Mitä kyberturvallisuuden tekoäly on?
Kyberturvallisuuden tekoälyn määritys
Kyberturvallisuuden tekoäly analysoi sekä vertaa tapahtumia ja kyberuhkia useista lähteistä ja muuntaa ne selkeiksi ja toiminnallisiksi merkittäviksi tiedoiksi, joita tietoturva-ammattilaiset käyttävät lisätutkimuksiin, vastauksiin ja raportointiin. Jos kyberhyökkäys täyttää tietyt tietoturvatiimin määrittämät ehdot, tekoäly voi automatisoida vastauksen ja eristää kyseiset resurssit. Generatiivinen tekoäly vie tätä vaihetta pidemmälle tuottamalla alkuperäisen luonnollisen kielen tekstiä, kuvia ja muuta sisältöä olemassa olevien tietojen mallien perusteella.
Kyberturvallisuuden ja tekoälyn kehitys
Tietoturvayhteisöt ovat käyttäneet kyberturvallisuuden tekoälyä ainakin 1980-luvun lopusta lähtien seuraavien tärkeiden teknologisten kehitysten myötä:
- Tietoturvatiimit käyttivät alussa sääntöpohjaisia järjestelmiä, jotka käynnistivät ilmoituksia määritettyjen parametrien perusteella.
- 2000-luvun alkupuolelta alkaen tekoälyn osa-alue koneoppiminen on analysoinut suuria tietojoukkoja ja oppinut niiden perusteella. Tämä on antanut toimintoryhmille mahdollisuuden ymmärtää tyypillisiä liikennemalleja ja käyttäjätoimintoja koko organisaatiossa epätavallisten tilanteiden tunnistamiseksi ja niihin vastaamiseksi.
- Tekoälyn viimeisin parannus on generatiivinen tekoäly, joka luo uutta sisältöä olemassa olevien tietojen perusteella. Käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa näiden järjestelmien kanssa luonnollisella kielellä, jolloin tietoturva-ammattilaiset voivat syventyä tiettyihin kysymyksiin ilman kyselykieltä.
Tekoälyä käyttävät kuitenkin muutkin kuin tietoturvatiimit. Myös kyberhyökkäyksen tekijät voivat hyödyntää tekoälyä, olivatpa he sitten valtion toimijoita, suuria rikollisyrityksiä tai yksityishenkilöitä. Haitalliset toimijat tartuttavat tekoälyjärjestelmiä, tekeytyvät tekoälyn avulla luotettaviksi henkilöiksi, automatisoivat kyberhyökkäyksiä ja hyödyntävät tekoälyä tutkiakseen ja tunnistaakseen kyberhyökkäyksen kohteita. On myös olemassa riski, että ihmiset liittävät arkaluonteisia tietoja tekoälykehotteisiin ja aiheuttavat tietojen vuotamisen vahingossa julkisiksi.
Generatiivisen tekoälyn vaikutus kyberturvallisuuteen
Generatiivinen tekoäly on vielä varhaisessa vaiheessa, ja se on otettu vasta äskettäin käyttöön tietoturvassa Microsoft Security Copilotin julkaisun yhteydessä. Se voi yksinkertaistaa analyytikoiden ja muiden tietoturva-ammattilaisten toimia huomattavasti seuraavasti:
- Tietojen syntetisoiminen toiminnallisiin suosituksiin ja merkityksellisiin tietoihin sopivalla asiayhteydellä, joka auttaa ohjaamaan tapaustutkimuksia.
- Sellaisten ihmisten luettavissa olevien raporttien ja esitysten luonti, joiden avulla analyytikot voivat auttaa muita organisaation käyttäjiä ymmärtämään tapahtumia.
- Tarjoamalla luonnollisella kielellä tai grafiikan avulla vastauksia kysymyksiin, jotka koskevat tapausta tai haavoittuvuutta.
