Co je umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost?
Definice umělé inteligence pro kybernetickou bezpečnost
Umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost využívá umělou inteligenci k analýze a korelaci dat událostí a kybernetických hrozbách napříč různými zdroji a mění je na jasné a využitelné přehledy, které bezpečnostní odborníci využívají k dalšímu prověřování, reakci a vytváření sestav. Pokud kybernetický útok splňuje určitá kritéria definovaná bezpečnostním týmem, může umělá inteligence automatizovat reakci a izolovat ovlivněné prostředky. Generativní umělá inteligence jde ještě o krok dál a vytváří originální text v přirozeném jazyce, obrázky a další obsah na základě vzorů v existujících datech.
Vývoj umělé inteligence pro kybernetickou bezpečnost
Bezpečnostní komunity využívají umělou inteligenci pro kybernetickou bezpečnost přinejmenším od konce 80. let 20. století, přičemž došlo k následujícím klíčovým technologickým pokrokům:
- Na začátku používaly bezpečnostní týmy systémy založené na pravidlech, které spouštěly výstrahy na základě definovaných parametrů.
- Pokroky ve strojovém učení, což je podmnožina umělé inteligence, která analyzuje a učí se z velkých souborů dat, umožnily od počátku roku 2000 provozním týmům porozumět typickým vzorcům provozu a činnostem uživatelů v rámci organizace, aby mohly identifikovat a reagovat, když se stane něco neobvyklého.
- Nejnovějším vylepšením v oblasti umělé inteligence je generativní umělá inteligence, která vytváří nový obsah na základě struktury existujících dat. Lidé s těmito systémy komunikují pomocí přirozeného jazyka, což odborníkům na zabezpečení umožňuje ponořit se do velmi specifických otázek bez použití dotazovacího jazyka.
Umělou inteligenci však nepoužívají jen bezpečnostní týmy. Kybernetičtí útočníci, ať už jde o národní státy, velké zločinecké podniky nebo jednotlivce, mohou také využívat umělou inteligenci ve svůj prospěch. Škodliví aktéři infikují systémy umělou inteligencí, používají umělou inteligenci k vydávání se za legitimní osoby, automatizují své kybernetické útoky a nasazují umělou inteligenci, aby jim pomohla vyhledávat a identifikovat cíle kybernetických útoků. Existuje také riziko, že lidé budou do výzev umělé inteligence vkládat citlivá data a omylem je zveřejní.
Dopad generativní umělé inteligence na kybernetickou bezpečnost
Generativní umělá inteligence je stále v počáteční fázi a teprve nedávno byla představena v oblasti bezpečnosti oznámením Copilotu pro Security. Má potenciál radikálně zjednodušit zabezpečení pro analytiky a další odborníky na zabezpečení těmito způsoby:
- Syntéza dat do použitelných doporučení a přehledů s odpovídajícím kontextem, které pomáhají řídit vyšetřování incidentů.
- Vytváření lidsky čitelných sestav a prezentací, které mohou analytici používat, aby pomohli ostatním v organizaci pochopit, co se děje.
- Odpovědi na otázky týkající se incidentu nebo zranitelnosti v přirozeném jazyce nebo v grafice.
Jakmile bezpečnostní komunita zabuduje generativní umělou inteligenci do bezpečnostních produktů a řešení, bude důležité, aby ji vytvářela zodpovědně. Lidé potřebují vědět, že nové systémy respektují soukromí a jsou spolehlivé a bezpečné. Přesnost a pravdivost jsou známé problémy současných generativních modelů umělé inteligence, ale jak se tato technologie zlepšuje, pomůže organizacím udržet si náskok před kybernetickými hrozbami způsobenými umělou inteligencí.
Jak funguje umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost?
Umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost funguje tak, že vyhodnocuje obrovské množství dat z různých zdrojů, aby identifikovala vzorce aktivit v rámci organizace, například kdy a kde se lidé přihlašují, objem provozu a zařízení a cloudové aplikace, které zaměstnanci používají. Jakmile pochopí, co je typické, může identifikovat neobvyklé chování, které je třeba prozkoumat. V zájmu zachování soukromí se data organizace nepoužívají pro výstupy umělé inteligence v jiných organizacích. Místo toho umělá inteligence využívá globální zpravodajské informace o hrozbách syntetizované z více organizací.
Umělá inteligence využívá algoritmy strojového učení, které se průběžně učí na základě dat, jež systém vyhodnocuje. Když generativní umělá inteligence identifikuje určité známé kybernetické hrozby, například malware, může pomoci analýzu hrozeb uvést do souvislostí a usnadnit její pochopení tím, že vygeneruje nový text nebo obrázky popisující, co se děje.
Lidé jsou pro kybernetickou bezpečnost stále nesmírně důležití, ale umělá inteligence jim pomáhá zvyšovat jejich dovednosti a rychleji identifikovat a řešit hrozby.
Případy použití zabezpečení pomocí umělé inteligence
Umělá inteligence je nejefektivnější, pokud jim pomáhá efektivněji vykonávat jejich práci, ale spíše než aby nahrazovala odborníky na zabezpečení. Mezi běžné případy použití zabezpečení pomocí umělé inteligence patří:
-
Správa identit a přístupu
Umělá inteligence se používá pro správu identit a přístupu (IAM) k pochopení vzorců chování uživatelů při přihlašování a k detekci a zjišťování anomálního chování, které mohou sledovat odborníci na zabezpečení. Je možné jej také použít k automatickému vynucení dvojúrovňového ověřování nebo obnovení hesla, pokud jsou splněny určité podmínky. A v případě potřeby může zablokovat přihlášení uživatele, pokud existuje důvod se domnívat, že byl účet kompromitován.
-
Zabezpečení a správa koncových bodů
Umělá inteligence pomáhá odborníkům na zabezpečení identifikovat všechny koncové body používané v organizaci a pomáhá je aktualizovat pomocí nejnovějších operačních systémů a řešení zabezpečení. Umělá inteligence může také pomoci odhalit malware a další důkazy kybernetického útoku na zařízení organizace.
-
Zabezpečení cloudu
Většina organizací intenzivně investuje do cloudu. Spravují infrastrukturu u jednoho nebo více poskytovatelů cloudových služeb a používají cloudové aplikace od různých dodavatelů. Umělá inteligence pomáhá týmům získat přehled o rizicích a ohroženích zabezpečení napříč jejich multicloudovými aktivy.
-
Detekce kybernetických hrozeb
Řešení pro rozšířenou detekci a reakci (XDR) a řešení pro správu akcí a informací o zabezpečení (SIEM) pomáhají bezpečnostním týmům odhalovat kybernetické hrozby v celém podniku. Obě řešení přitom do značné míry spoléhají na umělou inteligenci. Řešení XDR sledují koncové body, e-maily, identity a cloudové aplikace z hlediska anomálního chování a informují tým o incidentech nebo reagují automaticky v závislosti na pravidlech definovaných operacemi zabezpečení. Řešení SIEM využívají umělou inteligenci k agregaci signálů z celého podniku a poskytují týmům lepší přehled o tom, co se děje.
-
Ochrana informací
Bezpečnostní týmy používají umělou inteligenci k identifikaci a označování citlivých dat v celém prostředí, ať už jsou umístěna v infrastruktuře organizace nebo v cloudové aplikaci. Umělá inteligence může také pomoci odhalit, když se někdo snaží přesunout data mimo společnost, a buď tuto akci zablokovat, nebo upozornit na problém bezpečnostní tým.
-
Vyšetřování incidentů a reakce na ně
Během reakce na incident musí odborníci na zabezpečení třídit hory dat, aby odhalili potenciální kybernetické útoky. Umělá inteligence pomáhá identifikovat a korelovat nejužitečnější události napříč různými zdroji dat, čímž šetří drahocenný čas odborníků. Generativní umělá inteligence ještě více zjednodušuje prověřování tím, že převádí analýzu do přirozeného jazyka a odpovídá na otázky rovněž v přirozeném jazyce.
