Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie?

Wstęp

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) – systemy sztucznej inteligencji zdolne do tworzenia nowych treści lub prognoz – staje się siłą transformacyjną w cyberbezpieczeństwie. Narzędzia takie jak GPT-4 firmy OpenAI wykazały zdolność do analizy złożonych danych i generowania tekstu zbliżonego do ludzkiego, umożliwiając nowe podejścia do obrony przed cyberzagrożeniami. Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa i decydenci biznesowi z różnych branż badają, jak generatywna sztuczna inteligencja może wzmocnić obronę przed ewoluującymi atakami. Od finansów i opieki zdrowotnej po handel detaliczny i administrację publiczną, organizacje z każdego sektora mierzą się z wyrafinowanymi próbami phishingu, złośliwym oprogramowaniem i innymi zagrożeniami, którym generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przeciwdziałać. W niniejszym dokumencie analizujemy możliwości wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie , wskazując na praktyczne zastosowania, przyszłe możliwości i ważne kwestie związane z wdrożeniem.

Generatywna sztuczna inteligencja różni się od tradycyjnej analitycznej sztucznej inteligencji nie tylko wykrywaniem wzorców, ale także tworzeniem treści – symulując ataki w celu trenowania mechanizmów obronnych lub generując wyjaśnienia w języku naturalnym dla złożonych danych bezpieczeństwa. Ta podwójna zdolność czyni ją mieczem obosiecznym: oferuje potężne nowe narzędzia obronne, ale atakujący mogą ją również wykorzystać. W kolejnych sekcjach omówiono szeroki zakres przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie, od automatyzacji wykrywania phishingu po usprawnianie reagowania na incydenty. Omówimy również korzyści, jakie oferują te innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, a także zagrożenia (takie jak „halucynacje” sztucznej inteligencji lub nadużycia ze strony przeciwników), z którymi organizacje muszą się zmierzyć. Na koniec przedstawiamy praktyczne wskazówki, które pomogą firmom ocenić i odpowiedzialnie zintegrować generatywną sztuczną inteligencję ze swoimi strategiami cyberbezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie: przegląd

Generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie odnosi się do modeli sztucznej inteligencji – często rozbudowanych modeli językowych lub innych sieci neuronowych – które mogą generować wnioski, rekomendacje, kod, a nawet dane syntetyczne, wspomagając zadania związane z bezpieczeństwem. W przeciwieństwie do modeli czysto predykcyjnych, generatywna sztuczna inteligencja może symulować scenariusze i generować czytelne dla człowieka wyniki (np. raporty, alerty, a nawet próbki złośliwego kodu) w oparciu o dane treningowe. Ta zdolność jest wykorzystywana do przewidywania, wykrywania i reagowania na zagrożenia w sposób bardziej dynamiczny niż dotychczas ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? – Palo Alto Networks ). Na przykład modele generatywne mogą analizować obszerne logi lub repozytoria informacji o zagrożeniach i generować zwięzłe podsumowanie lub rekomendowane działania, działając niemal jak „asystent” sztucznej inteligencji dla zespołów ds. bezpieczeństwa.

Wczesne wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w cyberobronie okazały się obiecujące. W 2023 roku Microsoft wprowadził Security Copilot , asystenta dla analityków bezpieczeństwa opartego na GPT-4, który pomaga identyfikować naruszenia i analizować 65 bilionów sygnałów przetwarzanych codziennie przez Microsoft ( Microsoft Security Copilot to nowy asystent AI oparty na GPT-4 dla cyberbezpieczeństwa | The Verge ). Analitycy mogą generować polecenia dla tego systemu w języku naturalnym (np. „Podsumuj wszystkie incydenty bezpieczeństwa z ostatnich 24 godzin” ), a drugi pilot generuje przydatne podsumowanie narracyjne. Podobnie, sztuczna inteligencja Google Threat Intelligence AI wykorzystuje generatywny model o nazwie Gemini , aby umożliwić konwersacyjne przeszukiwanie rozległej bazy danych zagrożeń Google, szybko analizując podejrzany kod i podsumowując wyniki, co ułatwia tropicielom złośliwego oprogramowania ( How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity? 10 Real-World Examples ). Poniższe przykłady ilustrują potencjał sztucznej inteligencji: generatywna sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać złożone, rozległe dane dotyczące cyberbezpieczeństwa i prezentować wnioski w przystępnej formie, przyspieszając podejmowanie decyzji.

Jednocześnie generatywna sztuczna inteligencja potrafi tworzyć wysoce realistyczne, fałszywe treści, co jest niezwykle przydatne w symulacjach i szkoleniach (a niestety także dla atakujących stosujących socjotechnikę). Przechodząc do konkretnych przypadków użycia, przekonamy się, że zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do syntezy i analizy informacji leży u podstaw jej licznych zastosowań w cyberbezpieczeństwie. Poniżej zagłębiamy się w kluczowe przypadki użycia, obejmujące wszystko, od zapobiegania phishingowi po bezpieczny rozwój oprogramowania, wraz z przykładami zastosowań w różnych branżach.

Kluczowe zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Rysunek: Kluczowe przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie obejmują drugich pilotów sztucznej inteligencji w zespołach ds. bezpieczeństwa, analizę luk w zabezpieczeniach kodu, adaptacyjne wykrywanie zagrożeń, symulację ataków typu zero-day, ulepszone bezpieczeństwo biometryczne i wykrywanie phishingu ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Wykrywanie i zapobieganie phishingowi

Phishing pozostaje jednym z najpowszechniejszych cyberzagrożeń, nakłaniając użytkowników do klikania w złośliwe linki lub ujawniania danych uwierzytelniających. Generatywna sztuczna inteligencja jest wdrażana zarówno w celu wykrywania prób phishingu , jak i wspierania szkoleń użytkowników, aby zapobiegać skutecznym atakom. W obronie, modele sztucznej inteligencji mogą analizować treść wiadomości e-mail i zachowania nadawców, aby wykrywać subtelne oznaki phishingu, które mogą zostać przeoczone przez filtry oparte na regułach. Ucząc się z dużych zbiorów danych dotyczących legalnych i fałszywych wiadomości e-mail, model generatywny może sygnalizować anomalie w tonie, sformułowaniach lub kontekście, które wskazują na oszustwo – nawet jeśli gramatyka i ortografia już tego nie zdradzają. W rzeczywistości, badacze z Palo Alto Networks zauważają, że generatywna sztuczna inteligencja potrafi identyfikować „subtelne oznaki phishingu, które w innym przypadku mogłyby pozostać niezauważone”, pomagając organizacjom wyprzedzać oszustów ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ).

Zespoły ds. bezpieczeństwa wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję do symulacji ataków phishingowych w celach szkoleniowych i analitycznych. Na przykład firma Ironscales wprowadziła narzędzie do symulacji ataków phishingowych oparte na GPT, które automatycznie generuje fałszywe wiadomości e-mail phishingowe dostosowane do pracowników organizacji ( Jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Te tworzone przez sztuczną inteligencję wiadomości e-mail odzwierciedlają najnowsze taktyki atakujących, dając pracownikom realistyczne doświadczenie w rozpoznawaniu treści phishingowych. Takie spersonalizowane szkolenie jest kluczowe, ponieważ atakujący sami wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej przekonujących przynęt. Co ciekawe, chociaż generatywna sztuczna inteligencja może generować bardzo dopracowane wiadomości phishingowe (minęły czasy łatwo rozpoznawalnego, łamanego angielskiego), obrońcy odkryli, że sztuczna inteligencja nie jest nie do pokonania. W 2024 roku badacze z IBM Security przeprowadzili eksperyment porównujący wiadomości phishingowe napisane przez ludzi z wiadomościami generowanymi przez sztuczną inteligencję. „Co zaskakujące, wiadomości generowane przez sztuczną inteligencję były nadal łatwe do wykrycia, pomimo poprawnej gramatyki” ( 6 przypadków użycia sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Sugeruje to, że ludzka intuicja w połączeniu z detekcją wspomaganą przez sztuczną inteligencję nadal pozwala rozpoznawać subtelne nieścisłości lub sygnały metadanych w oszustwach tworzonych przez sztuczną inteligencję.

Generatywna sztuczna inteligencja wspomaga obronę przed phishingiem również na inne sposoby. Modele mogą być używane do generowania automatycznych odpowiedzi lub filtrów , które testują podejrzane wiadomości e-mail. Na przykład system sztucznej inteligencji mógłby odpowiedzieć na wiadomość e-mail, zadając określone pytania, aby zweryfikować autentyczność nadawcy, lub użyć modelu LLM do analizy linków i załączników w piaskownicy, a następnie podsumować wszelkie złośliwe intencje. Platforma bezpieczeństwa Morpheus firmy NVIDIA demonstruje moc sztucznej inteligencji w tym obszarze – wykorzystuje generatywne modele przetwarzania języka naturalnego do szybkiej analizy i klasyfikacji wiadomości e-mail, a także, jak wykazano, poprawia wykrywanie wiadomości e-mail typu spear-phishing o 21% w porównaniu z tradycyjnymi narzędziami bezpieczeństwa ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Morpheus profiluje nawet wzorce komunikacji użytkownika, aby wykryć nietypowe zachowania (np. użytkownik nagle wysyłający wiadomości e-mail na wiele zewnętrznych adresów), co może wskazywać na przejęte konto wysyłające wiadomości phishingowe.

W praktyce firmy z różnych branż zaczynają ufać sztucznej inteligencji (AI) w filtrowaniu poczty e-mail i ruchu internetowego pod kątem ataków socjotechnicznych. Na przykład firmy finansowe wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję (AI) do skanowania komunikacji pod kątem prób podszywania się pod inne osoby, które mogą prowadzić do oszustw elektronicznych, podczas gdy dostawcy usług medycznych wdrażają AI w celu ochrony danych pacjentów przed naruszeniami związanymi z phishingiem. Generując realistyczne scenariusze phishingu i identyfikując cechy charakterystyczne złośliwych wiadomości, generatywna sztuczna inteligencja dodaje potężną warstwę do strategii zapobiegania phishingowi. Wniosek: w szybszym i dokładniejszym wykrywaniu i neutralizowaniu ataków phishingowych

Wykrywanie złośliwego oprogramowania i analiza zagrożeń

Współczesne złośliwe oprogramowanie stale ewoluuje – atakujący generują nowe warianty lub zaciemniają kod, aby ominąć sygnatury antywirusowe. Generatywna sztuczna inteligencja oferuje nowatorskie techniki wykrywania złośliwego oprogramowania i zrozumienia jego zachowania. Jednym z podejść jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania „złych bliźniaków” złośliwego oprogramowania : badacze bezpieczeństwa mogą wprowadzić znaną próbkę złośliwego oprogramowania do modelu generatywnego, aby stworzyć wiele zmutowanych wariantów tego złośliwego oprogramowania. W ten sposób skutecznie przewidują zmiany, które może wprowadzić atakujący. Te wygenerowane przez sztuczną inteligencję warianty mogą następnie zostać wykorzystane do trenowania systemów antywirusowych i wykrywania włamań, tak aby nawet zmodyfikowane wersje złośliwego oprogramowania były rozpoznawane w środowisku naturalnym ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Ta proaktywna strategia pomaga przerwać cykl, w którym hakerzy nieznacznie modyfikują swoje złośliwe oprogramowanie, aby uniknąć wykrycia, a obrońcy muszą za każdym razem spieszyć się, aby napisać nowe sygnatury. Jak zauważono w jednym z branżowych podcastów, eksperci ds. bezpieczeństwa wykorzystują obecnie generatywną sztuczną inteligencję do „symulowania ruchu sieciowego i generowania złośliwych ładunków, które naśladują zaawansowane ataki”, testując swoje mechanizmy obronne przed całą rodziną zagrożeń, a nie pojedynczym przypadkiem. To adaptacyjne wykrywanie zagrożeń oznacza, że ​​narzędzia bezpieczeństwa stają się bardziej odporne na polimorficzne złośliwe oprogramowanie, które w przeciwnym razie mogłoby się przedostać.

Poza wykrywaniem, generatywna sztuczna inteligencja pomaga w analizie złośliwego oprogramowania i inżynierii wstecznej , które tradycyjnie są pracochłonnymi zadaniami dla analityków zagrożeń. Duże modele językowe mogą mieć za zadanie badanie podejrzanego kodu lub skryptów i wyjaśnianie prostym językiem, co kod ma robić. Przykładem ze świata rzeczywistego jest VirusTotal Code Insight , funkcja VirusTotal firmy Google, która wykorzystuje generatywny model sztucznej inteligencji (Sec-PaLM firmy Google) do generowania podsumowań w języku naturalnym potencjalnie złośliwego kodu ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów ze świata rzeczywistego ). Jest to zasadniczo „rodzaj ChatGPT dedykowany kodowaniu bezpieczeństwa”, działający jako analityk złośliwego oprogramowania AI, który pracuje 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby pomóc analitykom zrozumieć zagrożenia ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Zamiast analizować nieznany skrypt lub kod binarny, członek zespołu ds. bezpieczeństwa może uzyskać natychmiastowe wyjaśnienie od sztucznej inteligencji – na przykład: „Ten skrypt próbuje pobrać plik z serwera XYZ, a następnie zmodyfikować ustawienia systemowe, co wskazuje na działanie złośliwego oprogramowania”. To znacznie przyspiesza reakcję na incydenty, ponieważ analitycy mogą szybciej niż kiedykolwiek wcześniej selekcjonować i analizować nowe złośliwe oprogramowanie.

Generatywna sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do wykrywania złośliwego oprogramowania w ogromnych zbiorach danych . Tradycyjne silniki antywirusowe skanują pliki w poszukiwaniu znanych sygnatur, ale model generatywny może oceniać cechy pliku, a nawet przewidywać, czy jest on złośliwy, na podstawie wyuczonych wzorców. Analizując atrybuty miliardów plików (złośliwych i nieszkodliwych), sztuczna inteligencja może wykrywać złośliwe zamiary tam, gdzie nie ma wyraźnego podpisu. Na przykład model generatywny może oznaczyć plik wykonywalny jako podejrzany, ponieważ jego profil zachowania „wygląda” jak niewielka odmiana ransomware, który został wykryty podczas szkolenia, mimo że plik binarny jest nowy. To wykrywanie oparte na zachowaniu pomaga zwalczać nowe złośliwe oprogramowanie lub złośliwe oprogramowanie typu zero-day. Według doniesień, sztuczna inteligencja Google Threat Intelligence (część Chronicle/Mandiant) wykorzystuje swój model generatywny do analizy potencjalnie złośliwego kodu i „bardziej wydajnego i efektywnego wspomagania specjalistów ds. bezpieczeństwa w zwalczaniu złośliwego oprogramowania i innych rodzajów zagrożeń”. ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ).

Z drugiej strony, musimy przyznać, że atakujący mogą tutaj również używać generatywnej sztucznej inteligencji — do automatycznego tworzenia złośliwego oprogramowania, które samo się adaptuje. W rzeczywistości eksperci ds. bezpieczeństwa ostrzegają, że generatywna sztuczna inteligencja może pomóc cyberprzestępcom w tworzeniu złośliwego oprogramowania , które jest trudniejsze do wykrycia ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? — Palo Alto Networks ). Modelowi sztucznej inteligencji można nakazać wielokrotną transformację złośliwego oprogramowania (zmieniając jego strukturę plików, metody szyfrowania itp.), aż do momentu, gdy ominie ono wszystkie znane kontrole antywirusowe. Takie przeciwstawne wykorzystanie budzi coraz większe obawy (czasami określane jako „złośliwe oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji” lub polimorficzne złośliwe oprogramowanie jako usługa). Omówimy takie zagrożenia później, ale podkreśla to, że generatywna sztuczna inteligencja jest narzędziem w tej grze w kotka i myszkę, z którego korzystają zarówno obrońcy, jak i atakujący.

Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja (AI) usprawnia obronę przed złośliwym oprogramowaniem, umożliwiając zespołom ds. bezpieczeństwa myślenie jak atakujący – generowanie nowych zagrożeń i rozwiązań wewnętrznie. Niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie syntetycznego złośliwego oprogramowania w celu zwiększenia wskaźników wykrywalności, czy o wykorzystanie AI do wyjaśnienia i powstrzymania rzeczywistego złośliwego oprogramowania znalezionego w sieciach, techniki te mają zastosowanie w różnych branżach. Bank może wykorzystać analizę złośliwego oprogramowania opartą na AI do szybkiej analizy podejrzanego makro w arkuszu kalkulacyjnym, podczas gdy firma produkcyjna może polegać na AI w wykrywaniu złośliwego oprogramowania atakującego przemysłowe systemy sterowania. Rozszerzając tradycyjną analizę złośliwego oprogramowania o generatywną AI, organizacje mogą reagować na kampanie złośliwego oprogramowania szybciej i bardziej proaktywnie niż dotychczas.

Wywiad zagrożeń i automatyzacja analizy

Każdego dnia organizacje są bombardowane danymi wywiadowczymi dotyczącymi zagrożeń – od kanałów z nowo odkrytymi wskaźnikami infekcji (IOC) po raporty analityków dotyczące nowych taktyk hakerskich. Wyzwaniem dla zespołów ds. bezpieczeństwa jest przeszukiwanie tego potoku informacji i wyciąganie z nich praktycznych wniosków. Generatywna sztuczna inteligencja okazuje się nieoceniona w automatyzacji analizy i przetwarzania danych wywiadowczych dotyczących zagrożeń . Zamiast ręcznie odczytywać dziesiątki raportów lub wpisów w bazie danych, analitycy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do podsumowania i kontekstualizacji informacji o zagrożeniach z prędkością maszynową.

Threat Intelligence firmy Google , który integruje generatywną sztuczną inteligencję (model Gemini) ze zbiorami danych o zagrożeniach Google z Mandiant i VirusTotal. Ta sztuczna inteligencja zapewnia „konwersacyjne przeszukiwanie ogromnego repozytorium informacji o zagrożeniach Google” , umożliwiając użytkownikom zadawanie naturalnych pytań o zagrożenia i otrzymywanie skondensowanych odpowiedzi ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów ze świata rzeczywistego ). Na przykład analityk może zapytać: „Czy widzieliśmy jakieś złośliwe oprogramowanie powiązane z grupą zagrożeń X atakującą naszą branżę?” , a sztuczna inteligencja wyciągnie odpowiednie informacje, być może zauważając : „Tak, grupa zagrożeń X była powiązana z kampanią phishingową w zeszłym miesiącu z wykorzystaniem złośliwego oprogramowania Y” , wraz z podsumowaniem zachowania tego złośliwego oprogramowania. To znacznie skraca czas zbierania spostrzeżeń, które w przeciwnym razie wymagałyby przeszukiwania wielu narzędzi lub czytania długich raportów.

Generatywna sztuczna inteligencja może również korelować i podsumowywać trendy zagrożeń . Może przejrzeć tysiące wpisów na blogach o bezpieczeństwie, wiadomości o naruszeniach bezpieczeństwa i pogawędki w darknecie, a następnie wygenerować podsumowanie „najważniejszych cyberzagrożeń w tym tygodniu” na briefing CISO. Tradycyjnie ten poziom analizy i raportowania wymagał znacznego wysiłku ludzkiego; teraz dobrze dostrojony model może go sporządzić w ciągu kilku sekund, a ludzie jedynie dopracowują dane wyjściowe. Firmy takie jak ZeroFox opracowały FoxGPT , generatywne narzędzie sztucznej inteligencji zaprojektowane specjalnie w celu „przyspieszenia analizy i podsumowania danych wywiadowczych w dużych zbiorach danych”, w tym złośliwych treści i danych phishingowych ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Automatyzując ciężkie zadania związane z odczytywaniem i porównywaniem danych, sztuczna inteligencja umożliwia zespołom ds. wywiadu zagrożeń skupienie się na podejmowaniu decyzji i reagowaniu.

Innym przypadkiem użycia jest konwersacyjne polowanie na zagrożenia . Wyobraź sobie analityka bezpieczeństwa wchodzącego w interakcję z asystentem AI: „Pokaż mi jakiekolwiek oznaki eksfiltracji danych w ciągu ostatnich 48 godzin” lub „Jakie są najważniejsze nowe luki w zabezpieczeniach wykorzystywane przez atakujących w tym tygodniu?”. AI może zinterpretować zapytanie, przeszukać wewnętrzne logi lub zewnętrzne źródła informacji wywiadowczych i odpowiedzieć jasną odpowiedzią lub nawet listą istotnych incydentów. Nie jest to nieprawdopodobne — nowoczesne systemy zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) zaczynają uwzględniać zapytania w języku naturalnym. Na przykład pakiet bezpieczeństwa QRadar firmy IBM dodaje funkcje generatywnej AI w 2024 r., aby umożliwić analitykom „zadawanie […] konkretnych pytań na temat podsumowanej ścieżki ataku” incydentu i uzyskiwanie szczegółowych odpowiedzi. Może również „interpretować i podsumowywać wysoce istotne informacje o zagrożeniach” ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Zasadniczo generatywna AI przekształca góry danych technicznych w spostrzeżenia wielkości czatu na żądanie.

Ma to ogromne implikacje dla wielu branż. Dostawca usług opieki zdrowotnej może wykorzystać sztuczną inteligencję (AI), aby być na bieżąco z najnowszymi atakami ransomware na szpitale, bez konieczności angażowania analityka do prowadzenia badań w pełnym wymiarze godzin. Centrum operacyjne (SOC) firmy detalicznej może szybko podsumować nowe taktyki złośliwego oprogramowania w punktach sprzedaży (POS) podczas instruktażu personelu IT sklepu. W administracji publicznej, gdzie konieczna jest synteza danych o zagrożeniach z różnych agencji, AI może generować ujednolicone raporty z kluczowymi ostrzeżeniami. Automatyzując gromadzenie i interpretację informacji o zagrożeniach , generatywna AI pomaga organizacjom szybciej reagować na pojawiające się zagrożenia i zmniejsza ryzyko przeoczenia krytycznych ostrzeżeń ukrytych w szumie informacyjnym.

Optymalizacja Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC)

Centra Operacji Bezpieczeństwa słyną z nadmiernego obciążenia alertami i przytłaczającej ilości danych. Typowy analityk SOC może codziennie przedzierać się przez tysiące alertów i zdarzeń, badając potencjalne incydenty. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) działa jak multiplikator w SOC, automatyzując rutynowe zadania, dostarczając inteligentne podsumowania, a nawet koordynując niektóre reakcje. Celem jest optymalizacja przepływów pracy w SOC, aby analitycy mogli skupić się na najważniejszych kwestiach, podczas gdy drugi pilot (AI) zajmie się resztą.

Jednym z głównych zastosowań jest używanie generatywnej sztucznej inteligencji jako „drugiego pilota analityka” . Wspomniany wcześniej Security Copilot firmy Microsoft jest tego przykładem: „został zaprojektowany, aby wspomagać pracę analityka bezpieczeństwa, a nie ją zastępować”, pomagając w badaniu incydentów i raportowaniu ( Microsoft Security Copilot to nowy asystent sztucznej inteligencji GPT-4 dla cyberbezpieczeństwa | The Verge ). W praktyce oznacza to, że analityk może wprowadzić surowe dane — logi zapory sieciowej, oś czasu zdarzenia lub opis incydentu — i poprosić sztuczną inteligencję o ich analizę lub podsumowanie. Drugi pilot może wyprowadzić narrację, taką jak: „Wygląda na to, że o 2:35 rano podejrzane logowanie z adresu IP X powiodło się na serwerze Y, po którym nastąpiły nietypowe transfery danych, wskazujące na potencjalne naruszenie bezpieczeństwa tego serwera”. Tego rodzaju natychmiastowa kontekstualizacja jest nieoceniona, gdy czas jest najważniejszy.

Drugie piloci AI pomagają również zmniejszyć obciążenie związane z triażem poziomu 1. Według danych branżowych, zespół ds. bezpieczeństwa może spędzić 15 godzin tygodniowo po prostu przeglądając około 22 000 alertów i fałszywych alarmów ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji wiele z tych alertów może być automatycznie triażowanych — sztuczna inteligencja może odrzucić te, które są wyraźnie niegroźne (z podanym uzasadnieniem) i wyróżnić te, które naprawdę wymagają uwagi, czasami nawet sugerując priorytet. W rzeczywistości siła generatywnej sztucznej inteligencji w rozumieniu kontekstu oznacza, że ​​może ona krzyżowo korelować alerty, które mogą wydawać się nieszkodliwe w izolacji, ale razem wskazują na atak wieloetapowy. Zmniejsza to szansę przeoczenia ataku z powodu „zmęczenia alertami”.

Analitycy SOC również używają języka naturalnego wraz ze sztuczną inteligencją, aby przyspieszyć polowanie i śledztwa. Purple AI łączy na przykład interfejs oparty na LLM z danymi bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, umożliwiając analitykom „zadawanie złożonych pytań dotyczących polowania na zagrożenia prostym językiem i otrzymywanie szybkich, dokładnych odpowiedzi” ( Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów ze świata rzeczywistego ). Analityk może wpisać: „Czy jakieś punkty końcowe komunikowały się z domeną badguy123[.]com w ciągu ostatniego miesiąca?” , a Purple AI przeszuka logi, aby odpowiedzieć. Dzięki temu analityk nie musi pisać zapytań do bazy danych ani skryptów — sztuczna inteligencja robi to „od kuchni”. Oznacza to również, że młodsi analitycy mogą wykonywać zadania, które wcześniej wymagały doświadczonego inżyniera biegłego w językach zapytań, skutecznie podnosząc kwalifikacje zespołu dzięki pomocy sztucznej inteligencji . Analitycy rzeczywiście twierdzą, że wskazówki dotyczące generatywnej sztucznej inteligencji „zwiększają ich umiejętności i biegłość” , ponieważ młodsi pracownicy mogą teraz uzyskać od sztucznej inteligencji wsparcie w zakresie kodowania na żądanie lub wskazówki dotyczące analizy, zmniejszając konieczność ciągłego proszenia starszych członków zespołu o pomoc ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Kolejną optymalizacją SOC jest automatyczne podsumowywanie i dokumentowanie incydentów . Po obsłużeniu incydentu ktoś musi napisać raport – zadanie, które wielu uważa za żmudne. Generatywna sztuczna inteligencja może wziąć dane kryminalistyczne (logi systemowe, analizę złośliwego oprogramowania, harmonogram działań) i wygenerować wstępny raport incydentu. IBM wbudowuje tę funkcję w QRadar, aby za pomocą „jednego kliknięcia” można było wygenerować podsumowanie incydentu dla różnych interesariuszy (kierownictwa, zespołów IT itp.) ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). To nie tylko oszczędza czas, ale także gwarantuje, że nic nie zostanie pominięte w raporcie, ponieważ sztuczna inteligencja może spójnie uwzględnić wszystkie istotne szczegóły. Podobnie, w celu zapewnienia zgodności i audytu, sztuczna inteligencja może wypełniać formularze lub tabele dowodowe na podstawie danych o incydencie.

Wyniki w świecie rzeczywistym są przekonujące. Wcześni użytkownicy opartego na sztucznej inteligencji rozwiązania SOAR (koordynacja bezpieczeństwa, automatyzacja i reagowanie) firmy Swimlane zgłaszają ogromny wzrost produktywności – na przykład firma Global Data Systems zauważyła, że ​​jej zespół SecOps musi zarządzać znacznie większym obciążeniem pracą; jeden z dyrektorów powiedział: „to, co robię dzisiaj z 7 analitykami, prawdopodobnie wymagałoby 20 pracowników bez” automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie ). Innymi słowy, sztuczna inteligencja w SOC może zwielokrotnić wydajność . W różnych branżach, niezależnie od tego, czy jest to firma technologiczna zajmująca się alertami bezpieczeństwa w chmurze, czy zakład produkcyjny monitorujący systemy OT, zespoły SOC mogą uzyskać szybsze wykrywanie i reagowanie, mniej pominiętych incydentów i bardziej wydajne operacje, wdrażając generatywnych asystentów sztucznej inteligencji. Chodzi o inteligentniejszą pracę – umożliwienie maszynom obsługi powtarzalnych i wymagających dużej ilości danych zadań, aby ludzie mogli wykorzystać swoją intuicję i wiedzę specjalistyczną tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne.

Zarządzanie podatnościami i symulacja zagrożeń

Identyfikowanie i zarządzanie lukami w zabezpieczeniach – słabymi punktami w oprogramowaniu lub systemach, które atakujący mogliby wykorzystać – jest podstawową funkcją cyberbezpieczeństwa. Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia zarządzanie lukami w zabezpieczeniach poprzez przyspieszenie ich wykrywania, pomoc w ustalaniu priorytetów poprawek, a nawet symulowanie ataków na te luki w celu poprawy gotowości. W istocie, sztuczna inteligencja pomaga organizacjom szybciej znajdować i naprawiać luki w zabezpieczeniach oraz proaktywnie testować mechanizmy obronne, zanim zrobią to prawdziwi atakujący.

Jednym z istotnych zastosowań jest wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do automatycznego przeglądu kodu i wykrywania luk w zabezpieczeniach . Duże bazy kodu (zwłaszcza starsze systemy) często zawierają luki w zabezpieczeniach, które pozostają niezauważone. Modele generatywnej sztucznej inteligencji można trenować w zakresie bezpiecznych praktyk kodowania i typowych wzorców błędów, a następnie wykorzystywać je w kodzie źródłowym lub skompilowanych plikach binarnych w celu znalezienia potencjalnych luk w zabezpieczeniach. Na przykład badacze z firmy NVIDIA opracowali generatywny potok sztucznej inteligencji, który mógł analizować kontenery starszego oprogramowania i identyfikować luki w zabezpieczeniach „z dużą dokładnością — do 4 razy szybciej niż eksperci” ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Sztuczna inteligencja zasadniczo nauczyła się, jak wygląda niezabezpieczony kod i była w stanie przeskanować oprogramowanie sprzed dekad, aby oznaczyć ryzykowne funkcje i biblioteki, znacznie przyspieszając zazwyczaj powolny proces ręcznego audytu kodu. Tego rodzaju narzędzie może okazać się przełomowe dla branż takich jak finanse czy administracja publiczna, które opierają się na dużych, starszych bazach kodu – sztuczna inteligencja pomaga unowocześnić zabezpieczenia, wykrywając problemy, których znalezienie przez pracowników mogłoby zająć miesiące lub lata (jeśli w ogóle).

Generatywna sztuczna inteligencja wspomaga również przepływy pracy w zakresie zarządzania podatnościami poprzez przetwarzanie wyników skanowania podatności i nadawanie im priorytetów. Narzędzia takie jak ExposureAI wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję, aby umożliwić analitykom wyszukiwanie danych o podatnościach w prostym języku i uzyskiwanie natychmiastowych odpowiedzi ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). ExposureAI może „podsumować pełną ścieżkę ataku w narracji” dla danej krytycznej podatności, wyjaśniając, w jaki sposób atakujący mógłby powiązać ją z innymi słabościami, aby naruszyć system. Zaleca nawet działania naprawcze i odpowiada na dodatkowe pytania dotyczące ryzyka. Oznacza to, że gdy zostanie ogłoszony nowy krytyczny CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), analityk może zapytać AI: „Czy któryś z naszych serwerów jest dotknięty tym CVE i jaki jest najgorszy scenariusz, jeśli nie załatamy?” i otrzymać jasną ocenę opartą na danych skanowania organizacji. Poprzez kontekstualizację luk (np. ta jest narażona na działanie Internetu i znajduje się na serwerze o dużej wartości, więc ma najwyższy priorytet), generatywna sztuczna inteligencja pomaga zespołom inteligentnie łatać luki przy ograniczonych zasobach.

Oprócz znajdowania i zarządzania znanymi lukami, generatywna sztuczna inteligencja przyczynia się do testów penetracyjnych i symulacji ataków – zasadniczo odkrywając nieznane luki lub testując kontrole bezpieczeństwa. Generatywne sieci przeciwstawne (GAN), rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji, zostały wykorzystane do tworzenia syntetycznych danych, które imitują rzeczywisty ruch sieciowy lub zachowania użytkowników, co może obejmować ukryte wzorce ataków. Badanie z 2023 r. zasugerowało wykorzystanie GAN do generowania realistycznego ruchu ataków zero-day w celu trenowania systemów wykrywania włamań ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Dostarczając systemowi IDS scenariusze ataków stworzone przez sztuczną inteligencję (które nie ryzykują użycia rzeczywistego złośliwego oprogramowania w sieciach produkcyjnych), organizacje mogą trenować swoje mechanizmy obronne, aby rozpoznawały nowe zagrożenia, nie czekając, aż zostaną nimi zaatakowane w rzeczywistości. Podobnie, sztuczna inteligencja może symulować atakującego sondującego system – na przykład automatycznie próbując różnych technik exploitów w bezpiecznym środowisku, aby sprawdzić, czy którakolwiek z nich się powiedzie. Amerykańska Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obronie (DARPA) widzi tu obiecujące perspektywy: jej konkurs AI Cyber ​​Challenge 2023 wyraźnie wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję (np. duże modele językowe) do „automatycznego wyszukiwania i naprawiania luk w zabezpieczeniach oprogramowania typu open source” w ramach konkursu ( DARPA dąży do opracowania aplikacji AI i autonomii, którym żołnierze mogą zaufać > Departament Obrony USA > Wiadomości Departamentu Obrony ). Ta inicjatywa podkreśla, że ​​sztuczna inteligencja nie tylko pomaga w łataniu znanych luk, ale także aktywnie odkrywa nowe i proponuje rozwiązania – zadanie tradycyjnie zarezerwowane dla wykwalifikowanych (i kosztownych) badaczy bezpieczeństwa.

Generatywna sztuczna inteligencja może nawet tworzyć inteligentne honeypoty i cyfrowe bliźniaki do celów obronnych. Startupy opracowują napędzane sztuczną inteligencją systemy wabików, które przekonująco emulują prawdziwe serwery lub urządzenia. Jak wyjaśnił jeden z prezesów, generatywna sztuczna inteligencja może „klonować cyfrowe systemy, aby naśladować prawdziwe i zwabić hakerów” ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Te generowane przez sztuczną inteligencję honeypoty zachowują się jak prawdziwe środowisko (np. fałszywe urządzenie IoT wysyłające normalną telemetrię), ale istnieją wyłącznie po to, aby przyciągać atakujących. Kiedy atakujący celuje w wabik, sztuczna inteligencja zasadniczo oszukuje go, aby ujawnił swoje metody, które obrońcy mogą następnie studiować i wykorzystywać do wzmocnienia prawdziwych systemów. Ta koncepcja, oparta na modelowaniu generatywnym, zapewnia przyszłościowy sposób odwrócenia sytuacji na atakujących , wykorzystując oszustwo wzmocnione przez sztuczną inteligencję.

W różnych branżach szybsze i inteligentniejsze zarządzanie podatnościami oznacza mniej naruszeń. Na przykład w informatyce medycznej sztuczna inteligencja może szybko wykryć podatną na ataki, przestarzałą bibliotekę w urządzeniu medycznym i zasugerować poprawkę oprogramowania układowego, zanim atakujący ją wykorzysta. W bankowości sztuczna inteligencja może symulować atak wewnętrzny na nową aplikację, aby zapewnić bezpieczeństwo danych klientów w każdych warunkach. Generatywna sztuczna inteligencja działa zatem zarówno jak mikroskop, jak i tester bezpieczeństwa organizacji: ujawnia ukryte luki i w pomysłowy sposób wywiera presję na systemy, aby zapewnić ich odporność.

Bezpieczne generowanie kodu i rozwój oprogramowania

Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji nie ograniczają się do wykrywania ataków – obejmują one również tworzenie bezpieczniejszych systemów od samego początku . W rozwoju oprogramowania generatory kodu oparte na sztucznej inteligencji (takie jak GitHub Copilot, OpenAI Codex itp.) mogą pomóc programistom w szybszym pisaniu kodu, sugerując fragmenty kodu, a nawet całe funkcje. Cyberbezpieczeństwo polega na zapewnieniu bezpieczeństwa sugerowanych przez sztuczną inteligencję fragmentów kodu i wykorzystaniu jej do doskonalenia praktyk kodowania.

Z jednej strony, generatywna sztuczna inteligencja może działać jako asystent kodowania, który wdraża najlepsze praktyki bezpieczeństwa . Programiści mogą polecić narzędziu sztucznej inteligencji, aby „wygenerowało funkcję resetowania hasła w Pythonie” i w idealnym przypadku otrzymało kod, który jest nie tylko funkcjonalny, ale także zgodny z wytycznymi bezpieczeństwa (np. prawidłowa walidacja danych wejściowych, logowanie, obsługa błędów bez wycieku informacji itp.). Taki asystent, przeszkolony na obszernych przykładach bezpiecznego kodu, może pomóc w zmniejszeniu liczby błędów ludzkich, które prowadzą do luk w zabezpieczeniach. Na przykład, jeśli programista zapomni oczyścić dane wejściowe użytkownika (otwierając drzwi przed atakami SQL injection lub podobnymi problemami), sztuczna inteligencja może to uwzględnić domyślnie lub ostrzec go. Niektóre narzędzia kodowania sztucznej inteligencji są obecnie dostrajane za pomocą danych skoncentrowanych na bezpieczeństwie, aby służyć temu właśnie celowi – w zasadzie sztuczna inteligencja łączy programowanie z dbałością o bezpieczeństwo .

Istnieje jednak druga strona medalu: generatywna sztuczna inteligencja może równie łatwo wprowadzać luki w zabezpieczeniach, jeśli nie będzie odpowiednio zarządzana. Jak zauważył ekspert ds. bezpieczeństwa Sophos, Ben Verschaeren, używanie generatywnej sztucznej inteligencji do kodowania jest „w porządku w przypadku krótkiego, weryfikowalnego kodu, ale ryzykowne, gdy niesprawdzony kod zostanie zintegrowany” z systemami produkcyjnymi. Ryzyko polega na tym, że sztuczna inteligencja może wygenerować logicznie poprawny kod, który jest niebezpieczny w sposób, którego osoba niebędąca ekspertem może nie zauważyć. Co więcej, osoby o złych zamiarach mogą celowo wpływać na publiczne modele sztucznej inteligencji, umieszczając w nich podatne wzorce kodu (forma zatruwania danych), tak aby sztuczna inteligencja sugerowała niebezpieczny kod. Większość programistów nie jest ekspertami od bezpieczeństwa , więc jeśli sztuczna inteligencja zasugeruje wygodne rozwiązanie, mogą z niego korzystać w ciemno, nie zdając sobie sprawy, że ma ono wadę ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). To realne obawy — w rzeczywistości istnieje obecnie lista OWASP Top 10 dla LLM (modeli dużych języków), która przedstawia typowe zagrożenia, takie jak to, związane z używaniem sztucznej inteligencji do kodowania.

Aby przeciwdziałać tym problemom, eksperci sugerują „walkę z generatywną sztuczną inteligencją za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji” w dziedzinie kodowania. W praktyce oznacza to używanie sztucznej inteligencji do przeglądania i testowania kodu napisanego przez inną sztuczną inteligencję (lub ludzi). Sztuczna inteligencja może skanować nowe zatwierdzenia kodu znacznie szybciej niż ludzki recenzent kodu i sygnalizować potencjalne luki w zabezpieczeniach lub problemy logiczne. Widzimy już pojawiające się narzędzia, które integrują się z cyklem życia rozwoju oprogramowania: kod jest pisany (być może z pomocą sztucznej inteligencji), a następnie generatywny model wytrenowany na bezpiecznych zasadach kodu przegląda go i generuje raport dotyczący wszelkich problemów (np. użycie przestarzałych funkcji, brakujące kontrole uwierzytelniania itp.). Badania firmy NVIDIA, wspomniane wcześniej, które osiągnęły 4-krotnie szybsze wykrywanie luk w zabezpieczeniach kodu, są przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do bezpiecznej analizy kodu ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ).

Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu bezpiecznych konfiguracji i skryptów . Na przykład, jeśli firma musi wdrożyć bezpieczną infrastrukturę chmurową, inżynier może poprosić sztuczną inteligencję o wygenerowanie skryptów konfiguracyjnych (Infrastruktura jako Kod) z wbudowanymi mechanizmami bezpieczeństwa (takimi jak odpowiednia segmentacja sieci, role IAM o minimalnych uprawnieniach). Sztuczna inteligencja, przeszkolona w tysiącach takich konfiguracji, może wygenerować punkt odniesienia, który inżynier następnie dopracowuje. Przyspiesza to bezpieczną konfigurację systemów i zmniejsza liczbę błędów konfiguracji – częstego źródła incydentów bezpieczeństwa w chmurze.

Niektóre organizacje wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję do utrzymywania bazy wiedzy na temat bezpiecznych wzorców kodowania. Jeśli programista nie jest pewien, jak bezpiecznie zaimplementować daną funkcję, może zwrócić zapytanie do wewnętrznej sztucznej inteligencji, która uczyła się na podstawie poprzednich projektów firmy i wytycznych bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może zwrócić zalecane podejście lub nawet fragment kodu, który jest zgodny zarówno z wymaganiami funkcjonalnymi, jak i standardami bezpieczeństwa firmy. To podejście zostało wykorzystane przez narzędzia takie jak automatyzacja kwestionariusza Secureframe , która pobiera odpowiedzi z polityk firmy i poprzednich rozwiązań, aby zapewnić spójne i dokładne odpowiedzi (w zasadzie generując bezpieczną dokumentację) ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Koncepcja ta przekłada się na kodowanie: sztuczna inteligencja, która „pamięta”, jak bezpiecznie zaimplementowano coś wcześniej i prowadzi użytkownika, aby zrobił to w ten sam sposób ponownie.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja wpływa na rozwój oprogramowania, zwiększając dostępność bezpiecznego wsparcia w kodowaniu . Branże, które tworzą dużo oprogramowania na zamówienie – takie jak technologia, finanse, obronność itp. – mogą skorzystać z pomocy „drugich pilotów” AI, którzy nie tylko przyspieszają kodowanie, ale także pełnią rolę stale czujnego recenzenta bezpieczeństwa. Odpowiednio zarządzane narzędzia AI mogą ograniczyć pojawianie się nowych luk w zabezpieczeniach i pomóc zespołom programistycznym w przestrzeganiu najlepszych praktyk, nawet jeśli nie mają one eksperta ds. bezpieczeństwa na każdym etapie. W rezultacie powstaje oprogramowanie, które jest od pierwszego dnia bardziej odporne na ataki.

Wsparcie reagowania na incydenty

W przypadku incydentu cyberbezpieczeństwa – czy to w postaci epidemii złośliwego oprogramowania, naruszenia danych, czy awarii systemu w wyniku ataku – czas ma kluczowe znaczenie. Generatywna sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana do wspierania zespołów reagowania na incydenty (IR) w szybszym ich ograniczaniu i naprawianiu, dysponując przy tym większą ilością informacji. Idea polega na tym, że sztuczna inteligencja może przejąć część ciężaru dochodzenia i dokumentacji podczas incydentu, a nawet zasugerować lub zautomatyzować niektóre działania.

Jedną z kluczowych ról AI w IR jest analiza incydentów w czasie rzeczywistym i podsumowanie . W trakcie incydentu, osoby reagujące mogą potrzebować odpowiedzi na pytania takie jak „Jak atakujący się dostał?” , „Które systemy są dotknięte?” i „Jakie dane mogą być naruszone?” . Generatywna AI może analizować logi, alerty i dane kryminalistyczne z dotkniętych systemów i szybko dostarczać spostrzeżeń. Na przykład Microsoft Security Copilot pozwala osobie reagującej na incydent wprowadzić różne dowody (pliki, adresy URL, dzienniki zdarzeń) i poprosić o oś czasu lub podsumowanie ( Microsoft Security Copilot to nowy asystent AI GPT-4 dla cyberbezpieczeństwa | The Verge ). AI może odpowiedzieć: „Wyciek prawdopodobnie rozpoczął się od wiadomości phishingowej do użytkownika JohnDoe o 10:53 GMT zawierającej złośliwe oprogramowanie X. Po uruchomieniu złośliwe oprogramowanie utworzyło tylne wejście, które zostało wykorzystane dwa dni później do bocznego przeniesienia się na serwer finansowy, gdzie zebrało dane.” Posiadanie spójnego obrazu w ciągu kilku minut, a nie godzin, pozwala zespołowi podejmować świadome decyzje (na przykład, które systemy odizolować) znacznie szybciej.

Generatywna sztuczna inteligencja może również sugerować działania powstrzymujące i naprawcze . Na przykład, jeśli punkt końcowy zostanie zainfekowany oprogramowaniem ransomware, narzędzie AI może wygenerować skrypt lub zestaw instrukcji, aby odizolować tę maszynę, wyłączyć określone konta i zablokować znane złośliwe adresy IP na zaporze - w zasadzie wykonanie playbooka. Palo Alto Networks zauważa, że ​​generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie „generować odpowiednie działania lub skrypty w oparciu o charakter incydentu” , automatyzując początkowe kroki reakcji ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ). W scenariuszu, w którym zespół ds. bezpieczeństwa jest przeciążony (powiedzmy, szeroko zakrojony atak na setki urządzeń), sztuczna inteligencja może nawet bezpośrednio wykonać niektóre z tych działań w ramach wstępnie zatwierdzonych warunków, działając jak młodszy respondent, który pracuje niestrudzenie. Na przykład agent AI może automatycznie resetować poświadczenia, które uważa za naruszone, lub poddawać kwarantannie hosty, które wykazują złośliwą aktywność pasującą do profilu incydentu.

Podczas reagowania na incydenty komunikacja jest kluczowa — zarówno w zespole, jak i z interesariuszami. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc, tworząc raporty z aktualizacji incydentów lub briefingi na bieżąco . Zamiast przerywać rozwiązywanie problemów, aby napisać aktualizację e-mailem, inżynier może poprosić sztuczną inteligencję: „Podsumuj, co do tej pory wydarzyło się w tym incydencie, aby poinformować kadrę kierowniczą”. Sztuczna inteligencja, po wchłonięciu danych incydentu, może wygenerować zwięzłe podsumowanie: „O godzinie 15:00 atakujący uzyskali dostęp do 2 kont użytkowników i 5 serwerów. Dane, których to dotyczy, obejmują rekordy klientów w bazie danych X. Środki powstrzymujące: dostęp VPN dla naruszonych kont został cofnięty, a serwery odizolowane. Następne kroki: skanowanie w poszukiwaniu mechanizmów trwałości”. Osoba reagująca może następnie szybko to zweryfikować lub zmodyfikować i wysłać, zapewniając, że interesariusze są na bieżąco informowani o dokładnych, aktualnych informacjach.

Po opadnięciu kurzu zazwyczaj trzeba przygotować szczegółowy raport z incydentu i wyciągnąć wnioski. To kolejny obszar, w którym wsparcie sztucznej inteligencji (AI) ma ogromne znaczenie. AI może przeanalizować wszystkie dane dotyczące incydentu i wygenerować raport poincydentowy, obejmujący przyczynę, chronologię, wpływ i zalecenia. Na przykład IBM integruje generatywną sztuczną inteligencję, aby tworzyć „proste podsumowania przypadków i incydentów bezpieczeństwa, które można udostępnić interesariuszom” za naciśnięciem przycisku ( Jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Usprawniając raportowanie poincydentalne, organizacje mogą szybciej wdrażać usprawnienia, a także posiadać lepszą dokumentację do celów zgodności.

Jednym z innowacyjnych, przyszłościowych zastosowań są symulacje incydentów oparte na sztucznej inteligencji . Podobnie jak w przypadku ćwiczeń przeciwpożarowych, niektóre firmy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do analizowania scenariuszy zdarzeń „co by było, gdyby”. Sztuczna inteligencja może symulować rozprzestrzenianie się ransomware w zależności od układu sieci lub wykradanie danych przez osobę z wewnątrz, a następnie oceniać skuteczność obecnych planów reagowania. Pomaga to zespołom w przygotowaniu i udoskonalaniu playbooków przed wystąpieniem rzeczywistego incydentu. To jak posiadanie stale doskonalącego się doradcy ds. reagowania na incydenty, który stale testuje gotowość.

W branżach o wysokiej stawce, takich jak finanse czy opieka zdrowotna, gdzie przestoje lub utrata danych w wyniku incydentów są szczególnie kosztowne, te oparte na sztucznej inteligencji możliwości reagowania na incydenty (IR) są bardzo atrakcyjne. Szpital doświadczający cyberincydentu nie może sobie pozwolić na przedłużające się przerwy w działaniu systemu – sztuczna inteligencja, która szybko pomaga w opanowaniu sytuacji, może dosłownie uratować życie. Podobnie instytucja finansowa może wykorzystać sztuczną inteligencję do wstępnej selekcji podejrzenia oszustwa o 3 nad ranem, dzięki czemu zanim dyżurni będą online, wiele prac przygotowawczych (wylogowanie z kont, blokowanie transakcji itp.) będzie już wykonanych. Dzięki rozszerzeniu zespołów reagowania na incydenty o generatywną sztuczną inteligencję , organizacje mogą znacznie skrócić czas reakcji i poprawić dokładność obsługi, ostatecznie minimalizując szkody wynikające z cyberincydentów.

Analityka behawioralna i wykrywanie anomalii

Wiele cyberataków można wykryć, zauważając, gdy coś odbiega od „normalnego” zachowania – na przykład gdy konto użytkownika pobiera nietypową ilość danych, czy gdy urządzenie sieciowe nagle komunikuje się z nieznanym hostem. Generatywna sztuczna inteligencja oferuje zaawansowane techniki analizy behawioralnej i wykrywania anomalii , ucząc się normalnych wzorców użytkowników i systemów, a następnie sygnalizując, gdy coś wygląda nietypowo.

Tradycyjne wykrywanie anomalii często wykorzystuje progi statystyczne lub proste uczenie maszynowe na określonych metrykach (skoki wykorzystania procesora, logowanie o nietypowych godzinach itp.). Generatywna sztuczna inteligencja może pójść o krok dalej, tworząc bardziej zniuansowane profile zachowań. Na przykład model sztucznej inteligencji może przechwycić logowania, wzorce dostępu do plików i nawyki związane z pocztą e-mail pracownika na przestrzeni czasu i utworzyć wielowymiarowe zrozumienie „normy” tego użytkownika. Jeśli to konto później zrobi coś drastycznie odbiegającego od normy (np. zaloguje się z nowego kraju i uzyska dostęp do zbioru plików HR o północy), sztuczna inteligencja wykryje odchylenie nie tylko w jednej metryce, ale jako cały wzorzec zachowania, który nie pasuje do profilu użytkownika. W terminologii technicznej modele generatywne (takie jak autoenkodery lub modele sekwencji) mogą modelować, jak wygląda „normalność”, a następnie generować oczekiwany zakres zachowań. Gdy rzeczywistość wykracza poza ten zakres, zostaje oznaczona jako anomalia ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ).

Jednym z praktycznych zastosowań jest monitorowanie ruchu sieciowego . Według badania z 2024 r. 54% organizacji w USA wskazało monitorowanie ruchu sieciowego jako główny przypadek użycia AI w cyberbezpieczeństwie ( Ameryka Północna: główne przypadki użycia AI w cyberbezpieczeństwie na świecie 2024 ). Generatywna AI może nauczyć się normalnych wzorców komunikacji w sieci przedsiębiorstwa — które serwery zazwyczaj komunikują się ze sobą, jakie ilości danych są przesyłane w godzinach pracy w porównaniu z nocą itp. Jeśli atakujący zacznie eksfiltrować dane z serwera, nawet powoli, aby uniknąć wykrycia, system oparty na AI może zauważyć, że „Serwer A nigdy nie wysyła 500 MB danych o 2 w nocy na zewnętrzny adres IP” i podnieść alert. Ponieważ AI nie używa tylko statycznych reguł, ale rozwijającego się modelu zachowania sieci, może wychwycić subtelne anomalie, które statyczne reguły (takie jak „alert, jeśli dane > X MB”) mogą przegapić lub błędnie oznaczyć. Ta adaptacyjna natura sprawia, że ​​wykrywanie anomalii przy użyciu sztucznej inteligencji jest skuteczne w środowiskach takich jak sieci transakcji bankowych, infrastruktura chmurowa czy floty urządzeń IoT, w których definiowanie stałych reguł dla sytuacji normalnych i nietypowych jest niezwykle skomplikowane.

Generatywna sztuczna inteligencja pomaga również w analityce zachowań użytkowników (UBA) , która jest kluczowa w wykrywaniu zagrożeń wewnętrznych lub naruszonych kont. Generując linię bazową każdego użytkownika lub podmiotu, sztuczna inteligencja może wykrywać takie rzeczy, jak niewłaściwe użycie poświadczeń. Na przykład, jeśli Bob z księgowości nagle zacznie przeszukiwać bazę danych klientów (czego nigdy wcześniej nie robił), model sztucznej inteligencji dla zachowania Boba oznaczy to jako nietypowe. Może to nie być złośliwe oprogramowanie — może to być przypadek kradzieży poświadczeń Boba i wykorzystania ich przez atakującego lub Boba sondującego tam, gdzie nie powinien. Tak czy inaczej, zespół ds. bezpieczeństwa otrzymuje ostrzeżenie, aby zbadać sprawę. Takie systemy UBA oparte na sztucznej inteligencji istnieją w różnych produktach zabezpieczających, a techniki generatywnego modelowania zwiększają ich dokładność i zmniejszają fałszywe alarmy, uwzględniając kontekst (być może Bob pracuje nad specjalnym projektem itp., co sztuczna inteligencja może czasami wywnioskować z innych danych).

W obszarze zarządzania tożsamością i dostępem, wykrywanie deepfake jest rosnącą potrzebą — generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć syntetyczne głosy i filmy, które oszukują zabezpieczenia biometryczne. Co ciekawe, generatywna sztuczna inteligencja może również pomóc w wykrywaniu tych deepfake'ów, analizując subtelne artefakty w dźwięku lub obrazie, które są trudne do zauważenia przez ludzi. Widzieliśmy przykład z Accenture, które wykorzystało generatywną sztuczną inteligencję do symulacji niezliczonych mimiki twarzy i warunków, aby wytrenować swoje systemy biometryczne, aby odróżniały prawdziwych użytkowników od deepfake'ów generowanych przez sztuczną inteligencję. W ciągu pięciu lat to podejście pomogło Accenture wyeliminować hasła dla 90% swoich systemów (przechodząc na biometrię i inne czynniki) i zmniejszyć ataki o 60% ( 6 przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Zasadniczo użyli generatywnej sztucznej inteligencji do wzmocnienia uwierzytelniania biometrycznego, czyniąc je odpornym na ataki generatywne (świetna ilustracja walki sztucznej inteligencji ze sztuczną inteligencją). Ten rodzaj modelowania zachowań – w tym przypadku rozpoznawanie różnicy między żywą twarzą człowieka a twarzą stworzoną przez sztuczną inteligencję – jest kluczowy, ponieważ coraz częściej polegamy na sztucznej inteligencji w procesie uwierzytelniania.

Wykrywanie anomalii wspomagane przez generatywną sztuczną inteligencję znajduje zastosowanie w różnych branżach: w ochronie zdrowia, monitorując zachowanie urządzeń medycznych pod kątem oznak włamania; w finansach, obserwując systemy transakcyjne pod kątem nieregularnych wzorców, które mogłyby wskazywać na oszustwo lub manipulację algorytmiczną; w energetyce i przedsiębiorstwach użyteczności publicznej, obserwując sygnały systemów sterowania pod kątem oznak włamań. Połączenie szerokiego spektrum (uwzględniania wszystkich aspektów zachowania) i dogłębności (rozumienia złożonych wzorców) , jakie oferuje generatywna sztuczna inteligencja, czyni ją potężnym narzędziem do wykrywania oznak cyberincydentów. W miarę jak zagrożenia stają się coraz bardziej ukryte, kryjąc się w normalnych procesach, zdolność precyzyjnego określania „normy” i sygnalizowania odchyleń nabiera kluczowego znaczenia. Generatywna sztuczna inteligencja pełni zatem rolę niestrudzonego strażnika, stale ucząc się i aktualizując swoją definicję normalności, aby dotrzymywać kroku zmianom w środowisku, oraz powiadamiając zespoły ds. bezpieczeństwa o anomaliach wymagających bliższej analizy.

Możliwości i korzyści generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie

Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie oferuje szereg możliwości i korzyści organizacjom, które chcą wdrożyć te narzędzia. Poniżej podsumowujemy kluczowe zalety, które sprawiają, że generatywna sztuczna inteligencja stanowi atrakcyjne uzupełnienie programów cyberbezpieczeństwa:

• Szybsze wykrywanie i reagowanie na zagrożenia: Generatywne systemy sztucznej inteligencji (AI) potrafią analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym i rozpoznawać zagrożenia znacznie szybciej niż ręczna analiza przeprowadzana przez człowieka. Ta przewaga szybkości oznacza wcześniejsze wykrywanie ataków i szybsze powstrzymywanie incydentów. W praktyce monitorowanie bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji (AI) może wychwytywać zagrożenia, których skorelowanie zajęłoby ludziom znacznie więcej czasu. Reagując na incydenty natychmiast (lub nawet autonomicznie podejmując wstępne działania), organizacje mogą radykalnie skrócić czas przebywania atakujących w swoich sieciach, minimalizując szkody.

• Większa dokładność i zasięg wykrywania zagrożeń: Ponieważ modele generatywne nieustannie uczą się na podstawie nowych danych, mogą dostosowywać się do ewoluujących zagrożeń i wychwytywać subtelniejsze oznaki złośliwej aktywności. Przekłada się to na większą dokładność wykrywania (mniej wyników fałszywie negatywnych i fałszywie pozytywnych) w porównaniu ze statycznymi regułami. Na przykład, sztuczna inteligencja, która nauczyła się rozpoznawać charakterystyczne cechy wiadomości phishingowych lub złośliwego oprogramowania, może identyfikować warianty, które nigdy wcześniej nie były obserwowane. Rezultatem jest szerszy zasięg wykrywania typów zagrożeń – w tym nowych ataków – wzmacniający ogólną postawę bezpieczeństwa. Zespoły ds. bezpieczeństwa uzyskują również szczegółowe informacje z analizy sztucznej inteligencji (np. wyjaśnienia zachowań złośliwego oprogramowania), co umożliwia bardziej precyzyjną i ukierunkowaną obronę ( Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? – Palo Alto Networks ).

• Automatyzacja powtarzalnych zadań: Generatywna sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z automatyzacją rutynowych, pracochłonnych zadań związanych z bezpieczeństwem – od przeszukiwania logów i kompilowania raportów po pisanie skryptów reagowania na incydenty. Ta automatyzacja zmniejsza obciążenie analityków , pozwalając im skupić się na strategii wysokiego szczebla i złożonym podejmowaniu decyzji ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? – Palo Alto Networks ). Prostackie, ale ważne zadania, takie jak skanowanie podatności, audyt konfiguracji, analiza aktywności użytkowników i raportowanie zgodności, mogą być obsługiwane (lub przynajmniej wstępnie opracowane) przez sztuczną inteligencję. Wykonując te zadania z prędkością maszynową, sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa wydajność, ale także ogranicza błędy ludzkie (istotny czynnik naruszeń).

• Obrona proaktywna i symulacja: Generatywna sztuczna inteligencja pozwala organizacjom przejść od reaktywnego do proaktywnego systemu bezpieczeństwa. Dzięki technikom takim jak symulacja ataków, generowanie danych syntetycznych i szkolenia oparte na scenariuszach, obrońcy mogą przewidywać zagrożenia i przygotowywać się na nie, zanim zmaterializują się w świecie rzeczywistym. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą symulować cyberataki (kampanie phishingowe, ataki malware, ataki DDoS itp.) w bezpiecznych środowiskach, aby testować swoje reakcje i eliminować wszelkie słabości. To ciągłe szkolenie, często niemożliwe do przeprowadzenia wyłącznie przy użyciu ludzkich sił, utrzymuje mechanizmy obronne w gotowości i na bieżąco z najnowszymi trendami. To jak cybernetyczne „ćwiczenie przeciwpożarowe” – sztuczna inteligencja może rzucić na Twoje systemy obronne wiele hipotetycznych zagrożeń, abyś mógł je ćwiczyć i doskonalić.

• Rozszerzanie ludzkiej wiedzy specjalistycznej (AI jako mnożnik siły): Generatywna AI działa jak niestrudzony młodszy analityk, doradca i asystent w jednym. Może zapewnić mniej doświadczonym członkom zespołu wskazówki i rekomendacje, których zazwyczaj oczekuje się od doświadczonych ekspertów, skutecznie demokratyzując wiedzę specjalistyczną w zespole ( 6 przypadków użycia generatywnej AI w cyberbezpieczeństwie [+ przykłady] ). Jest to szczególnie cenne, biorąc pod uwagę niedobór talentów w cyberbezpieczeństwie — AI pomaga mniejszym zespołom zrobić więcej mniejszym nakładem. Doświadczeni analitycy, z drugiej strony, korzystają z AI zajmującej się żmudną pracą i ujawniającej nieoczywiste spostrzeżenia, które następnie mogą zweryfikować i na które mogą zareagować. Ogólnym rezultatem jest zespół bezpieczeństwa, który jest o wiele bardziej produktywny i kompetentny, a AI wzmacnia wpływ każdego członka zespołu ( Jak można wykorzystać generatywną AI w cyberbezpieczeństwie ).

• Ulepszone wsparcie decyzji i raportowanie: Przekładając dane techniczne na wnioski w języku naturalnym, generatywna sztuczna inteligencja usprawnia komunikację i proces decyzyjny. Liderzy bezpieczeństwa uzyskują lepszy wgląd w problemy dzięki podsumowaniom generowanym przez sztuczną inteligencję i mogą podejmować świadome decyzje strategiczne bez konieczności analizowania surowych danych. Podobnie, komunikacja międzyfunkcyjna (z kadrą kierowniczą, specjalistami ds. zgodności itp.) jest usprawniona, gdy sztuczna inteligencja przygotowuje zrozumiałe raporty dotyczące stanu bezpieczeństwa i incydentów ( Jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). To nie tylko buduje zaufanie i spójność w kwestiach bezpieczeństwa na szczeblu kierowniczym, ale także pomaga uzasadnić inwestycje i zmiany poprzez jasne artykułowanie ryzyka i luk wykrytych przez sztuczną inteligencję.

Łącznie, te korzyści oznaczają, że organizacje wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie mogą osiągnąć silniejszą postawę bezpieczeństwa przy potencjalnie niższych kosztach operacyjnych. Mogą reagować na zagrożenia, które wcześniej były przytłaczające, maskować luki, które nie były monitorowane, i stale doskonalić się dzięki pętlom sprzężenia zwrotnego napędzanym przez sztuczną inteligencję. Ostatecznie generatywna sztuczna inteligencja oferuje szansę na wyprzedzenie przeciwników, dopasowując prędkość, skalę i wyrafinowanie nowoczesnych ataków do równie wyrafinowanych mechanizmów obronnych. Jak wykazało jedno z badań, ponad połowa liderów biznesowych i cybernetycznych przewiduje szybsze wykrywanie zagrożeń i większą dokładność dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | World Economic Forum ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM ... ) – co świadczy o optymizmie związanym z korzyściami płynącymi z tych technologii.

Ryzyka i wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Choć możliwości są znaczące, kluczowe jest, aby podchodzić do generatywnej sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie z uwzględnieniem ryzyka i wyzwań . Bezkrytyczne zaufanie sztucznej inteligencji lub jej niewłaściwe wykorzystanie może prowadzić do nowych luk w zabezpieczeniach. Poniżej przedstawiamy główne obawy i pułapki wraz z kontekstem dla każdego z nich:

• Wykorzystanie przez cyberprzestępców w celach antagonistycznych: Te same generatywne możliwości, które pomagają obrońcom, mogą wzmocnić atakujących. Aktorzy zagrożeń już używają generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia bardziej przekonujących wiadomości phishingowych, tworzenia fałszywych person i filmów deepfake do celów socjotechnicznych, opracowywania polimorficznego złośliwego oprogramowania, które stale się zmienia, aby uniknąć wykrycia, a nawet automatyzowania aspektów hakowania ( Czym jest generatywna sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ). Prawie połowa (46%) liderów cyberbezpieczeństwa obawia się, że generatywna sztuczna inteligencja doprowadzi do bardziej zaawansowanych ataków antagonistycznych ( Bezpieczeństwo generatywnej sztucznej inteligencji: trendy, zagrożenia i strategie łagodzenia ). Ten „wyścig zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji” oznacza, że ​​gdy obrońcy wdrażają sztuczną inteligencję, atakujący nie będą daleko w tyle (w rzeczywistości mogą wyprzedzić ich w niektórych obszarach, korzystając z nieuregulowanych narzędzi sztucznej inteligencji). Organizacje muszą być przygotowane na zagrożenia wzmocnione sztuczną inteligencją, które są częstsze, bardziej wyrafinowane i trudniejsze do wyśledzenia.

• Halucynacje i niedokładność AI: generatywne modele AI mogą generować wyniki, które są prawdopodobne, ale niepoprawne lub mylące – zjawisko znane jako halucynacja. W kontekście bezpieczeństwa AI może przeanalizować incydent i błędnie stwierdzić, że przyczyną była określona luka w zabezpieczeniach lub może wygenerować wadliwy skrypt naprawczy, który nie powstrzyma ataku. Te błędy mogą być niebezpieczne, jeśli zostaną potraktowane dosłownie. Jak ostrzega NTT Data, „generatywna AI może wiarygodnie generować nieprawdziwe treści, a to zjawisko nazywa się halucynacjami… obecnie trudno jest je całkowicie wyeliminować” ( Zagrożenia bezpieczeństwa generatywnej AI i przeciwdziałania oraz jej wpływ na cyberbezpieczeństwo | NTT DATA Group ). Nadmierne poleganie na AI bez weryfikacji może prowadzić do błędnych wysiłków lub fałszywego poczucia bezpieczeństwa. Na przykład AI może błędnie oznaczyć krytyczny system jako bezpieczny, gdy nie jest, lub odwrotnie, wywołać panikę poprzez „wykrycie” naruszenia, które nigdy nie miało miejsca. Aby ograniczyć to ryzyko, konieczne jest rygorystyczne sprawdzanie wyników sztucznej inteligencji i włączenie ludzi w proces podejmowania kluczowych decyzji.

• Fałszywie dodatnie i ujemne: W odniesieniu do halucynacji, jeśli model AI jest słabo wyszkolony lub skonfigurowany, może zawyżać raportowanie nieszkodliwej aktywności jako złośliwej (fałszywie dodatnie) lub, co gorsza, pomijać prawdziwe zagrożenia (fałszywie ujemne) ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie ). Nadmierna liczba fałszywych alertów może przytłoczyć zespoły ds. bezpieczeństwa i prowadzić do zmęczenia alertami (niwecząc same korzyści wydajności obiecywane przez sztuczną inteligencję), podczas gdy pominięte wykrycia narażają organizację na ataki. Dostrojenie modeli generatywnych w celu uzyskania odpowiedniej równowagi jest trudne. Każde środowisko jest wyjątkowe, a sztuczna inteligencja może nie działać optymalnie od razu po wyjęciu z pudełka. Ciągłe uczenie się jest również mieczem obosiecznym — jeśli sztuczna inteligencja uczy się na podstawie przekłamanych informacji zwrotnych lub ze zmieniającego się środowiska, jej dokładność może się wahać. Zespoły ds. bezpieczeństwa muszą monitorować wydajność sztucznej inteligencji i dostosowywać progi lub dostarczać korygujące informacje zwrotne do modeli. W sytuacjach o dużej wadze (takich jak wykrywanie włamań do infrastruktury krytycznej) rozsądne może być równoległe uruchamianie sugestii sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami przez pewien czas, aby upewnić się, że są one spójne i uzupełniają się, a nie kolidują ze sobą.

• Prywatność i wyciek danych: Systemy generatywnej sztucznej inteligencji (AI) często wymagają dużych ilości danych do szkolenia i działania. Jeśli te modele są oparte na chmurze lub nie są odpowiednio odizolowane, istnieje ryzyko wycieku poufnych informacji. Użytkownicy mogą nieumyślnie przekazać zastrzeżone dane lub dane osobowe do usługi AI (pomyśl o poproszeniu ChatGPT o podsumowanie poufnego raportu o incydencie), a dane te mogą stać się częścią wiedzy modelu. Rzeczywiście, niedawne badanie wykazało, że 55% danych wejściowych do narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji zawierało poufne lub umożliwiające identyfikację osoby informacje , co budzi poważne obawy dotyczące wycieku danych ( Bezpieczeństwo generatywnej sztucznej inteligencji: trendy, zagrożenia i strategie łagodzenia ). Ponadto, jeśli sztuczna inteligencja została przeszkolona na danych wewnętrznych i jest przeszukiwana w określony sposób, może przekazać fragmenty tych poufnych danych komuś innemu. Organizacje muszą wdrożyć surowe zasady przetwarzania danych (np. korzystanie z lokalnych lub prywatnych instancji AI w przypadku poufnych materiałów) i edukować pracowników, aby nie wklejali tajnych informacji do publicznych narzędzi AI. W grę wchodzą również przepisy dotyczące prywatności (np. RODO) – wykorzystywanie danych osobowych do szkolenia sztucznej inteligencji bez odpowiedniej zgody lub ochrony może być niezgodne z prawem.

• Bezpieczeństwo i manipulacja modelem: same modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą stać się celami. Przeciwnicy mogą próbować zatruwać model , podając złośliwe lub wprowadzające w błąd dane podczas fazy szkolenia lub ponownego szkolenia, aby sztuczna inteligencja nauczyła się nieprawidłowych wzorców ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie ). Na przykład atakujący może subtelnie zatruć dane wywiadowcze o zagrożeniach, aby sztuczna inteligencja nie rozpoznała złośliwego oprogramowania atakującego. Inną taktyką jest natychmiastowe wstrzykiwanie lub manipulacja wynikami , gdzie atakujący znajduje sposób na przekazywanie danych wejściowych do sztucznej inteligencji, które powodują, że zachowuje się ona w niezamierzony sposób - być może ignoruje swoje zabezpieczenia lub ujawnia informacje, których nie powinna (jak wewnętrzne monity lub dane). Ponadto istnieje ryzyko obejścia modelu : atakujący tworzą dane wejściowe specjalnie zaprojektowane, aby oszukać sztuczną inteligencję. Widzimy to w przykładach atakujących - lekko zaburzone dane, które człowiek postrzega jako normalne, ale sztuczna inteligencja błędnie klasyfikuje. Zapewnienie bezpieczeństwa łańcucha dostaw sztucznej inteligencji (integralność danych, kontrola dostępu do modelu, testowanie odporności na ataki antagonistyczne) to nowy, ale niezbędny element cyberbezpieczeństwa podczas wdrażania tych narzędzi ( Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ).

• Nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji i erozja umiejętności: Istnieje mniejsze ryzyko, że organizacje mogą nadmiernie polegać na sztucznej inteligencji i pozwolić, by ludzkie umiejętności zanikły. Jeśli młodsi analitycy ślepo zaufają wynikom sztucznej inteligencji, mogą nie rozwinąć krytycznego myślenia i intuicji potrzebnych w sytuacjach, gdy sztuczna inteligencja jest niedostępna lub nie działa prawidłowo. Scenariusz, którego należy unikać, to sytuacja, w której zespół ds. bezpieczeństwa dysponuje świetnymi narzędziami, ale nie wie, jak nimi zarządzać, gdy te narzędzia przestaną działać (podobnie jak piloci nadmiernie polegający na autopilocie). Regularne szkolenia bez pomocy sztucznej inteligencji i promowanie przekonania, że ​​sztuczna inteligencja jest asystentem, a nie nieomylną wyrocznią, są ważne dla utrzymania sprawności analityków. To ludzie muszą pozostać ostatecznymi decydentami, zwłaszcza w przypadku ważnych decyzji.

• Wyzwania etyczne i zgodności: Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w cyberbezpieczeństwie rodzi pytania etyczne i może wywołać problemy z przestrzeganiem przepisów. Na przykład, jeśli system AI błędnie oskarży pracownika o posiadanie złośliwych informacji wewnętrznych z powodu anomalii, może to niesłusznie zaszkodzić reputacji lub karierze tej osoby. Decyzje podejmowane przez AI mogą być nieprzejrzyste (problem „czarnej skrzynki”), co utrudnia wyjaśnienie audytorom lub organom regulacyjnym, dlaczego podjęto określone działania. Wraz ze wzrostem popularności treści generowanych przez AI, zapewnienie przejrzystości i utrzymanie odpowiedzialności ma kluczowe znaczenie. Organy regulacyjne zaczynają analizować AI – na przykład ustawa UE o AI nałoży wymagania na systemy AI „wysokiego ryzyka”, a AI w cyberbezpieczeństwie może się do tej kategorii zaliczać. Firmy będą musiały poruszać się po tych przepisach i ewentualnie przestrzegać standardów, takich jak NIST AI Risk Management Framework, aby odpowiedzialnie korzystać z generatywnej AI ( Jak można wykorzystać generatywną AI w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Zgodność dotyczy również licencjonowania: korzystanie z modeli open source lub firm trzecich może wiązać się z warunkami ograniczającymi niektóre zastosowania lub wymagającymi udostępniania ulepszeń.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja nie jest panaceum – jeśli nie zostanie wdrożona ostrożnie, może wprowadzić nowe słabości, nawet jeśli rozwiązuje inne. Badanie Światowego Forum Ekonomicznego z 2024 roku wykazało, że około 47% organizacji uważa postępy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji dokonywane przez atakujących za główny powód do obaw, co czyni ją „najbardziej niepokojącym wpływem generatywnej sztucznej inteligencji” na cyberbezpieczeństwo ( [PDF] Global Cybersecurity Outlook 2025 | Światowe Forum Ekonomiczne ) ( Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM... ). Organizacje muszą zatem przyjąć zrównoważone podejście: wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, jednocześnie rygorystycznie zarządzać ryzykiem poprzez zarządzanie, testowanie i nadzór ludzki. Następnie omówimy, jak osiągnąć tę równowagę w praktyce.

Perspektywy na przyszłość: ewoluująca rola sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Patrząc w przyszłość, generatywna sztuczna inteligencja ma szansę stać się integralną częścią strategii cyberbezpieczeństwa – a jednocześnie narzędziem, które cyberprzeciwnicy będą nadal wykorzystywać. Dynamika zabawy w kotka i myszkę będzie się nasilać, a sztuczna inteligencja będzie po obu stronach barykady. Oto kilka perspektywicznych spostrzeżeń na temat tego, jak generatywna sztuczna inteligencja może kształtować cyberbezpieczeństwo w nadchodzących latach:

• Cyberobrona wspomagana sztuczną inteligencją staje się standardem: Do 2025 roku i później możemy oczekiwać, że większość średnich i dużych organizacji wdroży narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do swoich operacji bezpieczeństwa. Tak jak obecnie standardem są programy antywirusowe i zapory sieciowe, tak współpiloci sztucznej inteligencji i systemy wykrywania anomalii mogą stać się podstawowymi elementami architektury bezpieczeństwa. Narzędzia te prawdopodobnie staną się bardziej wyspecjalizowane – na przykład odrębne modele sztucznej inteligencji dostrojone do bezpieczeństwa w chmurze, monitorowania urządzeń IoT, bezpieczeństwa kodu aplikacji itd., wszystkie działające w spójny sposób. Jak zauważa jedna z prognoz, „w 2025 roku generatywna sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią cyberbezpieczeństwa, umożliwiając organizacjom proaktywną obronę przed zaawansowanymi i ewoluującymi zagrożeniami” ( How Can Generative AI be Used in Cybersecurity ). Sztuczna inteligencja usprawni wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, zautomatyzuje wiele działań reagowania i pomoże zespołom bezpieczeństwa zarządzać znacznie większymi wolumenami danych niż byłyby w stanie przetwarzać je ręcznie.

• Ciągłe uczenie się i adaptacja: Przyszłe generatywne systemy sztucznej inteligencji w cyberprzestrzeni będą lepiej uczyć się na bieżąco, analizując nowe incydenty i informacje o zagrożeniach, aktualizując swoją bazę wiedzy niemal w czasie rzeczywistym. Może to prowadzić do prawdziwie adaptacyjnych mechanizmów obronnych – wyobraź sobie sztuczną inteligencję, która rano dowiaduje się o nowej kampanii phishingowej atakującej inną firmę, a po południu dostosowuje już filtry poczty e-mail w Twojej firmie. Usługi bezpieczeństwa sztucznej inteligencji oparte na chmurze mogą ułatwiać tego rodzaju zbiorowe uczenie się, w którym zanonimizowane informacje z jednej organizacji przynoszą korzyści wszystkim subskrybentom (podobnie jak w przypadku udostępniania informacji o zagrożeniach, ale zautomatyzowane). Będzie to jednak wymagało ostrożnego podejścia, aby uniknąć udostępniania poufnych informacji i uniemożliwić atakującym wprowadzanie błędnych danych do współdzielonych modeli.

• Konwergencja talentów w dziedzinie sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa: Zestaw umiejętności specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa będzie ewoluował, obejmując biegłość w zakresie sztucznej inteligencji i analizy danych. Tak jak dzisiejsi analitycy uczą się języków zapytań i pisania skryptów, tak jutrzejsi analitycy będą mogli regularnie dopracowywać modele sztucznej inteligencji lub pisać „playbooki” dla sztucznej inteligencji. Możemy zobaczyć nowe role, takie jak „trener bezpieczeństwa sztucznej inteligencji” lub „inżynier cyberbezpieczeństwa sztucznej inteligencji” – osoby specjalizujące się w dostosowywaniu narzędzi sztucznej inteligencji do potrzeb organizacji, weryfikowaniu ich wydajności i zapewnianiu ich bezpiecznego działania. Z drugiej strony, kwestie cyberbezpieczeństwa będą coraz bardziej wpływać na rozwój sztucznej inteligencji. Systemy sztucznej inteligencji będą budowane od podstaw z funkcjami bezpieczeństwa (bezpieczna architektura, wykrywanie manipulacji, dzienniki audytu decyzji dotyczących sztucznej inteligencji itp.), a ramy dla wiarygodnej sztucznej inteligencji (sprawiedliwej, zrozumiałej, solidnej i bezpiecznej) będą kierować ich wdrażaniem w kontekstach krytycznych dla bezpieczeństwa.

• Bardziej zaawansowane ataki oparte na sztucznej inteligencji: Niestety, krajobraz zagrożeń będzie ewoluował wraz ze sztuczną inteligencją. Przewidujemy częstsze wykorzystanie sztucznej inteligencji do odkrywania luk zero-day, tworzenia wysoce ukierunkowanego phishingu ukierunkowanego (np. sztuczna inteligencja przeszukująca media społecznościowe w celu stworzenia idealnie dopasowanej przynęty) oraz generowania przekonujących deepfake'ów w postaci głosów lub filmów, aby ominąć uwierzytelnianie biometryczne lub dokonać oszustwa. Mogą pojawić się zautomatyzowani agenci hakerscy, którzy będą mogli samodzielnie przeprowadzać wieloetapowe ataki (rozpoznanie, wykorzystanie, ruch boczny itp.) przy minimalnym nadzorze człowieka. To wywrze presję na obrońców, aby polegali również na sztucznej inteligencji – w zasadzie automatyzacja kontra automatyzacja . Niektóre ataki mogą być przeprowadzane z prędkością maszyny, na przykład boty sztucznej inteligencji próbujące tysiąca permutacji wiadomości phishingowych, aby sprawdzić, która z nich przejdzie przez filtry. Cyberobrona będzie musiała działać z podobną szybkością i elastycznością, aby nadążyć ( Czym jest sztuczna inteligencja generatywna w cyberbezpieczeństwie? - Palo Alto Networks ).

• Regulacje i etyka sztucznej inteligencji w obszarze bezpieczeństwa: W miarę jak sztuczna inteligencja coraz głębiej zakorzenia się w funkcjach cyberbezpieczeństwa, wzrośnie kontrola i prawdopodobnie wprowadzone zostaną regulacje, aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie z tych systemów. Możemy oczekiwać ram i standardów dotyczących sztucznej inteligencji w obszarze bezpieczeństwa. Rządy mogą ustanowić wytyczne dotyczące przejrzystości – np. wymagające, aby istotne decyzje dotyczące bezpieczeństwa (takie jak zablokowanie dostępu pracownikowi w przypadku podejrzenia złośliwej aktywności) nie mogły być podejmowane wyłącznie przez sztuczną inteligencję bez weryfikacji przez człowieka. Mogą również istnieć certyfikaty dla produktów zabezpieczających sztuczną inteligencję, zapewniające kupującym, że została ona oceniona pod kątem stronniczości, solidności i bezpieczeństwa. Ponadto może rozwijać się współpraca międzynarodowa w zakresie cyberzagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją; na przykład porozumienia dotyczące postępowania z dezinformacją generowaną przez sztuczną inteligencję lub normy dotyczące niektórych rodzajów cyberbroni opartych na sztucznej inteligencji.

• Integracja z szerszymi ekosystemami sztucznej inteligencji (AI) i IT: Generatywna sztuczna inteligencja (AI) w cyberbezpieczeństwie prawdopodobnie zintegruje się z innymi systemami AI i narzędziami do zarządzania IT. Na przykład, sztuczna inteligencja zarządzająca optymalizacją sieci mogłaby współpracować ze sztuczną inteligencją bezpieczeństwa, aby zapewnić, że zmiany nie stworzą luk. Analityka biznesowa oparta na AI mogłaby udostępniać dane sztucznej inteligencji bezpieczeństwa, aby korelować anomalie (takie jak nagły spadek sprzedaży z potencjalnym problemem na stronie internetowej spowodowanym atakiem). Zasadniczo, sztuczna inteligencja nie będzie funkcjonować w odizolowanym silosie – stanie się częścią większej, inteligentnej struktury operacyjnej organizacji. Otwiera to możliwości holistycznego zarządzania ryzykiem, w którym dane operacyjne, dane o zagrożeniach, a nawet dane dotyczące bezpieczeństwa fizycznego mogłyby być łączone przez sztuczną inteligencję, aby uzyskać 360-stopniowy obraz stanu bezpieczeństwa organizacji.

W dłuższej perspektywie istnieje nadzieja, że ​​generatywna sztuczna inteligencja pomoże przechylić szalę na korzyść obrońców. Radząc sobie ze skalą i złożonością nowoczesnych środowisk informatycznych, sztuczna inteligencja może uczynić cyberprzestrzeń bardziej podatną na obronę. Jest to jednak proces, który będzie wymagał czasu i wysiłku, ponieważ będziemy udoskonalać te technologie i uczyć się im ufać. Organizacje, które będą na bieżąco informowane i zainwestują w odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji w celu zapewnienia bezpieczeństwa, prawdopodobnie będą najlepiej przygotowane do radzenia sobie z zagrożeniami przyszłości.

Jak zauważono w najnowszym raporcie Gartnera dotyczącym trendów w cyberbezpieczeństwie, „pojawienie się generatywnych przypadków użycia sztucznej inteligencji (i związanych z nimi zagrożeń) wywiera presję na transformację” ( Trendy w cyberbezpieczeństwie: Odporność poprzez transformację – Gartner ). Ci, którzy się dostosują, wykorzystają sztuczną inteligencję jako potężnego sojusznika; ci, którzy pozostaną w tyle, mogą zostać wyprzedzeni przez przeciwników korzystających z jej potencjału. Najbliższe lata będą kluczowe dla określenia, jak sztuczna inteligencja przekształci cybernetyczne pole bitwy.

Praktyczne wskazówki dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji generatywnej w cyberbezpieczeństwie

Dla firm rozważających wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej w swojej strategii cyberbezpieczeństwa przygotowaliśmy kilka praktycznych wskazówek i rekomendacji, które pomogą w odpowiedzialnym i skutecznym wdrożeniu tej technologii:

1. Zacznij od edukacji i szkoleń: Upewnij się, że Twój zespół ds. bezpieczeństwa (i szersza kadra IT) rozumie, co generatywna sztuczna inteligencja może, a czego nie. Zapewnij szkolenia z podstaw narzędzi bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji i zaktualizuj programy podnoszenia świadomości bezpieczeństwa dla wszystkich pracowników, aby uwzględnić zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją. Na przykład, naucz pracowników, jak sztuczna inteligencja może generować bardzo przekonujące oszustwa phishingowe i połączenia deepfake. Jednocześnie przeszkol pracowników w zakresie bezpiecznego i zgodnego z przepisami korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w pracy. Dobrze poinformowani użytkownicy rzadziej nadużywają sztucznej inteligencji lub padają ofiarą ataków wspomaganych przez sztuczną inteligencję ( Jak sztuczna inteligencja generatywna może być wykorzystywana w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ).

2. Określ jasne zasady korzystania ze sztucznej inteligencji (AI): Traktuj generatywną AI jak każdą inną zaawansowaną technologię – z odpowiednim zarządzaniem. Opracuj zasady określające, kto może korzystać z narzędzi AI, które narzędzia są dozwolone i do jakich celów. Uwzględnij wytyczne dotyczące przetwarzania danych wrażliwych (np. zakaz przekazywania poufnych danych do zewnętrznych usług AI), aby zapobiec wyciekom. Na przykład, możesz zezwolić tylko członkom zespołu ds. bezpieczeństwa na korzystanie z wewnętrznego asystenta AI do reagowania na incydenty, a dział marketingu może korzystać ze zweryfikowanej sztucznej inteligencji do obsługi treści – wszyscy inni mają ograniczone możliwości. Wiele organizacji wyraźnie uwzględnia obecnie generatywną AI w swoich politykach IT, a wiodące organizacje normalizacyjne zalecają stosowanie zasad bezpiecznego użytkowania zamiast całkowitych zakazów ( Jak można wykorzystać generatywną AI w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Upewnij się, że te zasady i uzasadnienie dla nich są dobrze zakomunikowane wszystkim pracownikom.

3. Ogranicz „Shadow AI” i monitoruj użycie: Podobnie do shadow IT, „shadow AI” pojawia się, gdy pracownicy zaczynają używać narzędzi lub usług AI bez wiedzy działu IT (np. programista używa nieautoryzowanego asystenta kodu AI). Może to wprowadzić nieprzewidziane ryzyko. Wdrażaj środki w celu wykrywania i kontrolowania nieautoryzowanego użycia AI . Monitorowanie sieci może oznaczać połączenia z popularnymi interfejsami API AI, a ankiety lub audyty narzędzi mogą ujawnić, z czego korzystają pracownicy. Oferuj zatwierdzone alternatywy, aby dobrze nastawieni pracownicy nie byli kuszeni do działania na własną rękę (na przykład, zapewnij oficjalne konto ChatGPT Enterprise, jeśli ludzie uznają je za przydatne). Ujawniając użycie AI, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą oceniać i zarządzać ryzykiem. Monitorowanie jest również kluczowe — rejestruj działania i wyniki narzędzi AI tak bardzo, jak to możliwe, aby istniał ślad audytu decyzji, na które wpłynęła AI ( Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ).

4. Wykorzystuj sztuczną inteligencję defensywnie – nie zostawaj w tyle: Zdaj sobie sprawę, że atakujący będą używać sztucznej inteligencji, więc twoja obrona również powinna. Zidentyfikuj kilka obszarów o dużym wpływie, w których generatywna sztuczna inteligencja mogłaby natychmiast wspomóc twoje operacje bezpieczeństwa (np. triaż alertów lub zautomatyzowaną analizę logów) i przeprowadź projekty pilotażowe. Wzbogać swoją obronę o szybkość i skalę sztucznej inteligencji, aby przeciwdziałać szybko zmieniającym się zagrożeniom ( Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Nawet proste integracje, takie jak wykorzystanie sztucznej inteligencji do podsumowania raportów o złośliwym oprogramowaniu lub generowania zapytań dotyczących polowania na zagrożenia, mogą zaoszczędzić analitykom godziny. Zacznij od małych kroków, oceń wyniki i iteruj. Sukcesy wzmocnią argumenty za szerszym wdrożeniem sztucznej inteligencji. Celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji jako mnożnika siły – na przykład, jeśli ataki phishingowe przytłaczają twój helpdesk, wdróż klasyfikator wiadomości e-mail oparty na sztucznej inteligencji, aby proaktywnie zmniejszyć ich liczbę.

5. Inwestuj w bezpieczne i etyczne praktyki AI: Podczas wdrażania generatywnej AI, postępuj zgodnie z bezpiecznymi praktykami rozwoju i wdrażania. Używaj prywatnych lub samodzielnie hostowanych modeli do zadań wrażliwych, aby zachować kontrolę nad danymi. Jeśli korzystasz z usług AI stron trzecich, sprawdź ich środki bezpieczeństwa i prywatności (szyfrowanie, zasady przechowywania danych itp.). Włącz ramy zarządzania ryzykiem AI (takie jak AI Risk Management Framework NIST lub wytyczne ISO/IEC), aby systematycznie uwzględniać takie kwestie, jak stronniczość, wyjaśnialność i solidność w swoich narzędziach AI ( Jak można wykorzystać generatywną AI w cyberbezpieczeństwie? 10 przykładów z życia wziętych ). Zaplanuj również aktualizacje/łatki modeli jako część konserwacji — modele AI mogą również mieć „luki” (np. mogą wymagać ponownego szkolenia, jeśli zaczną dryfować lub jeśli zostanie wykryty nowy typ ataku przeciwnika na model). Wbudowując bezpieczeństwo i etykę w korzystanie z AI, budujesz zaufanie do wyników i zapewniasz zgodność z nowymi przepisami.

6. Utrzymuj ludzi w pętli: Używaj sztucznej inteligencji, aby wspomagać, a nie całkowicie zastępować, ludzki osąd w cyberbezpieczeństwie. Określ punkty decyzyjne, w których wymagana jest ludzka weryfikacja (na przykład, sztuczna inteligencja może sporządzić raport o incydencie, ale analityk przegląda go przed rozesłaniem; lub sztuczna inteligencja może zasugerować zablokowanie konta użytkownika, ale człowiek zatwierdza to działanie). To nie tylko zapobiega niesprawdzaniu błędów sztucznej inteligencji, ale także pomaga Twojemu zespołowi uczyć się od sztucznej inteligencji i odwrotnie. Zachęcaj do współpracy w przepływie pracy: analitycy powinni czuć się swobodnie kwestionując wyniki sztucznej inteligencji i przeprowadzając testy poprawności. Z czasem ten dialog może ulepszyć zarówno sztuczną inteligencję (poprzez informacje zwrotne), jak i umiejętności analityków. Zasadniczo projektuj swoje procesy tak, aby mocne strony sztucznej inteligencji i człowieka wzajemnie się uzupełniały – sztuczna inteligencja zajmuje się wolumenem i prędkością, a ludzie niejednoznacznością i ostatecznymi decyzjami.

7. Mierz, monitoruj i dostosowuj: Na koniec traktuj swoje generatywne narzędzia AI jak żywe elementy ekosystemu bezpieczeństwa. Stale mierz ich wydajność – czy skracają czas reakcji na incydenty? Wykrywają zagrożenia wcześniej? Jak kształtuje się wskaźnik fałszywych alarmów? Poproś zespół o opinię: czy rekomendacje AI są przydatne, czy też generują szum informacyjny? Wykorzystaj te wskaźniki do udoskonalania modeli, aktualizacji danych szkoleniowych lub dostosowania sposobu integracji AI. Cyberzagrożenia i potrzeby biznesowe ewoluują, a Twoje modele AI powinny być okresowo aktualizowane lub ponownie trenowane, aby zachować skuteczność. Miej plan zarządzania modelem, uwzględniający to, kto odpowiada za jego utrzymanie i jak często jest on poddawany przeglądom. Aktywnie zarządzając cyklem życia AI, dbasz o to, aby pozostała ona atutem, a nie obciążeniem.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja może znacząco poprawić możliwości cyberbezpieczeństwa, ale jej skuteczne wdrożenie wymaga przemyślanego planowania i stałego nadzoru. Firmy, które edukują swoich pracowników, ustalają jasne wytyczne i integrują sztuczną inteligencję w zrównoważony i bezpieczny sposób, odniosą korzyści z szybszego i inteligentniejszego zarządzania zagrożeniami. Te wnioski stanowią punkt wyjścia: łącz wiedzę specjalistyczną z automatyzacją sztucznej inteligencji, zadbaj o podstawy zarządzania i zachowaj elastyczność, ponieważ zarówno technologia sztucznej inteligencji, jak i krajobraz zagrożeń nieuchronnie ewoluują.

Podejmując te praktyczne kroki, organizacje mogą śmiało odpowiedzieć na pytanie „Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie?” – nie tylko teoretycznie, ale i w codziennej praktyce – i tym samym wzmocnić swoją obronę w naszym coraz bardziej cyfrowym i napędzanym przez sztuczną inteligencję świecie. ( Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie )

Dokumenty, które możesz chcieć przeczytać po tym:

🔗 Zawody, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie zastąpić, i jakie zawody zastąpi?
Poznaj globalne perspektywy dotyczące tego, które zawody są bezpieczne przed automatyzacją, a które nie.

🔗 Czy sztuczna inteligencja może przewidzieć zachowanie rynku akcji?
Przyjrzyjmy się bliżej ograniczeniom, przełomom i mitom na temat zdolności sztucznej inteligencji do przewidywania ruchów rynkowych.

🔗 Co może zrobić sztuczna inteligencja generatywna bez ingerencji człowieka?
Dowiedz się, gdzie sztuczna inteligencja może działać niezależnie, a gdzie ludzki nadzór jest nadal niezbędny.