Co to jest AI dla cyberbezpieczeństwa?
Definicja AI dla cyberbezpieczeństwa
Sztuczna inteligencja dla cyberbezpieczeństwa używa AI do analizowania i korelowania danych dotyczących zdarzeń i cyberzagrożeń z wielu źródeł, przekształcając je w jasne i praktyczne szczegółowe informacje używane przez specjalistów ds. zabezpieczeń do dalszego badania, reagowania i raportowania. Jeśli cyberatak spełnia określone kryteria zdefiniowane przez zespół ds. zabezpieczeń, sztuczna inteligencja może zautomatyzować reakcję i odizolować zasoby zagrożone atakiem. Generatywna AI idzie o krok dalej, tworząc oryginalny tekst w języku naturalnym, obrazy i inne rodzaje zawartości na podstawie wzorców w istniejących danych.
Rozwój sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa
Społeczności zajmujące się zabezpieczeniami używają sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa co najmniej od końca lat 80., korzystając z następujących kluczowych osiągnięć technologicznych:
- Na początku zespoły ds. zabezpieczeń używały systemów opartych na regułach, które wyzwalały alerty na podstawie zdefiniowanych parametrów.
- Począwszy od pierwszej dekady XXI w. postęp w uczeniu maszynowym (podzbiorze sztucznej inteligencji, który analizuje duże zestawy danych i uczy się na ich podstawie) umożliwia zespołom operacyjnym zrozumienie typowych wzorców ruchu i akcji użytkowników w organizacji, które pozwalają identyfikować nietypowe zdarzenia i reagować w przypadku ich wystąpienia.
- Najnowszym ulepszeniem sztucznej inteligencji jest generatywna AI, która tworzy nową zawartość na podstawie struktury istniejących danych. Użytkownicy wchodzą w interakcje z tymi systemami przy użyciu języka naturalnego, dzięki czemu specjaliści ds. zabezpieczeń mogą zagłębiać się w szczegółowe pytania bez używania języka zapytań.
Jednak ze sztucznej inteligencji korzystają nie tylko zespoły ds. zabezpieczeń. Jednostki dokonujące cyberataków, niezależnie od tego, czy są to podmioty państwowe, działalność przestępcza na dużą skalę, czy indywidualne osoby, mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do swoich potrzeb. Złośliwi aktorzy infekują systemy sztucznej inteligencji, używają AI do podszywania się pod prawdziwe osoby, automatyzują cyberataki i wdrażają sztuczną inteligencję, aby ułatwić badanie i identyfikowanie celów cyberataków. Istnieje również ryzyko, że użytkownicy będą wklejać poufne dane do poleceń dla sztucznej inteligencji i przypadkowo ujawniać publicznie dane.
Wpływ generatywnej AI na cyberbezpieczeństwo
Generatywna AI jest nadal na wczesnym etapie rozwoju i dopiero niedawno została przedstawiona jako rozwiązanie w zakresie zabezpieczeń, gdy zapowiadano narzędzie Copilot dla rozwiązań zabezpieczających firmy Microsoft. Generatywna AI ma potencjał, aby radykalnie uprościć zabezpieczenia na potrzeby analityków i innych specjalistów ds. zabezpieczeń w następujący sposób:
- Syntetyzowanie danych w postaci praktycznych rekomendacji i szczegółowych informacji z odpowiednim kontekstem, aby ułatwić badanie zdarzeń.
- Tworzenie czytelnych dla człowieka raportów i prezentacji, których analitycy mogą używać, aby pomagać innym osobom w organizacji w zrozumieniu sytuacji.
- Odpowiadanie na pytania dotyczące zdarzenia lub luki w zabezpieczeniach w języku naturalnym lub w postaci grafiki.
Ponieważ społeczność zajmująca się zabezpieczeniami wykorzystuje generatywną AI w produktach i rozwiązaniach zabezpieczeń, ważne jest, aby jej tworzenie przebiegało odpowiedzialnie. Użytkownicy muszą wiedzieć, że nowe systemy szanują prywatność oraz że są niezawodne i bezpieczne. Dokładność i zgodność z prawdą są znanymi problemami dotyczącymi obecnych modeli generatywnej AI, ale wraz ze stałym ulepszaniem technologii pomoże ona organizacjom wyprzedzać cyberzagrożenia oparte na sztucznej inteligencji.
Jak działa sztuczna inteligencja dla cyberbezpieczeństwa?
Sztuczna inteligencja dla cyberbezpieczeństwa ocenia ogromne ilości danych z wielu źródeł, aby identyfikować wzorce aktywności w całej organizacji, takie jak czas i miejsce logowania, natężenie ruchu oraz urządzenia i aplikacje w chmurze używane przez pracowników. Gdy AI zrozumie, co jest typowe, może identyfikować nietypowe zachowania, które mogą wymagać dalszego badania. Aby zachować prywatność, dane organizacji nie są używane na potrzeby danych wyjściowych sztucznej inteligencji w innych organizacjach. Sztuczna inteligencja używa w zamian globalnej analizy zagrożeń zsyntetyzowanej z wielu organizacji.
Sztuczna inteligencja używa algorytmów uczenia maszynowego do ciągłego uczenia się na podstawie danych ocenianych przez system. Gdy generatywna AI zidentyfikuje znane cyberzagrożenia, takie jak złośliwe oprogramowanie, może ułatwić ustalenie kontekstu dla analizy zagrożeń i jego zrozumienie, generując nowy tekst lub obrazy opisujące sytuację.
Ludzie nadal mają kluczowe znaczenie dla cyberbezpieczeństwa, ale sztuczna inteligencja pomaga im podnosić swoje umiejętności oraz szybciej identyfikować i rozwiązywać zagrożenia.
Przypadki użycia zabezpieczeń AI
Sztuczna inteligencja nie powinna zastępować specjalistów ds. zabezpieczeń, ale raczej pomagać im efektywniej wykonywać swoje zadania — wtedy jest najskuteczniejsza. Kilka typowych przypadków użycia sztucznej inteligencji w zakresie zabezpieczeń to:
-
Zarządzanie tożsamościami i dostępem
Sztuczna inteligencja jest używana w systemiezarządzania dostępem i tożsamościami (IAM), aby zrozumieć wzorce w zachowaniach dotyczących logowania się przez użytkowników oraz wykrywać i ujawniać nietypowe zachowania, na podstawie których specjaliści ds. zabezpieczeń wykonują dalsze czynności. Może również służyć do automatycznego wymuszania uwierzytelniania dwuskładnikowego lub resetowania hasła po spełnieniu określonych warunków. W razie potrzeby może zablokować możliwość logowania się przez użytkownika, jeśli istnieje podejrzenie, że zabezpieczenia konta zostały naruszone.
-
Zabezpieczenia punktu końcowego i zarządzanie nim
Sztuczna inteligencja ułatwia specjalistom ds. zabezpieczeń identyfikowanie wszystkich punktów końcowych używanych w organizacji oraz ułatwia aktualizowanie ich przy użyciu najnowszych systemów operacyjnych i rozwiązań w zakresie zabezpieczeń. Sztuczna inteligencja może również pomóc w wykrywaniu złośliwego oprogramowania i innych dowodów cyberataku wymierzonego w urządzenia organizacji.
-
Bezpieczeństwo w chmurze
Większość organizacji mocno inwestuje w chmurę. Zarządzają infrastrukturą co najmniej jednego dostawcy usług w chmurze i używają aplikacji w chmurze od różnych dostawców. Sztuczna inteligencja pomaga zespołom uwidaczniać zagrożenia i luki w zabezpieczeniach w ich wielochmurowej infrastrukturze.