Výhody zabezpečení pomocí umělé inteligence
S rostoucím počtem kybernetických hrozeb, zvyšujícím se množstvím dat a rozšiřujícím se prostorem pro kybernetické útoky existuje několik způsobů, jak umělá inteligence pomáhá týmům bezpečnostních operací být efektivnější.
-
Rychlejší odhalování kritických kybernetických hrozeb
Mnoho řešení zabezpečení, jako je SIEM nebo XDR, zaznamenává tisíce a tisíce událostí, které indikují potenciálně neobvyklé chování. Přestože je naprostá většina těchto událostí neškodná, některé z nich nejsou a riziko přehlédnutí potenciální kybernetické hrozby může být obrovské. Umělá inteligence pomáhá identifikovat incidenty, na kterých skutečně záleží. Pomáhá také zjišťovat chování, které samo o sobě nemusí vypadat podezřele, ale v korelaci s dalšími aktivitami naznačuje potenciální kybernetickou hrozbu.
-
Zjednodušuje vytváření sestav
Nástroje, které využívají generativní umělou inteligenci, mohou získávat informace z několika zdrojů dat a vytvářet srozumitelné sestavy, které mohou bezpečnostní odborníci rychle sdílet s ostatními v organizaci.
-
Identifikuje ohrožení zabezpečení
Umělá inteligence pomáhá zjišťovat potenciální rizika, jako jsou neznámá zařízení a cloudové aplikace, zastaralé operační systémy nebo nechráněná citlivá data.
-
Pomáhá analytikům rozvíjet jejich dovednosti
Protože generativní umělá inteligence pomáhá převádět data a analýzy kybernetických hrozeb do přirozeného jazyka, mohou být analytici s menšími technickými dovednostmi produktivnější. Generativní umělá inteligence pomáhá identifikovat kroky k nápravě a umožňuje novým členům týmu rychle se naučit, jak efektivně reagovat na kybernetické útoky.
-
Poskytuje analýzu kybernetických hrozeb a přehledy o nich
Sofistikovaní kybernetičtí útočníci se obvykle snaží vyhnout odhalení tím, že se pohybují napříč různými identitami, zařízeními, aplikacemi a infrastrukturou. Protože umělá inteligence dokáže rychle zpracovat velké množství dat z různých zdrojů, může pomoci identifikovat podezřelé chování a určit priority, kterým kybernetickým hrozbám by měli bezpečnostní specialisté věnovat pozornost.
-
Zabezpečení pomocí umělé inteligence pro detekci a prevenci kybernetických hrozeb
Jedním z nejdůležitějších využití umělé inteligence v oblasti kybernetické bezpečnosti je detekce a prevence kybernetických hrozeb. Algoritmy strojového učení a umělá inteligence pomáhají identifikovat kybernetické hrozby a předcházet jim několika způsoby:
- Modely učení pod dohledem používají k trénování systému označená a klasifikovaná data. Například některé známé druhy malwaru mají jedinečné signatury, které je odlišují od jiných typů kybernetických útoků.
- Při neřízeném učení algoritmy strojového učení identifikují vzory v datech, která nebyla označena. Umělá inteligence tak odhaluje pokročilé nebo nově vznikající kybernetické hrozby, které nemají známé signatury. Hledají aktivity, které se vymykají normálu, nebo vzory, které napodobují jiné kybernetické útoky.
- Pomocí analýzy chování uživatelů a entit systémy vyhodnocují vzorce uživatelského provozu, aby porozuměly známému chování a mohly identifikovat, kdy uživatel dělá něco neočekávaného nebo podezřelého, co by mohlo znamenat ohrožení účtu.
- Systémy AI také využívají zpracování přirozeného jazyka k analýze nestrukturovaných zdrojů dat, jako jsou sociální média, a vytvářejí tak analýzu hrozeb.
Co jsou nástroje kybernetické bezpečnosti poháněné umělou inteligencí?
Umělá inteligence byla integrována do několika nástrojů kybernetické bezpečnosti, aby pomohla zlepšit jejich účinnost. Tady je několik příkladů:
- Brány firewall nové generace a umělá inteligence: Tradiční brány firewall rozhodují o povolení nebo zablokování provozu na základě pravidel definovaných správcem. Brány firewall nové generace jdou nad rámec těchto funkcí a využívají umělou inteligenci k využití dat o hrozbách, aby pomohly identifikovat nové kybernetické hrozby.
- Řešení zabezpečení koncových bodů s využitím umělé inteligence: Řešení zabezpečení koncových bodů využívají umělou inteligenci k identifikaci zranitelností koncových bodů, například zastaralého operačního systému. Umělá inteligence může také pomoci odhalit, zda byl do zařízení nainstalován malware nebo zda je do koncového bodu nebo z něj přenášeno neobvyklé množství dat. Umělá inteligence může pomoci zastavit kybernetické útoky na koncové body tím, že je izoluje od zbytku digitálního prostředí.
- Systémy detekce a prevence narušení sítě řízené umělou inteligencí: Tyto nástroje monitorují síťový provoz a odhalují neoprávněné uživatele, kteří se snaží proniknout do organizace prostřednictvím sítě. Umělá inteligence pomáhá těmto systémům rychleji zpracovávat data a identifikovat a blokovat kybernetické útočníky dříve, než způsobí příliš velké škody.
- Řešení umělé inteligence a cloudového zabezpečení: Vzhledem k tomu, že mnoho organizací používá pro svou infrastrukturu a aplikace více cloudů, může být obtížné sledovat kybernetické hrozby, které se pohybují napříč různými cloudy a aplikacemi. Umělá inteligence pomáhá se zabezpečením cloudu tím, že analyzuje data ze všech těchto zdrojů a identifikuje zranitelná místa a potenciální kybernetické útoky.
- Zabezpečení zařízení internetu věcí (IoT) pomocí umělé inteligence: Stejně jako koncové body a aplikace mají organizace obvykle mnoho zařízení IoT, která jsou potenciálními vektory kybernetických útoků. Umělá inteligence pomáhá odhalovat kybernetické hrozby vůči jednotlivým zařízením IoT a také odhaluje vzorce podezřelé aktivity napříč více zařízeními IoT.
- XDR a SIEM: Řešení XDR a SIEM získávají informace z různých produktů zabezpečení, souborů protokolů a externích zdrojů, aby analytikům pomohly pochopit, co se v jejich prostředí děje. Umělá inteligence pomáhá syntetizovat všechna tato data do jasných přehledů.
Osvědčené postupy pro umělou inteligenci v oblasti kybernetického zabezpečení
Využití umělé inteligence pro podporu operací zabezpečení vyžaduje pečlivé plánování a implementaci, ale se správným přístupem můžete zavést nástroje, které významně zlepší provozní efektivitu a pohodu vašeho týmu.
-
Vypracujte strategii
Existuje mnoho produktů a řešení umělé inteligence pro použití v oblasti zabezpečení, ale ne všechny budou pro vaši organizaci vhodné. Je důležité, aby se řešení umělé inteligence dobře integrovala s ostatními řešeními a architekturou zabezpečení, jinak mohou vašemu týmu přidělávat práci. Nejprve zvažte své největší problémy v oblasti zabezpečení a poté určete řešení umělé inteligence, která vám pomohou tyto problémy vyřešit. Věnujte čas vypracování plánu integrace umělé inteligence do stávajících procesů a systémů.
-
Integrujte nástroje zabezpečení
Umělá inteligence pro zabezpečení je nejefektivnější, pokud dokáže analyzovat data v rámci celé organizace. To je náročné, pokud vaše nástroje fungují v jednotlivých jednotkách. Investujte do nástrojů, které spolupracují s vaším současným prostředím a bezproblémově spolupracují, například do integrovaných řešení XDR a SIEM. Nebo, pokud je to nutné, vyčleňte čas a zdroje pro svůj tým na integraci nástrojů, abyste získali úplný přehled o celém svém digitálním majetku.
-
Správa ochrany osobních údajů a kvality dat
Systémy umělé inteligence se rozhodují a poskytují přehledy na základě dat, která se používají k jejich trénování a provozu. Pokud jsou v datech chyby nebo jsou poškozená, umělá inteligence poskytne špatné přehledy a učiní špatná rozhodnutí. Během plánování se ujistěte, že máte zavedeny procesy pro čištění dat a ochranu osobních údajů.
-
Průběžně testujte systémy AI
Pravidelné testování systémů po implementaci vám pomůže identifikovat předsudky nebo problémy s kvalitou, protože se generují nová data.
-
Používejte umělou inteligenci eticky
Mnoho dat, které se za léta nashromáždily, je nepřesných, neobjektivních nebo zastaralých. Algoritmy a logika umělé inteligence navíc nejsou vždy transparentní, takže je obtížné zjistit, jak přesně generuje přehledy a výsledky. Je důležité zajistit, aby umělá inteligence nebyla konečným rozhodovatelem v případech, kdy může s některými osobami zacházet nespravedlivě kvůli předsudkům v datech, které používá. Další informace o odpovědné umělé inteligenci.
-
Definice zásad pro používání generativní umělé inteligence
Ujistěte se, že zaměstnanci a partneři znají zásady vaší organizace pro používání generativních nástrojů AI. Je obzvláště důležité, aby lidé nevkládali důvěrné a citlivá data do generativních výzev umělé inteligence, protože existuje riziko, že by se data mohly dostat na veřejnost.
Budoucnost umělé inteligence v oblasti kybernetické bezpečnosti
Úloha umělé inteligence v oblasti zabezpečení bude i nadále růst. V nadcházejících letech to mohou odborníci na zabezpečení očekávat:
- Umělá inteligence bude lépe odhalovat kybernetické hrozby s menším počtem falešně pozitivních výsledků.
- Týmy bezpečnostních operací budou automatizovat svou nudnější práci, protože umělá inteligence dokáže lépe reagovat na nejrůznější typy kybernetických útoků a zmírňovat jejich následky.
- Organizace budou využívat umělou inteligenci k řešení zranitelných míst a zlepšování bezpečnostní situace.
- Po odbornících na zabezpečení bude stále vysoká poptávka.
- Lidé budou zastávat strategičtější role, jako je řešení nejsložitějších bezpečnostních incidentů a proaktivní vyhledávání kybernetických hrozeb.
Nejen bezpečnostní komunita bude díky umělé inteligenci efektivnější. Kybernetičtí útočníci také investují do umělé inteligence a pravděpodobně budou tuto technologii využívat k:
- Prolomení velkého množství hesel najednou.
- Vytvářejte sofistikované phishingové kampaně, které je obtížné odlišit od pravých e-mailů.
- Vývoji malwaru, který je neuvěřitelně obtížné odhalit.
Vzhledem k tomu, že škodliví aktéři začleňují do svých metod kybernetických útoků stále sofistikovanější umělou inteligenci, bude pro bezpečnostní komunitu ještě nezbytnější investovat do umělé inteligence, aby měla před těmito kybernetickými hrozbami náskok.
Řešení zabezpečení umělé inteligence
Organizace čelí rostoucímu počtu kybernetických hrozeb a rozšiřujícímu se prostoru pro kybernetické útoky. Pro odborníky na kybernetickou bezpečnost může být obtížné udržet krok, zejména vzhledem k nedostatku talentů. Umělá inteligence slibuje, že díky převzetí většího množství nudných úkolů s nízkou kvalifikací se práce bezpečnostních profesionálů stane uspokojivější a strategičtější. Organizace se mohou začít připravovat na budoucnost s větším počtem kybernetických útoků řízených umělou inteligencí tím, že ji začlení do bezpečnostních operací již nyní. Začněte strategií a poté investujte do nástrojů, které vám s největší pravděpodobností pomohou řešit největší bezpečnostní problémy již dnes.
Další informace o zabezpečení od Microsoftu
Microsoft Copilot pro Security
Umožněte bezpečnostním týmům odhalovat skryté vzorce a rychleji reagovat na incidenty pomocí generativní umělé inteligence.
Detekce ohrožení identit a reakce na ně (ITDR)
Získejte komplexní ochranu pro všechny vaše identity a infrastrukturu identit.
Analýza hrozeb v programu Microsoft Defender
Odhalujte a eliminujte moderní kybernetické hrozby a jejich infrastrukturu pomocí dynamické analýzy hrozeb.
Microsoft Defender for Cloud
Posilujte své zabezpečení, chraňte úlohy a vyvíjejte bezpečné aplikace.
Microsoft Defender for Endpoint
Rychle zastavujte kybernetické útoky, škálujte prostředky zabezpečení a vyvíjejte obranu napříč síťovými zařízeními.
Microsoft Sentinel
Inteligentní analytika zabezpečení vám umožní odhalovat a eliminovat kybernetické hrozby v celém podniku.
Transformace zabezpečení pomocí umělé inteligence
V tomto díle pořadu The Defender's Watch se dozvíte, jak bude umělá inteligence zvyšovat sílu bezpečnostních týmů.
Narušení útoků v reálném čase | Microsoft
V této epizodě pořadu The Defender's Watch se dozvíte, jak společnost XDR využívá umělou inteligenci k automatickému narušování kybernetických útoků.
Časté otázky
-
Umělá inteligence pro kybernetickou bezpečnost využívá umělou inteligenci k analýze a korelaci dat o událostech a kybernetických hrozbách z různých zdrojů, která se mění v jasné a využitelné přehledy, jež bezpečnostní analytici využívají k dalšímu prověřování a zmírňování kybernetických útoků. Pokud kybernetický útok splňuje určitá kritéria definovaná bezpečnostním týmem, může umělá inteligence automatizovat reakci a izolovat a odstranit kybernetického útočníka nebo virus.
-
Umělá inteligence se používá v mnoha aspektech zabezpečení, včetně ochrany identity, ochrany koncových bodů, zabezpečení cloudu, ochrany dat, detekce kybernetických hrozeb a vyšetřování a reakce na incidenty.
-
Skvělým příkladem využití umělé inteligence v oblasti zabezpečení je použití algoritmů strojového učení k analýze chování uživatelů a identifikaci vzorců. Díky pochopení toho, co je normální, mohou tyto systémy odhalit neobvyklé chování, které může být indikátorem kybernetického útoku. V jiném příkladu bezpečnostní odborníci používají generativní umělou inteligenci, aby položili otázku týkající se konkrétního incidentu nebo prostředí a získali zpět diagram nebo text v přirozeném jazyce, který poskytuje více souvislostí a přehledů z více zdrojů dat.
-
Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která zjišťuje vzorce z velkého množství dat. Systémy zabezpečení, které využívají strojové učení, se časem naučí, jaké jsou typické vzorce provozu a akce uživatelů v organizaci, a rozpoznají, když se stane něco neobvyklého. Mohou také vyhodnocovat události z několika různých systémů, které se samy o sobě mohou zdát neškodné, ale dohromady představují riziko.
-
Umělá inteligence v oblasti zabezpečení nabízí firmám mnoho výhod, včetně:
Zkrácení doby odezvy na incident.
Dřívější a přesnější detekce kybernetických hrozeb.
Automatizace reakce na některé známé kybernetické hrozby.
Uvolníte tak místo odborníkům na zabezpečení, aby se mohli soustředit na proaktivní úkoly.
Zlepšení stavu zabezpečení.
Zjednodušení vytváření sestav.
Pomáhá analytikům zvyšovat jejich dovednosti.
Sledujte Microsoft 365