מהי בינה מלאכותית לאבטחת הסייבר?
בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר הוגדרה
בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר מנתחת נתוני איום ממקורות רבים, מוצאת התאמה בין אירועים לנתונים אלה והופכת את המידע לתובנות ברורות עם הצעות לפעולה שמשמשות מומחי אבטחה להמשך חקירה, לתגובה ולדיווח. אם מתקפות סייבר עומדות בקריטריונים מסוימים שהגדיר צוות האבטחה, בינה מלאכותית יכולה להפוך את התגובה לאוטומטית ולבודד את הנכסים המושפעים. בינה מלאכותית יצרנית עולה עוד שלב ומפיקה טקסט מקורי בשפה טבעית, תמונות ותוכן אחר על סמך דפוסים בנתונים קיימים.
שלבים בהתפתחותה של בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר
קהילות אבטחה השתמשו בבינה מלאכותית בהתמודדות עם אבטחת מידע לפחות מאז שלהי שנות ה- 80 באמצעות ההתקדמויות הטכנולוגיות הבאות:
- בתחילת הדרך, השתמשו צוותי אבטחה במערכות המבוססות על כללים שהפעילו התראות על פי פרמטרים שהם הגדירו.
- מתחילת שנות ה-2000, ההתקדמות בלמידת מכונה, תת קבוצה בבינה מלאכותית שעוסקת בניתוח ולמידה של מערכות נתונים גדולות, אפשרה לצוותי תפעול להבין דפוסי תעבורה ופעולות משתמשים טיפוסיים בכל הארגון, לזהות ולהגיב בעת התרחשות אירוע חריג.
- השיפור האחרון בבינה מלאכותית הוא בינה מלאכותית יצרנית, אשר יוצרת תוכן חדש על סמך המבנה של נתונים קיימים. אנשים מקיימים אינטראקציה עם מערכות אלה בשפה טבעית והדבר מאפשר למומחי אבטחה להתעמק בשאלות ספציפיות מאוד בלי להשתמש בשפת שאילתות.
אבל צוותי אבטחה הם לא היחידים שמשתמשים בבינה מלאכותית. גם תוקפי סייבר, בין אם הם משתתפים מדינתיים, ארגונים פליליים גדולים ובין אם הם אנשים שפועלים לבדם, עשויים לנצל את הבינה המלאכותית למטרותיהם. משתתפים זדוניים תוקפים מערכות בינה מלאכותית, נעזרים בבינה מלאכותית לשם התחזות לאדם לגיטימי, הופכים מתקפות סייבר לאוטומטיות ואף נעזרים בבינה מלאכותית לשם חקירה וזיהוי של מטרות למתקפות סייבר. וקיים גם הסיכון שאנשים יעתיקו וידביקו נתונים רגישים בתיבת ההנחיה של בינה מלאכותית וידליפו אותם בטעות לכלל הציבור.
השפעתה של בינה מלאכותית יצרנית על אבטחת סייבר
בינה מלאכותית יצרנית נמצאת עדיין בתחילת דרכה ורק לאחרונה, בעת ההכרזה על Microsoft Copilot לאבטחה, נכנסה לשימוש באבטחה. היא כוללת את הפוטנציאל לפשט באופן קיצוני את האבטחה עבור אנליסטים ומומחי אבטחה אחרים על-ידי:
- סנתוז נתונים והפיכתם להמלצות ותובנות עם הצעות לפעולה בהקשר המתאים כדי לתת כיוון לחקירת תקריות אבטחה.
- יצירת דוחות ומצגות קריאים לאנשים שאנליסטים יכולים להשתמש בהם כדי לעזור לגורמים אחרים בארגון להבין מה קורה.
- תשובה לשאלות הנוגעות לתקרית אבטחה או פגיעות הנמסרת בשפה טבעית או בתצוגה גרפית.
כאשר קהילת האבטחה משלבת בינה מלאכותית יצרנית במוצרים ובפתרונות אבטחה, חשוב שהדבר ייעשה באופן אחראי. חשוב שאנשים יידעו שמערכות חדשות מכבדות פרטיות והן אמינות ובטוחות לשימוש. דיוק והקפדה על אמיתות הדברים הם בעיות ידועות במודלים הנוכחיים של בינה מלאכותית יצרנית, אך ככל שהטכנולוגיה תשתפר, היא תעזור לארגונים להיות ערוכים מראש לאיומי סייבר מונחי בינה מלאכותית.
כיצד פועלת בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר?
בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר מעריכה כמויות עצומות של נתונים ממקורות רבים לשם זיהוי אופני פעולה בכל הארגון, כגון מתי והיכן מתבצעות כניסות למערכות, נפחי תנועה ואילו מכשירים ואפליקציות ענן משמשים את העובדים. לאחר ש‘הבינה‘ מהו הדפוס האופייני, היא יודעת לזהות התנהגות חריגה שייתכן שהיא טעונה חקירה. לטובת השמירה על הפרטיות, לא נעשה שימוש בנתוני ארגון בתשובות שמפיקה הבינה המלאכותית לארגונים אחרים. במקום נתונים אלה, משתמשת הבינה המלאכותית בבינת איומים גלובלית מסונתזת מארגונים רבים.
בינה מלאכותית לומדת כל הזמן ומשתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה המתבססים על הנתונים שהמערכת העריכה. כאשר בינה מלאכותית יצרנית מזהה איומי סייבר ידועים, כגון תוכנה זדונית, היא עוזרת להכניס ניתוח איומים להקשר ויוצרת טקסט או תמונות חדשים המתארים את המתרחש כדי שיהיה קל יותר להבין במה מדובר.
עדיין יש לאנשים חשיבות רבה באבטחת סייבר, אבל היעזרות בבינה מלאכותית מעצימה את היכולות שלהם ומאפשרת לזהות ולפתור איומים מהר יותר.
מקרי שימוש בבינה מלאכותית לאבטחה
במקום לתפוס את מקומם של מומחי אבטחה, הבינה המלאכותית הכי יעילה כאשר היא עוזרת להם לבצע את עבודתם ביעילות רבה יותר. מקרי שימוש נפוצים בבינה מלאכותית לאבטחה הם:
-
ניהול זהויות וגישה
בניהול זהויות וגישה (IAM) נעזרים בבינה מלאכותית כדי להבין דפוסי פעולה של משתמשים המבצעים כניסה וכדי לזהות ולהציף התנהגות חריגה לשם המשך טיפול של מומחי אבטחה. בנוסף, אפשר להיעזר בה כדי לכפות באופן אוטומטי אימות דו-גורמי או איפוס סיסמה כאשר מתקיימים תנאים מסוימים. ואם יש צורך בכך, בינה מלאכותית יכולה לחסום ניסיונות כניסה של משתמש אם יש סיבה לחשוב שהחשבון נחשף לסכנה.
-
אבטחה וניהול של נקודות קצה
בינה מלאכותית עוזרת למומחי אבטחה לזהות את כל נקודות הקצה שנמצאות בשימוש בתוך הארגון ועוזרת לדאוג לכך שמערכות ההפעלה ופתרונות האבטחה מעודכנים בגרסה העדכנית ביותר. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לחשוף תכנה זדונית וראיות אחרות למתקפות סייבר נגד מכשירים ארגוניים.
-
אבטחה בענן
רוב הארגונים מושקעים חזק בענן. הם מנהלים תשתית אצל אחד או יותר מספקי שירותי הענן ומשתמשים ביישומי ענן של מגוון ספקים. בינה מלאכותית מסייעת לצוותים לזכות בניראות של סיכונים ופגיעויות בכל המרחב מרובה העננים שלהם.
-
זיהוי איום סייבר
פתרונות http://approjects.co.za/?big=he-il/security/business/security-101/what-is-xdrזיהוי ותגובה מורחבים (XDR) ו- ניהול מידע ואירועים של אבטחה (SIEM) עוזרים לצוותי אבטחה לחשוף איומי סייבר בכל רחבי הארגון. כדי לעמוד במשימה, שני הפתרונות מרבים להסתמך על בינה מלאכותית. פתרונות XDR מנטרים נקודות קצה, הודעות דואר אלקטרוני, זהויות ויישומי ענן בחיפוש אחר התנהגות חריגה ומציפים תקריות לצוות או מגיבים באופן אוטומטי בהתאם לכללים שהוגדרו על-ידי פעולות אבטחה. פתרונות SIEM משתמשים בבינה מלאכותית כדי לקבץ אותות ממרחבי הארגון, ומעניקים בכך לצוותים ניראות טובה יותר על המתרחש.
-
הגנה על מידע
צוותי אבטחה משתמשים בבינה מלאכותית לשם זיהוי ותיוג נתונים רגישים בכל הסביבה, בין אם הם מאוחסנים בתשתית הארגון ובין אם הם נמצאים ביישום ענן. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לזהות מתי מנסה מישהו להעביר נתונים אל מחוץ לחברה, ואז או לחסום את הפעולה או להתריע על הבעיה לצוות האבטחה.
-
חקירת תקרית ותגובה לה
במהלך תגובה לתקריות, נדרשים מומחי אבטחה לעבור על הררי נתונים כדי לחשוף מתקפות סייבר פוטנציאליות. בינה מלאכותית עוזרת לזהות ולמצוא התאמה בין אירועים השימושיים ביותר לבין נתונים ממקורות רבים, ובכך חוסכת למומחים זמן יקר. בינה מלאכותית יצרנית מפשטת חקירות עוד יותר על-ידי תרגום ניתוח לשפה טבעית ומתן תשובות על שאלות, גם הן בשפה טבעית.
יתרונותיה של בינה מלאכותית לאבטחה
נוכח מספר הולך וגדל של איומי סייבר, כמויות הולכות וגדלות של נתונים ושטח הולך ומתרחב החשוף למתקפות סייבר, נמצאו לבינה מלאכותית לא מעט דרכים לעזור לייעל את פעילותם של צוותי פעולות אבטחה.
-
זיהוי מהיר יותר של איומי סייבר קריטיים
פתרונות אבטחה רבים, כגון SIEM או XDR, מתעדים אלפי אירועים שמצביעים על התנהגות שעלולה להיות חריגה. גם אם רוב האירועים אינם מזיקים, חלקם כן כאלה, והסכנה שאיום סייבר אפשרי יחמוק מתחת לרדאר היא עצומה. בינה מלאכותית עוזרת לזהות את התקריות שחשוב לזהות. היא גם עוזרת לזהות התנהגות שאולי אינה נראית חשודה כאירוע בודד, אך כאשר נמצאת התאמה בינה לבין פעילויות אחרות, הדבר מצביע על מתקפת סייבר פוטנציאלית.
-
מפשטת את הדיווח
כלים המשתמשים בבינה מלאכותית יצרנית יכולים לשלוף מידע מכמה מקורות נתונים וליצור דוחות קלים להבנה שמומחי אבטחה יכולים לשתף במהירות עם אחרים בארגון.
-
מזהה פגיעויות
בינה מלאכותית עוזרת לזהות סיכונים פוטנציאליים כגון מכשירים ואפליקציות ענן לא מוכרים, מערכות הפעלה לא מעודכנות או נתונים רגישים לא מוגנים.
-
אנליסטים מפתחים כישורים בעזרתה
כיוון שבינה מלאכותית יצרנית עוזרת לתרגם נתונים של איומי סייבר וניתוח לשפה טבעית, היא מאפשרת לאנליסטים עם פחות כישורים טכניים להיות פרודוקטיביים יותר. בינה מלאכותית יצרנית עוזרת לזהות שלבי תיקון, ומאפשרת בכך לחברי צוות חדשים ללמוד במהירות איך להגיב ביעילות למתקפות סייבר.
-
היא מספקת ניתוח ותובנות לגבי איומי סייבר
התנהגות אופיינית לתוקפי סייבר מתוחכמים היא ניסיון להתחמק מזיהוי על-ידי מעבר בין זהויות, מכשירים, אפליקציות ותשתית שונים. מאחר שיש לבינה מלאכותית יכולת לעבד במהירות נתונים רבים ממגוון מקורות, היא יכולה לעזור לזהות התנהגות חשודה זו ולתעדף את האיומים שרצוי שמומחי האבטחה ימתקדו בהם.
-
בינה מלאכותית לאבטחה לשם זיהוי ומניעה של איומי סייבר
אחד השימושים החיוניים ביותר של בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר הוא זיהוי ומניעה של איומי סייבר. אלגוריתמים של למידת מכונה ובינה מלאכותית עוזרים לזהות ולמנוע איומי סייבר בכמה דרכים:
- מודלים של למידה מונחית משתמשים בנתונים מתויגים ומסווגים לאימון מערכת. לדוגמה, תוכנות זדוניות מוכרות מסוימות כוללות חתימה ייחודית שמבדלת אותן מסוגים אחרים של מתקפות סייבר.
- בלמידה בלתי מונחית, אלגוריתמים של למידת מכונה מזהים דפוסים בנתונים שלא תויגו. כך מזהה בינה מלאכותית איומי סייבר מתקדמים או מתפתחים שאינם כוללים חתימות מוכרות. הן מחפשות פעילות החורגת מהנורמה, או דפוסים המחקים מתקפות סייבר אחרות.
- באמצעות ניתוח התנהגות של משתמשים וישויות, המערכות מעריכות דפוסים בתעבורת משתמשים לשם הבנת אופני פעולה ידועים כדי לזהות מתי עושה משתמש משהו בלתי צפוי או חשוד, אשר עשוי להצביע על חשבון שנחשף לסכנה.
- מערכות בינה מלאכותית משתמשות גם בעיבוד שפה טבעית לשם ניתוח מקורות נתונים לא מובנים כגון מדיה חברתית כדי ליצור בינת איומים.
מהם כלי אבטחת סייבר המבוססים על בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית משולבת בלא מעט כלי אבטחת סייבר כדי לעזור לשפר את יעילותם. לפניך כמה דוגמאות:
- חומות אש ובינה מלאכותית - הדור הבא: חומות אש שהיו נהוגות בעבר מקבלות החלטות ביחס לאישור או חסימה של תעבורה על סמך כללים שהגדיר מנהל מערכת. הדור הבא של חומות האש עולה ביכולותיו על יכולות אלה בכך שהוא מתחבר לנתוני בינת איומים באמצעות בינה מלאכותית כדי לעזור בזיהוי איומי סייבר חדשים.
- פתרונות מחוזקים בבינה מלאכותית לאבטחת נקודות קצה: פתרונות אבטחה לנקודת קצה משתמשים בבינה מלאכותית לזיהוי פגיעויות בנקודות קצה, כגון מערכת הפעלה לא מעודכנת. בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לזהות אם הותקנה תוכנה זדונית במכשיר או אם התבצעה העברה לא מורשית של כמויות חריגות של נתונים אל נקודת קצה או ממנה. כמו כן, בינה מלאכותית יכולה לעזור לעצור מתקפות סייבר על נקודות קצה על-ידי בידוד נקודת הקצה משאר הסביבה הדיגיטלית.