-
Wykrywanie cyberzagrożeń
Rozwiązania rozszerzonych możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania na nie (XDR) oraz zarządzania informacjami i zdarzeniami zabezpieczeń (SIEM) pomagają zespołom ds. zabezpieczeń odkrywać cyberzagrożenia w całym przedsiębiorstwie. Aby to robić, oba rozwiązania w dużym stopniu polegają na sztucznej inteligencji. Rozwiązania XDR monitorują punkty końcowe, wiadomości e-mail, tożsamości i aplikacje w chmurze pod kątem nietypowych zachowań i ujawniają zdarzenia zespołowi lub reagują automatycznie w zależności od reguł zdefiniowanych przez operacje zabezpieczeń. Rozwiązania SIEM używają sztucznej inteligencji do agregowania sygnałów z całego przedsiębiorstwa, zapewniając zespołom lepszy wgląd w sytuację.
-
Ochrona informacji
Zespoły ds. zabezpieczeń używają sztucznej inteligencji do identyfikowania i oznaczania etykietami poufnych danych w całym środowisku, zarówno tych, które znajdują się w infrastrukturze organizacji, jak i w aplikacji w chmurze. Sztuczna inteligencja może również pomagać w wykrywaniu zdarzeń, gdy ktoś próbuje przenieść dane z firmy, i zablokować taką akcję lub zgłosić problem zespołowi ds. zabezpieczeń.
-
Badanie zdarzeń i reagowanie na nie
W ramach reagowania na zdarzenia specjaliści ds. zabezpieczeń muszą przejrzeć mnóstwo danych, aby odkryć potencjalne cyberataki. Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować i korelować najbardziej przydatne zdarzenia z wielu źródeł danych, oszczędzając cenny czas specjalistów. Generatywna AI upraszcza badanie jeszcze bardziej, tłumacząc analizę na język naturalny i odpowiadając na pytania, również w języku naturalnym.
Korzyści wynikające z zabezpieczeń AI
Wraz z rosnącą liczbą cyberzagrożeń, coraz większą ilością danych i powiększającym się obszarem cyberataków istnieje kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja pomaga zespołom operacji zabezpieczeń zwiększać ich skuteczność.
-
Szybsze wykrywanie krytycznych cyberzagrożeń
Wiele rozwiązań zabezpieczeń, takich jak SIEM lub XDR, rejestruje tysiące zdarzeń, które wskazują na potencjalnie nietypowe zachowanie. Chociaż przeważająca część tych zdarzeń jest nieszkodliwa, niektóre z nich jednak takie nie są, a ryzyko przeoczenia potencjalnego cyberzagrożenia może być ogromne. AI pomaga identyfikować naprawdę istotne zdarzenia. Pomaga również wykrywać zachowania, które osobno mogą nie wydawać się podejrzane, ale gdy są skorelowane z innymi działaniami, wskazują na potencjalne cyberzagrożenia.
-
Prostsze raportowanie
Narzędzia korzystające z generatywnej AI mogą ściągać informacje z kilku źródeł danych, aby tworzyć łatwe do zrozumienia raporty, które specjaliści ds. zabezpieczeń mogą szybko udostępniać innym osobom w organizacji.
-
Identyfikowanie luk w zabezpieczeniach
Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać potencjalne zagrożenia, takie jak nieznane urządzenia i aplikacje w chmurze, przestarzałe systemy operacyjne lub niechronione dane poufne.
-
Pomaganie analitykom w rozwijaniu umiejętności
Ponieważ generatywna AI pomaga tłumaczyć dane i analizę cyberzagrożeń na język naturalny, analitycy z mniejszymi umiejętnościami technicznymi mogą być bardziej produktywni. Generatywna IA ułatwia określenie kroków korygowania, dzięki czemu nowi członkowie zespołu mogą szybko nauczyć się, jak skutecznie reagować na cyberataki.
-
Zapewnianie analizy cyberzagrożeń i szczegółowych informacji na ich temat
Zaawansowane cyberataki zwykle próbują uniknąć wykrycia, przemieszczając się w obrębie różnych tożsamości, urządzeń, aplikacji i infrastruktur. Ponieważ sztuczna inteligencja może szybko przetwarzać duże ilości danych z różnych źródeł, może też pomóc w zidentyfikowaniu podejrzanego zachowania i określeniu priorytetów, na które specjaliści ds. zabezpieczeń przed cyberzagrożeniami powinni zwrócić uwagę.
-
Zabezpieczenia AI dla wykrywania cyberzagrożeń i zapobiegania im
Jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa jest wykrywanie cyberzagrożeń i zapobieganie im. Istnieje kilka sposobów, w jakie algorytmy uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja pomagają identyfikować cyberzagrożenia i zapobiegać im:
- Nadzorowane modele uczenia używają oznaczonych etykietami i sklasyfikowanych danych, aby pomóc w trenowaniu systemu. Na przykład niektóre znane złośliwe oprogramowania mają unikatowe sygnatury, które wyróżniają je wśród innych typów cyberataków.
- W uczeniu nienadzorowanym algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wzorce w danych, które nie zostały oznaczone etykietami. W ten sposób sztuczna inteligencja wykrywa zaawansowane lub nowe cyberzagrożenia, które nie mają znanych sygnatur. Wyszukają działania, które wykraczają poza normę, lub szukają wzorców, które naśladują inne cyberataki.
- Za pomocą analizy zachowań użytkowników i jednostek systemy oceniają wzorce ruchu użytkowników, aby zrozumieć znane zachowania, które umożliwiają identyfikowanie nieoczekiwanych lub podejrzanych działań użytkownika wskazujących na potencjalne naruszenie zabezpieczeń konta.
- Systemy sztucznej inteligencji używają również przetwarzania języka naturalnego do analizowania źródeł danych bez struktury, takich jak media społecznościowe, aby generować analizy zagrożeń.
Co to są narzędzia cyberbezpieczeństwa obsługiwane przez sztuczną inteligencję?
Sztuczna inteligencja została zintegrowana z kilkoma narzędziami cyberbezpieczeństwa, aby zwiększyć ich efektywność. Oto kilka przykładów:
- Zapory i sztuczna inteligencja nowej generacji: Tradycyjne zapory podejmują decyzje dotyczące dopuszczania lub blokowania ruchu na podstawie reguł zdefiniowanych przez administratora. Zapory nowej generacji wykraczają poza te możliwości, korzystając ze sztucznej inteligencji, aby wykorzystać dane analizy zagrożeń do identyfikowania nowych cyberzagrożeń.
- Rozwiązania zabezpieczające punkty końcowe ulepszone przez sztuczną inteligencję: Rozwiązania zabezpieczeń punktu końcowego używają sztucznej inteligencji do identyfikowania luk w zabezpieczeniach punktów końcowych, takich jak przestarzały system operacyjny. Sztuczna inteligencja może również pomóc w wykryciu, czy złośliwe oprogramowanie zostało zainstalowane na urządzeniu lub czy nietypowe ilości danych wyciekają do punktu końcowego, czy z niego. Sztuczna inteligencja może pomóc w zatrzymaniu cyberataków na punkty końcowe, izolując punkt końcowy od reszty środowiska cyfrowego.
- Systemy wykrywania nieautoryzowanego dostępu do sieci opartego na sztucznej inteligencji i zapobiegania im: Te narzędzia monitorują ruch sieciowy, aby wykrywać nieautoryzowanych użytkowników, którzy próbują infiltrować organizację za pomocą sieci. Sztuczna inteligencja pomaga tym systemom przetwarzać szybciej dane, aby identyfikować jednostki dokonujące cyberataków i blokować je, zanim szkody będą zbyt wielkie.
- Rozwiązania zabezpieczeń AI i bezpieczeństwa w chmurze: Ponieważ tak wiele organizacji używa wielu chmur dla swojej infrastruktury i aplikacji, śledzenie cyberzagrożeń, które przemieszczają się między różnymi chmurami i aplikacjami, może być trudne. Sztuczna inteligencja wspomaga bezpieczeństwo w chmurze , analizując dane ze wszystkich tych źródeł, aby identyfikować luki w zabezpieczeniach i potencjalne cyberataki.
- Zabezpieczanie urządzeń platformy Internet rzeczy (IoT) za pomocą AI: Podobnie jak w przypadku punktów końcowych i aplikacji organizacje mają zwykle wiele urządzeń IoT, które są potencjalnymi wektorami cyberataków. Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać cyberzagrożenia na poszczególnych urządzeniach IoT, a także odkrywa wzorce podejrzanych działań na wielu urządzeniach IoT.
- Technologie XDR i SIEM: Rozwiązania XDR i SIEM ściągają informacje z wielu produktów zabezpieczeń, plików dziennika i źródeł zewnętrznych, aby pomagać analitykom w zrozumieniu sytuacji w ich środowisku. Sztuczna inteligencja pomaga zsyntetyzować wszystkie te dane w postaci jasnych szczegółowych informacji.
Najlepsze rozwiązania sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa
Korzystanie ze sztucznej inteligencji do obsługi operacji zabezpieczeń wymaga starannego planowania i implementacji, ale przy odpowiednim podejściu można wprowadzić narzędzia, które znacząco poprawią efektywność operacyjną i dobre samopoczucie zespołu.
-
Opracowywanie strategii
Istnieje wiele produktów i rozwiązań sztucznej inteligencji przeznaczonych dla zabezpieczeń, ale nie wszystkie z nich będą odpowiednie dla Twojej organizacji. Ważne jest, aby rozwiązania sztucznej inteligencji dobrze integrowały się ze sobą i architekturą zabezpieczeń — w przeciwnym razie przysporzą zespołowi więcej pracy. Najpierw zastanów się nad największymi wyzwaniami dotyczącymi zabezpieczeń, a następnie zidentyfikuj rozwiązania sztucznej inteligencji, które pomogą rozwiązać te problemy. Poświęć czas na opracowanie planu integracji sztucznej inteligencji z bieżącymi procesami i systemami.
-
Integrowanie narzędzi zabezpieczeń
Sztuczna inteligencja dla zabezpieczeń jest najbardziej efektywna,gdy może analizować dane z całej organizacji. Jest to trudne, jeśli narzędzia działają w silosach. Zainwestuj w narzędzia, które działają z bieżącym środowiskiem i bezproblemowo współpracują ze sobą, takie jak zintegrowane rozwiązania XDR i SIEM. W razie potrzeby możesz też przydzielić zespołowi czas i zasoby na zintegrowanie narzędzi, aby uzyskać pełny wgląd w całą infrastrukturę cyfrową.
-
Zarządzanie prywatnością i jakością danych
Systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje i zapewniają szczegółowe informacje na podstawie danych używanych do ich trenowania i obsługi. Jeśli w danych występują błędy lub dane są uszkodzone, sztuczna inteligencja będzie dostarczać informacje niskiej jakości i podejmować niewłaściwe decyzje. Podczas planowania upewnij się, że masz już gotowe procesy oczyszczania danych i ochrony prywatności.
-
Ciągłe testowanie systemów sztucznej inteligencji
Po wdrożeniu regularne testowanie systemów pomoże Ci identyfikować problemy ze stronniczością lub jakością w miarę generowania nowych danych.
-
Etyczne używanie sztucznej inteligencji
Duża część kumulowanych przez lata danych jest niedokładna, nieobiektywna lub przestarzała. Ponadto algorytmy i logika sztucznej inteligencji nie zawsze są transparentne, co utrudnia dokładne określenie, jak są generowane szczegółowe informacje i wyniki. Należy upewnić się, że sztuczna inteligencja nie jest ostateczną jednostką, która podejmuje decyzje w przypadkach, w których może traktować niektóre osoby niesprawiedliwie z powodu uprzedzeń zawartych w danych, z których korzysta. Dowiedz się więcej o odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.
-
Definiowanie zasad korzystania z generatywnej AI
Upewnij się, że pracownicy i partnerzy rozumieją zasady organizacji dotyczące używania narzędzi generatywnej AI. Szczególnie ważne jest, aby użytkownicy nie wklejali poufnych danych w poleceniach dla generatywnej AI, ponieważ istnieje ryzyko, że dane mogą zostać upublicznione.
Przyszłość sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa
Rola sztucznej inteligencji będzie tylko stale rosła. W nadchodzących latach specjaliści ds. zabezpieczeń mogą spodziewać się, że:
- Sztuczna inteligencja będzie lepiej wykrywać cyberzagrożenia z mniejszą liczbą wyników fałszywie dodatnich.
- Zespoły ds. operacji zabezpieczeń zautomatyzują bardziej żmudne zadania, ponieważ sztuczna inteligencja coraz lepiej reaguje na coraz bardziej zróżnicowane cyberataki i ogranicza ryzyko ich wystąpienia.
- Organizacje będą używać sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów z lukami w zabezpieczeniach i poprawy stanu zabezpieczeń.
- Zapotrzebowanie na specjalistów ds. zabezpieczeń będzie nadal duże.
- Użytkownicy będą pełnić bardziej strategiczne role, rozwiązując najbardziej skomplikowane zdarzenia w zakresie zabezpieczeń i proaktywnie wyszukując cyberzagrożenia.
Nie tylko społeczność zajmująca się zabezpieczeniami stanie się bardziej efektywna przy użyciu sztucznej inteligencji. Osoby dokonujące cyberataków również inwestują w sztuczną inteligencję i prawdopodobnie będą używać tej technologii w następujący sposób:
- Łamanie dużej liczby haseł jednocześnie.
- Tworzenie zaawansowanych kampanii wyłudzania informacji , które trudno odróżnić od oryginalnych wiadomości e-mail.
- Opracowywanie złośliwego oprogramowania, które jest niezwykle trudne do wykrycia.
Ponieważ złośliwi aktorzy włączają coraz bardziej zaawansowaną sztuczną inteligencję do swoich metod cyberataków, społeczność zajmująca się zabezpieczeniami stanie przed jeszcze większą koniecznością inwestowania w sztuczną inteligencję, aby wyprzedzać te cyberzagrożenia.
Rozwiązania zabezpieczeń AI
Organizacje stoją w obliczu rosnącej liczby cyberzagrożeń i obszarów dotykanych przez cyberataki. Bycie na bieżąco może być przytłaczające dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, szczególnie biorąc pod uwagę niedobór wykwalifikowanych pracowników. Przekazanie sztucznej inteligencji większej liczby uciążliwych zadań, które nie wymagają wysokich kwalifikacji, daje nadzieję, że zadania specjalistów ds. zabezpieczeń będą bardziej satysfakcjonujące i będą miały bardziej strategiczny charakter. Organizacje mogą zacząć przygotowywać się na przyszłość z większą ilością cyberataków opartych na sztucznej inteligencji, włączając sztuczną inteligencję do operacji zabezpieczeń już teraz. Zacznij od strategii, a następnie zainwestuj w narzędzia, które prawdopodobnie pomogą Ci rozwiązać największe problemy z zabezpieczeniami już dziś.
Dowiedz się więcej o rozwiązaniach zabezpieczających firmy Microsoft
Copilot rozwiązań zabezpieczających firmy Microsoft
Umożliwiaj zespołom ds. zabezpieczeń wykrywanie ukrytych wzorców i szybsze reagowanie na zdarzenia przy użyciu generatywnej AI.
Wykrywanie zagrożeń tożsamości i reagowanie na nie
Uzyskaj kompleksową ochronę wszystkich tożsamości i infrastruktury tożsamości.
Microsoft Defender Threat Intelligence
Ujawniaj i eliminuj współczesne cyberzagrożenia i ich infrastrukturę, korzystając z dynamicznej analizy zagrożeń.
Microsoft Defender dla Chmury
Zwiększ poziom zabezpieczeń, chroń obciążenia i twórz bezpieczne aplikacje.
Ochrona punktu końcowego w usłudze Microsoft Defender
Szybko zatrzymuj ataki, skaluj zasoby zabezpieczeń i rozwijaj ochronę urządzeń sieciowych.
Microsoft Sentinel
Wykrywaj i powstrzymuj cyberzagrożenia w całym przedsiębiorstwie za pomocą inteligentnej analizy zabezpieczeń.
Przekształcanie zabezpieczeń za pomocą sztucznej inteligencji
Z tego odcinka programu Defender’s Watch dowiesz się, jak sztuczna inteligencja pomnoży siły zespołów ds. zabezpieczeń.
Zakłócanie ataków w czasie rzeczywistym | Microsoft
Z tego odcinka programu Defender’s Watch dowiesz się, jak rozwiązanie XDR używa sztucznej inteligencji do automatycznego zakłócania cyberataków.
Często zadawane pytania
-
Sztuczna inteligencja dla cyberbezpieczeństwa używa AI do analizowania i korelowania danych dotyczących zdarzeń i cyberzagrożeń z wielu źródeł, przekształcając je w jasne i praktyczne szczegółowe informacje używane przez analityków ds. zabezpieczeń do dalszego badania i ograniczania ryzyka cyberataków. Jeśli cyberatak spełnia określone kryteria zdefiniowane przez zespół ds. zabezpieczeń, sztuczna inteligencja może zautomatyzować reakcję oraz odizolować i usunąć jednostkę dokonującą ataku lub wirus.
-
Sztuczna inteligencja jest używana w wielu aspektach zabezpieczeń, takich jak ochrona tożsamości, ochrona punktu końcowego, zabezpieczenia chmury, ochrona danych, wykrywanie cyberzagrożeń oraz badanie zdarzeń i reagowanie na nie.
-
Doskonałym przykładem użycia sztucznej inteligencji w zakresie zabezpieczeń jest stosowanie algorytmów uczenia maszynowego do analizowania zachowań użytkowników, aby identyfikować wzorce. Dzięki zrozumieniu, co jest normalną sytuacją, te systemy mogą wykrywać nietypowe zachowania wskazujące na cyberatak. W innym przykładzie specjaliści ds. zabezpieczeń używają generatywnej AI do zadawania pytań dotyczących określonego zdarzenia lub środowiska i uzyskują diagram lub tekst w języku naturalnym, które zapewniają szerszy kontekst i szczegółowe informacje z wielu źródeł danych.
-
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który wykrywa wzorce na podstawie ogromnych ilości danych. Systemy zabezpieczeń korzystające z uczenia maszynowego są w stanie nauczyć się z czasem typowych wzorców ruchu i akcji użytkowników w całej organizacji i identyfikować nietypowe sytuacje. Mogą również oceniać zdarzenia z kilku różnych systemów, które pojedynczo mogą wydawać się nieszkodliwe, ale wspólnie stanowią zagrożenie.
-
Sztuczna inteligencja w zakresie zabezpieczeń oferuje wiele korzyści dla firm, w tym:
Skracanie czasu reagowania na incydenty.
Szybsze i dokładniejsze wykrywanie cyberzagrożeń.
Automatyzowanie reakcji na niektóre znane cyberzagrożenia.
Uwolnienie czasu specjalistów ds. zabezpieczeń, którzy mogą koncentrować się na zadaniach proaktywnych.
Poprawianie stanu bezpieczeństwa.
Uproszczenie raportowania.
Pomaganie analitykom w zwiększaniu ich umiejętności.
Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft