Innovation för säkerhet och motståndskraft
När cybersäkerhetsbranschen står inför ett paradigmskifte har AI potential att öka motståndskraften och förstärka försvararnas skicklighet, snabbhet och kunskap.
Svarar med banbrytande innovation
I ett allt mer komplext cyberekosystem har artificiell intelligens (AI) potential att förändra säkerhetslandskapet genom att öka försvararnas skicklighet, snabbhet och kunskap.
AI kan också möjliggöra nya funktioner, som att använda stora språkmodeller (LLM:er) för att generera insikter och rekommendationer på naturligt språk från komplexa data och ge analytiker nya möjligheter att lära sig.
I Microsofts rapport om digitalt försvar 2023 utforskar vi några av de banbrytande AI-teknikerna som förändrar cybersäkerheten, riskerna med AI och LLM:er och hur vi kan säkerställa att de används för att skapa en säkrare och mer motståndskraftig digital framtid.
Hur kan vi utnyttja LLM:er för cyberförsvar?
-
Hotinformation och analys
LLM:er kan hjälpa cyberförsvarare att samla in och analysera data för att hitta mönster och trender i cyberhot. De kan också lägga till kontext till hotinformation genom att använda information från olika källor och utföra tekniska uppgifter som dekompliering och analys av skadlig kod.
-
Svar på säkerhetsincident och återställning
LLM:er kan hjälpa cyberförsvarare att stödja och automatisera svar på säkerhetsincidenter och återställning, inklusive triagering, inneslutning, utrotning, analys och återställning. De kan sammanfatta incidenter och generera automatiserade svarsskript, samordna team samt dokumentera och kommunicera detaljer och åtgärder i samband med incidenter. LLM:er kan också hjälpa oss att dra lärdom av incidenter och ge förbättringsförslag för att förebygga och riskreducera.
-
Säkerhetsövervakning och identifiering
LLM:er kan övervaka och identifiera säkerhetshändelser och incidenter i nätverk, system, applikationer och data. De kan analysera data, generera prioriterade varningar och tillhandahålla kontextuell information för undersökning och åtgärder. LLM kan också analysera hur multimoln-miljöer fungerar, skapa omfattande kartor över resurser, uppskatta potentiella konsekvenser och ge förslag på riskreducering. De kan vara användbara för att upptäcka nätfiske genom att analysera e-postinnehåll och identifiera textmönster, avvikelser och misstänkt språk som tyder på försök på nätfiske.
-
Säkerhetstestning och validering
LLM:er kan automatisera och förbättra säkerhetstestning och validering, inklusive intrångstestning, sårbarhetsgenomsökning, kodanalys och konfigurationsgranskning. De genererar och utför testfall, utvärderar och rapporterar resultat samt ger förslag på åtgärder. LLM:er kan skapa anpassade appar och verktyg för specifika scenarier, automatisera repetitiva uppgifter och hantera tillfälliga eller ad hoc-uppgifter som kräver manuell hantering.
-
Säkerhetsmedvetenhet och utbildning
LMM:er kan hjälpa cyberförsvarare att skapa engagerande och personligt innehåll och scenarier för säkerhetsmedvetenhet och utbildning. De kan utvärdera målgruppens kunskaper och färdigheter på säkerhetsområdet, ge feedback och vägledning samt skapa realistiska och anpassningsbara cyberövningar och simuleringar för utbildning och testning.
-
Säkerhetsstyrning, risk och efterlevnad
LLM kan hjälpa till att automatisera säkerhetsstyrning, risk och efterlevnadsaktiviteter, inklusive principutveckling och tillämpning, riskbedömning/hantering, granskning och försäkran samt efterlevnad och rapportering. De kan anpassa aktiviteter till affärsmål och tillhandahålla säkerhetsmått och instrumentpaneler för prestationsmätning. De kan också identifiera luckor och problem och ge rekommendationer för att förbättra organisationens säkerhetsstatus, prioritera sårbarheter och identifiera förslag på åtgärder.
Sänker tröskeln för att använda moderna AI-innovationer
LLM-baserade lösningar har stor potential för cybersäkerhet, men de kan inte ersätta mänskliga cybersäkerhetsexperter. Att ha rätt expertis är avgörande när det gäller att kombinera LLM:er och cybersäkerhet. En lösning är att sammanföra kompetensen hos AI-specialister och cybersäkerhetsexperter för att öka produktiviteten.
