Drošības un noturības jauninājumu izveide
Tā kā kiberdrošības nozare saskaras ar paradigmas maiņu, mākslīgais intelekts piedāvā potenciālu palielināt noturību un paplašināt aizstāvju prasmes, ātrumu un zināšanas.
Reaģēšana, izmantojot sasniegumu inovācijas
Ievērojot arvien sarežģītāku kiberekosistēmu, mākslīgais intelekts (AI) piedāvā iespēju mainīt drošības kopainu, uzlabojot aizstāvju prasmes, ātrumu un zināšanas.
AI var arī nodrošināt jaunas iespējas, piemēram, izmantot lielus valodu modeļus (LLM), lai radītu dabiskās valodas ieskatus un ieteikumus no sarežģītiem datiem un sniegtu analītiķiem jaunas iespējas mācīties.
2023. gada Microsoft digitālās aizsardzības pārskatā mēs izpētām dažus AI sasniegumus, kas transformē kiberdrošību, riskus, kas saistīti ar AI un LLM, un to, kā mēs varam nodrošināt, ka tie tiek izmantoti drošākas un noturīgākas digitālās nākotnes izveidei.
Kā mēs varam izmantot LLM kiberaizsardzībai?
-
Draudu informācija un analīze
LLM var palīdzēt kiberaizstāvjiem vākt un analizēt datus, lai atrastu kiberapdraudējumu modeļus un tendences. Viņi var arī pievienot kontekstu draudu informācijai, izmantojot informāciju no dažādiem avotiem un veikt tehniskus uzdevumus, piemēram, reverso inženieriju un ļaunprātīgas programmatūras analīzi.
-
Reakcija uz drošības incidentu un atkopšana
LLM var palīdzēt kiberaizstāvjiem atbalstīt un automatizēt reakciju uz drošības incidentu un atkopšanu, tostarp incidentu klasifikāciju, ierobežošanu, izskaušanu, analīzi un atkopšanu. Tie var apkopot incidentus un ģenerēt atbildes reakcijas automatizācijas skriptus, koordinēt komandas, kā arī dokumentēt un paziņot informāciju par incidentiem un darbībām. LLM var arī palīdzēt mums mācīties no incidentiem un sniegt uzlabošanas ieteikumus to novēršanai un mazināšanai.
-
Drošības pārraudzība un noteikšana
LLM var pārraudzīt un noteikt drošības notikumus un incidentus tīklos, sistēmās, lietojumprogrammās un datos. Tie var analizēt datus, ģenerēt prioritārus brīdinājumus un sniegt kontekstuālu informāciju izmeklēšanai un reaģēšanai. LLM var arī analizēt vairākmākoņu pakalpojuma vides stāvokli, izveidojot visaptverošas resursu kartes, novērtēt iespējamo ietekmi un piedāvāt riska mazināšanas ieteikumus. Tie var būt noderīgi pikšķerēšanas noteikšanai, analizējot e-pasta saturu un identificējot teksta modeļus, anomālijas un aizdomīgu valodu, kas norāda uz pikšķerēšanas mēģinājumiem.
-
Drošības pārbaude un validācija
LLM var automatizēt un uzlabot drošības testēšanu un validāciju, tostarp ielaušanās testēšanu, ievainojamības skenēšanu, koda analīzi un konfigurācijas auditēšanu. Tie ģenerē un izpilda testa gadījumus, novērtē un ziņo par rezultātiem, kā arī piedāvā koriģēšanas ieteikumus. LLM var izveidot pielāgotas programmas un rīkus konkrētiem scenārijiem, automatizēt atkārtotus uzdevumus un veikt gadījuma vai ekspromta uzdevumus, kuriem nepieciešama manuāla iejaukšanās.
-
Drošības izpratne un izglītība
LLM var palīdzēt kiberaizstāvjiem izveidot saistošu un personalizētu saturu un scenārijus drošības izpratnei un izglītībai. Tie var novērtēt mērķauditorijas drošības zināšanu un prasmju līmeni, sniegt atgriezenisko saiti un norādījumus, kā arī ģenerēt reālistiskus un adaptīvus kiberuzdevumus un simulācijas, lai nodrošinātu apmācību un testēšanu.
-
Drošības pārvaldība, risks un atbilstība
LLM var palīdzēt automatizēt drošības pārvaldības, riska un atbilstības darbības, tostarp politikas izstrādi un ieviešanu, riska novērtēšanu/pārvaldību, auditu un garantiju, kā arī atbilstību un ziņošanu. Tie var saskaņot darbības ar biznesa mērķiem un nodrošināt drošības metriku un informācijas paneļus veiktspējas mērīšanai. Tie var arī identificēt nepilnības un problēmas un piedāvāt ieteikumus, kā uzlabot organizācijas drošības stāvokli, prioritizēt ievainojamības un identificēt koriģēšanas ieteikumus.
Vieglāka piekļūšana, lai izmantotu modernas AI inovācijas
Lai gan uz LLM balstītiem risinājumiem ir liels kiberdrošības potenciāls, tie neaizstāj kiberdrošības ekspertus (cilvēkus). Lai apvienotu LLM un kiberdrošību, ir ļoti svarīgas atbilstošas zināšanas. Viens risinājums ir apkopot AI profesionāļu un kiberdrošības ekspertu prasmes, lai uzlabotu produktivitāti.
Par laimi, LLM izmantošana kiberdrošības operācijās nav ierobežota ar lielām organizācijām ar bagātīgiem resursiem. Šie modeļi ir apmācīti liela apjoma datiem, sniedzot tiem iepriekš esošu izpratni par kiberdrošību.
LLM ir izcili sarežģītas informācijas sintezēšanā un tās pasniegšanā skaidrā, kodolīgā valodā, palīdzot analītiķiem izvēlēties labāko kiberanalīzi dažādiem scenārijiem. Attīstoties draudu kopainai un paplašinoties analīzes metodēm, pat pieredzējušiem analītiķiem var būt grūti sekot līdzi, un LLM var darboties kā personīgie asistenti, piedāvājot analīzes un mazināšanas iespējas.
Sadarbība, lai izveidotu atbildīgu mākslīgo intelektu
Atbildīgs mākslīgais intelekts pēc noformējuma
Tā kā AI tehnoloģija sola transformēt sabiedrību, mums ir jānodrošina atbildīga AI nākotne. Atbildīga AI prakse ir ļoti svarīga, lai saglabātu lietotāju uzticību, aizsargātu privātumu un radītu ilgtermiņa ieguvumus sabiedrībai.
Mūsu pašu ētikas standartu ievērošana mākslīgā intelekta jomā
Mums ir jārāda piemērs un jāiegulda pētniecībā un attīstībā, lai būtu aizsargāti pret jauniem drošības apdraudējumiem. Microsoft ir apņēmusies nodrošināt, ka visi tā AI produkti un pakalpojumi tiek izstrādāti un izmantoti veidā, kas atbilst mūsu AI principiem.
Aktīvas AI politikas jau 10 gadus
Microsoft ir apņēmusies nodrošināt, ka visi mūsu AI produkti un pakalpojumi tiek izstrādāti un izmantoti veidā, kas atbilst mūsu AI principiem. Vienlaikus mēs strādājam ar nozares partneriem, lai izstrādātu standartus un tehnoloģijas, kas nodrošina pārredzamu un pārbaudāmu informāciju par digitālā satura izcelsmi un autentiskumu, lai palielinātu uzticēšanos tiešsaistē.
Visā pasaulē pieaug vēlme pēc reglamentējošiem norādījumiem par atbildīgu mākslīgā intelekta izstrādi un izmantošanu, un daudzas valstis izstrādā dokumentāciju, kas piedāvā norādījumus, kā pārvaldīt ar AI tehnoloģijām saistītos riskus. Šī tendence attīstās jau vairāk nekā desmit gadus, un tā tikai uzņem apgriezienus.
Izpētiet citas Microsoft digitālās aizsardzības pārskata nodaļas
Ievads
Partnerību spēks ir atslēga, lai pārvarētu grūtības, stiprinot aizsardzību un saucot kibernoziedzniekus pie atbildības.
Kibernoziegumu stāvoklis
Kamēr kibernoziedznieki joprojām uzdarbojas, publiskais un privātais sektors apvienojas, lai pārtrauktu viņu darbības un atbalstītu kibernoziegumu upurus.
Nācijas stāvokļa apdraudējumi
Nacionāla mēroga kiberoperācijas apvieno valdības un tehnoloģiju nozares dalībniekus, lai palielinātu noturību pret tiešsaistes drošības apdraudējumiem.
Kritiski kiberdrošības izaicinājumi
Atrodoties nepārtraukti mainīgajā kiberdrošības vidē, organizācijām, piegādes ķēdēm un infrastruktūrai ir nepieciešama visaptveroša aizsardzība.
Drošības un noturības jauninājumu izveide
Tā kā mūsdienās mākslīgais intelekts sper milzīgu lēcienu uz priekšu, tam būs būtiska loma uzņēmumu un sabiedrības aizsardzības aizstāvēšanā un nodrošināšanā.
Kolektīvā aizsardzība
Kiberdraudiem attīstoties, sadarbība stiprina zināšanas un mazina draudus globālās drošības ekosistēmā.
Papildinformācija par drošību
Mūsu apņemšanās nopelnīt uzticību
Microsoft ir apņēmies atbildīgi izmantot mākslīgo intelektu, aizsargāt konfidencialitāti un uzlabot digitālo drošību un kiberdrošību.
Kibersignāli
Ceturkšņa kiberdraudu kopsavilkums, kas balstīts uz jaunākajiem Microsoft apdraudējumu datiem un pētījumiem. Kibersignāli nodrošina tendenču analīzi un norādes, lai palīdzētu stiprināt pirmo aizsardzības līniju.
Nacionāla mēroga pārskati
Pusgada pārskati par konkrētiem nacionālā mēroga izpildītājiem, lai brīdinātu mūsu klientus un sabiedrību par apdraudējumiem, ko rada ietekmes operācijas un kiberdarbība, identificējot konkrētas paaugstināta riska nozares un reģionus.
Microsoft digitālās aizsardzības pārskatu arhīvs
Izpētiet iepriekšējās Microsoft digitālās aizsardzības pārskatus un skatiet, kā dažos gados ir mainījusies apdraudējumu kopaina un drošība tiešsaistē.
Sekot Microsoft drošībai