AI generativă în securitatea cibernetică: o privire de ansamblu

AI generativ este definit ca modele de învățare profundă care pot crea texte, imagini și alt conținut de înaltă calitate pe baza datelor pe care au fost instruiți.

Gen AI prezintă o mulțime de avantaje în spațiul digital. Un exemplu notabil este includerea funcțiilor AI în aplicațiile mobile pentru a le face mai atractive.

În securitatea cibernetică, IA generativă poate analiza datele, identifica amenințările și poate recomanda soluții pentru prevenirea atacurilor rău intenționate. În această postare de blog, vom aprofunda modul în care Gen AI poate ajuta la consolidarea măsurilor de securitate cibernetică.

Beneficiile Gen AI în securitatea cibernetică

Utilizarea AI generativă în afaceri are un potențial foarte mare. Pentru securitatea cibernetică, Gen AI vine cu beneficii remarcabile, cum ar fi:

1. Detectare îmbunătățită a amenințărilor

AI generativă poate observa și învăța fără probleme tipare într-o gamă vastă de date, făcând posibil ca profesioniștii în securitate cibernetică să identifice și să înțeleagă continuu amenințările la adresa securității cibernetice.

În cercetările realizate de IBM, 66% dintre cei care adoptă AI au dezvăluit că AI generativă i-a ajutat să prezică atacurile și amenințările zero-day. Atacurile zero-day se referă la amenințări mai noi pe care sistemele tradiționale le pot rata.

Alți 65% au spus că Gen AI ajută la corelarea comportamentului utilizatorului pentru a detecta amenințările.

Cu Gen AI în securitatea cibernetică, va fi mult mai ușor să identifici mici variații de comportament care pot indica un potențial atac. De exemplu, Gen AI poate analiza automat fișiere și coduri noi pentru a detecta comportamentul suspect. Sau analizați conținutul e-mailurilor, modelele de limbă și informațiile despre expeditor pentru a identifica cu exactitate e-mailurile false.

2. Analiza predictivă

Gen AI poate face predicții precise ale rezultatelor viitoare pe baza unei analize a tiparelor repetitive din seturi mari de date, cum ar fi jurnalele de securitate, traficul de rețea, informații despre amenințări și așa mai departe.

De exemplu, Gen AI poate analiza modele de la vulnerabilități sau atacuri anterioare și le poate folosi pentru a prezice posibile amenințări care pot apărea în viitor. Acest lucru permite organizațiilor și echipelor de securitate să implementeze măsuri pentru a preveni astfel de atacuri.

3. Răspunsuri automate

Pe baza tiparelor și atacurilor observate anterior, Gen AI poate genera răspunsuri automate pentru diferite tipuri de amenințări. De exemplu, puteți declanșa acțiuni care blochează adrese IP rău intenționate, ajustează regulile firewall împotriva încercărilor de intruziune sau împiedică răspândirea programelor malware.

Folosind AI generativă în securitatea cibernetică, puteți genera și răspunsuri automate pentru corectarea vulnerabilităților de securitate înainte de un atac sau redirecționarea traficului suspect către honeypots pentru investigații suplimentare.

În plus, Gen AI poate genera automat rapoarte detaliate după analizarea jurnalelor de securitate.

3 provocări majore și riscuri ale utilizării AI generative în securitatea cibernetică

Pe lângă beneficii, există riscuri potențiale și provocări asociate cu utilizarea Gen AI pentru securitatea cibernetică. Acestea includ:

1. Preocupări privind confidențialitatea datelor

Antrenarea modelelor AI generative sau analiza datelor existente înseamnă de obicei că veți oferi instrumentelor AI o mulțime de informații de la organizația dvs. Acesta este modul în care puteți obține rezultate mai precise.

Cu toate acestea, există o îngrijorare cu privire la modul în care este protejată confidențialitatea datelor dvs. De exemplu, există probabilitatea ca informațiile personale să fie utilizate în mod necorespunzător dacă sunt lăsate necontrolate – mai ales acolo unde sunt neglijate liniile directoare etice și practicile de guvernare a datelor.

De asemenea, modelele Gen AI sunt la fel de bune ca și datele pe care sunt antrenați. Deci, dacă sunt utilizate date părtinitoare, există posibilitatea ca modelul să rateze anumite modele și să facă predicții inexacte sau părtinitoare. În securitatea cibernetică, acest lucru ar putea însemna trecerea cu vederea anumite tipuri de atacuri sau subestimarea anumitor amenințări.

2. IA este folosită în mod rău intenționat

Instrumentele Gen AI devin din ce în ce mai accesibile și mai accesibile. Ca rezultat, nu este accesibil doar unei companii legitime de dezvoltare AI generativă, ci poate fi folosit și de persoane cu intenții rău intenționate.

De exemplu, hackerii pot folosi cu ușurință AI generativă pentru a crea coduri rău intenționate care vizează protocoale de securitate slabe.

În plus, inteligența artificială generativă poate fi folosită pentru a crea metode de atac noi și sofisticate, îngreunând măsurile tradiționale de securitate să țină pasul.

De exemplu, Gen AI poate crea e-mailuri sau site-uri web false extrem de credibile, făcând mai greu pentru utilizatori să identifice și să evite escrocherii. Asta înseamnă că utilizatorii nebănuiți ar putea fi ademeniți să furnizeze informații sensibile sau să descarce conținut dăunător.

3. Deplasarea locului de muncă

Eficiența este unul dintre cele mai mari puncte de vânzare ale utilizării AI generative în securitatea cibernetică. Această tehnologie poate analiza cantități mari de date mai rapid decât tehnicile tradiționale de securitate cibernetică.

Din păcate, acest lucru înseamnă, de asemenea, că AI poate înlocui atât de multe locuri de muncă. De fapt, un raport al lui Goldman Sachs explică că AI va înlocui 300 de milioane de locuri de muncă prin automatizare.

Experții în securitate cibernetică care se ocupă de sarcini repetitive precum detectarea amenințărilor și analiza programelor malware vor fi probabil primii afectați de automatizarea gen AI.

Totuși, nu totul este întuneric. Expertiza umană va fi în continuare necesară. Cea mai bună soluție, în special pentru profesioniștii în securitate cibernetică, este recalificarea sau îmbunătățirea competențelor. Acest lucru este crucial în special pentru profesioniștii care se ocupă de sarcini de nivel de intrare.

Pentru început, profesioniștii vor trebui să se simtă confortabil să lucreze alături de AI. În al doilea rând, mai multe organizații vor avea nevoie de experți umani care să creeze strategii solide de securitate cibernetică, să optimizeze sistemele AI și să supravegheze gestionarea riscurilor.

Aplicații din lumea reală și studii de caz ale Gen AI în securitatea cibernetică

Înainte de a continua, să ne uităm pe scurt la exemple din lumea reală și la cazurile de utilizare a AI generativă în securitatea cibernetică, unde integrarea inteligenței artificiale (AI) a devenit un instrument crucial cu un potențial imens. AI are numeroase aplicații în securitatea cibernetică care pot ajuta la întărirea apărării, la îmbunătățirea detectării amenințărilor și la creșterea rezistenței infrastructurilor digitale împotriva amenințărilor cibernetice în continuă evoluție. Să aprofundăm exemplele din viața reală pentru a înțelege cum poate fi folosit pentru a atenua riscurile cibernetice.

Google

Google nu folosește doar AI generativă pentru a se proteja împotriva amenințărilor cibernetice în organizația sa. De asemenea, creează soluții AI generative pentru a ajuta alte organizații să facă același lucru.

Google a anunțat, de asemenea, lansarea inițiativelor de apărare cibernetică care ajută la îmbunătățirea securității cibernetice. O astfel de inițiativă este SAIF – Secure AI Framework, pe care Google l-a folosit în procesul său de dezvoltare software.