Kun tietoturvayhteisö kehittää generatiivista tekoälyä tietoturvatuotteiksi ja -ratkaisuiksi, on tärkeää rakentaa se vastuullisesti. Ihmisten on tiedettävä, että uudet järjestelmät kunnioittavat yksityisyyttä ja ovat luotettavia sekä turvallisia. Tarkkuus ja todenmukaisuus ovat tunnettuja ongelmia nykyisissä generatiivisissa tekoälymalleissa, mutta teknologian kehittyessä se auttaa organisaatioita pysymään tekoälyä hyödyntävien kyberuhkien edellä.
Miten kyberturvallisuuden tekoäly toimii?
Kyberturvallisuuden tekoäly arvioi useiden lähteiden valtavat tietomäärät, jotta voidaan tunnistaa organisaation toimintamalleja, kuten milloin ja missä käyttäjät kirjautuvat sisään, liikennemääriä sekä työntekijöiden käyttämiä laitteita ja pilvipalvelusovelluksia. Kun se ymmärtää tyypilliset piirteet, se voi tunnistaa sellaisen poikkeavan käyttäytymisen, jota on ehkä tutkittava. Tietosuojan säilyttämiseksi organisaation tietoja ei käytetä muiden organisaatioiden tekoälytuloksiin. Sen sijaan tekoäly käyttää maailmanlaajuisia uhkatietoja, jotka on koottu useista organisaatioista.
Tekoäly käyttää koneoppimisalgoritmeja oppiakseen jatkuvasti järjestelmän arvioimien tietojen perusteella. Kun generatiivinen tekoäly tunnistaa tiettyjä tunnettuja kyberuhkia, kuten haittaohjelmia, se voi auttaa uhka-analyysin asiayhteyteen sovittamisessa ja helpottamaan ymmärtämistä luomalla tapahtumia kuvaavaa tekstiä tai kuvia.
Ihmiset ovat edelleen erittäin tärkeitä kyberturvallisuuden kannalta, mutta tekoäly auttaa heitä parantamaan taitojaan ja tunnistamaan sekä ratkaisemaan uhkia nopeammin.
Tekoälytietoturvan käyttötapaukset
Sen sijaan, että tekoäly korvaisi tietoturva-ammattilaiset, se on tehokkaimmillaan, kun sitä käytetään avustamaan heitä tekemään työnsä tehokkaammin. Tekoälytietoturvan yleisiä käyttötapauksia:
-
Käyttäjätietojen ja käyttöoikeuksien hallinta
Tekoälyä käytetään käyttäjätietojen ja käyttöoikeuksien hallintaan (IAM) , jotta voidaan ymmärtää käyttäjien kirjautumiskäyttäytymisen malleja sekä tunnistaa ja tuoda esiin epätavallista toimintaa, jota tietoturva-ammattilaiset voivat seurata. Sen avulla voidaan myös automaattisesti pakottaa kaksiosaisen todentamismenetelmän käyttö tai salasanan vaihtaminen, kun tietyt ehdot täyttyvät. Tarvittaessa se voi estää käyttäjää kirjautumasta sisään, jos on syytä uskoa, että tilille on murtauduttu.
-
Päätepisteen tietoturva ja hallinta
Tekoäly auttaa tietoturva-ammattilaisia tunnistamaan kaikki organisaatiossa käytettävät päätepisteet ja niiden pitämisessä ajan tasalla uusimmilla käyttöjärjestelmillä ja tietoturvaratkaisuilla. Tekoäly voi myös auttaa paljastamaan haittaohjelmia ja muita organisaation laitteisiin kohdistuneiden kyberhyökkäysten merkkejä.
-
Pilvipalvelujen suojaus
Useimmat organisaatiot panostavat paljon pilvitekniikkaan. He hallitsevat infrastruktuuria yhden tai useamman pilvipalveluntarjoajan avulla ja käyttävät eri toimittajien pilvisovelluksia. Tekoäly auttaa tiimejä saamaan näkyvyyttä riskeihin ja haavoittuvuuksiin monipilvialueellaan.
-
Kyberuhkien tunnistaminen
http://approjects.co.za/?big=fi-fi/security/business/security-101/what-is-xdrLaajennetun havaitsemisen ja reagoinnin (XDR) ja suojaustietojen ja tapahtumien hallinnan (SIEM) ratkaisut auttavat tietoturvatiimejä paljastamaan kyberuhkia koko yrityksessä. Molemmat ratkaisut edellyttävät huomattavaa tekoälyn käyttöä. XDR-ratkaisut valvovat päätepisteitä, sähköpostia, käyttäjätietoja ja pilvipalvelusovelluksia poikkeavan käyttäytymisen osalta ja ilmoittavat tapauksista tiimille tai vastaavat automaattisesti määritettyjen tietoturvasääntöjen mukaisesti. SIEM-ratkaisut käyttävät tekoälyä koko yrityksen signaalien koostamiseen, mikä antaa tiimeille paremman näkyvyyden tapahtumiin.
-
Tietojen suojaus
Tietoturvatiimit käyttävät tekoälyä tunnistamaan ja merkitsemään luottamuksellisia tietoja koko ympäristössä riippumatta siitä, sijaitsevatko ne organisaation infrastruktuurissa vai pilvisovelluksessa. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan, kun joku yrittää siirtää tietoja pois yrityksestä, ja joko estää toiminnon tai ilmoittaa siitä tietoturvatiimille.
-
Tapahtumien tutkinta ja vastaus
Tietoturva-ammattilaisten on tapauksiin reagoinninaikana lajiteltava tietovuoria mahdollisten kyberhyökkäysten paljastamiseksi. Tekoäly auttaa tunnistamaan useiden tietolähteiden hyödyllisimmät tapahtumat ja vertaamaan, mikä säästää ammattilaisten arvokasta aikaa. Generatiivinen tekoäly yksinkertaistaa tutkimusta entisestään kääntämällä analyysin luonnolliselle kielelle ja vastaamalla myös kysymyksiin luonnollisella kielellä.
Tekoälytietoturvan edut
Koska kyberuhkia on yhä enemmän, datamäärät kasvavat ja kyberhyökkäykset laajenevat, tekoäly auttaa tietoturvatiimien tehokkuutta useilla eri tavoilla.
-
Havaitsee kriittiset kyberuhat nopeammin
Monet suojausratkaisut, kuten SIEM tai XDR, kirjaavat tuhansia ja taas tuhansia tapahtumia, jotka ilmaisevat mahdollisesta epätavallisesta toiminnasta. Vaikka suurin osa näistä tapahtumista on harmittomia, jotkin eivät, ja mahdollisen kyberuhan huomaamatta jäämisen riski voi olla valtava. Tekoäly auttaa tunnistamaan tärkeät tapaukset. Se auttaa myös tunnistamaan sellaisen käyttäytymisen, joka ei ehkä näytä epäilyttävältä yksinään, mutta saattaa olla kyberuhka, kun sitä tarkastellaan muiden toimintojen kanssa.
-
Raportoinnin yksinkertaistaminen
Generatiivista tekoälyä hyödyntävät työkalut voivat hakea tietoja useista tietolähteistä ja luoda helposti ymmärrettäviä raportteja, jotka tietoturva-ammattilaiset voivat jakaa nopeasti muiden organisaation käyttäjien kanssa.
-
Haavoittuvuuksien tunnistaminen
Tekoäly auttaa tunnistamaan mahdollisia riskejä, kuten tuntemattomia laitteita ja pilvipalvelusovelluksia, vanhentuneita käyttöjärjestelmiä tai suojaamattomia arkaluonteisia tietoja.
-
Auttaa analyytikoita kasvattamaan taitojaan
Koska generatiivinen tekoäly auttaa kääntämään kyberuhkien tiedot ja analyysit luonnolliselle kielelle, vähemmän teknisiä taitoja omaavat analyytikot voivat toimia tuottavammin. Generatiivinen tekoäly auttaa tunnistamaan korjausvaiheet, jotta uudet tiimin jäsenet voivat nopeasti oppia reagoimaan kyberhyökkäyksiin tehokkaasti.
-
Kyberuhka-analyysien ja merkityksellisten tietojen tarjoaminen
Kehittyneet kyberhyökkäykset yrittävät yleensä välttää tunnistuksen siirtymällä eri käyttäjätietojen, laitteiden, sovellusten ja infrastruktuurien välillä. Koska tekoäly voi käsitellä nopeasti paljon tietoja eri lähteistä, se voi auttaa tunnistamaan tämän epäilyttävän toiminnan ja priorisoimaan, mihin kyberuhkiin tietoturva-ammattilaisten tulisi kiinnittää huomiota.
-
Tekoälytietoturva kyberuhkien havaitsemista ja estämistä varten
Yksi tekoälyn tärkeimmistä kyberturvallisuuteen liittyvistä käyttökohteista on kyberuhkien havaitseminen ja estäminen. Koneoppimiseen käytettävät algoritmit ja tekoäly auttavat tunnistamaan ja estämään kyberuhkia useilla eri tavoilla:
- Valvotut oppimismallit käyttävät merkittyjä ja luokiteltuja tietoja järjestelmän kouluttamiseen. Esimerkiksi tietyillä tunnetuilla haittaohjelmilla on yksilöllisiä allekirjoituksia, jotka erottavat ne muista kyberhyökkäyksistä.
- Valvomattomassa oppimisessa koneoppimisen algoritmit tunnistavat kuvioita merkitsemättömissä tiedoissa. Näin tekoäly havaitsee kehittyneitä tai uusia kyberuhkia, joilla ei ole tunnettuja allekirjoituksia. Ne etsivät normia vastaamatonta toimintaa tai kuvioita, jotka jäljittelevät muita kyberhyökkäyksiä.
- Käyttäjien ja laitteiden toiminnan analysoinnin avulla järjestelmät arvioivat käyttäjien liikennemalleja ymmärtääkseen tunnetut toimintatavat, jotta ne voivat tunnistaa, milloin käyttäjä tekee jotain odottamatonta tai epäilyttävää, mikä voi ilmaista tilin vaarantumista.
- Tekoälyjärjestelmät käyttävät myös luonnollisen kielen käsittelyä rakenteettomien tietolähteiden, kuten sosiaalisen median, analysoimiseen uhkatietojenluomiseksi.
Mitä ovat tekoälyä hyödyntävät kyberturvallisuustyökalut?
Tekoäly on integroitu useisiin kyberturvallisuustyökaluihin niiden tehokkuuden parantamiseksi. Alla on joitain esimerkkejä:
- Seuraavan sukupolven palomuurit ja tekoäly: Perinteiset palomuurit tekevät päätöksiä järjestelmänvalvojan määrittämien sääntöjen perusteella liikenteen sallimisesta tai estämisestä. Seuraavan sukupolven palomuurit ylittävät nämä ominaisuudet hyödyntämällä tekoälyn avulla uhkatietotietoja, jotka auttavat tunnistamaan uusia kyberuhkia.
- Tekoälyn tehostamat päätepisteiden tietoturvaratkaisut: Päätepisteiden tietoturvaratkaisut tunnistavat tekoälyn avulla päätepisteiden haavoittuvuuksia, kuten vanhentuneen käyttöjärjestelmän. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan, onko laitteeseen asennettu haittaohjelmia tai onko päätepisteeseen tai päätepisteestä siirretty epätavallisia tietomääriä. Tekoäly voi myös auttaa pysäyttämään päätepisteen kyberhyökkäykset eristämällä päätepisteen muusta digitaalisesta ympäristöstä.
- Tekoälypohjaiset verkkoon tunkeutumisen tunnistus- ja estojärjestelmät: Nämä työkalut valvovat verkkoliikennettä löytääkseen luvattomia käyttäjiä, jotka yrittävät tunkeutua organisaatioon verkon kautta. Tekoälyn avulla nämä järjestelmät voivat käsitellä tietoja nopeammin sekä tunnistaa ja estää kyberhyökkäyksiä ennen kuin ne aiheuttavat liikaa vahinkoa.
- Tekoäly ja pilvipalvelujen tietoturvaratkaisut: Koska niin monet organisaatiot käyttävät useita pilvipalveluita infrastruktuurissaan ja sovelluksissaan, eri pilvipalveluissa ja sovelluksissa liikkuvien kyberuhkien seuraaminen saattaa olla vaikeaa. Tekoäly auttaa pilvipalveluiden tietoturvaa analysoimalla tietoja kaikista näistä lähteistä tunnistaakseen haavoittuvuudet ja mahdolliset kyberhyökkäykset.
- IoT-laitteiden suojaaminen tekoälyn avulla: Päätepisteiden ja sovellusten tavoin organisaatioilla on yleensä useita IoT-laitteita, jotka ovat mahdollisia kyberhyökkäysten kohteita. Tekoäly auttaa tunnistamaan mitä tahansa yksittäistä IoT-laitetta vastaan kohdistuvat kyberuhat ja myös paljastamaan epäilyttävän toiminnan malleja useissa IoT-laitteissa.
- XDR ja SIEM: XDR- ja SIEM-ratkaisut hakevat tietoja useista tietoturvatuotteista, lokitiedostoista ja ulkoisista lähteistä, jotta analyytikot voivat saada käsityksen ympäristönsä tapahtumista. Tekoäly auttaa näiden kaikkien tietojen yhdistämisessä selkeiksi merkityksellisiksi tiedoiksi.
Kyberturvallisuuden tekoälyn parhaat käytännöt
Tekoälyn käyttäminen tietoturvatoimintojen tukemiseen edellyttää huolellista suunnittelua ja toteutusta, mutta oikealla lähestymistavalla voit ottaa käyttöön työkaluja, jotka parantavat merkittävästi toiminnan tehokkuutta ja tiimisi hyvinvointia.
-
Strategian kehittäminen
Tietoturvassa hyödynnettäviä tekoälytuotteita ja -ratkaisuja on useita, mutta ne kaikki eivät sovi organisaatiollesi. On tärkeää, että tekoälyratkaisut integroituvat hyvin toisiinsa ja suojausarkkitehtuuriisi, tai ne voivat luoda tiimillesi lisätyötä. Ota ensin huomioon suurimmat tietoturvahaasteet ja tunnista sitten ne tekoälyratkaisut, joiden avulla voit ratkaista nämä ongelmat. Käytä aikaa suunnitelman luomiseen ja tekoälyn integroimiseksi nykyisiin prosesseihin ja järjestelmiin.
-
Tietoturvatyökalujen integrointi
Tietoturvan tekoäly on tehokkainta, kun se pystyy analysoimaan tietoja koko organisaatiossa. Tämä on haastavaa, jos työkalut toimivat siiloissa. Investoi sellaisiin työkaluihin, jotka toimivat nykyisessä ympäristössäsi ja toimivat saumattomasti yhdessä, kuten integroituihin XDR- ja SIEM-ratkaisuihin. Voit myös tarvittaessa varata tiimillesi aikaa ja resursseja työkalujen integroimiseksi, jotta saat täydellisen näkyvyyden koko digitaaliseen tilaan.
-
Tietosuojan ja laadun hallinta
Tekoälyjärjestelmät tekevät päätöksiä ja tarjoavat merkityksellisiä tietoja niiden harjoittamiseen ja käyttämiseen käytettyjen tietojen perusteella. Jos näissä tiedoissa on virheitä tai ne ovat vioittuneet, tekoäly tuottaa heikkoja merkityksellisiä tietoja ja tekee virheellisiä päätöksiä. Varmista suunnittelun aikana, että käytössäsi on prosesseja tietojen puhdistamiseksi ja yksityisyyden suojaamiseksi.
-
Tekoälyjärjestelmien jatkuva testaaminen
Käyttöönoton jälkeinen järjestelmien säännöllinen testaaminen auttaa tunnistamaan painotus- tai laatuongelmia, kun uusia tietoja luodaan.
-
Tekoälyn eettinen käyttö
Monet vuosien mittaan kertyneet tiedot ovat epätarkkoja, yksipuolisia tai vanhentuneita. Tämän lisäksi tekoälyalgoritmit ja logiikka eivät ole aina läpinäkyviä, joten on vaikea tietää tarkalleen, miten ne luovat merkityksellisiä tietoja ja tuloksia. On tärkeää varmistaa, että tekoäly ei ole lopullinen päätöksentekijä niissä tilanteissa, joissa se saattaa kohdella tiettyjä henkilöitä epäoikeudenmukaisesti käytettyjen tietojen yksipuolisuuden vuoksi. Lue lisää vastuullisesta tekoälystä.
-
Määritä käytännöt generatiivisen tekoälyn käyttöä varten
Varmista, että työntekijät ja kumppanit ymmärtävät organisaatiosi käytännöt generatiivisen tekoälyn työkalujen käyttöä varten. On erityisen tärkeää, että käyttäjät eivät liitä luottamuksellisia ja arkaluonteisia tietoja generatiivisen tekoälyn kehotteisiin, koska on olemassa riski, että tiedot paljastuvat.
Kyberturvallisuuden tekoälyn kehitys
Tekoälyn rooli tietoturvassa kasvaa. Tulevien vuosien aikana tietoturva-ammattilaiset voivat ennakoida seuraavaa:
- Tekoäly havaitsee kyberuhkia entistä paremmin ja virheellisten esiintymien määrä vähenee.
- Tietoturvatiimit automatisoivat työläämpiä töitä, kun tekoäly toimii entistä paremmin ja lieventää entistä useampia kyberhyökkäystyyppejä.
- Organisaatiot käyttävät tekoälyä haavoittuvuuksien korjaamiseen ja tietoturvan parantamiseen.
- Tietoturva-ammattilaiset ovat edelleen erittäin kysyttyjä.
- Työntekijät siirtyvät strategisempiin rooleihin, kuten monimutkaisimpien tietoturvatapausten ratkaisemiseen ja ennakoivaan kyberuhkien etsintään.
Tietoturvayhteisö ei ole ainoa, joka toimii tehokkaammin tekoälyn ansiosta. Myös kyberhyökkäysten tekijät investoivat tekoälyyn ja todennäköisesti käyttävät tätä tekniikkaa seuraavasti:
- Suuren salasanamäärän selvittäminen kerralla.
- Sellaisten kehittyneiden tietojenkalastelu kampanjoiden luonti, joita on vaikea erottaa aidoista sähköposteista.
- Sellaisten haittaohjelmien kehittäminen, joita on erittäin vaikea havaita.
Koska haitalliset toimijat integroivat kehittyneemmän tekoälyn kyberhyökkäysmenetelmiinsä, tietoturvayhteisön on entistäkin tärkeämpää panostaa tekoälyyn pysyäkseen kyberuhkien edellä.
Tietoturvan tekoälyratkaisut
Organisaatiot kohtaavat yhä useampia kyberuhkia laajenevalla kyberhyökkäysalueella. Ajan tasalla pysyminen voi olla kyberturvallisuuden ammattilaisille haastavaa etenkin silloin, kun kyvyt ovat vähissä. Tekoäly lupaa tehdä tietoturva-ammattilaisten työstä entistä tyydyttävämpää ja strategisempaa huolehtimalla työläämmistä ja vähemmän taitoa vaativista tehtävistä. Organisaatiot voivat alkaa valmistautumaan tulevaisuuteen ja yhä enemmän tekoälyä hyödyntäviin kyberhyökkäyksiin sisällyttämällä tekoälyn tietoturvatoimintoihin heti. Aloita strategialla ja investoi sitten niihin työkaluihin, jotka todennäköisimmin auttavat vastaamaan tämän päivän suurimpiin tietoturvahaasteisiisi.
Lue lisää Microsoft Securitysta
Microsoft Security Copilot
Auta tietoturvatiimejä havaitsemaan piilotettuja kuvioita ja reagoimaan tapauksiin nopeammin generatiivisen tekoälyn avulla.
Käyttäjätietouhkien tunnistaminen ja käsittely (ITDR)
Saat kattavan suojauksen kaikille käyttäjätiedoillesi ja käyttäjätietoinfrastruktuurillesi.
Microsoft Defender Threat Intelligence
Paljasta ja poista nykyaikaiset kyberuhat ja niiden infrastruktuuri dynaamisten uhkatietojen avulla.
Microsoft Defender for Cloud
Vahvista suojaustasoa, suojaa kuormitusta ja kehitä turvallisia sovelluksia.
Microsoft Defender for Endpoint
Pysäytä kyberhyökkäykset nopeasti, skaalaa tietoturvaresurssit ja kehitä puolustusta kaikissa verkkolaitteissa.
Microsoft Sentinel
Älykkään tietoturva-analytiikan avulla voit nähdä ja pysäyttää kyberuhkia koko yrityksessäsi.
Tietoturvan muuntaminen tekoälyn avulla
Tässä The Defender’s Watchin jaksossa opit, miten tekoäly toimii tietoturvatiimien voimakertoimena.
Hyökkäysten häiritseminen reaaliajassa | Microsoft
Tässä The Defender’s Watchin jaksossa kerrotaan, miten XDR käyttää tekoälyä kyberhyökkäysten automaattiseen häiritsemiseen.
Usein kysytyt kysymykset
-
Kyberturvallisuuden tekoäly analysoi sekä vertaa tapahtumia ja kyberuhkia useista lähteistä ja muuntaa ne selkeiksi ja toiminnallisiksi merkittäviksi tiedoiksi, joita tietoturva-analyytikot käyttävät lisätutkimuksiin ja kyberhyökkäysten lieventämiseen. Jos kyberhyökkäys täyttää tietyt tietoturvatiimin määrittämät ehdot, tekoäly voi automatisoida vastauksen sekä eristää ja poistaa kyberhyökkääjän tai viruksen.
-
Tekoälyä käytetään monilla tietoturvan osa-alueilla, kuten käyttäjätietojen suojauksessa, päätepisteen suojauksessa, pilvipalveluiden suojauksessa, tietosuojassa, kyberuhkien tunnistamisessa sekä tapausten tutkimisessa ja niihin reagoinnissa.
-
Yksi hyvä esimerkki tekoälyn käytöstä tietoturvassa on koneoppimisalgoritmien käyttö käyttäjän toiminnan analysoimiseen mallien tunnistamiseksi. Kun normaali käyttäytyminen ymmärretään, nämä järjestelmät voivat havaita poikkeavan käyttäytymisen, joka saattaa olla merkki kyberhyökkäyksestä. Toisessa esimerkissä tietoturva-ammattilaiset esittävät geneerisen tekoälyn avulla kysymyksen tietystä tapauksesta tai ympäristöstä ja saavat takaisin kaavion tai luonnolliselle kielelle muodostetun tekstin, joka tarjoaa tarkemman asiayhteyden ja merkityksellisiä tietoja useista tietolähteistä.
-
Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka havaitsee kuvioita valtavasta tietomäärästä. Koneoppimista hyödyntävät tietoturvajärjestelmät oppivat ajan kuluessa, mitä tyypilliset liikennemallit ja käyttäjän toimet ovat koko organisaatiossa, ja tunnistamaan, milloin tapahtuu jotain epätavallista. He voivat myös arvioida useiden eri järjestelmien tapahtumia, jotka voivat vaikuttaa vaarattomilta erillään, mutta jotka muodostavat riskin yhdessä.
-
Tietoturvan tekoäly tarjoaa yrityksille monia etuja, kuten esimerkiksi seuraavat:
Tapausten vastausaikojen lyhentäminen.
Kyberuhkien tunnistaminen nopeammin ja tarkemmin.
Tiettyihin tunnettuihin kyberuhkiin reagoimisen automatisointi.
Tietoturva-ammattilaisten vapauttaminen ennakoivien tehtävien suorittamiseen.
Turvallisuustilanteen vahvistaminen.
Raportoinnin yksinkertaistaminen.
Analyytikoiden auttaminen taitojen lisäämisessä.
Seuraa Microsoft Securitya