AI เจนเนอเรชั่นในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์: ภาพรวม

Generative AI ถูกกำหนดให้เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ และเนื้อหาอื่น ๆ คุณภาพสูงโดยอิงตามข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม

Gen AI นำเสนอข้อได้เปรียบมากมายในพื้นที่ดิจิทัล ตัวอย่างหนึ่งที่โดดเด่นคือการรวมคุณสมบัติ AI ไว้ในแอปมือถือเพื่อให้น่าสนใจยิ่งขึ้น

ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ generative AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูล ระบุภัยคุกคาม และแนะนำวิธีแก้ปัญหาสำหรับการป้องกันการโจมตีที่เป็นอันตราย ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกลงไปว่า Gen AI สามารถช่วยเสริมสร้างมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร

ประโยชน์ของ Gen AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การใช้ generative AI ในธุรกิจมาพร้อมกับศักยภาพมากมาย สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ Gen AI มาพร้อมกับคุณประโยชน์ที่น่าทึ่ง เช่น:

1. ปรับปรุงการตรวจจับภัยคุกคาม

AI เจนเนอเรชั่นสามารถสังเกตและเรียนรู้รูปแบบในช่วงข้อมูลอันกว้างใหญ่ได้อย่างราบรื่น ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถระบุและเข้าใจภัยคุกคามด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างต่อเนื่อง

ในการวิจัยโดย IBM พบว่า 66% ของผู้ที่ใช้ AI เปิดเผยว่า Generative AI ช่วยให้พวกเขาคาดการณ์การโจมตีและภัยคุกคามแบบซีโรเดย์ได้ การโจมตีซีโร่เดย์หมายถึงภัยคุกคามใหม่ๆ ที่ระบบแบบเดิมอาจพลาดไป

อีก 65% กล่าวว่า Gen AI ช่วยในเรื่องความสัมพันธ์ของพฤติกรรมผู้ใช้ในการตรวจจับภัยคุกคาม

ด้วย Gen AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การระบุความแปรผันของพฤติกรรมเล็กน้อยที่อาจบ่งบอกถึงการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นจะง่ายกว่ามาก ตัวอย่างเช่น Gen AI สามารถวิเคราะห์ไฟล์และโค้ดใหม่โดยอัตโนมัติเพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย หรือวิเคราะห์เนื้อหาอีเมล รูปแบบภาษา และข้อมูลผู้ส่งเพื่อระบุอีเมลปลอมได้อย่างถูกต้อง

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

Gen AI สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยการวิเคราะห์รูปแบบซ้ำๆ ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น บันทึกความปลอดภัย การรับส่งข้อมูลเครือข่าย ข้อมูลภัยคุกคาม และอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น Gen AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบจากช่องโหว่หรือการโจมตีครั้งก่อน และใช้สิ่งนั้นเพื่อคาดการณ์ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ที่ช่วยให้องค์กรและทีมรักษาความปลอดภัยสามารถใช้มาตรการเพื่อป้องกันการโจมตีดังกล่าวได้

3. การตอบกลับอัตโนมัติ

จากรูปแบบและการโจมตีที่สังเกตได้ก่อนหน้านี้ Gen AI สามารถสร้างการตอบสนองอัตโนมัติสำหรับภัยคุกคามประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถทริกเกอร์การดำเนินการที่บล็อกที่อยู่ IP ที่เป็นอันตราย ปรับกฎไฟร์วอลล์เพื่อป้องกันการพยายามบุกรุก หรือป้องกันมัลแวร์ไม่ให้แพร่กระจาย

การใช้ generative AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ คุณสามารถสร้างการตอบสนองอัตโนมัติสำหรับการแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยก่อนการโจมตีหรือเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลที่น่าสงสัยไปยัง honeypots เพื่อตรวจสอบเพิ่มเติม

นอกจากนี้ Gen AI ยังสามารถสร้างรายงานโดยละเอียดได้โดยอัตโนมัติหลังจากวิเคราะห์บันทึกความปลอดภัยของคุณ

3 ความท้าทายและความเสี่ยงที่สำคัญของการใช้ Generative AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

นอกเหนือจากประโยชน์ที่ได้รับแล้ว ยังมีความเสี่ยงและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ Gen AI เพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์อีกด้วย ซึ่งรวมถึง:

1. ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

การฝึกอบรมโมเดล AI ทั่วไปหรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่มักจะหมายความว่าคุณจะต้องจัดหาเครื่องมือ AI พร้อมด้วยข้อมูลจำนวนมากจากองค์กรของคุณ วิธีนี้จะทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม มีข้อกังวลเกี่ยวกับวิธีการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่น มีความเป็นไปได้ที่ข้อมูลส่วนบุคคลอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดหากปล่อยทิ้งไว้โดยไม่ตรวจสอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่หลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมและหลักปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูลถูกละเลย

นอกจากนี้ โมเดล Gen AI จะดีพอๆ กับข้อมูลที่ได้รับการฝึกเท่านั้น ดังนั้น หากใช้ข้อมูลที่มีความเอนเอียง มีความเป็นไปได้ที่แบบจำลองอาจพลาดรูปแบบเฉพาะและทำการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องหรือเอนเอียง ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ อาจหมายถึงการมองข้ามการโจมตีบางประเภทหรือประเมินภัยคุกคามบางอย่างต่ำเกินไป

2. AI ถูกใช้ในทางที่ผิด

เครื่องมือ Gen AI เข้าถึงได้ง่ายและราคาไม่แพงมากขึ้น ด้วยเหตุนี้จึงไม่เพียงแค่บริษัทพัฒนา AI ที่สร้างขึ้นอย่างถูกต้องตามกฎหมายเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงได้ แต่ยังสามารถใช้งานได้โดยบุคคลที่มีเจตนาร้ายอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น แฮกเกอร์สามารถใช้ generative AI เพื่อสร้างโค้ดที่เป็นอันตรายซึ่งกำหนดเป้าหมายไปที่โปรโตคอลความปลอดภัยที่อ่อนแอได้อย่างง่ายดาย

นอกจากนี้ generative AI ยังสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างวิธีการโจมตีใหม่ๆ ที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบเดิมตามทันได้ยากขึ้น

ตัวอย่างเช่น Gen AI สามารถสร้างอีเมลหรือเว็บไซต์ปลอมที่มีความน่าเชื่อถือสูง ทำให้ผู้ใช้ระบุและหลีกเลี่ยงการหลอกลวงได้ยากขึ้น นั่นหมายความว่าผู้ใช้ที่ไม่สงสัยอาจถูกล่อลวงให้ให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือดาวน์โหลดเนื้อหาที่เป็นอันตราย

3. การโยกย้ายงาน

ประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในจุดขายที่ใหญ่ที่สุดของการใช้ generative AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ เทคโนโลยีนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้เร็วกว่าเทคนิคความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบเดิม

น่าเสียดายที่นี่ยังหมายความว่า AI อาจเข้ามาแทนที่งานจำนวนมากได้ ในความเป็นจริง รายงานของ Goldman Sachs อธิบายว่า AI จะเข้ามาแทนที่งาน 300 ล้านตำแหน่งผ่านระบบอัตโนมัติ

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่จัดการงานซ้ำๆ เช่น การตรวจจับภัยคุกคามและการวิเคราะห์มัลแวร์ น่าจะเป็นคนแรกที่ได้รับผลกระทบจากระบบอัตโนมัติ Gen AI

มันไม่ใช่ความเศร้าโศกและหายนะทั้งหมด ยังคงต้องใช้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ทางออกที่ดีที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ คือการเพิ่มทักษะหรือเพิ่มทักษะ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับมืออาชีพที่จัดการงานระดับเริ่มต้น

สำหรับผู้เริ่มต้น มืออาชีพจะต้องรู้สึกสบายใจที่จะทำงานร่วมกับ AI ประการที่สอง องค์กรจำนวนมากขึ้นจะต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ซึ่งสามารถสร้างกลยุทธ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่แข็งแกร่ง เพิ่มประสิทธิภาพระบบ AI และดูแลการจัดการความเสี่ยง

แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงและกรณีศึกษา Gen AI ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

ก่อนที่เราจะไปต่อ มาดูตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงและกรณีการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์กันก่อน โดยที่การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่มีศักยภาพมหาศาล AI มีแอปพลิเคชันมากมายในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สามารถช่วยเสริมสร้างการป้องกัน ปรับปรุงการตรวจจับภัยคุกคาม และเพิ่มความยืดหยุ่นของโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา มาเจาะลึกตัวอย่างในชีวิตจริงเพื่อทำความเข้าใจว่าสามารถใช้เพื่อลดความเสี่ยงทางไซเบอร์ได้อย่างไร

Google

Google ไม่เพียงแต่ใช้ AI เจนเนอเรชั่นเพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ในองค์กรเท่านั้น นอกจากนี้ยังสร้างโซลูชัน Generative AI เพื่อช่วยให้องค์กรอื่นๆ ทำเช่นเดียวกัน

Google ยังได้ประกาศเปิดตัวโครงการริเริ่มด้านการป้องกันทางไซเบอร์ที่ช่วยปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ หนึ่งในความคิดริเริ่มดังกล่าวคือ SAIF – Secure AI Framework ซึ่ง Google ได้ใช้ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์

SAIF เป็นกรอบแนวคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามและการโจมตี สามารถใช้เพื่อรับมือกับความเสี่ยง เช่น การขโมยโมเดล AI โดยเฉพาะ ข้อมูลเป็นพิษจากเอาท์พุต AI ที่สร้าง หรืออินพุตที่เป็นอันตรายผ่านการแทรกทันที SAIF ยังมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบอินพุตและเอาต์พุตเพื่อตรวจจับภัยคุกคามและป้องกันการโจมตีโดยการป้องกันอัตโนมัติ

นอกจากนี้ Google ยังตั้งใจที่จะเปิดตัว Magika ซึ่งเป็นเครื่องมือรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับระบุประเภทไฟล์เพื่อตรวจจับมัลแวร์ Google ประสบความสำเร็จในการใช้เครื่องมือนี้เพื่อปกป้องผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น Google Drive, Gmail และ Safe Browsing

เพย์พาล

PayPal เป็นแพลตฟอร์มการชำระเงินระหว่างประเทศที่ทำให้การทำธุรกรรมเป็นเรื่องง่ายสำหรับร้านค้าและลูกค้า ในการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ PayPal จะฝึกโมเดล Machine Learning (ML) ขั้นสูงเพื่อตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์

โดยทั่วไปแล้ว เครือข่ายของ PayPal จะให้ข้อมูลธุรกรรมจำนวนมหาศาลที่ AI สามารถเรียนรู้ได้ ผลลัพธ์จากโมเดล ML สามารถใช้เพื่อปรับปรุงระบบการตรวจสอบสิทธิ์และตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงได้ โมเดลนี้ยังคงเรียนรู้และปรับเปลี่ยนต่อไปเมื่อชุดข้อมูลของ PayPal เติบโตขึ้น

ED&F แมน โฮลดิ้งส์

ED&F เป็นผู้ค้าสินค้าโภคภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จในการใช้ Generative AI ในการตรวจจับภัยคุกคาม พวกเขาบรรลุเป้าหมายนี้โดยใช้ Cognito ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มตรวจจับภัยคุกคาม AI โดย Vectra

ED&F ให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับกิจกรรมเครือข่าย รวมถึงการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ การถ่ายโอนข้อมูล และการดำเนินการของผู้ใช้ จากนั้น Cognito จะใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุช่องโหว่และพฤติกรรมที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์

Carmelo Gallo ผู้จัดการฝ่ายรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ ED&F กล่าวว่า Cognito มีบทบาทสำคัญในการช่วยระบุพฤติกรรมที่มีความเสี่ยงของพนักงาน เช่น การเข้าถึงข้อมูลและไฟล์จากระยะไกลโดยไม่ได้รับอนุญาต ED&F ยังค้นพบมัลแวร์สั่งการและควบคุมที่ยังคงอยู่ในระบบมาเป็นเวลานาน

AI เจนเนอเรชั่นกับวิธีการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิม

วิธีการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิมประสบความสำเร็จบนระบบที่อิงกฎและการวิเคราะห์ด้วยตนเอง

โดยทั่วไประบบที่อิงกฎจะเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งจะบอกระบบว่าต้องระวังอะไร โดยปกติจะขึ้นอยู่กับรูปแบบเฉพาะที่แสดงโดยมัลแวร์ยอดนิยมหรือการละเมิดความปลอดภัย

เมื่อกฎเหล่านี้ทำเครื่องหมายกิจกรรมที่น่าสงสัย โดยทั่วไปคุณจะต้องประเมินและแก้ไขช่องโหว่ด้วยตนเอง วิธีการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิมยังขึ้นอยู่กับการแทรกแซงของมนุษย์และการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเป็นอย่างมาก

ต่างจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่ต้องต่อสู้กับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ Gen AI สามารถประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์อาจพลาดไป นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเข้าใจจุดอ่อนได้ละเอียดยิ่งขึ้น

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว AI เจนเนอเรชั่นยังสามารถช่วยสร้างโซลูชันสำหรับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น การสร้างรหัสผ่านที่ปลอดภัยหรือการออกแบบโปรโตคอลความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นจึงเป็นเชิงรุกมากขึ้น

แม้ว่า AI จะพิสูจน์ได้ว่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการดำเนินมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่แข็งแกร่งขึ้น แต่การแทรกแซงของมนุษย์ก็เป็นสิ่งจำเป็นเสมอ ดังนั้น คุณสามารถใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองวิธีเพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้วิธีการแบบดั้งเดิมเพื่อตรวจสอบการคาดการณ์ที่ทำโดย AI และรับประกันความแม่นยำที่ดีขึ้น คุณยังสามารถใช้คำแนะนำ AI เพื่อปรับปรุงการกำหนดค่าด้วยตนเองที่คุณตั้งค่าได้

7 เทรนด์ใหม่ใน AI และความปลอดภัยทางไซเบอร์:

AI เจนเนอเรชั่นในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ที่นี่ เราจะสำรวจแนวโน้มใหม่ๆ หลายประการที่อาจกำหนดอนาคต

• การจัดลำดับความสำคัญของ AI Cloud และความปลอดภัย : เราเห็นการบูรณาการระหว่างระบบ AI และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ สิ่งนี้ควรอำนวยความสะดวกในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามแบบเรียลไทม์
• การขยายเครื่องมือรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย Gen AI : Gen AI จะต้องมีความเชี่ยวชาญในการสร้างระบบปลอมหรือฮันนีพอตเพื่อหลอกลวงผู้โจมตีทางไซเบอร์ ความสามารถของเทคโนโลยีในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและระบุรูปแบบจะช่วยสร้างโซลูชั่นความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบใหม่
• เน้นความยืดหยุ่นทางไซเบอร์ : ความสามารถของ AI ในการคาดการณ์และแก้ไขช่องโหว่จะทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มีความยืดหยุ่นดีขึ้น เทคโนโลยีนี้จะช่วยในการแก้ไขจุดอ่อนก่อนที่ผู้โจมตีจะสามารถโจมตีได้
• การโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น อำนวยความสะดวกโดย Gen AI : Gen AI สามารถอำนวยความสะดวกในการโจมตีทางไซเบอร์ในวงกว้าง ซึ่งเป็นสิ่งที่ท้าทายมากในช่วงแรก การปลอมแปลงแบบลึกกำลังเริ่มดีขึ้นเช่นกัน โดยเพิ่มความเสี่ยงของวิศวกรรมสังคมผ่านแคมเปญฟิชชิ่งส่วนบุคคล
• การใช้ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการปรับปรุง : ในที่สุด AI จะทำงานที่ใช้เวลานาน เช่น การตรวจสอบบันทึก ตลอดจนการตรวจจับและวิเคราะห์ภัยคุกคาม ซึ่งจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่หน้าที่เชิงกลยุทธ์มากขึ้น เช่น การตัดสินใจและการพัฒนากลยุทธ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

นอกจากการปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์แล้ว แนวโน้มนี้ยังแสดงให้เห็นว่าอนาคตต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์และระบบ AI

• การเพิ่มขึ้นของแบบจำลองภาษาเฉพาะทาง : สิ่งพิมพ์ล่าสุดโดย World Economic Forum ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ค่อนข้างมีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล

อย่างไรก็ตาม การใช้งานแบบกว้างๆ นี้อาจใช้ไม่ได้กับโดเมนพิเศษ เช่น ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ด้วยเหตุนี้ เราจึงมีแนวโน้มที่จะเห็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่โมเดลภาษาที่เล็กลงและมีความเชี่ยวชาญมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ทีมสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปปฏิบัติได้มากขึ้น

• มุ่งเน้นไปที่การตรวจจับภัยคุกคามเชิงรุก : เราเห็นอยู่ Gen AI ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความปลอดภัยของแอปพลิเคชันมือถือโดยมุ่งเน้นไปที่การตรวจจับภัยคุกคามเชิงรุกและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

นี่เป็นหนึ่งในเทรนด์ AI ที่กำลังเติบโตในแอพมือถือ AI สามารถสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อตรวจจับสิ่งแปลกประหลาดที่อาจบ่งบอกถึงการละเมิดความปลอดภัย ตัวอย่างบางส่วนรวมถึงการพยายามเข้าสู่ระบบที่ผิดปกติหรือกิจกรรมที่น่าสงสัยอื่นๆ

เมื่อเรามองไปสู่อนาคตของ AI ในโลกไซเบอร์ ก็สามารถคาดการณ์ได้อย่างปลอดภัยว่าจะมีเครื่องมือและแพลตฟอร์มขั้นสูงเพิ่มเติมเพื่อกำหนดเป้าหมายภัยคุกคามที่เพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งก่อกวนโลกไซเบอร์

วิธีการใช้ Gen AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การรวม generative AI เข้ากับกลยุทธ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณเป็นขั้นตอนที่น่าทึ่งในทิศทางที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการวางแผนและการนำไปปฏิบัติอย่างรอบคอบ

ดังนั้น ในเซสชั่นนี้ เราจะดูสองสามวิธีในการนำ Gen AI ไปใช้งานในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างมีประสิทธิภาพ:

1. เริ่มต้นเล็ก ๆ

แทนที่จะยกเครื่องระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ ให้พิจารณาเริ่มต้นด้วยพื้นฐานและขยายขนาดตามเวลา

ดังนั้น คุณต้องระบุกรณีการใช้งานที่มีคุณค่าต่อองค์กรของคุณก่อน นี่อาจเป็นการแก้ไขช่องโหว่หรือปรับปรุงการตอบสนองต่อการโจมตีของคุณ

2. ฝึกอบรมพนักงานและควบคุมการใช้งาน AI

จากนั้น ฝึกอบรมทีมของคุณเกี่ยวกับวิธีใช้ Gen AI เพื่อตรวจจับปัญหาและวิธีตีความผลลัพธ์ จากนั้น คุณจะค่อยๆ นำเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ใช้ AI มาใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์และการตอบสนองต่อเหตุการณ์

คุณต้องการอัปเดตนโยบายและข้อบังคับด้านความปลอดภัยเพื่อส่งเสริมการใช้เครื่องมือ AI ตัวอย่างเช่น แสดงตัวอย่างพนักงานว่าสิ่งที่ยอมรับได้เมื่อใช้เครื่องมือ AI ทั่วไปในมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณ

เนื่องจากมีความเป็นไปได้ที่จะใช้เครื่องมือ AI ในทางที่ผิดและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น ขอแนะนำให้วางมาตรการเพื่อประสานงานวิธีใช้ Gen AI ในองค์กรของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจำกัดการใช้งานเฉพาะเครื่องมือที่ได้รับการตรวจสอบและอนุมัติโดยแผนกไอทีของคุณเท่านั้น

3. เลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม

มีเทคโนโลยี AI มากมายที่คุณสามารถใช้ในกลยุทธ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณได้ ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

Machine Learning (ML) ซึ่งใช้อัลกอริธึมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์ มีประโยชน์หากคุณต้องการตรวจจับภัยคุกคามและคาดการณ์ช่องโหว่

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) – มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจและการจัดการภาษาของมนุษย์ มีประโยชน์สำหรับกระบวนการรักษาความปลอดภัย เช่น การวิเคราะห์อีเมลหรือบันทึกความปลอดภัย และการตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ

จากนั้น เราก็มี ระบบตรวจจับความผิดปกติ (ADS) ซึ่งระบุความเบี่ยงเบนไปจากรูปแบบข้อมูลมาตรฐาน ADS สามารถตรวจจับการบุกรุกเครือข่าย พฤติกรรมผู้ใช้ที่ผิดปกติ หรือกิจกรรมของมัลแวร์

ขอแนะนำว่าคุณต้องการใช้เทคโนโลยีที่จัดการกับปัญหาด้านความปลอดภัยเฉพาะที่คุณกำหนดเป้าหมาย

4. ใช้ข้อมูลคุณภาพสูง

ลงทุนในการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลคุณภาพสูงและเป็นกลางตามความต้องการของคุณ ตามหลักการแล้ว ข้อมูลนี้ควรเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานและแนวภัยคุกคามของคุณ คุณต้องการใช้รูปแบบข้อมูลที่หลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงอคติในผลลัพธ์

พิจารณาใช้ข้อมูลจำลองแทนข้อมูลใดๆ ที่อาจมีความละเอียดอ่อน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รักษาความปลอดภัยการจัดเก็บข้อมูลของคุณและการควบคุมการเข้าถึงเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

5. ติดตามและปรับตัว

สุดท้ายนี้ ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นการใช้งาน GenAI ของคุณจะต้องปรับตัวด้วย ตรวจสอบประสิทธิภาพ อัปเดตข้อมูลและโมเดลอย่างสม่ำเสมอ และจัดการกับความท้าทายใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น

คุณยังสามารถร่วมมือกับบริษัทที่ให้บริการ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อการใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อพิจารณาด้านกฎระเบียบและจริยธรรม

การใช้ Gen AI ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกี่ยวข้องกับการยอมรับอย่างมีจริยธรรมและการเปิดเผยความเสี่ยง ตามหลักการแล้ว การใช้เครื่องมือ AI ควรอยู่ภายในแนวทางที่กำหนดโดยหน่วยงานกำกับดูแลที่มีอยู่

กฎหมายเช่น GDPR (กฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลทั่วไป) และ CCPA (พระราชบัญญัติความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งแคลิฟอร์เนีย) ได้กำหนดมาตรฐานสำหรับความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และการปกป้องข้อมูลด้วยโมเดลความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI บางส่วนได้แก่:

• รวบรวมและใช้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะและถูกต้องตามกฎหมาย
• ใช้มาตรการที่มีประสิทธิภาพเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้
• ให้ข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจวิธีการทำงานของแพลตฟอร์ม AI

การศึกษาชิ้นหนึ่งยังเน้นถึงกรอบการทำงานที่รู้จักกันดีซึ่งเป็นแนวทางในการนำ AI มาใช้อย่างมีจริยธรรม ประกอบด้วยความเป็นธรรม ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความแข็งแกร่ง

ความเป็นธรรม - สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำให้แน่ใจว่าเทคโนโลยี AI นั้นยุติธรรมและเป็นกลาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับข้อมูลที่ AI ได้รับการฝึกฝน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้มาตรการเพื่อป้องกันการเลือกปฏิบัติทุกรูปแบบโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น เพศ อายุ หรือสถานะทางเศรษฐกิจและสังคม

ความโปร่งใสและความรับผิดชอบ เรียกร้องให้ผู้จำหน่ายแพลตฟอร์ม AI ต้องซื่อสัตย์เกี่ยวกับวิธีการทำงานของระบบ AI พวกเขายังต้องรับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดหรือปัญหาที่พบในการใช้โซลูชัน AI เหล่านี้ด้วย ผู้ใช้จะต้องเข้าใจว่าข้อมูลของตนถูกใช้หรือจัดเก็บข้อมูลอย่างไร

ความทนทาน เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการสร้างระบบ AI ที่เชื่อถือได้ ปลอดภัย และทนทานต่อข้อผิดพลาด

นอกจากนี้ยังมีการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ซึ่งส่งเสริมการสร้างระบบ AI โดยคำนึงถึงความต้องการของมนุษย์ แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ด้านเทคนิค

ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและการคาดการณ์เกี่ยวกับการใช้ Gen AI เพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์

แล้วผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์พูดอะไรเกี่ยวกับ generative AI ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์?

Kunle Fadeyi สมาชิกของสภาเทคโนโลยี Forbes ตกลงว่า AI กำลังปฏิวัติความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยการจัดหามาตรการรักษาความปลอดภัยเชิงรุกที่สามารถช่วยป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ เขาเรียกสิ่งนี้ว่า “ความปลอดภัยตามการออกแบบ” ซึ่งโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการระบุและปิดช่องว่างด้านความปลอดภัยที่อาชญากรไซเบอร์อาจพยายามแสวงหาประโยชน์

Mike Lieberman ซีทีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Kusari คาดการณ์ว่า AI จะช่วยให้บริษัทต่างๆ จัดการกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยการอนุญาตให้พวกเขาตรวจจับรูปแบบการรักษาความปลอดภัยที่ไม่ดีในโค้ดหรือการกำหนดค่าที่กำหนด จากข้อมูลของ Lieberman AI จะให้คำแนะนำในสถานการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม เครื่องมือ AI ควรถูกใช้เป็นสัญญาณเท่านั้น ไม่ใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ

สุดท้ายนี้ Jesper Zerlang ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และซีอีโอของ Logpoint แนะนำว่าองค์กรต่างๆ ใส่กลยุทธ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์เข้าไปในวัตถุประสงค์ทางธุรกิจโดยรวม เนื่องจากความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเนื่องจากธุรกิจต้องพึ่งพากระบวนการดิจิทัล

การผสมผสานการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เข้ากับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรต่างๆ สามารถปกป้องทรัพย์สินทางธุรกิจอันมีค่าในเชิงรุก และสร้างความเชื่อมั่นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

ในการปิด: วิธีใช้ Gen AI เพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์

ในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาไป ภัยคุกคามและการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นยังคงทำให้พื้นที่ดิจิทัลเต็มอิ่มต่อไป ส่งผลให้เกิดความต้องการแนวทางขั้นสูงเพิ่มเติมในการระบุและปกป้องธุรกิจและผู้ใช้จากกิจกรรมทางไซเบอร์ที่เป็นอันตราย นั่นนำเราไปสู่ความจำเป็นในการเสริมมาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมด้วยวิธี AI เชิงสร้างสรรค์

วันนี้ เราได้เห็นว่า Gen AI มอบวิธีการที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการระบุภัยคุกคาม คาดการณ์ปัญหาด้านความปลอดภัย และตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติได้อย่างไร นอกจากนี้เรายังพิจารณาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการใช้ Gen AI ในมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณ รวมถึงการระบุกรณีการใช้งานเฉพาะ การเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม การฝึกอบรมพนักงานของคุณ และการตรวจสอบมาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณอย่างต่อเนื่อง

คุณควรคำนึงถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมในการใช้ Gen AI สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์และแนวโน้มความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI ที่เกิดขึ้นใหม่

โดยรวมแล้ว เราหวังว่าคู่มือนี้จะแสดงให้คุณเห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณได้อย่างไร ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับใช้กรอบงานความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรของคุณ