Vad är AI för cybersäkerhet?
Definition av AI för cybersäkerhet
AI för cybersäkerhet använder AI för att analysera och korrelera händelse- och cyberhotade data över flera källor, vilket gör det till tydliga och handlingsbara insikter som säkerhetspersonal använder för ytterligare undersökning, svar och rapportering. Om en cyberattack uppfyller vissa kriterier som definierats av säkerhetsteamet kan AI automatisera svaret och isolera de berörda tillgångarna. Generativ AI tar detta ett steg längre genom att skapa text på naturligt språk, bilder och annat innehåll baserat på mönster i befintliga data.
Utvecklingen av AI för cybersäkerhet
Säkerhetscommunities har använt AI för cybersäkerhet sedan åtminstone slutet av 1980-talet med följande viktiga tekniska framsteg:
- I början använde säkerhetsteam regelbaserade system som utlöste aviseringar baserat på parametrar som de definierade.
- Från och med tidigt 2000-talet har framsteg inom maskininlärning, en delmängd av AI som analyserar och lär sig från stora datamängder, gjort det möjligt för driftsteam att förstå vanliga trafikmönster och användaråtgärder i en organisation för att identifiera och svara när något ovanligt händer.
- Den senaste förbättringen inom AI är generativ AI, som skapar nytt innehåll baserat på strukturen för befintliga data. Personer interagerar med dessa system med naturligt språk, så att säkerhetspersonal kan fördjupa sig i mycket specifika frågor utan att använda frågespråk.
Men det är inte bara säkerhetsteam som använder AI. Cyberattackerare, oavsett om de är nationalstats aktörer, stora brottsföretag eller individer, kan också utnyttja AI till sin fördel. Dåliga aktörer infekterar AI-system, använder AI för att personifiera legitima personer, automatisera sina cyberattacker och distribuera AI för att hjälpa till att undersöka och identifiera mål för cyberattack. Det finns också en risk att personer klistrar in känsliga data i AI-prompter och oavsiktligt läcker data till allmänheten.
Påverkan av generativ AI i cybersäkerhet
Generativ AI är fortfarande i ett tidigt skede och har nyligen introducerats i säkerhet med tillkännagivandet av Microsoft Security Copilot. Det har potential att radikalt förenkla säkerheten för analytiker och andra säkerhetsexperter genom att:
- Syntetisera data till handlingsbara rekommendationer och insikter med lämplig kontext för att hjälpa till att vägleda incidentundersökningar.
- Skapa mänskligt läsbara rapporter och presentationer som analytiker kan använda för att hjälpa andra i organisationen att förstå vad som händer.
- Besvara frågor om en incident eller säkerhetsrisk på naturligt språk eller grafik.
Eftersom säkerhetscommunityn bygger generativ AI i säkerhetsprodukter och -lösningar är det viktigt att skapa den på ett ansvarsfullt sätt. Människor måste veta att nya system respekterar sekretess och är tillförlitliga och säkra. Noggrannhet och sanningsenlighet är kända problem med aktuella generativa AI-modeller, men när tekniken förbättras hjälper den organisationer att ligga steget före AI-drivna cyberhot.
Hur fungerar AI för cybersäkerhet?
AI för cybersäkerhet fungerar genom att utvärdera enorma mängder data över flera källor för att identifiera aktivitetsmönster i en organisation, till exempel när och var människor loggar in, trafikvolymer och de enheter och molnappar som anställda använder. När den förstår vad som är typiskt kan det identifiera avvikande beteende som kan behöva undersökas. För att upprätthålla sekretessen används inte en organisations data för AI-utdata hos andra organisationer. I stället använder AI global hotinformation som syntetiseras från flera organisationer.
AI använder maskininlärningsalgoritmer för att kontinuerligt lära sig baserat på de data som systemet utvärderar. När generativ AI identifierar vissa kända cyberhot, till exempel skadlig kod, kan det hjälpa till att kontextualisera hotanalys och göra det enklare att förstå genom att generera ny text eller bilder för att beskriva vad som händer.
Människor är fortfarande mycket viktiga för cybersäkerhet, men AI hjälper dem att öka sina kunskaper och identifiera och lösa hot snabbare.
Användningsfall för AI-säkerhet
I stället för att ersätta säkerhetspersonal är AI mest effektivt när det används för att hjälpa dem att utföra sina jobb mer effektivt. Några vanliga användningsfall för AI-säkerhet är:
-
Identitets- och åtkomsthantering
AI används för identitets- och åtkomsthantering (IAM) för att förstå mönster i inloggningsbeteenden för användare och identifiera och visa avvikande beteende för säkerhetspersonal att följa upp. Den kan också användas för att automatiskt framtvinga tvåfaktorautentisering eller återställning av lösenord när vissa villkor uppfylls. Och om det behövs kan det blockera en användare från att logga in om det finns anledning att tro att ett konto har komprometterats.
-
Slutpunktssäkerhet och -hantering
AI hjälper säkerhetspersonal att identifiera alla slutpunkter som används i organisationen och hjälper till att hålla dem uppdaterade med de senaste operativsystemen och säkerhetslösningarna. AI kan också hjälpa till att upptäcka skadlig kod och andra bevis på en cyberattack mot en organisations enheter.
-
Molnsäkerhet
De flesta organisationer har stora investeringar i molnet. De hanterar infrastruktur hos en eller flera av molntjänstleverantörerna och använder molnappar från olika leverantörer. AI hjälper team att få insyn i risker och sårbarheter i sin egendom i flera moln.
-
Identifiering av cyberhot
Lösningar förUtökad identifiering och svar (XDR) och säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) hjälper säkerhetsteam att upptäcka cyberhot i hela företaget. För att göra detta är båda lösningarna starkt beroende av AI. XDR-lösningar övervakar slutpunkter, e-postmeddelanden, identiteter och molnappar för avvikande beteende och visar incidenter för teamet eller svarar automatiskt beroende på de regler som definieras av säkerhetsåtgärder. SIEM-lösningar använder AI för att aggregera signaler från hela företaget, vilket ger teamen bättre insyn i vad som händer.
-
Informationsskydd
Säkerhetsteam använder AI för att identifiera och märka känsliga data i hela miljön, oavsett om de finns i organisationens infrastruktur eller i en molnapp. AI kan också hjälpa till att identifiera när någon försöker flytta data från företaget och antingen blockera åtgärden eller ta upp problemet till säkerhetsteamet.
-
Incidentundersökning och -svar
Under incidenthanteringmåste säkerhetspersonal sortera igenom berg av data för att upptäcka potentiella cyberattacker. AI hjälper till att identifiera och korrelera de mest användbara händelserna i flera datakällor, vilket sparar värdefull tid för personalen. Generativ AI förenklar undersökningen ytterligare genom att översätta analys till naturligt språk och besvara frågor, även på naturligt språk.
Fördelar med AI-säkerhet
Med ett växande antal cyberhot, ökande mängder data och en växande cyberattackyta finns det flera sätt som AI hjälper säkerhetsåtgärdsteam att bli mer effektiva.
-
Identifierar kritiska cyberhot snabbare
Många säkerhetslösningar, till exempel SIEM eller XDR, loggar tusentals och tusentals händelser som indikerar potentiellt avvikande beteende. Även om de allra flesta av dessa händelser är ofarliga är vissa inte det och risken att missa en potentiell cyberhot kan vara enorm. AI hjälper till att identifiera de incidenter som verkligen är viktiga. Det hjälper också till att identifiera beteende som kanske inte ser misstänkt ut på egen hand, men när det är korrelerat med andra aktiviteter, indikerar det en potentiell cyberhot.
-
Förenklar rapportering
Verktyg som använder generativ AI kan hämta information från flera datakällor för att skapa lättförståeliga rapporter som säkerhetspersonal snabbt kan dela med andra i organisationen.
-
Identifierar sårbarheter
AI identifierar potentiella risker som okända enheter och molnappar, inaktuella operativsystem eller oskyddade känsliga data.
-
Hjälper analytiker att utöka sina färdigheter
Eftersom generativ AI hjälper till att översätta cyberhotade data och analyser till naturligt språk kan analytiker med färre tekniska kunskaper bli mer produktiva. Generativ AI hjälper till att identifiera reparationssteg, vilket gör det möjligt för nya teammedlemmar att snabbt lära sig hur de effektivt kan reagera på cyberattacker.
-
Tillhandahåller analys och insikter för cyberhot
Sofistikerade cyberattacker försöker vanligtvis undvika identifiering genom att flytta mellan olika identiteter, enheter, appar och infrastruktur. Eftersom AI snabbt kan bearbeta många data från olika källor kan det hjälpa till att identifiera det här misstänkta beteendet och prioritera vilka cyberhot som säkerhetspersonal bör vara uppmärksamma på.
-
AI-säkerhet för identifiering och förebyggande av cyberhot
En av de mest kritiska användningsområdena för AI för cybersäkerhet är identifiering och förebyggande av cyberhot. Det finns flera sätt som maskininlärningsalgoritmer och AI hjälper till att identifiera och förhindra cyberhot:
- Övervakade inlärningsmodeller använder märkta och klassificerade data för att träna ett system. Vissa kända skadliga program har till exempel unika signaturer som skiljer sig från andra typer av cyberattacker.
- I oövervakad inlärning identifierar maskininlärningsalgoritmer mönster i data som inte har märkts. Det är så AI identifierar avancerade eller framväxande cyberhot som inte har kända signaturer. De letar efter aktiviteter som faller utanför normen eller så letar de efter mönster som efterliknar andra cyberattacker.
- Med analys av användar- och entitetsbeteende utvärderar system användartrafikmönster för att förstå kända beteenden så att de kan identifiera när en användare gör något oväntat eller misstänkt, vilket kan tyda på att kontot komprometteras.
- AI-system använder också bearbetning av naturligt språk för att analysera ostrukturerade datakällor som sociala medier för att generera hotinformation.
Vad är AI-drivna cybersäkerhetsverktyg?
AI har integrerats i flera cybersäkerhetsverktyg för att förbättra effektiviteten. Några exempel:
- Nästa generations brandväggar och AI: Traditionella brandväggar fattar beslut om att tillåta eller blockera trafik baserat på regler som definierats av en administratör. Nästa generations brandväggar går utöver dessa funktioner och använder AI för att utnyttja data med hotinformation för att identifiera nya cyberhot.
- AI-förbättrade lösningar för slutpunktssäkerhet: Lösningar för slutpunktssäkerhet använder AI för att identifiera sårbarheter i slutpunkter, till exempel ett inaktuellt operativsystem. AI kan också hjälpa till att identifiera om skadlig kod har installerats på en enhet eller om ovanliga mängder data exfiltrateras till eller från en slutpunkt. Och AI kan hjälpa till att stoppa cyberattacker mot slutpunkter genom att isolera slutpunkten från resten av den digitala miljön.
- AI-drivna system för identifiering och skydd av nätverksintrång: Dessa verktyg övervakar nätverkstrafik för att upptäcka obehöriga användare som försöker infiltrera organisationen via nätverket. AI hjälper dessa system att bearbeta data snabbare för att identifiera och blockera cyberattacker innan de gör för mycket skada.
- Lösningar för AI och molnsäkerhet: Eftersom så många organisationer använder flera moln för sin infrastruktur och sina appar kan det vara svårt att spåra cyberhot som rör sig över olika moln och appar. AI hjälper till med molnsäkerhet genom att analysera data från alla dessa källor för att identifiera sårbarheter och potentiella cyberattacker.
- Skydda Sakernas Internet-enheter (IoT) med AI: Precis som slutpunkter och appar har organisationer vanligtvis många IoT-enheter som är potentiella vektorer för cyberattacker. AI identifierar cyberhot mot en enda IoT-enhet och upptäcker även mönster för misstänkt aktivitet på flera IoT-enheter.
- XDR och SIEM: XDR- och SIEM-lösningar hämtar information från flera säkerhetsprodukter, loggfiler och externa källor för att hjälpa analytiker att förstå vad som händer i deras miljö. AI hjälper till att syntetisera alla dessa data till tydliga insikter.
Metodtips för AI för cybersäkerhet
Att använda AI för att stödja säkerhetsåtgärder kräver noggrann planering och implementering, men med rätt metod kan du introducera verktyg som gör betydande förbättringar i driftseffektiviteten och teamets välbefinnande.
-
Utveckla en strategi
Det finns många AI-produkter och lösningar för användning inom säkerhet, men alla är inte rätt för din organisation. Det är viktigt att dina AI-lösningar integreras bra med varandra och din säkerhetsarkitektur, annars kan de skapa mer arbete för ditt team. Överväg först dina största säkerhetsutmaningar och identifiera sedan AI-lösningar som hjälper dig att lösa dessa problem. Ta dig tid att utveckla en plan för att integrera AI i dina aktuella processer och system.
-
Integrera dina säkerhetsverktyg
AI för säkerhet är mest effektivt när det går att analysera data i hela organisationen. Det här är svårt om dina verktyg fungerar i silon. Investera i verktyg som fungerar med din nuvarande miljö och arbeta sömlöst tillsammans, till exempel integrerade XDR- och SIEM-lösningar. Eller, om det behövs, allokera tid och resurser för ditt team för att integrera verktyg, så att du får fullständig insyn i hela din digitala egendom.
-
Hantera datasekretess och kvalitet
AI-system fattar beslut och ger insikter baserat på de data som används för att träna och driva dem. Om det finns fel i data eller om de är skadade ger AI dåliga insikter och fattar felaktiga beslut. Kontrollera att du har processer för att rensa data och skydda sekretessen under planeringen.
-
Testa dina AI-system kontinuerligt
Efter implementeringen hjälper testningen av systemen regelbundet dig att identifiera problem med partiskhet eller kvalitet när nya data genereras.
-
Använd AI etiskt
Många av de data som ackumuleras under åren är felaktiga, partiska eller inaktuella. Dessutom är AI-algoritmer och logik inte alltid transparenta, vilket gör det svårt att veta exakt hur det genererar insikter och resultat. Det är viktigt att se till att AI inte är den slutliga beslutsfattaren i fall där det kan behandla vissa individer på ett rättvist sätt på grund av bias i de data som används. Mer information om ansvarsfull AI.
-
Definiera principer för att använda generativ AI
Se till att anställda och partner förstår organisationens principer för att använda generativa AI-verktyg. Det är särskilt viktigt att personer inte klistrar in konfidentiella och känsliga data i generativa AI-frågor eftersom det finns en risk att data blir offentliga.
Framtiden för AI för cybersäkerhet
AI:s roll för säkerhet fortsätter bara att växa. Under de kommande åren kan säkerhetspersonal förutse att:
- AI blir bättre på att identifiera cyberhot med färre falska positiva identifieringar.
- Säkerhetsteam automatiserar sitt mer omständliga arbete när AI blir bättre på att svara på och minimera en större mängd olika typer av cyberattacker.
- Organisationer använder AI för att åtgärda sårbarheter och förbättra säkerhetsstatusen.
- Säkerhetspersonal kommer fortfarande att ha hög efterfrågan.
- Människor får mer strategiska roller, till exempel att hantera de mest komplexa säkerhetsincidenterna och proaktiv cyberhotjakt.
Det är inte bara säkerhetscommunityn som blir mer effektiv med AI. Cyberattackerare investerar också i AI och kommer sannolikt att använda den här tekniken för att:
- Knäcka stora mängder lösenord samtidigt.
- Skapa sofistikerade kampanjer för nätfiske som är svåra att skilja från äkta e-postmeddelanden.
- Utveckla skadlig kod som är otroligt svår att identifiera.
När dåliga aktörer integrerar mer sofistikerade AI i sina cyberattackmetoder blir det ännu mer imperativt för säkerhetscommunityn att investera i AI för att ligga steget före dessa cyberhot.
IT-säkerhetslösningar med AI
Organisationer står inför ett växande antal cyberhot med en växande cyberattackyta. Att hålla sig uppdaterad kan vara överväldigande för cybersäkerhetspersonal, särskilt med tanke på bristen på personal. Genom att ta på sig mer av de omständliga uppgifterna med låg kompetens kan AI göra säkerhetspersonalens jobb mer tillfredsställande och strategiska. Organisationer kan börja förbereda sig inför en framtid med fler AI-drivna cyberattacker genom att införliva AI i säkerhetsåtgärder nu. Börja med en strategi och investera sedan i verktyg som troligen hjälper dig att hantera dina största säkerhetsutmaningar idag.
Mer information om Microsoft Security
Microsoft Security Copilot
Ge säkerhetsteam möjlighet att identifiera dolda mönster och reagera snabbare på incidenter med generativ AI.
Identifiering och svar för identitetshot (ITDR)
Få omfattande skydd för alla dina identiteter och identitetsinfrastrukturer.
Microsoft Defender Hotinformation
Hjälp till att exponera och eliminera moderna cyberhot och deras infrastruktur med hjälp av dynamisk hotinformation.
Microsoft Defender för molnet
Stärk din säkerhetsstatus, skydda arbetsbelastningar och utveckla säkra program.
Microsoft Defender för Endpoint
Stoppa snabbt cyberattacker, skala säkerhetsresurser och utveckla försvar mellan nätverksenheter.
Microsoft Sentinel
Se och stoppa cyberhot i hela företaget med intelligent säkerhetsanalys.
Transformera säkerhet med AI
I det här avsnittet av The Defender's Watch får du lära dig hur AI kommer att vara en kraftmultiplikator för säkerhetsteam.
Avbryta attacker i realtid | Microsoft
I det här avsnittet av The Defender's Watch får du lära dig hur XDR använder AI för att automatiskt störa cyberattacker.
Vanliga frågor och svar
-
AI för cybersäkerhet använder AI för att analysera och korrelera händelse- och cyberhotade data över flera källor, vilket gör det till tydliga och handlingsbara insikter som säkerhetsanalytiker använder för ytterligare undersökning och minskning av cyberattacker. Om en cyberattack uppfyller vissa kriterier som definieras av säkerhetsteamet kan AI automatisera svaret och isolera och ta bort cyberattacker eller virus.
-
AI används i många aspekter av säkerhet, inklusive identitetsskydd, slutpunktsskydd, molnsäkerhet, dataskydd, identifiering av cyberhot samt incidentundersökning och svar.
-
Ett bra exempel på AI för säkerhet är användningen av maskininlärningsalgoritmer för att analysera användarbeteende för att identifiera mönster. Genom att förstå vad som är normalt kan dessa system identifiera avvikande beteende som kan vara en indikator på en cyberattack. I ett annat exempel använder säkerhetspersonal generativ AI för att ställa en fråga om en specifik incident eller miljö och få tillbaka ett diagram eller text på naturligt språk som ger mer kontext och insikter från flera datakällor.
-
Maskininlärning är en delmängd av AI som identifierar mönster från enorma mängder data. Säkerhetssystem som använder maskininlärning kan med tiden lära sig vilka vanliga trafikmönster och användaråtgärder som finns i en organisation och identifiera när något ovanligt händer. De kan också utvärdera händelser från flera olika system som kan verka harmlösa på egen hand, men tillsammans utgör en risk.
-
AI för säkerhet erbjuder många fördelar för företag, bland annat:
Minskar incidenthanteringstiderna.
Identifiera cyberhot tidigare och med större noggrannhet.
Automatisera svar för vissa kända cyberhot.
Frigör säkerhetspersonal så att de kan fokusera på proaktiva uppgifter.
Förbättra säkerhetsstatusen.
Förenkla rapporteringen.
Hjälper analytiker att öka sina kunskaper.
Följ Microsoft Security