Att använda LLM:er i cybersäkerhetsåtgärder är som tur är inte begränsat till stora organisationer med rikliga resurser. Modellerna har tränats på stora mängder data, vilket ger dem en redan befintlig förståelse för cybersäkerhet.
LLM:er är bra på att sammanfatta komplex information och presentera den på ett tydligt och koncist språk – vilket hjälper analytiker att välja de bästa cyberanalyserna för olika scenarier. I takt med att hotbilden utvecklas och analysteknikerna blir fler kan även erfarna analytiker ha svårt att hänga med, och LLM:er kan fungera som personliga assistenter som föreslår alternativ för analys och riskreducering.
Arbetar tillsammans för att forma ansvarsfull AI
Ansvarsfull AI genom design
Eftersom AI-tekniken kommer att förändra samhället måste vi säkra en framtid med ansvarsfull AI genom design. Ansvarsfulla AI-metoder är avgörande för att upprätthålla användarnas förtroende, skydda den personliga integriteten och skapa långsiktiga fördelar för samhället.
Upprätthålla våra egna etiska standarder inom AI
Vi måste föregå med gott exempel och investera i forskning och utveckling för att ligga steget före nya säkerhetshot. Microsoft har åtagit sig att säkerställa att alla dess AI-produkter och tjänster utvecklas och används på ett sätt som upprätthåller våra AI-principer.
Tio år med aktiva AI-policyer
Microsoft har åtagit sig att säkerställa att alla våra AI-produkter och tjänster utvecklas och används på ett sätt som upprätthåller våra AI-principer. Samtidigt arbetar vi med branschpartner för att utveckla standarder och teknik som möjliggör transparent och verifierbar information om ursprung och äkthet för digitalt innehåll för att öka förtroendet online.
Runt om i världen ökar efterfrågan på rättslig vägledning om ansvarsfull utveckling och användning av AI, och många länder har tagit fram dokumentation med vägledning för hantering av nya risker i samband med AI-teknik. Denna trend har pågått i över ett decennium, och den bara ökar i styrka.
Utforska andra kapitel i Microsofts rapport om digitalt försvar
Introduktion
Kraften i partnerskap är nyckeln till att övervinna motgångar genom att stärka försvaret och hålla cyberbrottslingar ansvariga.
Status för cyberbrott
Även om cyberbrottslingar fortfarande arbetar hårt går den offentliga och privata sektorn samman för att störa deras tekniker och stödja cyberbrottsoffren.
Nationalstatliga hot
Nationalstatliga cyberåtgärder för samman myndigheter och teknikbranschens aktörer för att öka motståndskraften mot hot mot onlinesäkerhet.
Kritiska cybersäkerhetsutmaningar
I ett cybersäkerhetslandskap som ständigt förändras krävs ett holistiskt försvar för motståndskraftiga organisationer, försörjningskedjor och infrastruktur.
Innovation för säkerhet och motståndskraft
I takt med att den moderna AI:n tar ett stort steg framåt kommer den att spela en viktig roll när det gäller att försvara och säkerställa motståndskraften hos företag och samhället.
Ett gemensamt försvar
I takt med att cyberhoten utvecklas stärker samarbetet kunskapen och åtgärderna i hela det globala säkerhetsekosystemet.
Mer om säkerhet
Vårt åtagande för att skapa förtroende
Microsoft strävar efter att använda AI på ett ansvarsfullt sätt, skydda integriteten och främja digital säkerhet och cybersäkerhet.
Cyber Signals
En kvartalsöversikt med information om cyberhot som baseras på Microsofts senaste hotdata och forskning. Cyber Signals ger analyser av trender och vägledning som bidrar till att stärka det främsta försvarsledet.
Rapporter om statsunderstödda aktörer
Halvårsrapporter om specifika statsunderstödda aktörer. Våra kunder och den globala communityn varnas vid hot från påverkansoperationer och cyberaktivitet, och specifika sektorer och regioner med ökad risk identifieras.
Arkiv för Microsofts rapporter om digitalt försvar
Utforska Microsofts tidigare rapporter om digitalt försvar och se hur hotlandskapet och onlinesäkerheten har förändrats på några få år.
Följ Microsoft Security