierdie soort kollektiewe leer fasiliteer, waar geanonimiseerde insigte van een organisasie alle intekenare bevoordeel (soortgelyk aan die deel van bedreigingsintelligensie, maar outomaties). Dit sal egter versigtige hantering vereis om te verhoed dat sensitiewe inligting gedeel word en om te verhoed dat aanvallers slegte data in die gedeelde modelle invoer.

• Konvergensie van KI- en Kubersekuriteitstalent: Die vaardigheidstel van kubersekuriteitsprofessionele persone sal ontwikkel om vaardigheid in KI en datawetenskap in te sluit. Net soos vandag se ontleders navraagtale en skripte leer, sal môre se ontleders gereeld KI-modelle verfyn of "speelboeke" skryf vir KI om uit te voer. Ons mag dalk nuwe rolle sien soos "KI-sekuriteitsopleier" of "Kubersekuriteit-KI-ingenieur" – mense wat spesialiseer in die aanpassing van KI-instrumente by 'n organisasie se behoeftes, die validering van hul prestasie en die versekering dat hulle veilig werk. Aan die ander kant sal kubersekuriteitsoorwegings toenemend KI-ontwikkeling beïnvloed. KI-stelsels sal van die grond af met sekuriteitskenmerke gebou word (veilige argitektuur, peuteropsporing, ouditlogboeke vir KI-besluite, ens.), en raamwerke vir betroubare KI (billik, verduidelikbaar, robuust en veilig) sal hul ontplooiing in sekuriteitskritieke kontekste lei.

• Meer gesofistikeerde KI-aangedrewe aanvalle: Ongelukkig sal die bedreigingslandskap ook met KI ontwikkel. Ons verwag meer gereelde gebruik van KI om nul-dag-kwesbaarhede te ontdek, om hoogs geteikende spiesphishing te skep (bv. KI wat sosiale media skraap om 'n perfek pasgemaakte lokaas te skep), en om oortuigende diepvalstemme of -video's te genereer om biometriese verifikasie te omseil of bedrog te pleeg. Outomatiese hacking-agente kan na vore kom wat onafhanklik meerfase-aanvalle (verkenning, uitbuiting, laterale beweging, ens.) met minimale menslike toesig kan uitvoer. Dit sal verdedigers onder druk plaas om ook op KI staat te maak – in wese outomatisering teenoor outomatisering . Sommige aanvalle kan teen masjienspoed plaasvind, soos KI-botte wat 'n duisend phishing-e-pospermutasies probeer om te sien watter een verby filters kom. Kuberverdediging sal teen soortgelyke spoed en buigsaamheid moet werk om tred te hou ( Wat is generatiewe KI in kuberveiligheid? - Palo Alto Networks ).

• Regulering en Etiese KI in Sekuriteit: Namate KI diep ingebed raak in kuberveiligheidsfunksies, sal daar groter ondersoek en moontlik regulering wees om te verseker dat hierdie KI-stelsels verantwoordelik gebruik word. Ons kan raamwerke en standaarde spesifiek vir KI in sekuriteit verwag. Regerings kan riglyne vir deursigtigheid stel – bv. deur te vereis dat beduidende sekuriteitsbesluite (soos die beëindiging van 'n werknemer se toegang vir vermoedelike kwaadwillige aktiwiteit) nie deur KI alleen geneem kan word sonder menslike hersiening nie. Daar kan ook sertifisering vir KI-sekuriteitsprodukte wees om kopers te verseker dat die KI geëvalueer is vir vooroordeel, robuustheid en veiligheid. Verder kan internasionale samewerking rondom KI-verwante kuberbedreigings groei; byvoorbeeld ooreenkomste oor die hantering van KI-geskepte disinformasie of norme teen sekere KI-gedrewe kuberwapens.

• Integrasie met breër KI en IT-ekosisteme: Generatiewe KI in kuberveiligheid sal waarskynlik met ander KI-stelsels en IT-bestuursinstrumente integreer. Byvoorbeeld, 'n KI wat netwerkoptimalisering bestuur, kan met die sekuriteits-KI werk om te verseker dat veranderinge nie skuiwergate oopmaak nie. KI-gedrewe besigheidsanalise kan data met sekuriteits-KI's deel om afwykings te korreleer (soos 'n skielike daling in verkope met 'n moontlike webwerfprobleem as gevolg van 'n aanval). In wese sal KI nie in 'n silo leef nie – dit sal deel wees van 'n groter intelligente struktuur van 'n organisasie se bedrywighede. Dit bied geleenthede vir holistiese risikobestuur waar operasionele data, bedreigingsdata en selfs fisiese sekuriteitsdata deur KI gekombineer kan word om 'n 360-grade-beeld van organisatoriese sekuriteitsposisie te gee.

Op die lang termyn is die hoop dat generatiewe KI die balans ten gunste van verdedigers sal help kantel. Deur die skaal en kompleksiteit van moderne IT-omgewings te hanteer, kan KI die kuberruimte meer verdedigbaar maak. Dit is egter 'n reis, en daar sal groeipyne wees soos ons hierdie tegnologieë verfyn en leer om hulle toepaslik te vertrou. Die organisasies wat ingelig bly en in verantwoordelike KI-aanvaarding vir sekuriteit belê, sal waarskynlik diegene wees wat die beste geposisioneer is om die bedreigings van die toekoms te navigeer.

Soos Gartner se onlangse verslag oor kuberveiligheidstendense opgemerk het, “skep die opkoms van generatiewe KI-gebruiksgevalle (en risiko's) druk vir transformasie” ( Cibersecurity Trends: Resilience Through Transformation - Gartner ). Diegene wat aanpas, sal KI as 'n kragtige bondgenoot benut; diegene wat agterbly, kan hulself oortref vind deur KI-bemagtigde teenstanders. Die volgende paar jaar sal 'n deurslaggewende tyd wees in die definisie van hoe KI die kuberslagveld hervorm.

Praktiese wenke vir die aanneming van generatiewe KI in kuberveiligheid

Vir besighede wat evalueer hoe om generatiewe KI in hul kuberveiligheidsstrategie te benut, is hier 'n paar praktiese wenke en aanbevelings om 'n verantwoordelike en effektiewe aanvaarding te lei:

1. Begin met Onderwys en Opleiding: Maak seker dat jou sekuriteitspan (en breër IT-personeel) verstaan ​​wat generatiewe KI kan en nie kan doen nie. Verskaf opleiding oor die basiese beginsels van KI-gedrewe sekuriteitsinstrumente en werk jou sekuriteitsbewustheidsprogramme vir alle werknemers om KI-geaktiveerde bedreigings te dek. Leer personeel byvoorbeeld hoe KI baie oortuigende phishing-bedrogspul en diepvals-oproepe kan genereer. Lei werknemers terselfdertyd op oor die veilige en goedgekeurde gebruik van KI-instrumente in hul werk. Goed ingeligte gebruikers is minder geneig om KI verkeerd te hanteer of slagoffer te word van KI-versterkte aanvalle ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 voorbeelde uit die werklike wêreld ).

2. Definieer duidelike KI-gebruiksbeleide: Behandel generatiewe KI soos enige kragtige tegnologie – met beheer. Ontwikkel beleide wat spesifiseer wie KI-gereedskap kan gebruik, watter gereedskap goedgekeur word en vir watter doeleindes. Sluit riglyne in oor die hantering van sensitiewe data (bv. geen invoer van vertroulike data in eksterne KI-dienste nie) om lekkasies te voorkom. As voorbeeld kan u slegs sekuriteitspanlede toelaat om 'n interne KI-assistent vir voorvalreaksie te gebruik, en bemarking kan 'n geverifieerde KI vir inhoud gebruik – almal anders is beperk. Baie organisasies spreek nou generatiewe KI eksplisiet in hul IT-beleide aan, en toonaangewende standaardliggame moedig veilige gebruiksbeleide aan eerder as algehele verbod ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Maak seker dat u hierdie reëls en die rasionaal daaragter aan alle werknemers kommunikeer.

3. Verminder "Skadu-KI" en Monitor Gebruik: Soortgelyk aan skadu-IT, ontstaan ​​"skadu-KI" wanneer werknemers KI-gereedskap of -dienste begin gebruik sonder IT se medewete (bv. 'n ontwikkelaar wat 'n ongemagtigde KI-kode-assistent gebruik). Dit kan ongesiene risiko's inhou. Implementeer maatreëls om ongeautoriseerde KI-gebruik op te spoor en te beheer . Netwerkmonitering kan verbindings na gewilde KI API's merk, en opnames of gereedskapoudits kan ontbloot wat personeel gebruik. Bied goedgekeurde alternatiewe sodat goedbedoelende werknemers nie in die versoeking kom om skelm te raak nie (byvoorbeeld, verskaf 'n amptelike ChatGPT Enterprise-rekening as mense dit nuttig vind). Deur KI-gebruik in die lig te bring, kan sekuriteitspanne die risiko assesseer en bestuur. Monitering is ook belangrik – teken KI-gereedskapaktiwiteite en -uitsette soveel as moontlik aan, sodat daar 'n ouditroete is vir besluite wat die KI beïnvloed het ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ).

4. Benut KI defensief – Moenie agterbly nie: Erken dat aanvallers KI sal gebruik, so jou verdediging moet ook. Identifiseer 'n paar hoë-impak areas waar generatiewe KI jou sekuriteitsbedrywighede onmiddellik kan help (miskien waarskuwingstriage, of outomatiese loganalise) en voer loodsprojekte uit. Versterk jou verdediging met KI se spoed en skaal om vinnig bewegende bedreigings teen te werk ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Selfs eenvoudige integrasies, soos om 'n KI te gebruik om wanwareverslae op te som of bedreigingsjagnavrae te genereer, kan ontleders ure bespaar. Begin klein, evalueer resultate en herhaal. Suksesse sal die saak vir breër KI-aanvaarding bou. Die doel is om KI as 'n kragvermenigvuldiger te gebruik – byvoorbeeld, as phishing-aanvalle jou hulptoonbank oorweldig, ontplooi 'n KI-e-posklassifiseerder om daardie volume proaktief te verminder.

5. Belê in veilige en etiese KI-praktyke: Volg veilige ontwikkelings- en ontplooiingspraktyke wanneer generatiewe KI geïmplementeer word. Gebruik private of selfgehoste modelle vir sensitiewe take om beheer oor data te behou. Indien u derdeparty-KI-dienste gebruik, hersien hul sekuriteits- en privaatheidsmaatreëls (enkripsie, dataretensiebeleide, ens.). Inkorporeer KI-risikobestuursraamwerke (soos NIST se KI-risikobestuursraamwerk of ISO/IEC-riglyne) om sistematies dinge soos vooroordeel, verduidelikbaarheid en robuustheid in u KI-gereedskap aan te spreek ( Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word? 10 werklike voorbeelde ). Beplan ook vir modelopdaterings/-kolle as deel van instandhouding – KI-modelle kan ook "kwesbaarhede" hê (bv. hulle benodig dalk heropleiding as hulle begin dryf of as 'n nuwe tipe teenstrydige aanval op die model ontdek word). Deur sekuriteit en etiek in u KI-gebruik te inkorporeer, bou u vertroue in die uitkomste en verseker u voldoening aan opkomende regulasies.

6. Hou mense op hoogte: Gebruik KI om menslike oordeel in kuberveiligheid te help, nie heeltemal te vervang nie. Bepaal besluitpunte waar menslike validering vereis word (byvoorbeeld, 'n KI kan 'n voorvalverslag opstel, maar 'n ontleder hersien dit voor verspreiding; of 'n KI kan voorstel om 'n gebruikersrekening te blokkeer, maar 'n mens keur daardie aksie goed). Dit verhoed nie net dat KI-foute ongemerk bly nie, maar help ook jou span om uit die KI te leer en andersom. Moedig 'n samewerkende werkvloei aan: ontleders moet gemaklik voel om KI-uitsette te bevraagteken en gesonde verstand te toets. Met verloop van tyd kan hierdie dialoog beide die KI (deur terugvoer) en die ontleders se vaardighede verbeter. Ontwerp in wese jou prosesse so dat KI en menslike sterk punte mekaar aanvul – KI hanteer volume en snelheid, mense hanteer dubbelsinnigheid en finale besluite.

7. Meet, Monitor en Pas aan: Laastens, behandel jou generatiewe KI-gereedskap as lewende komponente van jou sekuriteitsekosisteem. Meet hul prestasie – verminder hulle voorvalreaksietye? Vang hulle bedreigings vroeër op? Hoe neig die vals-positiewe koers? Vra terugvoer van die span: is die KI se aanbevelings nuttig, of skep dit geraas? Gebruik hierdie statistieke om modelle te verfyn, opleidingsdata op te dateer, of aan te pas hoe die KI geïntegreer is. Kuberbedreigings en sakebehoeftes ontwikkel, en jou KI-modelle moet periodiek opgedateer of heropgelei word om effektief te bly. Hê 'n plan vir modelbestuur, insluitend wie verantwoordelik is vir die instandhouding daarvan en hoe gereeld dit hersien word. Deur die KI se lewensiklus aktief te bestuur, verseker jy dat dit 'n bate bly, nie 'n las nie.

Ten slotte, generatiewe KI kan kuberveiligheidsvermoëns aansienlik verbeter, maar suksesvolle aanvaarding vereis deurdagte beplanning en deurlopende toesig. Besighede wat hul mense opvoed, duidelike riglyne stel en KI op 'n gebalanseerde, veilige manier integreer, sal die vrugte pluk van vinniger, slimmer bedreigingsbestuur. Hierdie wegneemetes bied 'n padkaart: kombineer menslike kundigheid met KI-outomatisering, dek die basiese beginsels van bestuur en handhaaf ratsheid soos beide die KI-tegnologie en die bedreigingslandskap onvermydelik ontwikkel.

"Hoe kan generatiewe KI in kuberveiligheid gebruik word?" beantwoord – nie net in teorie nie, maar ook in die daaglikse praktyk – en sodoende hul verdediging in ons toenemend digitale en KI-gedrewe wêreld versterk. ( Hoe Kan Generatiewe KI in Kuberveiligheid Gebruik word )

Witboeke wat jy dalk na hierdie een wil lees:

🔗 Werkgeleenthede wat KI nie kan vervang nie en watter werkgeleenthede sal KI vervang?
Verken die globale vooruitsigte oor watter rolle veilig is teen outomatisering en watter nie.

🔗 Kan KI die aandelemark voorspel?
'n Nader kyk na die beperkings, deurbrake en mites rondom KI se vermoë om markbewegings te voorspel.

🔗 Waarvoor kan generatiewe KI sonder menslike ingryping staatgemaak word?
Verstaan ​​waar KI onafhanklik kan funksioneer en waar menslike toesig steeds noodsaaklik is.