SAIF este un cadru conceptual care își propune să protejeze sistemele AI împotriva amenințărilor și atacurilor. Poate fi folosit pentru a aborda riscuri precum furtul unui anumit model AI, otrăvirea datelor prin ieșiri AI generative sau intrări rău intenționate prin injecții prompte. SAIF este, de asemenea, eficient pentru monitorizarea intrărilor și ieșirilor pentru a detecta amenințările și a proteja împotriva atacurilor prin automatizarea apărărilor.

De asemenea, Google intenționează să lanseze Magika, un instrument de securitate cibernetică pentru identificarea tipurilor de fișiere pentru a detecta malware. Google a folosit cu succes acest instrument pentru a-și proteja produsele precum Google Drive, Gmail și Navigarea sigură.

PayPal

PayPal este o platformă internațională de plată care facilitează tranzacțiile pentru comercianți și clienți. Pentru a implementa măsuri de securitate cibernetică, PayPal antrenează modele avansate de învățare automată (ML) pentru a detecta activitatea frauduloasă în timp real.

De obicei, rețeaua PayPal oferă o cantitate mare de date despre tranzacții din care AI poate învăța. Rezultatele modelului ML pot fi apoi utilizate pentru a îmbunătăți sistemele de autentificare și pentru a detecta activități frauduloase. Modelul continuă să învețe și să se adapteze pe măsură ce setul de date PayPal crește.

ED&F Man Holdings

ED&F este un comerciant de mărfuri care a folosit cu succes Generative AI pentru detectarea amenințărilor. Au realizat acest lucru folosind Cognito, o platformă de detectare a amenințărilor AI de la Vectra.

ED&F a furnizat informații detaliate despre activitatea sa în rețea, inclusiv comunicarea între dispozitive, transferurile de date și acțiunile utilizatorului. Cognito utilizează apoi aceste date pentru a identifica vulnerabilitățile și comportamentul suspect în timp real.

Potrivit managerului de securitate cibernetică al ED&F, Carmelo Gallo, Cognito a jucat un rol cheie în a ajuta la identificarea comportamentelor riscante ale angajaților, cum ar fi accesul neautorizat de la distanță la date și fișiere. ED&F a descoperit, de asemenea, un malware de comandă și control care a persistat în sistemul lor de mult timp.

AI generativă vs metode tradiționale de securitate cibernetică

Metodele tradiționale de securitate cibernetică prosperă pe baza unui sistem bazat pe reguli și a analizei manuale.

Sistemele bazate pe reguli implică de obicei stabilirea de instrucțiuni predefinite care îi spun sistemului la ce să urmărească. Acest lucru se bazează, de obicei, pe modele unice prezentate de malware populare sau de încălcări de securitate.

Când aceste reguli semnalează o activitate suspectă, de obicei trebuie să evaluați și să rezolvați manual vulnerabilitățile. Metodele tradiționale de securitate cibernetică depind, de asemenea, foarte mult de intervenția umană și de actualizările constante.

Spre deosebire de metodele tradiționale care se luptă cu bazele de date mari, Gen AI poate evalua o bucată masivă de date, permițându-i să detecteze modele complexe pe care un analist uman le-ar putea rata. Acest lucru vă ajută, de asemenea, să înțelegeți vulnerabilitățile mai detaliat.

Dincolo de analiza datelor, AI generativă poate ajuta la crearea de soluții pentru potențialele amenințări, de exemplu, generarea de parole sigure sau proiectarea protocoalelor de securitate mai eficiente. Deci, este mai proactiv.

În timp ce AI se dovedește a fi un instrument mai eficient pentru implementarea măsurilor de securitate cibernetică mai puternice, intervenția umană va fi întotdeauna necesară. Deci, puteți profita de punctele forte ale ambelor metode pentru rezultate mai bune.

De exemplu, puteți folosi metode tradiționale pentru a verifica predicțiile făcute de AI și pentru a asigura o mai bună acuratețe. De asemenea, puteți utiliza recomandările AI pentru a îmbunătăți configurațiile manuale pe care le-ați configurat.