- מערכות מונחות בינה מלאכותית לזיהוי ומניעת הפרעה לרשת: כלים אלה מנטרים תעבורת רשת כדי לחשוף משתמשים לא מורשים שמנסים להסתנן לארגון דרך הרשת. בינה מלאכותית עוזרת למערכות אלה לעבד נתונים מהר יותר כדי לזהות ולחסום תוקפי סייבר לפני שהם גורמים נזק רב מדי.
- בינה מלאכותית ופתרונות אבטחה בענן: כיוון שארגונים רבים כל כך משתמשים בריבוי עננים בתשתית ובאפליקציות, קשה לעקוב אחר איומי סייבר שנעים בין עננים ואפליקציות שונים. בינה מלאכותית מסייעת באבטחת ענן על-ידי ניתוח נתונים מכל המקורות הללו כדי לזהות פגיעויות ומתקפות סייבר אפשריות.
- אבטחת מכשירי ‘האינטרנט של הדברים‘ (loT) באמצעות בינה מלאכותית: כפי שיש בארגונים נקודות קצה ואפליקציות, בדרך כלל יש בהם גם מכשירי IoT רבים שעלולים להיות וקטורים למתקפות סייבר. בינה מלאכותית עוזרת לזהות איומי סייבר נגד מכשיר IoT יחידי וגם חושפת דפוסי פעילות חשודים במכשירי IoT מרובים.
- XDR ו- SIEM: פתרונות XDR ו- SIEM שולפים מידע ממוצרי אבטחה רבים, מקבצי יומן רישום וממקורות חיצוניים כדי לעזור לאנליסטים להבין את המתרחש בסביבתם. בינה מלאכותית עוזרת לסנתז את כל הנתונים האלה לתובנות ברורות.
שיטת עבודה מומלצות עבור בינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר
השימוש בבינה מלאכותית לשם תמיכה בפעולות אבטחה כרוך בתכנון ויישום מדוקדק, אבל בעזרת הגישה הנכונה,’ניתן להטמיע כלים המשפרים במידה משמעותית את היעילות התפעולית ואת שביעות רצון הצוות.
-
פתחו אסטרטגיה
המוצרים והפתרונות של בינה מלאכותית לשימוש באבטחה הם רבים, אך לא מתאימים לארגון שלך. חשוב שפתרונות הבינה המלאכותית ישתלבו היטב זה עם זה ועם ארכיטקטורת האבטחה שלך ולא, יתברר שהם יוצרים עוד עבודה לצוות שלך. תחילה הבא בחשבון את אתגרי האבטחה הגדולים ביותר, ולאחר מכן זהה פתרונות בינה מלאכותית שיעזרו לך לפתור בעיות אלה. הקדש זמן לפיתוח תוכנית לשילוב בינה מלאכותית בתהליכים ובמערכות הקיימים.
-
שילוב כלי אבטחה
בינה מלאכותית למטרות אבטחה היא הכי אפקטיבית כאשר מתאפשר לה לנתח נתונים מכל הארגון. זה מאתגר, אם הכלים שלך פועלים במאגרי אחסון מבודדים. השקע בכלים הפועלים בסביבתך הנוכחית ופועלים יחד בצורה חלקה, כגון פתרונות XDR ו- SIEM משולבים. אפשרות אחרת היא להקצות לצוות, במידת הצורך, זמן ומשאבים לשילוב כלים, כך שתקבל ניראות מלאה בכל הנכסים הדיגיטליים שלך.
-
ניהול פרטיות ואיכות של נתונים
מערכות בינה מלאכותית מקבלות החלטות ומספקות תובנות על סמל הנתונים המשמשים לתרגולן ולתפעולן. אם הנתונים מכילים שגיאות או שהם פגומים, הבינה המלאכותית תספק תובנות דלות ותקבל החלטות שגויות. במהלך התכנון, ודא שהכנסת תהליכים לניקוי נתונים והגנה על הפרטיות.
-
בדוק כל הזמן את מערכות הבינה המלאכותית
לאחר ההטמעה, בדיקת המערכות בקביעות תסייע לזיהוי בעיות הטיה או איכות במהלך יצירת נתונים חדשים.
-
שימוש אתי בבינה מלאכותית
נתונים רבים שהצטברו לאורך השנים אינם מדויקים, מוטים או מיושנים. בנוסף, לא תמיד אלגוריתמים ולוגיקה של בינה מלאכותית הם שקופים, כך שקשה לדעת במדויק כיצד היא יוצרת תובנות ותוצאות. חשוב לוודא שקבלת ההחלטות הסופית אינה מושארת לבינה המלאכותית במקרים שבהם היא עשויה להתייחס לאנשים מסוימים באופן לא הוגן בשל הטיה בנתונים שהיא משתמשת בהם. קבל מידע נוסף על בינה מלאכותית אחראית.
-
הגדרת מדיניות לשימוש בבינה מלאכותית יצרנית
ודא שהעובדים והשותפים מבינים את מדיניות הארגון ביחס לשימוש בכלים של בינה מלאכותית יצרנית. חשוב במיוחד שאנשים לא יעתיקו וידביקו נתונים סודיים ורגישים בתיבת קלט ההנחיה לבינה מלאכותית יצרנית בגין הסכנה שהנתונים יהפכו לנחלת הכלל.
מה צופן העתיד לבינה מלאכותית למטרות אבטחת סייבר
תפקידה של בינה מלאכותית למטרות אבטחה רק ימשיך לגדול. במהלך בשנים הבאות, יש למומחי אבטחה יסוד לצפות כי:
- הבינה המלאכותית תשתפר בזיהוי איומי סייבר והתוצאות החיוביות המוטעות יפחתו.
- צוותי פעולות אבטחה יבצעו אוטומציה למשימות מייגעות, ככל שהבינה המלאכותית תשתפר בתגובה ומיתון של מגוון רחב יותר של סוגי מתקפות סייבר.
- ארגונים ייעזרו בבינה מלאכותית בטיפול בפגיעויות ובשיפור מצב האבטחה הכולל.
- מומחי אבטחה ימשיכו להינות מביקוש גבוה.
- אנשים יקבלו תפקידים אסטרטגיים יותר, כגון טיפול בתקריות האבטחה המורכבות ביותר ובציד מתקפות סייברפרואקטיבי.
לא רק קהילת האבטחה תיעשה יעילה יותר בעזרת בינה מלאכותית. גם תוקפי סייבר משקיעים בבינה מלאכותית וקרוב לוודאי שישתמשו בטכנולוגיה זו כדי:
- “לפצח“ מספר רב של סיסמאות בו-זמנית.
- ליצור פניות דיוג מתוחכמות שקשה להבחין ביניהן לבין הודעות דואר אלקטרוני מקוריות.
- לפתח תוכנות זדוניות שקשה מאוד לזהותן ככאלה.
מאחר ששחקנים זדוניים משלבים בינה מלאכותית מתוחכמת יותר בשיטות מתקפות הסייבר שלהם, הדבר מחייב את קהילת האבטחה להשקיע בבינה מלאכותית כדי להיערך מראש לאיומי סייבר אלה.
פתרונות בינה מלאכותית לאבטחה
ארגונים ניצבים בפני מספר הולך וגדל של איומי סייבר עם שטח הולך ומתרחב החשוף למתקפות סייבר. העמידה בפרץ עשויה להיות משימה גדולה מכפי יכולתם של מומחי אבטחת סייבר, בייחוד נוכח המחסור בכישרונות. הבינה המלאכותית לוקחת על עצמה את המשימות המייגעות שאינן דורשות כישורים, ומשאירה למומחי האבטחה משימות מספקות ואסטרטגיות יותר. ארגונים יכולים להתחיל להתכונן לעתיד שבו צפויות יותר מתקפות סייבר מונחות בינה מלאכותית על-ידי שילוב בינה מלאכותית בפעולות אבטחה כבר עכשיו. התחל באסטרטגיה ולאחר מכן השקע בכלים שיש סיכוי גדול יותר שיעזרו לך לטפל בגדולים באתגרי האבטחה הגדולים כבר עכשיו.
קבל מידע נוסף על האבטחה של Microsoft
Copilot האבטחה של Microsoft
דאג שתהיה לצוותי אבטחה יכולת לזהות דפוסים מוסתרים ולהגיב לתקריות מהר יותר בעזרת בינה מלאכותית יצרנית.
בינת איומים של Microsoft Defender
חשוף ונטרל איומי סייבר מודרניים ואת התשתית שלהם בעזרת בינת איומים דינאמית.
Microsoft Defender לענן
חזק את מצב האבטחה הכולל, הגן על עומסי עבודה ופתח יישומים מאובטחים.
Microsoft Defender עבור נקודת קצה
עצור במהירות מתקפות סייבר, הרחב את משאבי האבטחה ופתח אמצעי הגנה חובקי מכשירי רשת.
שאלות נפוצות
-
בינה מלאכותית לאבטחת סייבר מנתחת נתוני איום ממקורות רבים, מוצאת התאמה בין אירועים לנתונים אלה והופכת את המידע לתובנות ברורות עם הצעות לפעולה שמשמשות אנליסטים להמשך חקירה ולמיתון מתקפות סייבר. אם מתקפות סייבר עומדות בקריטריונים מסוימים שהגדיר צוות האבטחה, בינה מלאכותית יכולה להפוך את התגובה לאוטומטית ולהסיר את התוקף או את הווירוס.
-
בינה מלאכותית נמצאת בשימוש בהיבטים רבים של אבטחה, כולל הגנה על זהות, הגנה על נקודות קצה, אבטחת ענן, הגנה על נתונים, זיהוי איומי סייבר וחקירה של תקריות אבטחה ותגובה עליהן.
-
דוגמה מצוינת לבינה מלאכותית למטרות אבטחה היא השימוש באלגוריתמים של למידת מכונה לשם ניתוח אופן פעולה של המשתמשים כדי לזהות דפוסים. הבנת התפקוד הרגיל מעניקה למערכות אלה יכולת לזהות התנהגות חריגה שעשויה להיות סימן למתקפת סייבר. בדוגמה אחרת, מומחי אבטחה משתמשים בבינה מלאכותית יצרנית כדי לשאול שאלה לגבי מקרה או סביבה ספציפיים ולקבל חזרה דיאגרמה או טקסט בשפה טבעית המספקים הקשר ותובנות נוספות ממקורות נתונים מרובים.
-
למידת מכונה היא תת קבוצה בבינה מלאכותית שמזהה דפוסים בכמויות עצומות של נתונים. מערכות אבטחה המשתמשות בלמידת מכונה רוכשות עם הזמן יכולת ללמוד מהם דפוסי התעבורה ופעולות המשתמשים האופייניים ברחבי הארגון ולזהות מתי מתרחש אירוע חריג. יש להן גם יכולת להעריך אירועים ממספר מערכות שונות שעשויים להיראות לא מזיקים כשלעצמם, אבל יחד הם מייצגים סיכון.
-
בינה מלאכותית למטרות אבטחה מציעה יתרונות רבים לעסקים, כולל:
הפחתת זמני תגובה לתקריות.
זיהוי איומי סייבר מוקדם יותר ובדיוק רב יותר.
הפיכת תגובה לאיומי סייבר ידועים מסוימים לאוטומטית.
היא מפנה למומחי אבטחה זמן להתמקדות במשימות פרואקטיביות.
שיפור מצב האבטחה הכולל.
דיווח פשוט יותר.
היא עוזרת לאנליסטים לשפר את כישוריהם.
עקוב אחר 'האבטחה של Microsoft'