7 tendințe emergente în AI și securitate cibernetică:

Inteligența artificială generativă în securitatea cibernetică evoluează rapid. Aici, explorăm câteva tendințe emergente care pot modela viitorul.

• Prioritizarea cloudului și securității AI : observăm o integrare între sistemele AI și infrastructura cloud. Acest lucru ar trebui să faciliteze detectarea și prevenirea amenințărilor în timp real.
• Extinderea instrumentelor de securitate cibernetică alimentată de Gen AI : Gen AI va fi plină de resurse în crearea de sisteme false sau honeypots pentru a înșela atacatorii cibernetici. Capacitatea tehnologiei de a analiza cantități mari de date și de a identifica modele va ajuta, de asemenea, la crearea de soluții noi de securitate cibernetică.
• Accent pe reziliența cibernetică : capacitatea AI de a prezice și de a corecta vulnerabilități va duce la o rezistență îmbunătățită a sistemelor de securitate cibernetică. Tehnologia va ajuta la remedierea punctelor slabe înainte ca atacatorii să le poată exploata.
• Atacurile cibernetice din ce în ce mai sofisticate facilitate de Gen AI : Gen AI poate facilita atacurile cibernetice la scară, ceva care inițial a fost foarte provocator. Deep falsurile devin, de asemenea, foarte bune, crescând riscul de inginerie socială prin campanii de phishing personalizate.
• Utilizarea automatizării bazate pe inteligența artificială care permite echipelor de securitate cibernetică să genereze informații îmbunătățite : IA va prelua în cele din urmă sarcini care necesită timp, cum ar fi examinarea jurnalelor, precum și detectarea și analiza amenințărilor. Acest lucru va permite experților umani să se concentreze pe sarcini mai strategice, cum ar fi luarea deciziilor și dezvoltarea strategiilor de securitate cibernetică.

Pe lângă îmbunătățirea securității cibernetice, această tendință arată că viitorul necesită colaborare între experți umani și sisteme AI.

• Creșterea modelelor lingvistice specializate : o publicație recentă a Forumului Economic Mondial sugerează că modelele lingvistice mari au fost destul de eficiente în procesarea unor cantități mari de date.

Cu toate acestea, este posibil ca această utilizare largă să nu se aplice domeniilor specializate precum securitatea cibernetică. Drept urmare, este probabil să vedem o tranziție către modele de limbaj mai mici și mai specializate, care pot permite echipelor să acceseze informații mai precise și mai acționabile.

• Concentrați-vă pe detectarea proactivă a amenințărilor : vedem Gen AI este folosit pentru a spori securitatea aplicațiilor mobile concentrându-se pe detectarea proactivă a amenințărilor și răspunsurile în timp real.

Aceasta este una dintre tendințele în creștere ale AI în aplicațiile mobile. AI poate observa comportamentul utilizatorului pentru a detecta ciudățenii care pot indica o încălcare a securității. Unele exemple includ încercări neobișnuite de conectare sau alte activități suspecte.

Pe măsură ce aruncăm o privire spre viitorul AI în securitatea cibernetică, este sigur să prezicem că vor exista instrumente și platforme mai avansate pentru a viza amenințările din ce în ce mai mari care afectează spațiul cibernetic.

Cum se implementează Gen AI în securitatea cibernetică

Integrarea AI generativă în strategia dvs. de securitate cibernetică este un pas remarcabil în direcția corectă. Cu toate acestea, este nevoie de o planificare și implementare atentă.

Deci, în această sesiune, vom analiza câteva modalități de a implementa eficient Gen AI în securitatea cibernetică:

1. Începeți mic

În loc să vă revizuiți sistemul de securitate existent, luați în considerare să începeți cu elementele de bază și să creșteți în timp.

Deci, mai întâi doriți să identificați cazurile de utilizare care sunt mai valoroase pentru organizația dvs. Aceasta ar putea fi pentru a remedia vulnerabilitățile sau pentru a vă îmbunătăți răspunsurile la atacuri.

2. Antrenează angajații și reglementează utilizarea AI

Apoi, instruiți-vă echipa despre cum să utilizați Gen AI pentru a detecta probleme și cum să interpretați rezultatele. Apoi, puteți adopta treptat instrumente de securitate bazate pe inteligență artificială pentru sarcini precum detectarea în timp real a amenințărilor și răspunsurile la incidente.

De asemenea, doriți să vă actualizați politicile și reglementările de securitate pentru a promova utilizarea instrumentelor AI. De exemplu, arătați angajaților exemple de ceea ce este acceptabil atunci când utilizați instrumente AI generative în măsurile dvs. de securitate cibernetică.

Din cauza posibilității de a utiliza greșit instrumentele AI și a riscurilor de securitate care pot urma, este recomandabil să luați măsuri pentru a coordona modul în care Gen AI este utilizată în organizația dvs. De exemplu, puteți limita utilizarea doar la instrumentele verificate și aprobate de departamentul IT.

3. Alegeți tehnologia AI potrivită

Există diverse tehnologii AI pe care le puteți utiliza în strategia dvs. de securitate cibernetică. Câteva exemple includ:

Învățare automată (ML) , care utilizează algoritmi pentru a învăța din date și pentru a face predicții. Este util dacă doriți să detectați amenințările și să anticipați vulnerabilități.

Procesarea limbajului natural (NLP) – se concentrează pe înțelegerea și manipularea limbajului uman. Util pentru procese de securitate, cum ar fi analizarea e-mailurilor sau a jurnalelor de securitate și automatizarea răspunsurilor la incident.

Apoi, avem sisteme de detectare a anomaliilor (ADS) , care identifică abaterile de la tiparele standard de date. ADS poate detecta intruziunile în rețea, comportamentul neobișnuit al utilizatorului sau activitatea malware.

În mod recomandabil, doriți să utilizați tehnologia care abordează probleme specifice de securitate pe care le vizați.

4. Utilizați date de înaltă calitate

Investește în colectarea și pregătirea datelor de înaltă calitate, imparțial, specifice nevoilor tale. În mod ideal, acestea ar trebui să fie date relevante pentru cazul dvs. de utilizare și peisajul amenințărilor. De asemenea, doriți să utilizați diverse variații de date pentru a evita părtinirea rezultatului.

Luați în considerare utilizarea datelor simulate în locul oricăror informații care ar putea fi sensibile. Asigurați-vă că vă asigurați stocarea datelor și controalele de acces pentru a proteja informațiile sensibile.

5. Monitorizează și adaptează-te

În cele din urmă, amenințările cibernetice evoluează constant, așa că și implementarea dvs. GenAI trebuie să se adapteze. Monitorizați-i în mod regulat performanța, actualizați datele și modelele și abordați orice provocări emergente.

Puteți, de asemenea, să vă asociați cu o companie care oferă servicii AI generative pentru o implementare mai eficientă.

Considerații de reglementare și etice

Utilizarea în creștere a Gen AI prezintă necesitatea implementării unor reglementări, mai ales în ceea ce privește adoptarea etică și revelarea riscurilor. În mod ideal, utilizarea instrumentelor AI ar trebui să se încadreze în orientările stabilite de organismele de reglementare existente.

Legi precum GDPR (General Data Protection Regulation) și CCPA (California Consumer Privacy Act) au stabilit standardele pentru confidențialitatea utilizatorilor și protecția datelor cu modelele de securitate cibernetică AI. Unele dintre acestea includ:

• Colectați și utilizați numai date care sunt necesare pentru scopuri specifice și legitime.
• Implementați măsuri eficiente pentru a proteja datele utilizatorilor.
• Furnizați informații care îi ajută pe utilizatori să înțeleagă cum funcționează platformele AI.

Un studiu evidențiază, de asemenea, cadre binecunoscute care ghidează adoptarea etică a IA. Acestea includ corectitudinea, transparența, responsabilitatea și robustețea.

Corectitudine – aceasta implică asigurarea faptului că tehnologia AI este corectă și imparțială – în special cu datele cu care AI este antrenat. Aceasta implică luarea de măsuri pentru a preveni orice formă de discriminare bazată pe factori precum sexul, vârsta sau statutul socioeconomic.

Transparența și responsabilitatea cer ca furnizorii de platforme AI să fie sinceri cu privire la modul în care funcționează sistemele AI. De asemenea, ei trebuie să fie responsabili pentru erorile sau problemele întâlnite folosind aceste soluții AI. Utilizatorii trebuie să înțeleagă cum sunt utilizate sau stocate datele lor.

Robustitatea evidențiază necesitatea de a construi sisteme AI care să fie fiabile, sigure și rezistente la erori.

Există, de asemenea, designul centrat pe om, care promovează construirea de sisteme AI ținând cont de nevoile umane în loc să se concentreze pe un aspect tehnice.

Opinii și previziuni ale experților cu privire la utilizarea Gen AI pentru securitatea cibernetică

Deci, ce spun experții în securitate cibernetică despre AI generativă în securitatea cibernetică?

Kunle Fadeyi, membru al Consiliului Tehnologic Forbes, este de acord că inteligența artificială revoluționează securitatea cibernetică oferind măsuri de securitate proactive care pot ajuta la protejarea împotriva atacurilor cibernetice. El numește aceasta „securitate prin proiectare”, care implică de obicei identificarea și închiderea lacunelor de securitate pe care infractorii cibernetici ar putea încerca să le exploateze.

Mike Lieberman, CTO și co-fondator al Kusari, prezice, de asemenea, că AI va ajuta companiile să abordeze securitatea cibernetică, permițându-le să detecteze modele de securitate proaste într-un anumit cod sau configurație. Potrivit lui Lieberman, AI va oferi îndrumări în scenarii de securitate mai complexe. Cu toate acestea, instrumentele AI ar trebui folosite doar ca semnale, nu ca factori de decizie.

În cele din urmă, expertul în securitate cibernetică și CEO al Logpoint, Jesper Zerlang, recomandă organizațiilor să introducă strategii de securitate cibernetică în obiectivele generale de afaceri. Acest lucru se datorează faptului că riscul atacurilor cibernetice va crește probabil pe măsură ce întreprinderile se bazează pe procesele digitale.

Îmbinarea securității cibernetice în obiectivele de afaceri va asigura că organizațiile pot proteja în mod proactiv activele valoroase ale afacerii și pot consolida încrederea părților interesate.

În încheiere: Cum să utilizați Gen AI pentru securitatea cibernetică

Pe măsură ce tehnologia evoluează, amenințările și atacurile potențiale continuă să sature spațiul digital. Acest lucru duce la necesitatea unor abordări mai avansate pentru identificarea și protejarea întreprinderilor și utilizatorilor de activitățile cibernetice rău intenționate. Asta ne aduce la necesitatea de a completa măsurile tradiționale de securitate cu metode generative de inteligență artificială.

Astăzi, am văzut cum Gen AI oferă o modalitate mai rapidă și mai eficientă de a identifica amenințările, de a anticipa problemele de securitate și de a automatiza răspunsurile la incidente. De asemenea, am căutat modalități eficiente de a implementa Gen AI în măsurile dvs. de securitate cibernetică. Acestea includ identificarea cazurilor de utilizare specifice, alegerea tehnologiei potrivite, instruirea angajaților și monitorizarea continuă a măsurilor de securitate.

De asemenea, ar trebui să țineți cont de considerentele etice în utilizarea gen AI pentru securitatea cibernetică și de tendințele emergente în domeniul securității cibernetice AI.

În general, sperăm că acest ghid v-a arătat cum inteligența artificială vă poate ajuta să vă îmbunătățiți postura de securitate. Folosiți aceste informații pentru a implementa un cadru robust de securitate cibernetică pentru organizația dvs.